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Enregistrement W4283218625 · doi:10.5194/icg2022-509

Tracing sediment sources after wildfire using polycyclic aromatic hydrocarbons

2022· preprint· en· W4283218625 sur OpenAlexaffabout
Kristen Kieta, Philip Owens, Ellen L. Petticrew

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSedimentTributaryEnvironmental scienceStructural basinEnvironmental chemistryChemistryGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Nechako River Basin, located in central British Columbia, Canada is a 52,000 km2, regulated basin that has been significantly impacted by large-scale landscape changes. These changes began with the construction of the Kenney dam in 1952 but are evidenced primarily by the Mountain Pine Beetle epidemic, industrial forestry and agriculture, and sizable and severe wildfires. In 2018 wildfires burned 3,682 km2 within the basin and due to the severity of the fires, much of the burned area was completely denuded of vegetation. The NRB is important for chinook and sockeye salmon as well as the Nechako White Sturgeon and thus, potential changes to the sediment regime as a result of increased erosion after the aforementioned landscape changes and exacerbated by wildfire could have deleterious effects on fish health and populations. In particular, sediment is known in the NRB to clog spawning habitat, leading to reduced juvenile success. Therefore, this study aimed to use polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), compounds that are produced during the combustion of organic material, to trace sediment sources in the Nechako River and its tributaries that were most impacted by the 2018 fires. Additionally, this research aims to determine the utility of PAHs as a novel tracer for future source apportionment studies. Soil sampling was undertaken in autumn 2018, immediately post-fire at five sites that were burned and five sites that were unburned. Samples at the unburned sites consisted of the topsoil (0-2 cm) and subsoil (2-10 cm), while burned sites included the burned organic layer, burned topsoil layer, and the subsoil layer. Bank samples from the mainstem and tributaries were collected in 2020 and 2021, along with resampling of the topsoil at the burned sites. Additionally, because the burning of fossil fuels also produces PAHs, road deposited sediment was collected in 2021 as another potential source. Sediment samples were collected biweekly from autumn 2018 to autumn 2021 throughout the ice-free period (generally May-October), using time-integrated passive samplers. Both the soil and sediment samples were sieved to 1 mm and analysed for loss on ignition, particle size, colour, and the 16 priority PAHs as outlined by the US EPA. Using MixSIAR, source apportionment results showed that on the Nechako River mainstem, the primary source of sediment was unburned material, and more specifically, bank material. This follows findings from recent research undertaken in the basin, but further modeling is being undertaken to determine if these findings match those using colour as the primary tracer. Ultimately, the use of PAHs as a novel tracer, particularly in wildfire prone areas, seems promising, though more studies are needed. Additionally, because PAHs are known to be toxic compounds, there is an added benefit in their use as a tracer to also determine their spatial and temporal pervasiveness post-wildfire, particularly with respect to the health of the aquatic ecosystem.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,172

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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