Enhanced Role of Streamflow Processes in the Evolutionary Trends of Dissolved Organic Carbon
Notice bibliographique
Résumé
Investigating dissolved organic carbon (DOC) dynamics and drivers in rivers enhances the understanding of carbon–environment linkages and support sustainability. Previous studies did not fully consider the dynamic nature of key drivers that influence the long-term changing trends in DOC concentration over time (the controlling factors and their roles in DOC trend can undergo alterations over time). We analyzed 42 years (1979–2018) of hydrometeorology, sulfate SO 4, and DOC data from a 5.42 km 2 watershed in central-southern Ontario, Canada. Our findings reveal a significant ( p ≤ 0.01) overall increase in DOC concentrations, mainly due to the coevolution of SO 4 and streamflow trends, especially the extreme flows. Over the 42-year period, the changing trend of streamflow (especially the extreme high or low flows) have significantly ( p < 0.05) intensified their influence on DOC trends, increasing by an average of 30%. Conversely, the impact of SO 4 has weakened, experiencing an average decrease of 32.6%. The upward trend in the annual average DOC concentration is attributed to the increasing number of maximum flow days within a year, while the decreasing trend in the number of minimum flow days has a contrasting effect. In other words, changes in maximum and minimum flow days have a counteracting effect on the DOC concentration trends. These results underscore the importance of considering the effects of altered streamflow processes on carbon cycle changes under evolving environmental conditions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».