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Enregistrement W4306755492 · doi:10.5194/acp-2022-668

High sulphur dioxide deposition velocities measured with the flux/gradient technique in a boreal forest in the Alberta oil sands region

2022· preprint· en· W4306755492 sur OpenAlexafffundabout
Mark Gordon, Dane Blanchard, Timothy Jiang, Paul A. Makar, Ralf M. Staebler, Julian Aherne, C. Mihele, Xuan‐Yi Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of GuelphTrent UniversityEnvironment and Climate Change CanadaYork University
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Houston
Mots-clésDeposition (geology)Flux (metallurgy)Environmental scienceTaigaAtmospheric sciencesBorealAtmosphere (unit)Wind speedOil sandsMeteorologyGeologyGeographyChemistryForestryGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The emission of SO2 from the Athabasca oil sands region (AOSR) has been shown to impact the surrounding forest area and human exposure. Recent studies using aircraft-based measurements have demonstrated that deposition of SO2 to the forest is at a rate many times higher than model estimates. Here we use the flux/gradient method to estimate SO2 deposition rates at two tower sites in the boreal forest downwind of AOSR SO2 emissions. We use both continuous and passive sampler measurements and compare both techniques. The measurements predict SO2 deposition velocities ranging from 2.1–5.9 cm s-1. There are uncertainties associated with the passive sampler flux/gradient analysis, primarily due to an assumed Schmidt number, a required assumption of independent variables, and potential wind effects. We estimate the total uncertainty as ±2 cm s-1. Accounting for these uncertainties, the measurements are near (or slightly higher than) the previous aircraft-based measurements (1.2–3.2 cm s-1) and significantly higher than model estimates for the same measurement periods (0.1–0.6 cm s-1), suggesting that SO2 has a much shorter lifetime in the atmosphere than is currently predicted by models.

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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,330

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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