MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387729446 · doi:10.1007/s10661-023-11771-z

Inter-comparison of measurements of inorganic chemical components in precipitation from NADP and CAPMoN at collocated sites in the USA and Canada during 1986–2019

2023· article· en· W4387729446 sur OpenAlexafffundabout
Jian Feng, Amanda Cole, Gregory A. Wetherbee, Kulbir Banwait

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Monitoring and Assessment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésEnvironmental sciencePrecipitationAcid depositionDeposition (geology)Acid rainEnvironmental monitoringComparabilityAir pollutionSampling (signal processing)Atmospheric sciencesEnvironmental chemistryMeteorologyGeographyEnvironmental engineeringEcologyChemistrySoil scienceSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wet deposition monitoring is a critical part of the long-term monitoring of acid deposition, which aims to assess the ecological impact of anthropogenic emissions of SO 2 and NO x . In North America, long-term wet deposition has been monitored through two national networks: the Canadian Air and Precipitation Monitoring Network (CAPMoN) and the US National Atmospheric Deposition Program (NADP), for Canada and the USA, respectively. In order to assess the comparability of measurements from the two networks, collocated measurements have been made at two sites, one in each country, since 1986 (Sirois et al., in Environmental Monitoring and Assessment, 62 , 273–303, 2000; Wetherbee et al., in Environmental Monitoring and Assessment , 1995–2004, 2010). In this study, we compared the measurements from NADP and CAPMoN instrumentation at the collocated sites at the Pennsylvania State University (Penn State), USA, from 1989 to 2016, and Frelighsburg, Quebec, Canada, from 2002 to 2019. We also included in the study the collocated daily-vs-weekly measurements by the CAPMoN network during 1999–2001 and 2016–2017 in order to evaluate the differences in wet concentration of ions due to sampling frequency alone. The study serves as an extension to two previous CAPMoN-NADP inter-comparisons by Sirois et al. ( Environmental Monitoring and Assessment, 62 , 273–303, 2000) and Wetherbee et al., in ( Environmental Monitoring and Assessment , 1995–2004, 2010). At the Penn State University site, for 1986–2019, CAPMoN was higher than NADP for all ions, in terms of weekly concentration, precipitation-weighted annual mean concentration, and annual wet deposition. The precipitation-weighted annual mean concentrations were higher for SO 4 2− (2%), NO 3 − (12%), NH 4 + (16%), H + (6%), and base cations and Cl − (11–15%). For annual wet deposition, CAPMoN was higher for SO 4 −2 , NO 3 − , NH 4 + and H + (5–17%), and base cations and Cl − (12–17%) during 1986–2019. At the Frelighsburg site, NADP changed the sample collector in October 2011. For 2002–2011, the relative differences at the Frelighsburg site were positive and similar in magnitude to those at the Penn State site. For 2012–2019, the precipitation-weighted annual mean concentrations were 5–27% lower than NADP, except for H + , which was 23% higher. The change in sample collector by NADP had the largest effect on between-network biases. The comparisons of daily-vs-weekly measurements conducted by the CAPMoN network during 1999–2001 and 2016–2017 show that the weekly measurements were higher than the daily measurements by 1–3% for SO 4 2− , NO 3 − , and NH 4 + ; 3–9% for Ca 2+ , Mg 2+ , Na + , and Cl − ; 10–24% for K + ; and lower for H + by 8–30% in terms of precipitation-weighted mean concentration. Thus, differences in sampling frequencies did not contribute to the systematically higher CAPMoN measurements. Understanding the biases in the data for these networks is important for interpretation of continental scale deposition models and transboundary comparison of wet deposition trends.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Monitoring and AssessmentMême sujetAtmospheric chemistry and aerosolsTravaux en français237 207