Sources and fate of terrestrial dissolved organic carbon in lakes of a Boreal Plains region recently affected by wildfire
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Downstream mineralization and sedimentation of terrestrial dissolved organic carbon (DOC) render lakes important for landscape carbon cycling in the boreal region, with regulating processes potentially sensitive to perturbations associated with climate change including increased occurrence of wildfire. In this study we assessed chemical composition and reactivity (during both dark and UV incubations) of DOC from lakes and terrestrial sources within a peatland-rich western boreal plains region partially affected by a recent wildfire. While wildfire was found to increase aromaticity of DOC in peat pore-water above the water table, it had no effect on concentrations or composition of DOC from peatland wells and neither affected mineral well or lake DOC characteristics. Lake DOC composition reflected a mixing of peatland and mineral groundwater, with a greater influence of mineral sources to lakes in coarse- than fine-textured settings. Peatland DOC was less biodegradable than mineral DOC, but both mineralization and sedimentation of peatland DOC increased substantially during UV incubations through selective removal of aromatic humic and fulvic acids. DOC composition in lakes with longer residence times had characteristics consistent with increased UV-mediated processing. We estimate that about half of terrestrial DOC inputs had been lost within lakes, mostly due to UV-mediated processes. The importance of within-lake losses of aromatic DOC from peatland sources through UV-mediated processes indicate that terrestrial-aquatic C linkages in the study region are largely disconnected from recent terrestrial primary productivity. Together, our results suggest that characteristics of the study region (climate, surface geology and lake morphometry) render linkages between terrestrial and aquatic C cycling insensitive to the effects of wildfire by determining dominant terrestrial sources and within-lake processes of DOC removal.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».