Estimating calcium weathering rates and future lake calcium concentrations in the Muskoka–Haliburton region of Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Calcium (Ca) concentrations in surface waters on the Precambrian Shield are determined primarily by the Ca weathering rate in soil, which requires extensive soil data that generally do not exist. From a water chemistry database comprising approximately 550 lakes in south-central Ontario, Canada, 130 lakes were selected with low Ca concentrations (Ca < 75 µmol·L –1 ). Calcium weathering is primarily dominated by silicate minerals such as plagioclase and hornblende, allowing the use of Ca–sodium (Na) ratios in lake water to estimate Ca weathering rates. Soil profile data at seven sites indicated that the Ca–Na ratio from mineral weathering is 0.86; correspondingly, Ca weathering rates in lakes ranged from 0.04 to 0.24 kmol·ha –1 ·year –1 (median of 0.09 kmol·ha –1 ·year –1 ). This compares with a range of 0.06–0.24 kmol·ha –1 ·year –1 (median of 0.14 kmol·ha –1 ·year –1 ) obtained using the steady-state water chemistry model. Using these methods to bound potential weathering rates, Ca concentrations in individual lakes at steady state are predicted to decline by 10%–40% compared with current values. Dynamic soil hydrochemical model predictions indicate that Ca concentrations in lakes will be considerably lower than these steady-state predictions within decades if timber harvesting occurs in the drainage basins.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».