Nutrient Budgets Calculated in Floodwaters Using a Whole‐Ecosystem Reservoir Creation and Flooding Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flooding in forested areas can release nutrients via organic matter flushing and organic matter decomposition and contribute to nutrient loading in aquatic ecosystems. Organic matter content may set an upper limit for nutrient release during flooding, but variation in timing, depth, duration of inundation, and site organic matter substrate inhibit comparison across sites and events. We used data collected during a whole‐ecosystem flooding experiment conducted at the IISD‐Experimental Lakes Area (ELA) in northwestern Ontario to examine the relationship between site organic matter content and nutrient release on both a short‐term (first 3 weeks) and annual scale (open‐water season). Three upland forest sites with differing amounts of organic matter stored in soil and vegetation were flooded to create experimental reservoirs. We hypothesized that the magnitude of nutrient release would be related to the organic matter content in each site. We found that nutrient concentrations increased relative to low‐nutrient water pumped into each reservoir at both scales, but there was no relationship between site organic matter content and short‐term total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) concentrations or annual TN and TP fluxes. Additionally, N and P release rates differed, decreasing TN:TP ratios in reservoirs and outflows relative to inflows. Nutrient concentrations increased immediately after inundation each year and continued for 5 years of repeated flooding. Predicted increases in flooding due to changing precipitation patterns and reservoir creation may cause forested areas to be a long‐term nutrient source to aquatic ecosystems. Over time, nutrient accumulation may affect water quality, shift biological communities, and influence ecosystem functioning.
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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 | 0,000 |
| 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 ».