Mercury isotope compositions across North American forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forest biomass and soils represent some of the largest reservoirs of actively cycling mercury (Hg) on Earth, but many uncertainties exist regarding the source and fate of Hg in forest ecosystems. We systematically characterized stable isotope compositions of Hg in foliage, litter, and mineral soil horizons across 10 forest sites in the contiguous United States. The mass‐independent isotope signatures in all forest depth profiles are more consistent with those of atmospheric Hg(0) than those of atmospheric Hg(II), indicating that atmospheric Hg(0) is the larger source of Hg to forest ecosystems. Within litter horizons, we observed significant enrichment in Hg concentration and heavier isotopes along the depth, which we hypothesize to result from additional deposition of atmospheric Hg(0) during litter decomposition. Furthermore, Hg isotope signatures in mineral soils closely resemble those of the overlying litter horizons suggesting incorporation of Hg from litter as a key source of soil Hg. The spatial distribution of Hg isotope compositions in mineral soils across all sites is modeled by isotopic mixing assuming atmospheric Hg(II), atmospheric Hg(0), and geogenic Hg as major sources. This model shows that northern sites with higher precipitation tend to have higher atmospheric Hg(0) deposition than other sites, whereas drier sites in the western U.S. tend to have higher atmospheric Hg(II) deposition than the rest. We attribute these differences primarily to the higher litterfall Hg input at northern wetter sites due to increased plant productivity by precipitation. These results allow for a better understanding of Hg cycling across the atmosphere‐forest‐soil interface.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».