Singular and Combined Effects of Blowdown, Salvage Logging, and Wildfire on Forest Floor and Soil Mercury Pools
Notice bibliographique
Résumé
A number of factors influence the amount of mercury (Hg) in forest floors and soils, including deposition, volatile emission, leaching, and disturbances such as fire. Currently the impact on soil Hg pools from other widespread forest disturbances such as blowdown and management practices like salvage logging are unknown. Moreover, ecological and biogeochemical responses to disturbances are generally investigated within a single-disturbance context, with little currently known about the impact of multiple disturbances occurring in rapid succession. In this study we capitalize on a combination of blowdown, salvage logging and fire events in the sub-boreal region of northern Minnesota to assess both the singular and combined effects of these disturbances on forest floor and soil total Hg concentrations and pools. Although none of the disturbance combinations affected Hg in mineral soil, we did observe significant effects on both Hg concentrations and pools in the forest floor. Blowdown increased the mean Hg pool in the forest floor by 0.76 mg Hg m(-2) (223%). Salvage logging following blowdown created conditions leading to a significantly more severe forest floor burn during wildfire, which significantly enhanced Hg emission. This sequence of combined events resulted in a mean loss of approximately 0.42 mg Hg m(-2) (68% of pool) from the forest floor, after conservatively accounting for potential losses via enhanced soil leaching and volatile emissions between the disturbance and sampling dates. Fire alone or blowdown followed by fire did not significantly affect the total Hg concentrations or pools in the forest floor. Overall, unexpected consequences for soil Hg accumulation and by extension, atmospheric Hg emission and risk to aquatic biota, may result when combined impacts are considered in addition to singular forest floor and soil disturbances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».