Watershed hydrology mediates the recovery of an arsenic impacted subarctic landscape
Notice bibliographique
Résumé
A holistic understanding of the chemical recovery of lakes from arsenic (As) pollution requires consideration of within-lake biogeochemical cycling of As and processes occurring in the surrounding catchment. This study used a watershed mass balance approach, complemented by experimental sediment incubations, to assess the mobility and transport of As within a subarctic watershed (155 km2) impacted by more than 60 years of atmospheric mining emissions. The period of record spanned a transition from drought to high streamflow between September 2017 and September 2019, which yielded insights into the interacting effects of hydrology and within-lake biogeochemical cycling of As. Internal loading of As from contaminated lake sediments (25–46 kg As year−1) and contributions from terrestrial sources (16–56 kg As yr−1) continue to negatively impact lake water quality (19–144 μg As L−1), but the relative importance of these loads varies seasonally and inter-annually in response to changing hydrological conditions. Wet conditions resulted in greater transport of As from terrestrial reservoirs and upstream areas, shorter lake water retention time, and increased the downstream export of As. During dry periods, the lake was disconnected from the surrounding watershed resulting in limited terrestrial contributions and longer lake water residence time, which delayed recovery due to the greater relative influence of internal loading from contaminated sediments. This study highlights that changing hydroclimatic regimes will alter trajectories of chemical recovery for arsenic impacted lakes through the coupling of within-lake and watershed transport processes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».