Ficus insipida tree rings as biomonitors for gaseous elemental mercury in the artisanal gold mining-impacted Peruvian Amazon
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The primary source of anthropogenic atmospheric mercury (Hg) emissions globally is artisanal and small-scale gold mining (ASGM). Estimates of Hg emissions from ASGM are poorly constrained due to a lack of monitoring data and the informal, generally unregulated nature of this industry. Trees accumulate atmospheric gaseous elemental mercury (GEM) in bolewood following stomatal uptake and thus have the potential to be used as biomonitors to quantify the spatial and temporal footprint of Hg emissions from ASGM. Methods We collected tree cores from Ficus insipida at three mining-impacted and two remote, unimpacted sites in the Peruvian Amazon (n = 4 trees per site). Results We show that tree ring Hg concentrations were higher near ASGM activity located near mining towns (6.0 ng g −1 ) compared to remote sites (0.9 ng g −1 ) and recent tree rings were strongly linearly correlated with atmospheric GEM concentrations across all sites (p < 0.0001, r 2 = 0.64), especially in the dry season when there is enhanced ASGM activity (p < 0.0001, r 2 = 0.76), highlighting the potential for tree rings to be used as biomonitors for GEM. At the most impacted sites, tree-ring Hg increased over time in response to intensification of ASGM. Discussion Thus far, applications of dendrochemistry to quantify Hg pollution have been largely restricted to coniferous species in temperate regions, but this study shows that tropical species also quantify Hg pollution. We conclude that Ficus insipida is a suitable biomonitor and powerful tool for characterizing the spatial, and potentially temporal footprint of GEM emissions from ASGM in the neotropics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».