Localized Pollution Impacts on Greenhouse Gas Dynamics in Three Anthropogenically Modified Asian River Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite growing research on greenhouse gas (GHG) emissions from inland waters, few systematic efforts have been made to assess the regional‐scale GHG emissions from Asian rivers under increasing anthropogenic stress. We examined factors controlling longitudinal and seasonal variations in the partial pressure of CO 2 (pCO 2 ), and CH 4 and N 2 O concentrations in the Ganges, Mekong, and Yellow River by simultaneously measuring gas concentrations and stable C isotopes, and optical properties of dissolved organic matter (DOM) from 2016 to 2019. The levels of pCO 2 and CH 4 were distinctively higher in polluted tributaries and affected reaches of the Ganges and Mekong than in the Yellow River. The highest levels of N 2 O were found in the Ganges, followed by the Yellow River and Mekong. Across these basins, dry‐season mean concentrations of CO 2 , CH 4 , and N 2 O were 1.6, 2, and 7 times higher than those measured in the monsoon season, respectively. This seasonality was consistent with that of δ 13 C‐CO 2 , while δ 13 C‐CH 4 showed an opposite pattern. GHG concentrations exhibited significant positive relationships with DOM concentrations and optical properties including fluorescence index and protein‐like fluorescence, implying the contribution of anthropogenic, labile DOM to production of GHGs in the polluted reaches. Graphical mixing models of δ 13 C‐CO 2 and δ 13 C‐CH 4 support the stronger impact of wastewater on the Ganges and Mekong than on the Yellow River. The overall results suggest that neglecting localized pollution impacts on GHG emissions from increasingly urbanized river basins can result in a substantial underestimation of global riverine GHG emissions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».