Characterization of mineral dust emitted from an actively retreating glacier in Yukon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
La poussière minérale atmosphérique émise dans les régions arctiques peut modifier de manière significative le bilan énergétique de l'atmosphère nordique en diffusant et en absorbant la radiation. La poussière joue également un rôle important dans le cycle biogéochimique des métaux et peut avoir des effets négatifs sur la qualité de l'air et la santé publique. L'impact des sources de poussière du Nord sur l'atmosphère et l'environnement peut changer rapidement, car le réchauffement du climat dans le Nord peut augmenter la production de poussière minérale et peut affecter les régions d'origine. Cependant, à l'heure actuelle, l'impact de ces changements est difficile à évaluer, car très peu d'études scientifiques effectuent des mesures directes des émissions de poussières minérales ainsi que des propriétés chimiques et microphysiques des poussières minérales dans les régions arctiques. Pour combler cette lacune, nous avons fait des mesures de la poussière minérale en juin 2017 et en mai 2018 près de l'Ä’äy Chù (rivière Slims), dans une vallée proglaciale du Yukon, qui est un site important des émissions de la poussière. Le changement climatique a eu de lourdes conséquences sur la vallée d'Ä'äy Chù. Le retrait rapide du glacier Kaskawulsh laissant le lit de la rivière exposé augmentant ainsi potentiellement sa surface érodable qui peut produire de la poussière. Nous avons collecté des échantillons d’aérosols (PM10 et poussières minérales déposées) dans toute la vallée Ä’äy Chù et avons enregistré des données météorologiques afin d’établir un lien entre des facteurs environnementaux et l’émission de poussières. Nous avons également utilisé une méthode quantitative pour analyser les métaux traces dans les poussières minérales par spectrométrie de masse à plasma à couplage inductif (ICP-MS) afin de quantifier les métaux traces dans les échantillons de PM10, du sol et de poussières minérales déposées. Notre étude est la première à mener une caractérisation chimique et microphysique des poussières minérales émises directement par une source de poussière de haute latitude au Canada. L'analyse des données obtenues par un compteur de particules optiques (OPC) a indiqué à quelle heure des événements de poussière se sont produits pendant la journée, tandis qu'une analyse gravimétrique d'échantillons de filtres a montré des concentrations ambiantes entre 240 µg / m³ et 3 950 µg / m³ à la source des poussières. En outre, les seuils de qualité de l’air de l’Organisation de la Santé Mondial (OSM) ont été dépassés aux sites proches de la source de poussière, notamment au centre des visiteurs Thachäl Dhäl géré par Parcs Canada et à un site situé à proximité de la route de l’Alaska. Nous n'avons pas réussi à analyser nos échantillons en utilisant l'ablation au laser ICP-MS et l'ICP-MS à particule unique. Néanmoins, nous avons validé avec succès un protocole d'analyse ICP-MS d'échantillons digérés et avons ainsi pu appliquer cette technique à l'analyse de nos échantillons. L’analyse de la composition élémentaire par ICP-MS a révélé l’enrichissement en échantillons de PM10 de la composition des éléments mineurs et des éléments traces par rapport aux sols, généralement par un facteur de 1,5 à 2. De plus, une analyse SEM / EDS a démontré que les poussières émises se composent principalement de particules non sphériques composées d'agrégats minéraux d'argile aluminosilicate. Enfin, nous avons calculé le flux vertical de masse de particules, et nous avons utilisés le flux, la distribution de taille et la composition du PM10 afin d’évaluer plusieurs théories relatives au mécanisme prédominant d'émission de poussière qui se produit dans la vallée d'Ä'äy Chù.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 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 ».