Variations in high‐latitude riverine fluorescent dissolved organic matter: A comparison of large Arctic rivers
Notice bibliographique
Résumé
Given the pace of climate change, it is important to better understand dissolved organic matter (DOM) storage and cycling in high‐latitude rivers and its subsequent export to the Arctic Ocean. To address this concern, excitation/emission matrix spectroscopy and parallel factor analysis (PARAFAC) coupled with optical indices were used to characterize the optical properties of fluorescent DOM (FDOM) and colored DOM (CDOM) in five large Arctic rivers over two seasonal cycles. Five PARAFAC components were identified and proved useful indicators for the quantitative and qualitative descriptions of DOM sources and modification processes within Arctic watersheds. In comparing Pan‐Arctic relationships between the optical properties and chemical properties of DOM, three components traced terrigenous biomarkers and two components are introduced as potential indicators for microbial processing. Conversely, no individual PARAFAC component could be directly linked to a specific plant source or river and simpler absorbance indices (i.e., a350) proved to be better suited to quantify dissolved organic carbon and lignin phenol concentrations. Differences in FDOM character between the rivers could be explained by general watershed characteristics, including vegetation, topography, and hydrology. Based on these differences, the influence of coniferous vegetation on DOM character is most apparent in the Lena and Yenisei Rivers and bog‐derived FDOM sources are more important in the Ob River. This study illustrates how increased hydrological connectivity in the Ob catchment and the abundance of lakes within the Mackenzie watershed may influence FDOM concentrations and the microbial processing of DOM within these watersheds.
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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) | 0,000 | 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 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 ».