Searching for similarity in topographic controls on carbon, nitrogen and phosphorus export from forested headwater catchments
Notice bibliographique
Résumé
Topography influences hydrological processes that in turn affect biogeochemical export to surface water on forested landscapes. The differences in long-term average annual dissolved organic carbon (DOC), organic and inorganic nitrogen [NO3−-N, dissolved organic nitrogen (DON)], and phosphorus (total dissolved phosphorus, TDP) export from catchments in the Algoma Highlands of Ontario, Canada, with similar climate, geology, forest and soil were established. Topographic indicators were designed to represent topographically regulated hydrological processes that influence nutrient export, including (1) hydrological storage potential (i.e. effects of topographic flats/depressions on water storage) and (2) hydrological flushing potential (i.e. effects of topographic slopes on potential for variable source area to expand and tap into previously untapped areas). Variations in NO3−-N export among catchments could be explained by indicators representing both hydrological flushing potential (91%, p < 0.001) and hydrological storage potential (65%, p < 0.001), suggesting the importance of hydrological flushing in regulating NO3−-N export as well as surface saturated areas in intercepting NO3−-N-loaded runoff. In contrast, hydrological storage potential explained the majority of variations among catchments in DON (69%, p < 0.001), DOC (94%, p < 0.001) and TDP (82%, p < 0.001) export. The lower explanatory power of DON (about 15% less) compared with that of DOC and TDP suggests another mechanism influencing N export, such as controls related to alternative fates of nitrogen (e.g. as gas). This study shows that simple topographic indicators can be used to track nutrient sources, sinks and their transport and export to surface water from catchments on forest landscapes. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».