Estimates of critical loads and exceedances of acidity and nutrient nitrogen for mineral soils in Canada for 2014–2016 average annual sulfur and nitrogen atmospheric deposition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The steady-state simple mass balance model was applied to natural and semi-natural terrestrial ecosystems across Canada to produce nation-wide critical loads of acidity (maximum sulfur, CLmaxS; maximum nitrogen, CLmaxN; minimum nitrogen, CLminN) and nutrient nitrogen (CLnutN) at 250 m resolution. Parameterisation of the model for Canadian ecosystems was considered with attention to the selection of the chemical criterion for damage at a site-specific resolution, with comparison between protection levels of 5 % and 20 % growth reduction (approximating commonly chosen base-cation-to-aluminum ratios of 1 and 10, respectively). Other parameters explored include modelled base cation deposition and site-specific nutrient and base cation uptake estimates based on North American tree chemistry data and tree species and biomass maps. Critical loads of acidity were estimated to be low (e.g., below 500 eq. ha−1 yr−1) for much of the country, particularly above 60° N latitude, where base cation weathering rates are low due to cold annual average temperature. Exceedances were mapped relative to annual sulfur and nitrogen deposition averaged over 2014–2016. Results show that under a conservative estimate (5 % protection level), 10 % of Canada's protected and conserved areas in the study area experienced exceedance of some level of the soil critical load of acidity, while 70 % experienced exceedance of the soil critical load of nutrient nitrogen.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».