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Enregistrement W4391614107 · doi:10.1029/2023wr034940

Exploring the Complex Effects of Wildfire on Stream Water Chemistry: Insights From Concentration‐Discharge Relationships

2024· article· en· W4391614107 sur OpenAlexaff
Christina Richardson, Maya Montalvo, Sasha Wagner, Riley Barton, Adina Paytan, Molly C. Redmond, Margaret Zimmer

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCalifornia Department of Parks and RecreationNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésDissolved organic carbonDilutionEnvironmental chemistryWater qualityEnvironmental scienceSTREAMSSedimentHydrology (agriculture)DischargeChemistryEcologyGeologyDrainage basinGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wildfires are a worldwide disturbance with unclear implications for stream water quality. We examined stream water chemistry responses immediately (<1 month) following a wildfire by measuring over 40 constituents in four gauged coastal watersheds that burned at low to moderate severity. Three of the four watersheds also had pre‐fire concentration‐discharge data for 14 constituents: suspended sediment (SSfine), dissolved organic and inorganic carbon (DOC, DIC), specific UV absorbance (SUVA), major ions (Ca2+, K+, Mg2+, Na+, Cl−, , , F−), and select trace elements (total dissolved Mn, Fe). In all watersheds, post‐fire stream water concentrations of SSfine, DOC, Ca2+, Cl−, and changed when compared to pre‐fire data. Post‐fire changes in , K+, Na+, Mg2+, DIC, SUVA, and total dissolved Fe were also found for at least two of the three streams. For constituents with detectable responses to wildfire, post‐fire changes in the slopes of concentration‐discharge relationships commonly resulted in stronger enrichment trends or weaker dilution trends, suggesting that new contributing sources were surficial or near the surface. However, a few geogenic solutes, Ca2+, Mg2+, and DIC, displayed stronger dilution trends at nearly all sites post‐fire. Moreover, fire‐induced constituent concentration changes were highly discharge and site‐dependent. These similarities and differences in across‐site stream water chemistry responses to wildfire emphasize the need for a deeper understanding of landscape‐scale changes to solute sources and pathways. Our findings also highlight the importance of being explicit about reference points for both stream discharge and pre‐fire stream water chemistry in post‐fire assessment of concentration changes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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