Impacts of water level fluctuations on mercury concentrations in hydropower reservoirs: A microcosm experiment
Notice bibliographique
Résumé
Hydropower generation, a renewable source of electricity, has been linked to elevated methylmercury (MeHg) concentrations in impoundments and aquatic biota. This study investigates the impact of water level fluctuations (WLF) on MeHg concentrations in water, sediment, and fish. Using a set of controlled microcosm experiments emulating the drawdown/refill dynamics and subsequent sediment exposure to air experienced in reservoirs, we demonstrate that less frequent WLFs, and/or increased exposure of sediment to air, can lead to elevated MeHg concentrations in sediment, and total mercury (THg) and MeHg concentrations in water. In examining the effects of WLF frequency (two-day, weekly, and monthly), the monthly treatment displayed the highest THg and MeHg water levels, while the weekly treatment was characterized by the highest MeHg levels in the sediment. Our work supports emerging evidence that longer duration between WLF creates a larger surface area of sediment exposed to air leading to conditions conducive to higher MeHg concentrations in sediments and water. In contrast, THg, MeHg, and fatty acid trends in fish were largely inconclusive characterized by similar among-treatment effects and minimal temporal variability over the course of our experiment. This result could partly be attributed to overall low mercury levels and simple "worm-forage fish" food web in our experiment. To elucidate the broader impacts of water fluctuations on aquatic chemistry and biota, other factors (e.g., longer WLF cycles, dissolved organic matter, temperature, more complex food webs) which modulate both methylation rates and food web dynamics must be considered.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».