Nonlinear Response of Riverine N<sub>2</sub>O Fluxes to Oxygen and Temperature
Notice bibliographique
Résumé
One-quarter of anthropogenically produced nitrous oxide (N2O) comes from rivers and estuaries. Countries reporting N2O fluxes from aquatic surfaces under the United Nations Framework Convention on Climate Change typically estimate anthropogenic inorganic nitrogen loading and assume a fraction becomes N2O. However, several studies have not confirmed a linear relationship between dissolved nitrate (NO3-) and river N2O fluxes. We apply recursive partitioning analysis to examine the relationships between N2O flux and NO3-, dissolved oxygen (DO), temperature, land use and surficial geology in the Grand River, Canada, a seventh-order river in an agricultural catchment with substantial urban population. Results suggest that N2O flux is high when hypoxia exists. Temperature, not NO3-, was the primary correlate of N2O flux when hypoxia does not occur suggesting NO3- is not limiting N2O production and further increases in NO3- may not lead to comparable increases in N2O flux. This work indicates that a linear relationship between NO3- and N2O is unlikely to exist in most agricultural and urban impacted river systems. Most N2O is produced during hypoxia so quantifying the extent of hypoxia is a necessary first step to quantifying N2O fluxes in lotic systems. Predicted increases in riverine hypoxia via eutrophication and increased temperature due to climate change may drive nonlinear increases in N2O production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».