MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017357872
■00520260202103611
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798315713067
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32043385
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a628
■1001  ▼aYasar,  Muge.
■24510▼aAtmospheric  Mercury  Dry  Deposition  Across  Eastern  North  America:  Addressing  Data  Gaps,  Environmental  Drivers,  and  Measurement  Limitations
■260    ▼a[Sl]▼bThe  University  of  Wisconsin  -  Madison▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a123  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-11,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Schauer,  James  J.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--The  University  of  Wisconsin  -  Madison,  2025.
■520    ▼aMercury  (Hg)  is  a  globally  distributed  pollutant  with  serious  ecological  and  health  risks  due  to  its  toxicity,  persistence,  and  ability  to  bioaccumulate.  Dry  deposition  plays  a  major  role  in  transferring  mercury  to  ecosystems  but  remains  poorly  quantified  due  to  limited  data  and  modeling  uncertainties.This  dissertation  aims  to  (1)  evaluate  long-term  trends  in  total  mercury  deposition  by  reconstructing  continuous  speciated  mercury  concentration  records  using  imputation  methods,  enabling  decade-scale  dry  deposition  modeling  and  integrated  analysis  with  wet  deposition  data.  (2)  quantify  the  sensitivity  of  mercury  dry  deposition  to  environmental  drivers  linked  to  climate  change  for  different  mercury  species,  and  (3)  evaluate  how  the  design  of  mercury  monitoring  strategies  influence  the  accuracy  and  representation  of  modeled  deposition  fluxes  and  long-term  trends  in  deposition.Chapter  2  presents  a  multi-site  analysis  of  mercury  dry  deposition  trends  at  Beltsville,  Maryland;  Stoneville,  Mississippi;  and  Nova  Scotia,  Canada  over  a  10  year  period.  Concentration  records  were  reconstructed  using  imputation  techniques  to  enable  continuous  modeling.  A  bidirectional  inferential  model  incorporating  meteorological  and  land  surface  data  was  used  to  estimate  dry  deposition  of  GEM,  GOM,  and  PBM,  which  was  then  analyzed  alongside  wet  deposition  data.  The  imputed  concentration  records  produced  a  more  complete  and  realistic  mercury  dataset,  allowing  improved  estimation  of  both  dry  and  total  mercury  deposition  at  each  site.  Dry  deposition  accounted  for  a  large  share  of  total  mercury  input,  reinforcing  the  importance  of  characterizing  both  pathways.Chapter  3  examines  the  sensitivity  of  dry  deposition  fluxes  to  changes  in  solar  radiation, vegetation  coverage,  wind  speed,  and  relative  humidity  at  the  Maryland  site.  Findings  show  nonlinear  and  asymmetric  responses,  with  solar  radiation  and  vegetation  as  dominant  drivers,  underscoring  the  potential  influence  of  climate  change.Chapter  4  evaluates  how  the  design  of  mercury  monitoring  strategies  impact  the  ability  to  accurately  model  GEM  deposition  and  demonstrates  that  using  temporally  averaged  inputs-  such  as  daily  or  monthly  mean  GEM  concentrations-  can  introduce  biases  in  modeled  fluxes.  It  shows  that  daily  inputs  significantly  improve  performance  over  two-monthly  data.  While  hourly  resolution  offers  the  highest  fidelity,  the  improvement  over  daily  is  often  minor,  making  daily  averages  a  reliable  alternative  when  hourly  data  is  unavailable.  This  analysis  helps  define  efficient  monitoring  thresholds  while  acknowledging  the  limitations  of  lower-resolution  data..  Together,  these  studies  advance  the  scientific  basis  for  mercury  dry  deposition  modeling  by  improving  data  completeness,  identifying  key  drivers,  and  enabling  better  characterization  of  long-term  trends  in  dry,  wet,  and  total  fluxes.  The  findings  support  policy  evaluation  and  offer  a  framework  for  anticipating  future  monitoring  and  mercury  emissions  control  measures.
■590    ▼aSchool  code:  0262.
■650  4▼aEnvironmental  engineering
■650  4▼aAtmospheric  chemistry
■650  4▼aEcology
■650  4▼aClimate  change
■653    ▼aMercury
■653    ▼aToxicity
■653    ▼aGEM  deposition
■653    ▼aPolicy  evaluation
■653    ▼aNorth  America
■690    ▼a0775
■690    ▼a0371
■690    ▼a0404
■690    ▼a0329
■71020▼aThe  University  of  Wisconsin  -  Madison▼bEnvironmental  Chemistry  and  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-11B.
■790    ▼a0262
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17357872▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서