Disentangling Natural and Anthropogenic Sources of Dust Deposition to a Montane Ecosystem at San Jacinto Peak, Southern California
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The composition and flux of mineral dust are largely driven by the entrainment and transport of sediment from both natural and human sources, resulting in varying ecological impacts at the deposition site. To investigate the influence of natural and human sources of dust in montane environments, we measured dust composition and deposition rate on San Jacinto Peak in Southern California from 2019 to 2022 at six sites spanning 2,462 m in elevation and 20 km in distance. We find unique interannual variations in fine dust (0.2–30 μm) flux and chemical composition between sites. The greatest average dust flux occurs during July–November (0.14–3.50 g m −2 y −1 ), followed by March–July (0.24–4.07 g m −2 y −1 ) and is lowest during November–March (0.29–2.76 g m −2 y −1 ). Wildfires led to significant increases in dust flux, with the highest dust flux occurring at the lowest elevation site following the 2020 Snow Creek fire. Greater enrichment of metals and depletion of rare earth elements at higher relative to lower elevations indicate spatial and temporal variability in dust sources, consistent with variations in natural and anthropogenic inputs. Positive matrix factorization (PMF) indicates that high elevation sites on average receive a higher proportion of anthropogenic dust input (64%–75%), whereas low‐elevation sites receive a higher proportion of alluvium and local rock inputs (35%–63%), particularly on the north side of the mountain. This study highlights the complexity of interannual dust deposition in mountain environments and the modulation of dust flux and composition by anthropogenic activity and wildfire.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».