Global patterns of particulate organic carbon export from land to the ocean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global rivers and streams are important carbon transport pathways from land to the ocean. However, few studies have quantified terrigenous carbon dynamics in river ecosystems and its variations due to climate change and anthropogenic perturbations. Therefore, our study analysed fluvial particulate organic carbon (POC) and developed a processed‐based model (TRIPLEX‐HYDRA) to simulate the production, transport and removal (i.e., deposition, degradation and dam retention) processes of fluvial POC along the land–ocean aquatic continuum (LOAC). Based on our results, approximately 0.29 Pg of POC is exported from land to the ocean through rivers each year. More specifically, we found that rivers at low latitudes (30°S–30°N, 0.18 Pg yr −1 ) and high northern latitudes (60°N–90°N, 0.05 Pg yr −1 ) had higher POC fluxes compared to rivers in other regions. This high POC flux is related to strong erosion rates and high soil organic carbon storage. Additionally, our model simulation revealed that total POC flux from global river has not significantly changed from 1983 to 2015 but displays markedly decreased or increased trend at regional scale. These regional variations in POC export are affected by climate warming and dam construction. Moreover, approximately 0.46 Pg of POC is deposited or trapped by dams along the LOAC system, which plays a vital role in the global river carbon budget. Although some limitations and uncertainties remain, this study establishes a theoretical and methodological basis for quantifying riverine POC dynamics in the LOAC system.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».