Experimental Ecosystem Eutrophication Causes Offsetting Effects on Emissions of CO<sub>2</sub>, CH<sub>4</sub>, and N<sub>2</sub>O from Agricultural Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Despite decades of research and management efforts, eutrophication remains a persistent threat to inland waters. As nutrient pollution intensifies in the coming decades, the implications for aquatic greenhouse gas (GHG) emissions are poorly defined, particularly the responses of individual GHGs: carbon dioxide (CO 2 ), methane (CH 4 ), and nitrous oxide (N 2 O). The biogeochemical controls of each gas can differ, making it difficult to predict the overall effect of nutrient pollution on the net radiative forcing of aquatic ecosystems. Here, we induced eutrophication of small nitrogen (N)-limited agricultural reservoirs and measured changes in diffusive GHG emissions within a before-after-control-impact (BACI) study design during June to September 2021. Each gas exhibited a unique response to 300% increases in primary production, with a shift from an overall CO 2 source to a sink, a modest increase in N 2 O flux, and, unexpectedly, no significant change in CH 4 emissions. The lack of net directional change in CO 2 -equivalent GHG emissions in fertilized reservoirs during the summer contrasts findings from empirical studies of eutrophic lakes. Our findings illustrate the difficulty in extrapolating among different sized ecosystems and suggest that forecast 2-fold increases in agricultural N fertilization by 2050 may not result in consistently elevated GHG emissions during summer, at least from small reservoirs in continental grassland regions.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».