The ecological effects of urbanization of coastal watersheds: historical increases in nitrogen loads and eutrophication of Waquoit Bay estuaries
Notice bibliographique
Résumé
Historical changes in land use on coastal watersheds have increased rates of land-derived nitrogen loading to estuaries and altered their biogeochemistry and food webs. We used information on human populations and land uses within the watershed of Waquoit Bay, Cape Cod, Massachusetts, U.S.A., to model how nitrogen loads derived from atmospheric deposition, fertilizer use, and wastewater disposal have changed since the 1930s. Nitrogen loading into Waquoit Bay more than doubled between 1938 and 1990. The predominant source of nitrogen added to the bay changed from atmospheric deposition to wastewater disposal during the 1980s, reflecting the increasing urbanization of Cape Cod. Larger nitrogen loads increased nitrogen concentrations in the water, altering the assemblage of primary producers and resulting in eutrophication of the estuary. Biomass of phytoplankton and macroalgae increased, and areal cover of eelgrass (Zostera marina) decreased, with increasing nitrogen load. An increase in nitrogen load from 15 to 30 kg N·ha1·year1 virtually eliminated eelgrass meadows. Land-use changes prompted by urban sprawl can therefore be linked to marked changes in water quality and eutrophication of receiving waters.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».