Windows into the past: lake sediment phosphorus trajectories act as integrated archives of watershed disturbance legacies over centennial scales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Historic land alterations and agricultural intensification have resulted in legacy phosphorus (P) accumulations within lakes and reservoirs. Internal loading from such legacy stores can be a major driver of future water quality degradation. Yet, little is known about the magnitude and spatial patterns of legacy P accumulation in lentic systems, and how watershed disturbance trajectories drive these patterns. Here, we used a meta-analysis of 113 paleolimnological studies across 124 lakes and four reservoirs (referred here on as lakes) in 20 countries to quantify the linkages between the 100 year trajectories of P concentrations in lake sediments, watershed inputs, and lake morphology. We find five distinct clusters for lake sediment P trajectories, with lakes in the developing and developed world showing distinctly different patterns. Lakes in the developed world (Europe and North America) with early agricultural intensification had the highest sediment P concentrations (1176–1628 mg kg −1 ), with a peak between the 1970–1980s and a decline since then, while lakes in the developing world, specifically China, documented monotonically increasing sediment P concentrations (857–1603 mg kg −1 ). Sediment P trajectories reflected watershed disturbance patterns and were driven by a combination of anthropogenic drivers (fertilizer input and population density) and lake morphology (watershed to lake area ratio). Specifically, we found the largest legacy accumulation rates to occur in shallow lakes experiencing long-term land-use disturbances. These links between land-use change and P accumulation in lentic systems can provide insights about inland water quality response and help to develop robust predictive models useful for resource managers and decision-makers.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».