Dissolved organic carbon load variability in the rainfall season dominated its interannual variability in the snowmelt driven basin: Evidence from 41 years data of headwater streams
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Numerous reports have observed variations of dissolved organic carbon (DOC) under the changing environment. From the DOC load variability perspective, however, how much of the variability in DOC load occurred among different seasons, and which season was most synchronized with the interannual variability remains unknown. The weekly DOC concentration and daily discharge records from four headwater streams with long‐term (1978–2018) records in the snowmelt driven basin of Harp Lake, south‐central Ontario, Canada, were used to answer these issues. We also examined the contributions of variabilities in discharge and DOC concentration to the variability in DOC load. We found that the variability of DOC load in the rainfall season (autumn) instead of snowmelt season (spring) was most closely synchronized with its interannual variability, suggesting that if the DOC variability in the rainfall season stabilized, the interannual variability would be more stable. The interannual variabilities for discharge, DOC concentration and DOC load showed an insignificant decreasing trend in the monitored 41 years, and the respective contributions of the variability trend of discharge and DOC concentration to DOC load in rainfall season increased from 28.82% to 144.58% and decreased from 71.18% to −44.58% because the change trend of discharge variability was greater than that in DOC concentration. This study provides a case information in determining which factors contribute most to the variability of DOC load in the watershed, and which season may dominate its variability throughout the year.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».