Denitrification in the Upper Mississippi River: rates, controls, and contribution to nitrate flux
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated patterns of denitrification and factors effecting denitrification in the upper Mississippi River. Measurements were taken over 2 years, during which river discharge ranged from record flooding to base flow conditions. Over the period of study, average denitrification enzyme activity was highest in backwater lakes and lowest in the main channel. Throughout the study reach, highest denitrification enzyme activity occurred during fall and lowest occurred in winter. Rates during spring floods (2001) were only slightly higher than during the preceding winter. Mean unamended denitrification rates ranged from 0.02 (fall 2001 in backwaters) to 0.40 µg N·cm 2 ·h 1 (spring 2001 in backwaters). Laboratory experiments showed that denitrification rates increased significantly with addition of NO 3 regardless of sediment C content, while rates increased little with addition of labile C (glucose). Denitrification in this reach of the upper Mississippi River appears to be NO 3 limited throughout the growing season and the delivery of NO 3 is strongly controlled by river discharge and hydrologic connectivity across the floodplain. We estimate that denitrification removes 6939 t N·year 1 or 6.9% of the total annual NO 3 input to the reach. Hydrologic connectivity and resultant NO 3 delivery to high-C sediments is a critical determinant of reach-scale processing of N in this floodplain system.
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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 ».