Using Pb isotope ratios of particulate matter and epiphytic lichens from the Athabasca Oil Sands Region in Alberta, Canada to quantify local, regional, and global Pb source contributions
Notice bibliographique
Résumé
Ambient air particulate matter (PM) was collected at the Wood Buffalo Environmental Association Bertha Ganter Fort McKay monitoring station in the Athabasca Oil Sand Region (AOSR) in Alberta, Canada from February 2010 to July 2011 as part of an air quality source assessment study. Daily 24-hour duration fine (PM2.5) and coarse (PM10–2.5) PM was collected using a sequential dichotomous sampler. 100 pairs of PM2.5 and PM10–2.5 were selected for lead (Pb) concentration and isotope analysis. Pb isotope and concentration results from 250 epiphytic lichen samples collected as far as 160 km from surface mining operations in 2008, 2011, and 2014 were analyzed to examine longer term spatial variations in Pb source contributions. A key finding was recognition of thorogenic 208Pb from eastern Asia in the springtime in the PM2.5 in 2010 and 2011. 206Pb/207Pb and 208Pb/207Pb isotope ratios were used in a three-component mixing model to quantify local, regional, and global Pb sources in the PM and lichen data sets. 47 ± 3% of the Pb in the PM2.5 at AMS-1 was attributed to sources from eastern Asia. Combined results from PM10–2.5 and PM2.5 indicate PM2.5 Pb contributions from eastern Asia (34%) exceed local AOSR sources of PM2.5 Pb (20%), western Canada sources of PM2.5 Pb (19%), and PM10–2.5 Pb from fugitive dust including oil sands (14%), tailings (10%), and haul roads (3%). The lichen analysis indicates regional sources contribute 46% of the Pb, local sources 32%, and global sources 22% over the 2008–2014 timeframe. Local sources dominate atmospheric Pb deposition to lichens at near field sites (0–30 km from mining operations) whereas regional Pb sources are prevalent at distal sites (30–160 km). The Pb isotope methodology successfully quantified trans-Pacific transport of Pb to the AOSR superimposed over the aerosol footprint of the world's largest concentration of bitumen mining and upgrading facilities.
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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 | 0,001 |
| 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 ».