Browning of Boreal Freshwaters Coupled to Carbon-Iron Interactions along the Aquatic Continuum
Notice bibliographique
Résumé
The color of freshwaters, often measured as absorbance, influences a number of ecosystem services including biodiversity, fish production, and drinking water quality. Many countries have recently reported on increasing trends of water color in freshwaters, for which drivers are still not fully understood. We show here with more than 58000 water samples from the boreal and hemiboreal region of Sweden and Canada that absorbance of filtered water (a₄₂₀) co-varied with dissolved organic carbon (DOC) concentrations (R² = 0.85, P<0.0001), but that a₄₂₀ relative to DOC is increased by the presence of iron (Fe). We found that concentrations of Fe significantly declined with increasing water retention in the landscape, resulting in significantly lower Fe concentrations in lakes compared to running waters. The Fe loss along the aquatic continuum corresponded to a proportional loss in a₄₂₀, suggesting a tight biogeochemical coupling between colored dissolved organic matter and Fe. Since water is being flushed at increasing rates due to enhanced runoff in the studied regions, diminished loss of Fe along the aquatic continuum may be one reason for observed trends in a₄₂₀, and in particular in a₄₂₀/DOC increases. If trends of increased Fe concentrations in freshwaters continue, water color will further increase with various effects on ecosystem services and biogeochemical cycles.
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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) | 0,000 | 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 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 ».