Tree-ring recorded variations of 10 heavy metal elements over the past 168 years in southeastern China
Notice bibliographique
Résumé
Heavy metal pollution is a serious concern in the urban area of China. Understanding metal pollution history is crucial for setting up appropriate measures for pollution control. Herein, we report a record of concentrations of 10 heavy metals (Fe, Mn, Cu, Zn, Ni, Cr, Cd, Pb, Co, and Sr) in Pinus massoniana tree rings from Fuzhou City over the past 168 years, which represents the longest tree-ring chronology of heavy metals in China. The studied metals displayed contrasting distribution patterns. Among them, Mn and Sr showed the strongest migration trend with peak concentrations at the pith. Co, Cd, and Pb also showed distinctively high concentrations near the boundary between heartwood and sapwood. Ni, Cu, Cr, and Fe showed an increasing trend possibly due to migration toward bark caused by physiological activities and increasing tourism activities and traffic pollution. The other elements (Cr, Fe, and Zn) with low migration revealed the historical pollution possibly discharged by the Fuzhou Shipping Bureau and other anthropogenic activities. Strong correlations between Cu content and temperature were found, which provides an alternative tree-ring proxy for climate reconstruction. This study provides a long-term perspective of the joint impacts of physiological, environmental, and climatological factors on the concentrations of heavy metals in southeastern China.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».