Evidence for influence of mineral weathering on stream water sulphate in Vermont and New Hampshire (USA)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mass balance studies in forested catchments in the northeastern USA show that S losses via streamwater SO42− exceed measured atmospheric S inputs. Possible sources of the excess S loss include underestimated dry deposition, mineralization of organic S in soils, desorption of soil sulphate, oxidation of recently formed sulphides and mineral weathering. Evaluating the relative contribution of these sources and processes to SO42− export is important to our understanding of S cycling as well as to policy makers in their evaluation of the efficacy of S emission controls. In order to evaluate the potential for mineral weathering contributions to SO42− export, we measured concentration and isotopic composition (δ34S and δ18O) of SO42− in stream water, and concentration and δ34S values of four S fractions in bedrock and soil parent material in catchments of varying geological composition. Geological substrates with low S concentrations were represented by catchments underlain by quartzite and granite, whereas geological substrates with high S concentrations were represented by catchments underlain by sulphidic slate, schist and metavolcanic rocks. Catchments with S‐poor bedrock had stream‐water SO42− concentrations <100 µeq L−1 and isotopic values consistent with those of atmospheric SO42− that had been cycled through the organic soil pool. Catchments with S‐rich bedrock had stream‐water SO42− concentrations ranging from 56 to 229 µeq L−1. Isotopic values deviated from those of SO42− in atmospheric deposition, clearly indicating a mineral weathering source in some cases, whereas in others spatial variability of mineral δ34S values precluded the isotopic detection of a weathering contribution. These results, along with evidence suggesting formation of secondary sulphate minerals in bedrock weathering rinds, indicate that mineral weathering may be an important source of S in the surface waters of some forested catchments in the northeastern USA. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».