Measurement of Denitrification in the Changjiang River
Notice bibliographique
Résumé
Environmental Context. Rivers are carrying an increased load of nitrogen-based matter (nitrates, nitrites) resulting from, among others, increased use of agricultural fertilizers. This nitrogen enrichment leads to a proliferation of plant life in the receiving water body, which in turn reduces the dissolved oxygen content and can cause the extinction of other organisms. Rivers can reduce their nitrogen levels through denitrification, the bacterially mediated transformation of dissolved nitrates and nitrites to gaseous N2 and N2O. This paper reports the first examination of denitrification in China’s largest river, the Changjiang (Yangtze) River, to understand the details of riverine denitrification and its role on controlling nitrogen export. Abstract. Rivers are an important link between terrestrial and aquatic ecosystems for nitrogen cycling, while denitrification plays a key role in riverine nitrogen removal. Denitrification was first examined in China’s largest river, the Changjiang River, by using a whole-reach method. The production rates of N2 by means of denitrification were 2.82 ± 1.18 and 5.74 ± 2.92 mmol(N) m-2 h-1 in October 2002 and March 2003, respectively, and the rates of N2O production were 1.98 ± 1.48 and 581 ± 1937 nmol(N) m-2 hr-1 in August and October 2002, respectively. Nitrogen removal through N2 and N2O emission accounted for 1–2% of NO3–-N flux through October 2002 to March 2003. Continued measurement throughout a whole year period after the construction of the Three Gorges Reservoir will provide more understanding of riverine denitrification and its role on controlling nitrogen export.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».