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Enregistrement W2158221006 · doi:10.5194/acp-14-6273-2014

Sensitivity analysis of an updated bidirectional air–surface exchange model for elemental mercury vapor

2014· article· en· W2158221006 sur OpenAlexaboutno aff
Xun Wang, Che‐Jen Lin, Xinbin Feng

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Geochemistry, Chinese Academy of SciencesState Key Laboratory of Environmental GeochemistryNational Natural Science Foundation of ChinaU.S. Department of AgricultureNational Institute of Food and AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésSoil waterEnvironmental scienceWind speedSink (geography)Atmospheric sciencesSurface waterShear velocityFlux (metallurgy)Mercury (programming language)Elemental mercurySoil scienceHydrology (agriculture)ChemistryEnvironmental chemistryMeteorologyEnvironmental engineeringGeologyAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A box model for estimating bidirectional air–surface exchange of gaseous elemental mercury (Hg0) has been updated based on the latest understanding of the resistance scheme of atmosphere–biosphere interface transfer. Simulations were performed for two seasonal months to evaluate diurnal and seasonal variation. The base-case results show that water and soil surfaces are net sources, while vegetation is a net sink of Hg0. The estimated net exchange in a domain covering the contiguous US and part of Canada and Mexico is 38.4 and 56.0 Mg as evasion in the summer and winter month, respectively. The smaller evasion in summer is due to the stronger Hg0 uptake by vegetation. Modeling experiments using a two-level factorial design were conducted to examine the sensitivity of flux response to the changes in physical and environmental parameters in the model. It is shown that atmospheric shear flows (surface wind over water and friction velocity over terrestrial surfaces), dissolved gaseous mercury (DGM) concentration, soil organic and Hg content, and air temperature are the most influential factors. The positive effect of friction velocity and soil Hg content on the evasion flux from soil and canopy can be effectively offset by the negative effect of soil organic content. Significant synergistic effects are identified between surface wind and DGM level for water surface, and between soil Hg content and friction velocity for soil surface, leading to ~50% enhanced flux compared to the sum of their individual effects. The air–foliage exchange is mainly controlled by surface resistance terms influenced by solar irradiation and air temperature. Research in providing geospatial distribution of Hg in water and soil will greatly improve the flux estimate. Elucidation on the kinetics and mechanism of Hg(II) reduction in soil/water and quantification of the surface resistances specific to Hg species will also help reduce the model uncertainty.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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