Global patterns of nitrate isotope composition in rivers and adjacent aquifers reveal reactive nitrogen cascading
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Remediation of nitrate pollution of Earth’s rivers and aquifers is hampered by cumulative biogeochemical processes and nitrogen sources. Isotopes (δ15N, δ18O) help unravel spatiotemporal nitrogen(N)-cycling of aquatic nitrate (NO3−). We synthesized nitrate isotope data (n = ~5200) for global rivers and shallow aquifers for common patterns and processes. Rivers had lower median NO3− (0.3 ± 0.2 mg L−1, n = 2902) compared to aquifers (5.5 ± 5.1 mg L−1, n = 2291) and slightly lower δ15N values (+7.1 ± 3.8‰, n = 2902 vs +7.7 ± 4.5‰, n = 2291), but were indistinguishable in δ18O (+2.3 ± 6.2‰, n = 2790 vs +2.3 ± 5.4‰, n = 2235). The isotope composition of NO3− was correlated with water temperature revealing enhanced N-cascading in warmer climates. Seasonal analyses revealed higher δ15N and δ18O values in wintertime, suggesting waste-related N-source signals are better preserved in the cold seasons. Isotopic assays of nitrate biogeochemical transformations are key to understanding nitrate pollution and to inform beneficial agricultural and land management strategies.
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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 | 0,000 | 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 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 ».