Effects of experimental nitrogen fertilization on planktonic metabolism and CO2 flux in a hypereutrophic hardwater lake
Notice bibliographique
Résumé
Hardwater lakes are common in human-dominated regions of the world and often experience pollution due to agricultural and urban effluent inputs of inorganic and organic nitrogen (N). Although these lakes are landscape hotspots for CO2 exchange and food web carbon (C) cycling, the effect of N enrichment on hardwater lake food web functioning and C cycling patterns remains unclear. Specifically, it is unknown if different eutrophication scenarios (e.g., modest non point vs. extreme point sources) yield consistent effects on auto- and heterotrophic C cycling, or how biotic responses interact with the inorganic C system to shape responses of air-water CO2 exchange. To address this uncertainty, we induced large metabolic gradients in the plankton community of a hypereutrophic hardwater Canadian prairie lake by adding N as urea (the most widely applied agricultural fertilizer) at loading rates of 0, 1, 3, 8 or 18 mg N L-1 week-1 to 3240-L, in-situ mesocosms. Over three separate 21-day experiments, all treatments of N dramatically increased phytoplankton biomass and gross primary production (GPP) two- to six-fold, but the effects of N on autotrophs plateaued at ~3 mg N L-1. Conversely, heterotrophic metabolism increased linearly with N fertilization over the full treatment range. In nearly all cases, N enhanced net planktonic uptake of dissolved inorganic carbon (DIC), and increased the rate of CO2 influx, while planktonic heterotrophy and CO2 production only occurred in the highest N treatments late in each experiment, and even in these cases, enclosures continued to in-gas CO2. Chemical effects on CO2 through calcite precipitation were also observed, but similarly did not change the direction of net CO2 flux. Taken together, these results demonstrate that atmospheric exchange of CO2 in eutrophic hardwater lakes remains sensitive to increasing N loading and eutrophication, and that even modest levels of N pollution are capable of enhancing autotrophy and CO2 in-gassing in P-rich lake ecosystems.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».