MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380450158 · doi:10.1021/acs.est.3c01541

Wildfire-Derived Nitrogen Aerosols Threaten the Fragile Ecosystem in Himalayas and Tibetan Plateau

2023· article· en· W4380450158 sur OpenAlexaff
Hemraj Bhattarai, Guangming Wu, Xiaoyan Zheng, Shaopeng Gao, Yanlin Zhang, David Wîdory, Kirpa Ram, Xintong Chen, Xin Wan, Qiaomin Pei, Yuepeng Pan, Shichang Kang, Zhiyuan Cong

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesResearch Grants Council, University Grants CommitteeBanaras Hindu UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPlateau (mathematics)EcosystemEnvironmental scienceGeographyEnvironmental protectionPhysical geographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Himalayas and Tibetan Plateau (HTP) is important for global biodiversity and regional sustainable development. While numerous studies have revealed that the ecosystem in this unique and pristine region is changing, their exact causes are still poorly understood. Here, we present a year-round (23 March 2017 to 19 March 2018) ground- and satellite-based atmospheric observation at the Qomolangma monitoring station (QOMS, 4276 m a.s.l.). Based on a comprehensive chemical and stable isotope ( 15 N) analysis of nitrogen compounds and satellite observations, we provide unequivocal evidence that wildfire emissions in South Asia can come across the Himalayas and threaten the HTP’s ecosystem. Such wildfire episodes, mostly occurring in spring (March–April), not only substantially enhanced the aerosol nitrogen concentration but also altered its composition (i.e., rendering it more bioavailable). We estimated a nitrogen deposition flux at QOMS of ∼10 kg N ha –1 yr –1, which is approximately twice the lower value of the critical load range reported for the Alpine ecosystem. Such adverse impact is particularly concerning, given the anticipated increase of wildfire activities in the future under climate change.

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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Science & TechnologyMême sujetFire effects on ecosystemsTravaux en français237 207