Coupling Water Column and Sediment Biogeochemical Dynamics: Modeling Internal Phosphorus Loading, Climate Change Responses, and Mitigation Measures in Lake Vansjø, Norway
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We expanded the existing one‐dimensional MyLake model by incorporating a vertically resolved sediment diagenesis module and developing a reaction network that seamlessly couples the water column and sediment biogeochemistry. The application of the MyLake‐Sediment model to boreal Lake Vansjø illustrates the model's ability to reproduce daily water quality variables and predict sediment‐water column exchange fluxes over a long historical period. In prognostic scenarios, we assessed the importance of sediment processes and the effects of various climatic and anthropogenic drivers on the lake's biogeochemistry and phytoplankton dynamics. First, MyLake‐Sediment was used to simulate the potential impacts of increasing air temperature on algal growth and water quality. Second, the key role of ice cover in controlling water column mixing and biogeochemical cycles was analyzed in a series of scenarios that included a fully ice‐free end‐member. Third, in another end‐member scenario P loading from the watershed to the lake was abruptly halted. The model results suggest that remobilization of legacy P stored in the bottom sediments could sustain the lake's primary productivity on a time scale of several centuries. Finally, while the majority of management practices to reduce excessive algal growth in lakes focus on reducing external P loads, other efforts rely on the addition of reactive materials that sequester P in the sediment. Therefore, we investigated the effectiveness of ferric iron additions in decreasing the dissolved phosphate efflux from the sediment and, consequently, limit phytoplankton growth in Lake Vansjø.
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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 | 0,004 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».