Nutrient inputs from subarctic rivers into Hudson Bay
Notice bibliographique
Résumé
Hudson Bay (HB), a large subarctic inland sea, is impacted by rapid climate change and anthropogenic disturbance. HB plays crucial roles in supporting resident and migratory species of birds and marine mammals, providing subsistence to coastal communities, and exporting nutrients into the western Labrador Sea. To better constrain the impact of river nutrients on the HB ecosystem and to obtain a contemporary reference point by which future change can be evaluated, we estimated fluxes of nitrate plus nitrite (N), phosphate (P), and silicate using contemporary and historical nutrient data in conjunction with discharge estimates produced by three global climate models. Concentrations and molar ratios of the different nutrients exhibited large contrasts between different sectors of HB, which is attributed to the diversity of geological settings across distinct watersheds. With respect to the needs of primary producers, river waters were characterized by a shortage of P during winter and spring (N:P molar ratios in dissolved nutrients >16), nearly balanced N:P ratios in summer, and a shortage of N during fall (N:P < 16). Southwestern rivers made the largest regional contribution to the total annual delivery of all nutrients, followed by modest contributions from southern and eastern rivers, and minor ones from northwestern rivers. While the regulation of river flow in the Nelson and La Grande rivers had no discernible impact on nutrient concentrations and ratios, it clearly shifted nutrient transports toward the winter when biological activity in the estuaries is reduced. Finally, the potential amount of new production supported by riverine N inputs was nearly two orders of magnitude (1.8 × 1011 g C yr−1) lower than the new production supported by marine nutrients (7.3 × 1012 g C yr−1). Although the potential contribution of river nutrients to new primary production is small (2.4%) at the bay-wide scale, it can be significant locally.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».