Long‐lived organisms provide an integrative footprint of agricultural land use
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen (N) fertilizer runoff into rivers is linked to nutrient enrichment, hydrologic alteration, habitat degradation and loss, and declines in biotic integrity in streams. Nitrogen runoff from agriculture is expected to increase with population growth, so tracking these sources is vital to enhancing biomonitoring and management actions. Unionid mussels are large, long-lived, sedentary, primary consumers that transfer particulate material and nutrients from the water column to the sediments through their filter feeding. Because of these traits, mussels may provide a temporal integration of nitrogen inputs into watersheds. Our goals were to (1) establish a baseline delta15N signature for unionid mussels in watersheds not heavily influenced by agriculture for use in comparative analyses and (2) determine if mussels provide an integrative measure of N sources in watersheds with varying percentages of agriculture across large spatial scales. We compiled tissue delta15N data for 20 species of mussels from seven geographic areas, including 23 watersheds and 42 sample sites that spanned varying degrees of agricultural intensification across the eastern United States and Canada. We used GIS to determine land cover within the study basins, and we estimated net anthropogenic nitrogen inputs (NANI) entering these systems. We then determined the relationship between mussel tissue delta15N and percentage of land in agriculture (%AG) and net anthropogenic N loading. The delta15N of mussel tissue could be predicted from both %AG and net anthropogenic N loading, and one component of NANI, the amount of N fertilizer applied, was strongly related to the delta15N of mussel tissue. Based on our results, mussels occupying a system not affected by agricultural land use would have a baseline delta15N signature of approximately 2.0 pe thousand, whereas mussels in basins with heavy agriculture had delta15N signatures of 13.6 per thousand. Our results demonstrate that mussels integrate anthropogenic N input into rivers at a watershed scale and could be a good bioassessment tool for tracking agriculture N sources.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».