Cycles in hydrologic intensification and de-intensification create instabilities in spring nitrate-N export C-Q behavior in northern temperate forests
Notice bibliographique
Résumé
Northern temperate forests are experiencing changes from climate and acidification recovery that influence catchment nitrate-nitrogen (N) flushing behavior. N flushing behavior is characterized by metrics such as: (a) N flushing time—the exponential decrease in stream N concentration during the peak snowmelt episode; and (b) N concentration (C) and discharge (Q) hysteresis metrics—flushing index (FI) and hysteresis index (HI)—representing the slope, direction and amplitude of the C-Q loop. We hypothesize that climate-driven hydrologic intensification results in longer N flushing times, lower FI (less flushing to more diluting), and lower HI (less proximal to more distal N sources). We tested this hypothesis using 38 years of data from two headwater catchments. Hydrologic intensification was estimated by changes in the ratio of potential evapotranspiration to precipitation and the ratio of actual evapotranspiration to precipitation. From 1982 to 2005, a period of hydrologic intensification and a decline in atmospheric acidic deposition was associated with a decrease in C and Q, leading to stable C-Q patterns that reflected flushing (positive FI) of proximal N sources (positive HI). However, from 2006 to 2019, a period of hydrologic de-intensification coupled with an ongoing decline in atmospheric acidic deposition was associated with a continued decrease in C but an increase in Q, leading to unstable C-Q patterns that reflected diluting (negative FI) of distal N sources (negative HI). C-Q instability was buffered in the catchment with a large wetland, indicating the potential of wetlands to buffer against changing climate 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 ».