Effects of stream restoration by legacy sediment removal and floodplain reconnection on water quality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effectiveness of many stream restorations in improving water quality is unmeasured. In the Mid-Atlantic region of the United States, activity by European settlers resulted in upland erosion and deposition of sediments 1–3 m in thickness in stream valleys. Subsequently, streams incised those legacy sediments creating steep, exposed banks, infrequent floodplain inundation, and water tables disconnected from floodplains. Legacy sediment removal (LSR) and floodplain reconnection (FR) proposes water quality improvement by restoration to a hydrological state closer to pre-European. We investigated water quality at nine sites, six restored with LSR/FR and three comparison sites. Nitrogen baseflow concentrations and fluxes were elevated in urban and agricultural watersheds with little apparent effect due to restoration. Denitrification appeared to be constrained by carbon availability. Ion concentrations were elevated in all watersheds compared to a forested reference and represent a substantial ecological stressor for the post-restoration aquatic community. Storm event data from one site suggest small reductions in nutrient and sediment loads across the restored reach. High-frequency time series indicate that restoration effects are not observable at larger scales. The effects of restoration, particularly for denitrification, may not be observable for years and can be obscured by weather and climate-driven variability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».