Climate Variability Induced Shifts in Nitrogen Loading fromTerrestrial to Aquatic Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen is one of the critical nutrients regulating terrestrial and aquatic productivity, and is linked to degradation of water quality of freshwater and marine ecosystems worldwide. The landscape patterns of stream nitrogen components, concentrations and loadings and their relationships with climate variability and landuse, were analyzed and quantified in this study. We used stream nitrogen concentration data collected at 2,125 sites and climate data at 301 weather stations during 1976 to 2005 in 30 eco-regions across British Columbia, Canada. While the patterns of stream nitrogen component, concentration, and loading distributions were found to be related to landscape patterns of climate variability, human activities, landuse, natural vegetation, and relief across British Columbia, the climate variability on both temporal a d spatial scales were found to be the dominant driver of variability in loading and concentrations of nitrogen. Elevated air temperature gradient across the landscape of British Columbia resulted in a significant increase in stream nitrogen loading from terrestrial into aquatic ecosystems. Precipitation, nitrogen deposition, population density and urban area also significantly affected the stream nitrogen components, concentrations and loadings. We suggest that climate change, especially shifts in temperature and precipitation, along with increased human activities tend to have important implications for loading of nitrogen from terrestrial to aquatic ecosystems and associated water quality in aquatic ecosystems.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».