Terrestrial diatoms as tracers in catchment hydrology: a review
Notice bibliographique
Résumé
Diatoms are remarkable organisms. They are present in almost all habitats containing water (e.g., lakes, streams, soils, bark) and rank among the most common algal groups in both freshwaters and marine ecosystems. The ubiquitous character of aquatic diatoms has triggered countless applications as environmental tracers for studies in water quality, paleoclimate reconstruction and sediment tracing. However, diatoms also occur in the terrestrial environment. It is this plethora of diatom life‐forms that has recently triggered interest in their use as tracers of hydrological processes. The use of diatoms in catchment hydrology has been very limited. Part of the reason is that until recently, the taxonomy and ecology of terrestrial diatom assemblages were largely unknown. However, in the past decade, much work has been done to quantify terrestrial diatom reservoir size, dynamics, and potential depletion following precipitation events. Therefore, such terrestrial diatoms now hold promise for use in catchment hydrology—for tracing runoff flow sources and pathways across a wide range of spatial scales. Here we review the literature on terrestrial diatoms and describe the various sampling protocols that have been designed and tested for specific applications in hydrological processes research. We review and summarize the work on terrestrial diatom reservoir characterization, transport mechanisms and pathways to show how such diatom‐based tracer work might be possible at the catchment scale for rainfall‐runoff studies. Finally, we present a vision for future work that might take advantage of terrestrial diatoms in catchment hydrology and discuss the main challenges going forward. WIREs Water 2017, 4:e1241. doi: 10.1002/wat2.1241 This article is categorized under: Science of Water > Hydrological Processes Science of Water > Methods
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».