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Enregistrement W4394956744 · doi:10.3390/w16081154

Review of the Influence of Climate Change on the Hydrologic Cycling and Gaseous Fluxes of Mercury in Boreal Peatlands: Implications for Restoration

2024· article· en· W4394956744 sur OpenAlexaboutno aff
Caroline Pierce, Isabella Garrioch, Kevin Behrens, Brandy M. Toner

Notice bibliographique

RevueWater · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatMesocosmEnvironmental scienceBorealHydrology (agriculture)EcosystemWatershedWetlandSurface runoffClimate changeEnvironmental chemistryEcologyChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mercury (Hg) is a pollutant that bioaccumulates in the food web, leading to health issues in humans and other fauna. Although anthropogenic Hg deposition has decreased over the past 20 years, our watersheds continue to be sources of Hg to downstream communities. Wetlands, especially peatlands in the Boreal Region of the globe, play a vital role in the formation of bioaccumulative methylmercury (MeHg). Few studies have assessed how increases in temperatures such as those that have already occurred and those predicted will influence the hydrologic transport of Hg to downstream communities or the net fluxes of gaseous Hg. The results indicate that peatland pore water concentrations of MeHg are increasing with ecosystem warming, and to some degree with elevated carbon dioxide (eCO2) in the Spruce and Peatland Responses Under Changing Environments (SPRUCE) experiment at the Marcell Experimental Forest (MEF) in northern Minnesota, USA. Similar to SPRUCE, in the Biological Response to A Changing Environment (BRACE) experiment in Canada, mesocosm pore water MeHg concentrations increased with soil warming. However, long-term peatland watershed streamflow fluxes of MeHg at the MEF indicate that the competing effects of climate warming and decreased atmospheric deposition have led to overall decreases in watershed MeHg transport. Mesocosm studies in the PEATCOSM experiment in Upper Michigan, USA, indicate that simulated fluctuating water tables led to higher concentrations of MeHg in peatland pore water that is available for downstream transport when water tables rise and the next runoff event occurs. Results from a winter peatland soil freeze/thaw simulation from large mesocosm cores from Jennie’s Bog at the MEF indicate higher total Hg (THg) upon soil thawing but lower MeHg, likely a result of cold temperatures limiting methylation during thawing. Although there are lower MeHg concentrations after thawing, more THg is available for methylation once soils warm. Results from PEATCOSM and the literature also suggest that plant community changes that result in higher densities of sedges also lead to elevated MeHg in pore water. From a climate warming perspective, it appears that two complementary mechanisms, both related to decomposition, are at play that lead to increased pore water MeHg concentrations with warming. First, warming increases decomposition rates, leading to a higher availability of many ions, including Hg (and sulfur) species. Higher decomposition rates also lead to increases in soluble carbon which complexes with Hg species and assists in downstream hydrologic transport. However, if streamflow is decreasing with climate change as a result of landscape-level changes in evapotranspiration as suggested at MEF, the combination of less direct watershed Hg deposition and lower streamflow results in decreases in the watershed transport of MeHg. Given changes already occurring in extreme events and the rewetting and restoration of hydrology during peatland restoration, it is likely that methylation and pore water MeHg concentrations will increase. However, the landscape-level hydrologic cycle will be key to understanding the connection to downstream aquatic communities. Finally, gaseous Hg fluxes increase with warming and lead to decreases in peatland pools of Hg that may influence future availability for downstream transport.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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