Global phosphorus retention by river damming
Notice bibliographique
Résumé
More than 70,000 large dams have been built worldwide. With growing water stress and demand for energy, this number will continue to increase in the foreseeable future. Damming greatly modifies the ecological functioning of river systems. In particular, dam reservoirs sequester nutrient elements and, hence, reduce downstream transfer of nutrients to floodplains, lakes, wetlands, and coastal marine environments. Here, we quantify the global impact of dams on the riverine fluxes and speciation of the limiting nutrient phosphorus (P), using a mechanistic modeling approach that accounts for the in-reservoir biogeochemical transformations of P. According to the model calculations, the mass of total P (TP) trapped in reservoirs nearly doubled between 1970 and 2000, reaching 42 Gmol y(-1), or 12% of the global river TP load in 2000. Because of the current surge in dam building, we project that by 2030, about 17% of the global river TP load will be sequestered in reservoir sediments. The largest projected increases in TP and reactive P (RP) retention by damming will take place in Asia and South America, especially in the Yangtze, Mekong, and Amazon drainage basins. Despite the large P retention capacity of reservoirs, the export of RP from watersheds will continue to grow unless additional measures are taken to curb anthropogenic P emissions.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».