MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2625898886 · doi:10.1002/hyp.11258

Phosphorus export dynamics and hydrobiogeochemical controls across gradients of scale, topography and human impact

2017· article· en· W2625898886 sur OpenAlexaff
Geneviève Ali, Henry F. Wilson, J. G. Elliott, Amber Penner, Aminul Haque, Cody A. Ross, Maliheh Rabie

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of ManitobaEnvironment and Climate Change CanadaResearch Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrographBiogeochemical cycleWatershedEnvironmental scienceEutrophicationPhosphorusBiomass (ecology)Scale (ratio)NutrientHydrology (agriculture)Soil scienceEcologySurface runoffGeologyPhysicsChemistryEnvironmental chemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Concentration‐discharge (c‐Q) plots are routinely used as an integrated signal of watershed response to infer solute sources and travel pathways. However, the interpretation of c‐Q data can be difficult unless these data are fitted using statistical models. Such models are frequently applied for geogenic solutes, but it is unclear to what extent they might aid in the investigation of nutrient export patterns, particularly for total dissolved phosphorus (TDP) which is a critical driver of downstream eutrophication problems. The goal of the present study was therefore to statistically model c‐Q relations (where c is TDP concentrations) in a set of contrasting watersheds in the Northern Great Plains—ranging in size from 0.2 to 1000+ km 2 —to assess the controls of landscape properties on TDP transport dynamics. Six statistical models were fitted to c‐Q data, notably (a) one linear model, (b) one model assuming that c‐Q relations are driven by the mixing of end‐member waters from different landscape locations (i.e., hydrograph separation), (c) one model relying on a biogeochemical stationarity hypothesis (i.e., power law), (d) one model hypothesizing that c‐Q relations change as a function of the solute subsurface contact time (i.e., hyperbolic model), and (e) two models assuming that solute fluxes are mostly dependent on reaction rates (i.e., chemical models). Model performance ranged from mediocre ( R 2 < 0.2) to very good ( R 2 > 0.9), but the hydrograph separation model seemed most universal. No watershed was found to exhibit chemostatic behaviour, but many showed signs of dilution or enrichment behaviour. A tendency toward a multi‐model fit and better model performance was observed for watersheds with moderate slope and higher effective drainage area. The relatively poor model performance obtained outside these conditions illustrates the likely importance of controls on TDP concentrations in the region that are independent of flow dynamics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHydrological ProcessesMême sujetSoil and Water Nutrient DynamicsTravaux en français237 207