Nutrient export from catchments on forested landscapes reveals complex nonstationary and stationary climate signals
Notice bibliographique
Résumé
[1] Headwater catchment hydrology and biogeochemistry are influenced by climate, including linear trends (nonstationary signals) and climate oscillations (stationary signals). We used an analytical framework to detect nonstationary and stationary signals in yearly time series of nutrient export [dissolved organic carbon (DOC), dissolved organic nitrogen (DON), nitrate (NO3−-N), and total dissolved phosphorus (TDP)] in forested headwater catchments with differential water loading and water storage potential at the Turkey Lakes Watershed in Ontario, Canada. We tested the hypotheses that (1) climate has nonstationary and stationary effects on nutrient export, the combination of which explains most of the variation in nutrient export; (2) more metabolically active nutrients (e.g., DON, NO3−-N, and TDP) are more sensitive to these signals; and (3) catchments with relatively low water loading and water storage capacity are more sensitive to these signals. Both nonstationary and stationary signals were identified, and the combination of both explained the majority of the variation in nutrient export data. More variation was explained in more labile nutrients (DON, NO3−-N, and TDP), which were also more sensitive to climate signals. The catchment with low-water storage potential and low water loading was most sensitive to nonstationary and stationary climatic oscillations, suggesting that these hydrologic features are characteristic of the most effective sentinels of climate change. The observed complex links between climate change, climatic oscillations, and water nutrient fluxes in headwater catchments suggest that climate may have considerable influence on the productivity and biodiversity of surface waters, in addition to other drivers such as atmospheric pollution.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».