Modeling the Mercury Cycle in the Sea Ice Environment: A Buffer between the Polar Atmosphere and Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Sea ice (including overlying snow) is a dynamic interface between the atmosphere and the ocean, influencing the mercury (Hg) cycling in polar oceans. However, a large-scale and process-based model for the Hg cycle in the sea ice environment is lacking, hampering our understanding of regional Hg budget and critical processes. Here, we develop a comprehensive model for the Hg cycle at the ocean-sea ice-atmosphere interface with constraints from observational polar cryospheric data. We find that seasonal patterns of average total Hg (THg) in snow are governed by snow thermodynamics and deposition, peaking in springtime (Arctic: 5.9 ng/L; Antarctic: 5.3 ng/L) and minimizing during ice formation (Arctic: 1.0 ng/L, Antarctic: 0.5 ng/L). Arctic and Antarctic sea ice exhibited THg concentration peaks in summer (0.25 ng/L) and spring (0.28 ng/L), respectively, governed by different snow Hg transmission pathways. Antarctic snow-ice formation facilitates Hg transfer to sea ice during spring, while in the Arctic, snow Hg is primarily moved through snowmelt. Overall, first-year sea ice acts as a buffer, receiving atmospheric Hg during ice growth and releasing it to the ocean in summer, influencing polar atmospheric and seawater Hg concentrations. Our model can assess climate change effects on polar Hg cycles and evaluate the Minamata Convention's effectiveness for Arctic populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».