Riverine connectivity modulates elemental fluxes through a 200- year period of intensive anthropic change in the Magdalena River floodplains, Colombia
Notice bibliographique
Résumé
• Multiple human pressures have changed the sources and concentrations of sediment biogeochemistry in Magdalena River floodplain lakes. • River-lake connectivity modulates human-drivers and sediment biogeochemistry. • Connected lakes receive higher fluxes of heavy metals while isolated lakes accumulate more nutrients and OM. • Land-cover change is more important than climate in shaping the composition of lake sediment biogeochemistry. Tropical floodplain lakes are increasingly impacted by human activities, yet their pathways of spatial and temporal degradation, particularly under varying hydrological connectivity regimes and climate change, remain poorly understood. This study examines surface-sediment samples and 210 Pb-dated sediment cores from six floodplain lakes, representing a gradient in hydrological connectivity in the lower Magdalena River Basin, Colombia. We analysed temporal and spatial variations in several sediment biogeochemical indicators: the concentration and flux of nutrients, heavy metals, and organic matter (OM), and redox conditions, flooding and erosion. Multiple factor analysis (MFA) of surface-sediments identified redox conditions, OM, flooding, heavy metals and lake connectivity as the main contributors to spatial variability within- and between-lakes sediments, accounting for 48 % of the total variation. Additionally, no clear distinction was found between littoral and open-water sediment characteristics. Isolated lakes sediments exhibited reductive conditions rich in OM and nutrients, whereas connected lakes sediments showed greater heavy metal enrichment and higher concentrations of coarse river-fed material. Generalised additive models identified significant changes in the biogeochemical indicators since the late 1800s, that accelerated post-1980s. Shifts in OM, erosion, flooding, redox conditions, land-cover change, heavy metals and climate were identified by MFA as the main drivers of change, explaining 60 %-71 % of the variation in the connected lakes and 53 %-72 % in the isolated lakes. Post-1980s, connected lakes transitioned from conditions of higher accumulation of OM and little erosion to higher accumulation of heavy metals and river-fed material. Conversely, isolated lakes, shifted from detrital-heavy metal-rich sediments to OM-, and nutrient-rich, reductive sediments. Sedimentation rates also surged post-1980s, particularly in highly connected lakes, from 0.14 ± 0.07 g cm² yr⁻¹ to 0.5 ± 0.5 g cm² yr⁻¹, with elevated fluxes of metals, OM and nutrients. These changes in sediment biogeochemistry align with deforestation, river regulation and prolonged dry periods, highlighting the complexities behind establishing reliable reference conditions for pollution assessments in large, human-impacted tropical river systems.
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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 | 0,001 |
| 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 ».