Paleolimnological Assessment of Wildfire‐Derived Atmospheric Deposition of Trace Metal(loid)s and Major Ions to Subarctic Lakes (Northwest Territories, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wildfires release terrestrial elements to the atmosphere as aerosols, and these events are becoming more frequent and intense in the Arctic boreal forest as the climate is warming. We quantified the impact of atmospheric deposition of aerosols from local wildfires on metal(loid) fluxes using macroscopic charcoal accumulation rates, historical fire mapping, and element concentrations in 210 Pb‐dated lake sediment from five subarctic lakes with small catchments. Lake sediments showed small but significant increases in fluxes (median = 5–10%) for 22 trace metals, metalloids, or major ions following fire events. The impact of wildfire aerosols on element fluxes was mostly due to short‐term (≤2 years) increasing sedimentation rate (6 ± 41% increase), whereas sediment element concentrations were not strongly impacted. Wildfire‐associated deposition to lake sediments was mainly composed of Ca, Al, Fe, Mg, K, Mn, and Na, which are major constituents of ash from burned biomass, but changes in sediment flux were greatest for Sb, As, Ni, Ba, Mn, Mo, and Sr compared to pre‐disturbance conditions. Compared to anthropogenic sources of pollution, wildfire‐associated atmospheric fluxes of metal contaminants to the lakes (e.g., Hg, Pb, As, Sb, and Cd) were low. This study provides quantitative estimates of wildfire impacts on atmospheric geochemical fluxes to subarctic lakes, which can be used for modeling larger‐scale impacts under changing fire regimes.
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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 | 0,001 | 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 ».