Human activities cause distinct dissolved organic matter composition across freshwater ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Dissolved organic matter (DOM) composition in freshwater ecosystems is influenced by the interactions among physical, chemical, and biological processes that are controlled, at one level, by watershed landscape, hydrology, and their connections. Against this environmental template, humans may strongly influence DOM composition. Yet, we lack a comprehensive understanding of DOM composition variation across freshwater ecosystems differentially affected by human activity. Using optical properties, we described DOM variation across five ecosystem groups of the Laurentian Great Lakes region: large lakes, Kawartha Lakes, Experimental Lakes Area, urban stormwater ponds, and rivers (n = 184 sites). We determined how between ecosystem variation in DOM composition related to watershed size, land use and cover, water quality measures (conductivity, dissolved organic carbon (DOC), nutrient concentration, chlorophyll a), and human population density. The five freshwater ecosystem groups had distinctive DOM composition from each other. These significant differences were not explained completely through differences in watershed size nor spatial autocorrelation. Instead, multivariate partial least squares regression showed that DOM composition was related to differences in human impact across freshwater ecosystems. In particular, urban/developed watersheds with higher human population densities had a unique DOM composition with a clear anthropogenic influence that was distinct from DOM composition in natural land cover and/or agricultural watersheds. This nonagricultural, human developed impact on aquatic DOM was most evident through increased levels of a microbial, humic-like parallel factor analysis component (C6). Lotic and lentic ecosystems with low human population densities had DOM compositions more typical of clear water to humic-rich freshwater ecosystems but C6 was only present at trace to background levels. Consequently, humans are strongly altering the quality of DOM in waters nearby or flowing through highly populated areas, which may alter carbon cycles in anthropogenically disturbed ecosystems at broad scales.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».