Decoding long-term trends in the wet deposition of sulfate, nitrate, and ammonium after reducing the perturbation from climate anomalies
Notice bibliographique
Résumé
Long-term trends of wet deposition of inorganic ions are affected by multiple factors, among which emission changes and climate conditions are dominant ones. To assess the effectiveness of emission reductions on the wet deposition of pollutants of interest, contributions from these factors to the long-term trends of wet deposition must be isolated. For this purpose, a two-step approach for preprocessing wet deposition data is presented herein. This new approach aims to reduce the impact of climate anomalies on the trend analysis so that the impact of emission reductions on the wet deposition can be revealed. This approach is applied to a 2-decade wet deposition dataset of sulfate (SO42-), nitrate (NO3-), and ammonium (NH4+) at rural Canadian sites. Analysis results show that the approach allows for statistically identifying inflection points on decreasing trends in the wet deposition fluxes of SO42- and NO3- in northern Ontario and Quebec. The inflection points match well with the three-phase mitigation of SO 2 emissions and two-phase mitigation of NO x emissions in Ontario. Improved correlations between the wet deposition of ions and their precursors' emissions were obtained after reducing the impact from climate anomalies. Furthermore, decadal climate anomalies were identified as dominating the decreasing trends in the wet deposition fluxes of SO42- and NO3- at a western coastal site. Long-term variations in NH4+ wet deposition showed no clear trends due to the compensating effects between NH 3 emissions, climate anomalies, and chemistry associated with the emission changes of sulfur and nitrogen.
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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) | 0,001 | 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 ».