Hydrologic and Landscape Drivers of Seepage Lake ANC Status in Northern Wisconsin, USA
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In some seepage lakes, acid neutralising capacity (ANC) is regulated by precipitation chemistry and in‐lake biogeochemical processes with little influence from groundwater and catchment runoff. However, additional environmental contexts, for example, landscape position and changing precipitation dynamics, may also contribute to variability in ANC across lakes over time. We used a mixed effects model to assess the influence of changing precipitation patterns and the chemistry of hydrologic inputs on ANC in seven northern Wisconsin, USA seepage lakes from 1984 to 2018. We observed differential ANC responses across lakes to the concomitant changes in precipitation acidity and post‐drought oxidative acidity pulses from adjacent wetland soils. Although all study lakes lie within a 4 km 2 area, mean lake ANC values ranged from 32.8 ± 25.2 μeq L −1 to 71.9 ± 26.8 μeq L −1 and were inversely related to lake landscape position. Lakes with higher mean ANC also showed lower relative variability over time, suggesting that these lakes were better buffered than those with lower ANC. Mixed effects modelling explained 50% of the ANC variability across all lakes, while model explanatory power ranged from 39% to 71% when ANC was assessed within individual lakes. The range of modelled ANC accuracy highlights the complex nature of biogeochemical regulation in individual seepage lakes, despite their shared geographic setting. Our study demonstrates the utility of mixed effects modelling for repeated measures analysis, emphasising the necessity of long‐term studies to evaluate seepage lake ANC responses to changing hydrologic and biogeochemical inputs.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».