Impacts of Large-Scale Land-Use Change on the Uptake of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in the Artificial Three Northern Regions Shelter Forest Across Northern China
Notice bibliographique
Résumé
This study quantifies the influence of large-scale land-use change induced by the artificial Three-Northern Regions Shelter Forest (TNRSF) across northern China on the environmental cycling of organic chemicals. Atmospheric removal and long-term trends of two polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) species, phenanthrene (PHE) and benzo[ a ]pyrene (BaP), resulting from increasing vegetation coverage and soil organic carbon in the TNRSF over the last two decades were examined. Field sampling data and modeling result showed that the total atmospheric removal of PHE by TNRSF increased from 36.4 tons in 1990 to 76.8 tons in 2010, increasing at a rate of 5.6% yr –1, and BaP from 2.2 to 4.5 tons, increasing at a rate of 5.2% yr –1 . Three model scenarios were designed to distinguish the effects of atmospheric emissions, and with and without TNRSF on the environmental fate of PAHs. Approximately 1–4% of PHE and BaP emitted in northern China were removed by the TNRSF during 1990–2010. Model simulations revealed that the TNRSF enhanced atmospheric removal of PHE by 29% and BaP by 53% compared with the simulation without the TNRSF, manifesting marked contributions of land-use change by the artificial TNRSF, the largest afforestation activity in human history, to the atmospheric removal of organic chemicals.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».