ABSTRACT: Loadings of atmospheric
Notice bibliographique
Résumé
mercury to Lake Erie were numerically simulated with the use of speciated Hg emission scenarios from a coal fired power plant on the shore of Lake Erie in Ontario. Three-dimensional numerical modeling experiments were conducted using the BLFMAPS-a Mesoscale Boundary Layer forecast and Air pollution prediction system. The modeling system was utilized to simulate meteorology and the air concentration, dry deposition, wet deposition and air-water exchange of Hg species. Simulations were done for Hg containing particulates with three aerodynamic particle diameters of small (0.25μm), medium (4μm), and large (20μm). The numerical experiments exhibited the different characteristics of Hg concentration and deposition patterns of particulate Hg (P-Hg), gaseous elemental Hg (GEM) and reactive gaseous Hg (RGM). For three out of four emission scenarios RGM is found to be the dominant contributor of the three species of Hg to the Lake Erie loading. The contribution of particulate Hg to the net loading, is relatively small with coarser particles having a stronger deposition rate than finer particles. Fine particles have a longer lifetime in the atmosphere and transport over long distances. 28 % of the coarse particle and 7 % of fine particle emissions were deposited within 100 km of the power plant. Our experiments also suggest that a case with a larger GEM portion of emission (about 90 % of total Hg emission) will have the least amount of total Hg loading to the Lake Erie. Comparison of model results of surface air
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».