River metabolic fingerprints and regimes reveal ecosystem responses to enhanced wastewater treatment
Notice bibliographique
Résumé
Although many studies have examined how improvements in wastewater treatment impact river nutrient concentrations and loads, there has been much less focus on measuring river metabolism to evaluate the wider aquatic ecosystem benefits of reducing nutrient inputs to rivers. The objectives of this study were to evaluate the effects of enhanced wastewater treatment (nitrification) on river metabolism in the Grand River, Canada's largest river draining into Lake Erie. Metabolic fingerprints and regimes (calculated from high-frequency dissolved oxygen [DO] measurements) were used to visualize whole-river ecosystem functional responses to these wastewater treatment upgrades. There was a 60% reduction in ecosystem respiration during summer, in response to reductions in effluent total ammonia inputs, causing a shift from net heterotrophy to net autotrophy, and contraction of river metabolic fingerprints. This resulted in major improvements in summer DO concentrations, with reductions in the percentage of days during summer that DO minima fell below water-quality guidelines for protection of aquatic early life stages, from 88% to ≤16%. The results also point to potential cascading impacts on coupled phosphorus and nitrogen cycles, which may generate further improvements in river water quality. During the summer, high rates of river metabolism and nutrient retention may result in measured water-column nutrient concentrations potentially underestimating nutrient pressures. This study also demonstrates the value of combining river metabolism with nutrient monitoring for a more holistic understanding of the role of nutrients in river ecosystem health and function.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».