A SPATIALLY EXPLICIT WATERSHED‐SCALE ANALYSIS OF DISSOLVED ORGANIC CARBON IN ADIRONDACK LAKES
Notice bibliographique
Résumé
Terrestrial ecosystems contribute significant amounts of dissolved organic carbon (DOC) to aquatic ecosystems. Temperate lakes vary in DOC concentration as a result of variation in the spatial configuration and composition of vegetation within the watershed, hydrology, and within‐lake processes. We have developed and parameterized a spatially explicit model of lake DOC concentrations, using data from 428 watersheds in the Adirondack Park of New York. Our analysis estimates watershed loading to each lake as a function of the cover type of each 10 × 10 m grid cell within the watershed, and its flow‐path distance to the lake. The estimated export rates for the three main forest cover types were 37.7–47.0 kg C·ha −1 ·yr −1 . The four main wetland cover types had much higher rates of export per unit area (188.4–227.0 kg C·ha −1 ·yr −1 ), but wetlands occupied only 11%, on average, of watershed area. As a result, upland forests were the source of ∼70% of DOC loading. There was evidence of significant interannual variation in DOC loading, correlated with interannual variation in precipitation. Estimated net in situ DOC production within the lakes was extremely low (<1 kg C·ha −1 ·yr −1 ). Many of the lakes have large watersheds relative to lake volume and have correspondingly high flushing rates. As a result, losses due to lake discharge generally had a larger effect on lake DOC concentrations than in‐lake decay. Our approach can be readily incorporated within a GIS framework and allows examination of scenarios such as loss of wetlands, alterations in forest management, or increases in conserved areas, as a function of the unique configuration of individual watersheds.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».