Can the MerPAS Passive Air Sampler Discriminate Landscape, Seasonal, and Elevation Effects on Atmospheric Mercury? A Feasibility Study in Mississippi, USA
Notice bibliographique
Résumé
Accurately measuring gaseous elemental mercury (GEM) concentrations in the atmosphere is important to understand its sources, cycling, distribution, and temporal trends. The MerPAS passive air sampler from Tekran Inc. (Toronto, ON, Canada) captures GEM on sulfur-impregnated activated carbon after it passes through a Radeillo diffusive barrier. Because they are small, relatively low in cost, and require no power, they can be deployed at multiple locations, yielding a much greater spatial resolution, albeit at coarser temporal resolution, compared to active sampling. In this study, we used the MerPAS to measure GEM concentration gradients at a mixed hardwood forest, wetland, pond, and a mowed (grass) field, all within close proximity (<500 m) to each other. Vertical profiles (0.5, 3.0, 5.5 m) were assessed during summer and winter. The sorbent was analyzed using a direct mercury analyzer. The samplers were captured between 0.90 to 2.2 ng over 2 weeks, well above the mean blank of 0.14 ng. We observed differences between the landscapes, elevation, and seasons. Nearest to the surface, GEM concentrations were lowest in the wetland (both seasons), where there was dense vegetation, and highest in the mowed field (both seasons). Generally, GEM levels increased with the elevation above the ground, except for the forest where the trend was slightly reversed. This suggests a possible net GEM deposition from the atmosphere to surfaces for three of the four landscapes. GEM concentrations were slightly higher in the winter than the summer at 5.5 m height where air masses were unimpeded by vegetation. Overall, we conclude that the MerPAS is indeed capable of measuring GEM gradients between landscapes, elevations, and seasons, if given sufficient collection time, good analytical precision, and low blank levels.
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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) | 0,002 | 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 ».