Controls on methylmercury concentrations in lakes and streams of peatland‐rich catchments along a 1700 km permafrost gradient
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Permafrost thaw may increase the production of neurotoxic methylmercury (MeHg) in northern peatlands, but the downstream delivery of MeHg is uncertain. We quantified total mercury (THg) and MeHg concentrations in lakes and streams along a 1700 km permafrost transect in boreal western Canada to determine the influence of regional permafrost extent compared to local lake and catchment characteristics. In lakes, we assessed sediment microbial communities and modeled potential rates of water column photodemethylation (PD). Regardless of permafrost conditions, peatlands were the primary sources of MeHg across the transect as MeHg concentrations in streams increased with aromatic dissolved organic carbon (DOC), iron, and lower pH. Higher DOC and greater catchment peatland extent were further associated with higher stream %MeHg (MeHg/THg). Peatland lakes were potential MeHg sinks, with lower MeHg concentrations than streams (mean ± 1SD: 0.19 ± 0.23 and 0.47 ± 0.77 ng MeHg L−1, respectively), and larger stream catchments had lower %MeHg where PD may occur in abundant small lakes. Microbial communities in lake sediments showed that abundance of Hg reducing genes (merA) predominated over Hg methylating (hgcA) and MeHg demethylating (merB) genes. The effects of permafrost extent on MeHg processes in lakes were secondary to the influence of local catchment characteristics, but lakes in regions with less permafrost had higher DOC concentrations, higher %MeHg, and lower potential rates of PD. Our study highlights a need to understand the impacts of climate change on MeHg source and sink processes, particularly as mediated through changes to peatland DOC, to improve projections of future MeHg concentrations in northern catchments.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».