Isotopic compositions of atmospheric total gaseous mercury in 10 Chinese cities and implications for land surface emissions
Notice bibliographique
Résumé
Land surface emissions are an important source of atmospheric total gaseous mercury (TGM); however, its role on the variations of TGM isotopic compositions and concentrations has not been properly evaluated. In this study, TGM isotope compositions, a powerful tracer for sources and transformation of Hg, were measured at 10 urban sites and one rural site in China. TGM concentrations were higher in summer than in winter in most cities except in Guiyang and Guangzhou in the low latitudes. The summertime high TGM concentrations coincided with prevailing low TGM δ 202 Hg and high TGM Δ 199 Hg signatures. These seasonal patterns were in contrast with those typically observed in rural areas in the Northern Hemisphere, suggesting that atmospheric oxidation chemistry, vegetation activity and residential coal combustion were likely not the dominant mechanisms contributing to the TGM concentration and isotopic composition seasonality in Chinese cities. The amplitudes of seasonal variations in TGM concentrations and Δ 199 Hg (or TGM δ 202 Hg) were significantly positively (or negatively) correlated with that of the simulated soil GEM emission flux. These results suggest that the seasonal variations in TGM isotopic compositions and concentrations in the 10 Chinese cities were likely controlled by land surface emissions that were observed or reported with highly negative δ 202 Hg signatures.
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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) | 0,000 | 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 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 ».