How efficient are pre-dams as reservoir guardians? A long-term study on nutrient retention
Notice bibliographique
Résumé
Assessing nutrient loading and processing is crucial for water quality management in lakes and reservoirs. Quantifying and reducing external nutrient inputs in these systems remains a significant challenge. The difficulty arises from low monitoring frequencies of the highly dynamic external inputs and the limited availability of measures to reduce diffuse source loading. One option for the latter is the use of pre-dams, i.e. small impoundments at the inflow points into reservoirs, designed to retain nutrients by algal uptake and sedimentation. This study analyzes long-term (ranging from 8 to 22 years) nutrient and discharge time series for nine German pre-dams to assess their retention capacity. For that, we (i) quantified nutrient loading using four different mathematical methods, (ii) derived their retention efficiencies, and (iii) identified environmental factors determining the retention of nitrogen (N), phosphorus (P), and silica (Si). We show that retention of soluble reactive phosphorus (SRP) (43.6 %) and total phosphorus (TP) (39.9 %) is far higher than for nitrate (NO 3 ) (15.3 %) and Si (15.9 %). The retention efficiency for SRP and TP was higher during the warm seasons because of higher algal nutrient uptake and thus higher nutrient sedimentation. Mixed effects models documented a significant positive effect of the pre-dams’ hydraulic residence time (HRT) on retention efficiency. Pre-dams provide substantial service in retaining nutrients and help to protect downstream waterbodies from nutrient inputs. They provide effective measures for trapping nutrients including those originating from non-point sources.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».