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Enregistrement W4401101560 · doi:10.15372/aoo20240609

Ртуть в атмосферном воздухе и осадках в 2022–2023 гг. на станции мониторинга Листвянка (Южное Прибайкалье)

2024· article· ru· W4401101560 sur OpenAlexaboutno aff
Е.С. ЛУЦКИН, М.Ю. ШИХОВЦЕВ, Е.В. МОЛОЖНИКОВА, В. А. Оболкин, О.И. БЕРДАШКИНОВА, Т.В. ХОДЖЕР

Notice bibliographique

RevueOptika atmosfery i okeana · 2024
Typearticle
Langueru
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Газообразная элементарная ртуть (GEM) является преобладающей формой ртути в атмосфере. В результате осаждения она поступает в наземные и водные экосистемы, где в дальнейшем преобразуется в экотоксикант – метилртуть. Работа посвящена изучению GEM в атмосферном воздухе и общей ртути в атмосферных осадках в Южном Прибайкалье. Отбор проб проводился на станции мониторинга Листвянка (51,9° с.ш., 104,4° в.д.) в 2022–2023 гг. Концентрация ртути в воздухе измерялась газоанализатором РА-915АМ (Санкт-Петербург, Россия). Концентрация общей ртути в атмосферных осадках определялась по методике ПНД Ф 14.1:2:4.271-2012, метод А (перманганатная минерализация). За период исследования концентрация GEM в атмосферном воздухе составила в среднем 1,61 нг/м3; коэффициент парной корреляции между Hg0и SО2– 0,47; между Hg0и NО2 – 0,44; в 12 случаях отмечена сильная положительная корреляция (коэффициент > 0,9) между Hg0, SО2и NО2. Средневзвешенное содержание общей ртути в атмосферных осадках составило 44 нг/л, медиана – 29 нг/л, максимальное значение – 282 нг/л. Для каждого эпизода повышения концентрации ртути свыше 2,0 нг/м3рассчитаны обратные траектории движения воздушных масс с помощью модели HYSPLIT. Траекторный анализ также подтвердил наше предположение об едином типе источника ртути и малых газовых примесей. Дополнены существующие представления о содержании ртути в атмосфере Южного Прибайкалья. Установлено, что несмотря на значительное удаление от крупных городов, содержание ртути в атмосферных осадках на побережье оз. Байкал сопоставимо с результатами, полученными в городских агломерациях Непала, Канады, Кореи, Китая. Gaseous elemental mercury (GEM) is the predominant form of mercury in the atmosphere. As a result of deposition, it enters terrestrial and aquatic ecosystems, where it is further transformed into the ecotoxicant methylmercury. The work is devoted to the study of gaseous elemental mercury (GEM) in atmospheric air and total mercury in atmospheric precipitation in the Southern Baikal region. Sampling was carried out at the monitoring station Listvyanka (51.9° N, 104.4° E) in 2022–2023. Mercury concentration in air was measured by mercury gas analyzer RA-915AM (St. Petersburg, Russia). The concentration of total mercury in precipitation was determined by PND F 14.1:2:4.271-2012, method A (permanganate mineralization). Statistical analysis of data on mercury content in atmospheric air and precipitation is performed. During the period under study, the concentration of GEM in atmospheric air averaged 1.61 ng/m3. The analysis showed that the pair correlation coefficient throughout the period under study was 0.47 between Hg0and sulfur dioxide (SO2) and 0.44 between Hg0and nitrogen dioxide (NO2). In 12 cases, a strong positive correlation (> 0.9) between Hg0, SO2, and NO2was observed. For each episode of mercury concentration above 2.0 ng/m3, back trajectories of air masses were calculated using the HYSPLIT model. The trajectory analysis also confirmed our assumption of a common type of source for mercury and minor gas impurities. The weighted average content of total mercury in precipitation is 44 ng/L, the median value is 29 ng/L, and the maximum is 282 ng/L. We have supplemented the existing ideas about mercury content in the atmosphere of the Southern Baikal region. It was found that despite the significant distance from large cities, the mercury content in atmospheric precipitation on the shores of Lake Baikal is comparable to the results obtained in urban agglomerations of Nepal, Canada, Korea, and China.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,011

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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