Chemical cycling and deposition of atmospheric mercury in polar regions:review of recent measurements and comparison with models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Mercury (Hg) is a worldwide contaminant that can cause adverse health effects to wildlife and humans. While atmospheric modeling traces the link from emissions to deposition of Hg onto environmental surfaces, large uncertainties arise from our incomplete understanding of atmospheric processes (oxidation pathways, deposition, and re-emission). Atmospheric Hg reactivity is exacerbated in high latitudes and there is still much to be learned from polar regions in terms of atmospheric processes. This paper provides a synthesis of the atmospheric Hg monitoring data available in recent years (2011–2015) in the Arctic and in Antarctica along with a comparison of these observations with numerical simulations using four cutting-edge global models. The cycle of atmospheric Hg in the Arctic and in Antarctica presents both similarities and differences. Coastal sites in the two regions are both influenced by springtime atmospheric Hg depletion events and by summertime snowpack re-emission and oceanic evasion of Hg. The cycle of atmospheric Hg differs between the two regions primarily because of their different geography. While Arctic sites are significantly influenced by northern hemispheric Hg emissions especially in winter, coastal Antarctic sites are significantly influenced by the reactivity observed on the East Antarctic ice sheet due to katabatic winds. Based on the comparison of multi-model simulations with observations, this paper discusses whether the processes that affect atmospheric Hg seasonality and interannual variability are appropriately represented in the models and identifies research gaps in our understanding of the atmospheric Hg cycling in high latitudes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».