Flux of Dissolved and Particulate Low-Temperature Pyrogenic Carbon from Two High-Latitude Rivers across the Spring Freshet Hydrograph
Notice bibliographique
Résumé
A number of recent studies have documented that pyrogenic carbon (PyC) is an integral and significant proportion of DOM in worldwide rivers. This material originates from all fractions of the PyC continuum, from highly condensed PyC to more functionalized components that retain some structural identity of fuel molecules. Understanding the transfer of PyC to river systems is paramount for Arctic regions, given the projected increase in frequency and intensity of forest fires within these ecosystems. However, the environmental distribution and concentration of soluble and particulate PyC, parameters that govern the overall fate of PyC in aquatic systems, has so far been unstudied. Here, we analyze the concentration and phase distribution of the anhydrosugar biomarker levoglucosan, as a proxy for low-temperature PyC, in two high-latitude river systems: a small sub-Arctic Canadian river, the Great Whale River in northern Québec, and the largest Arctic River, the Yenisei River in north-central Siberia. Low-temperature PyC, as estimated by levoglucosan concentrations, is exported predominantly in the dissolved phase. Peak export of low-temperature PyC occurs during the spring freshet period in both rivers. Seasonal variability of dissolved and particulate PyC export in each river elucidated that the export of PyC in the particulate and dissolved phases were temporally decoupled throughout the peak discharge events. While the present work confirms that levoglucosan is exported in particulate phase at a high enough level to enter sedimentary deposits and record historical wildfire signatures, as the phase distribution varies between rivers and during different flow regimes, spatial and temporal differences may affect the usage of levoglucosan as a PyC proxy in depositional settings.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».