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Enregistrement W2372349408

Biogeochemistry of Organic Acids in Snow and Ice: A Review

2001· review· en· W2372349408 sur OpenAlexaboutno aff
Xin Li, Xinqing Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciolgy and Geocryology · 2001
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePolar Research and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowFirnBiogeochemistryGlacierBiogeochemical cycleEnvironmental chemistryCryosphereChemistryIce coreTotal organic carbonOrganic matterEnvironmental sciencePhysical geographyEarth scienceSea iceGeologyOceanographyOrganic chemistryGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of organic acids recorded in snow and ice provides a unique way to obtain information on a variety of the species in response topast climate change,past environment and past ecosystem, and represents one of the main fields in glaciochemistry. It also provides insight into biogeochemical cycles of carbon, hydrogen and oxygen and other major biological elements. In August 1987, a special session on organic acids and related compounds in the atmosphere was held at the Sixth International Symposium of the Commission on Atmospheric Chemistry and Global Pollution in Peterborough, Canada, which symbolized that studies of organic acids had drawn attention of researchers around the world. The organic acids detected in snow and ice are formic, acetic, propionic, pyruvic, oxalic and glycolic. The former two represent the most abundant ones. In some places, their concentrations are even higher than inorganic acids such as sulfate, nitrate and chloride. For the past decade, the study of the organic acids mainly focused on Greenland and Antarctica. Recent two years, however, the study turns to alpine glaciers in the middle and low latitude areas because organic acids recorded in alpine glaciers are much closer to the sources than those in polar areas. Studies show that formic and acetic in Greenland ice cores reached up to 10ng·g -1 in their average concentrations with the former higher than the latter, while the oxalic and glycolic are below 1 ng·g -1 . They mainly came from biomass burning, which accounts for about 20 %, and vegetation emissions in the north hemisphere that contribute to the background of the organic acids. In even lower concentrations, the formic acids recorded in Antarctic ice cores are below 2 ng·g -1 , whereas the acetic below 0.15ng·g -1 . They are considered as from the atmospheric oxidation of numerous hydrocarbons such as methane and alkenes. MSA in Greenland ice cores is below 5ng·g -1 on an average, whereas that in Antarctica up 7ng·g -1 . They all came from the oceanic emission of DMS. In sharp contrast, formic and acetic acids in the Glacier No.1 at the headwaters of the rumqi River, a middle latitude alpine glacier in the Tianshan Mountains, West China, are several ten-fold higher than those in Greenland, and a few thousands times more than those in Antarctica. Moreover, resolution of organic acid records in middle latitude alpine glaciers is also higher than those in polar areas. This demonstrates that the organic records in alpine glaciers are more conducive to understanding the biogeochemical cycles of the organic acids. Climate changes affect the terrestrial vegetation, the source for the carboxylic acids, and the oceanic production of DMS, the precursor of MSA, thus the secular trends of the organic acid records in ice cores. It is interested to note that MSA connects the climate change in different ways for the two hemispheres. Greenland ice cores demonstrate the MSA correlates positively with climate change, while it does somewhat negatively in Antarctica. ENSO affects the production of DMS in the southern hemisphere and it probably causes the disparity. The change of the formic/acetic ratio in the Greenland ice core from 1945 suggests the anthropogenic impact from the northern hemisphere, which caused an increase of acetic acid while a decrease of formic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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