Characteristics of Dissolved Organic Carbon in Boreal Lakes: High Spatial and Inter‐Annual Variability Controlled by Landscape Attributes and Wet‐Dry Periods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Concentration and chemical composition of dissolved organic carbon (DOC) influence several lake functions; greenhouse gas exchange, nutrient cycling, food webs, and water treatability. To assess spatial and inter‐annual controls on DOC characteristics, 34 lakes were sampled annually for 8 years on the Boreal Plains, Western Canada—a region with heterogeneous surficial geology, and a sub‐humid climate with pronounced inter‐annual wet‐dry periods. Large spatial variability in long‐term average DOC concentration (10–49 mg C L−1) and aromaticity (SUVA254: 1.2–3.9 L mg−1 C m−1) among lakes was found. Higher DOC concentrations and aromaticity were associated with lakes in watersheds with fine‐textured surficial geology and with relatively large contributions through shallow, organic‐rich flow paths. Lake DOC aromaticity was also higher in lakes with lower evaporative enrichment, regardless of surficial geology, indicating shorter lake water residence times and less within‐lake degradation of allochthonous DOC. High inter‐annual variability for both DOC and aromaticity was observed, with coefficients of variation at 10.9 ± 4.6% and 11.1 ± 2.5% among lakes, respectively. Inter‐annual variability in DOC concentrations had low synchronicity among lakes, with patterns of variability linked to surficial geology and primarily responsive to short‐term cumulative precipitation. Conversely, inter‐annual variability in aromaticity had high synchronicity among lakes, driven by longer‐term cumulative precipitation and shifts in lake water residence times. Our study shows it is necessary to consider lake hydrogeomorphic setting and climate to understand spatial and inter‐annual variability in lake DOC characteristics and associated lake functions, and that Boreal Plains lakes have high climate sensitivity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».