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Enregistrement W4248447373 · doi:10.5194/bg-2020-289

A bottom-up quantification of foliar mercury uptake fluxes across Europe

2020· preprint· en· W4248447373 sur OpenAlexfundno aff
Lena Wohlgemuth, Stefan Osterwalder, Carl Joseph, Ansgar Kahmen, Günter Hoch, Christine Alewell, Martin Jiskra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUmweltbundesamtUniversity of TorontoUniversität Basel
Mots-clésBeechGrowing seasonMercury (programming language)Deposition (geology)Terrestrial ecosystemChemistryEcosystemEnvironmental chemistryEnvironmental scienceHorticultureBotanyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The exchange of gaseous elemental mercury, Hg(0), between the atmosphere and terrestrial surfaces remains poorly understood mainly due to difficulties in measuring net Hg(0) fluxes on the ecosystem scale. Emerging evidence suggests foliar uptake of atmospheric Hg(0) to be a major deposition pathway to terrestrial surfaces. Here, we present a bottom-up approach to calculate Hg(0) uptake fluxes to aboveground foliage by combining foliar Hg uptake rates normalized to leaf area with species-specific leaf area indices. This bottom-up approach incorporates systematic variations in crown height and needle age. We analyzed Hg content in 583 foliage samples from six tree species at 10 European forested research sites along a latitudinal gradient from Switzerland to Northern Finland over the course of the 2018 growing season. Foliar Hg concentrations increased over time in all six tree species at all sites. We found that foliar Hg uptake rates normalized to leaf area were highest at the top of the tree crown. Foliar Hg uptake rates decreased with needle age of multi-year old conifers (spruce and pine). Average species-specific foliar Hg uptake fluxes during the 2018 growing season were 18 ± 3 µg Hg m−2 for beech, 26 ± 5 µg Hg m−2 for oak, 4 ± 1 µg Hg m−2 for pine and 11 ± 1 µg Hg m−2 for spruce. For comparison, the average Hg(II) wet deposition flux measured at 5 of the 10 research sites during the same period was 2.3 ± 0.3 µg Hg m−2, which was four times lower than the site-averaged foliar uptake flux of 10 ± 3 µg Hg m−2. Scaling up site-specific foliar uptake rates to the forested area of Europe resulted in a total foliar Hg uptake flux of approximately 20 ± 3 Mg during the 2018 growing season. Considering that the same flux applies to the global land area of temperate forests, we estimate a foliar Hg uptake flux of 108 ± 18 Mg. Our data indicate that foliar Hg uptake is a major deposition pathway to terrestrial surfaces in Europe. The bottom up approach provides a promising method to quantify foliar Hg uptake fluxes on an ecosystem scale.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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