Liming for the mitigation of acid rain effects in freshwaters: A review of recent results
Notice bibliographique
Résumé
Acid rain has affected freshwater ecosystems for more than 50 years in much of northern Europe and North America. The acidification of waters, along with concurrent reduction in acid neutralization capacity, has caused deleterious changes to aquatic populations in much of these regions. To reverse some of the changes to aquatic ecosystems, a number of governmental and nongovernmental groups have applied lime and other neutralizing substances to streams, rivers, lakes, and catchments in the most affected or most ecologically valuable regions. We review the scientific literature published since the late 1980s on liming to provide an overview of successes and failures of various approaches. We discuss the rationale behind liming programs and why certain approaches may not be helpful in mitigating acidification effects under varying conditions. One of our main conclusions is that though water chemistry may be restored if only temporarily, aquatic communities probably will not return to their original states, though targeted fish species can be restored using active management approaches. The communities restored, however, are usually more unstable than those from undisturbed, or pre-acidification conditions. We also show that liming may have to be conducted for 50 to 60 years in some affected locations, which should affect the choice of approaches used in mitigation.Key words: acid rain, mitigation, liming, freshwaters, catchments, salmonids.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».