Carbon and water cycling in lake‐rich landscapes: Landscape connections, lake hydrology, and biogeochemistry
Notice bibliographique
Résumé
Lakes are low‐lying connectors of uplands and wetlands, surface water and groundwater, and though they are often studied as independent ecosystems, they function within complex landscapes. One such highly connected region is the Northern Highland Lake District (NHLD), where more than 7000 lakes and their watersheds cycle water and carbon through mixed forests, wetlands, and groundwater systems. Using a new spatially explicit simulation framework representing these coupled cycles, the Lake, Uplands, Wetlands Integrator (LUWI) model, we address basic regional questions in a 72‐lake simulation: (1) How do simulated water and carbon budgets compare with observations, and what are the implications for carbon stocks and fluxes? (2) How do the strength and spatial pattern of landscape connections vary among watersheds? (3) What is the role of interwatershed connections in lake carbon processing? Results closely coincide with observations at seasonal and annual scales and indicate that the connections among components and watersheds are critical to understanding the region. Carbon and water budgets vary widely, even among nearby lakes, and are not easily predictable using heuristics of lake or watershed size. Connections within and among watersheds exert a complex, varied influence on these processes: Whereas inorganic carbon budgets are strongly related to the number and nature of upstream connections, most organic lake carbon originates within the watershed surrounding each lake. This explicit incorporation of terrestrial and aquatic processes in surface and subsurface connection networks will aid our understanding of the relative roles of on‐land, in‐lake, and between‐lake processes in this lake‐rich region.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».