Effects of land use, urbanization, and climate variability on coastal eutrophication in the Baltic Sea
Notice bibliographique
Résumé
Sedimentary records of organic matter inputs (stable nitrogen isotopes [δ 15 N], nitrogen [N], and carbon [C] content), phytoplankton abundance (pigments, stable carbon isotopes [δ 13 C]), and community composition (pigments) were used to reconstruct the history and pathway to water‐quality degradation in a Swedish Baltic coastal bay. Changes in nutrient sources and cycling began in the 1800s, but eutrophication intensified only after the 1950s, coincident with intensified agricultural practices. Specifically, sedimentary N and C content doubled, δ 13 C increased, and concentrations of pigments indicative of total algal biomass (ß‐carotene, chlorophyll a ), diatoms (fucoxanthin, diatoxanthin), chlorophytes (lutein‐zeaxanthin, Chlorophyll b ), and cyanobacteria (canthaxanthin) increased significantly after 1950. Enhanced algal abundance was most strongly related to total N influx and secondly to total P influx. In particular, historical change in algae was related to agricultural N influx and only weakly to agricultural P. In recent decades, wastewater N influx has further stimulated algal biomass, particularly diatoms. In contrast, colonial cyanobacteria were more correlated to total P than total N inputs. Variance‐partitioning analysis explained 60% of the changes in algal abundance and community composition since 1880, with diffuse and point nutrients jointly explaining 36% of the long‐term change in algal biomass. Climate variability has become more important as a factor influencing coastal eutrophication in recent decades, explaining 14% of the variance in the algal data since 1975. Both urban and agricultural sources of nutrients have degraded water quality, illustrating the need for cooperation between stakeholders at regional levels to achieve "good ecological status" in the Baltic coastal environment.
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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 ».