Dissolved and particulate organic carbon transport among forest, river, and wetland ecosystems: a review of processes, controlling factors, challenges, and prospects
Notice bibliographique
Résumé
Streams and rivers receive organic carbon (OC), including dissolved (DOC) and particulate (POC) forms, from forests and wetlands, playing a vital role in terrestrial and aquatic ecosystems. Despite growing interest in OC dynamics, its cross-ecosystem migration remains poorly understood and reviewed. This review synthesizes key DOC and POC transport processes, controlling factors, and tracing methods across forests, wetlands, and rivers, aiming to deepen the understanding of carbon dynamics across different ecosystems. It also discusses current research gaps, challenges, and prospects. In forests and wetlands, DOC is mainly derived from vegetative carbon sinks, rainfall wash-off, and organic matter decomposition, while POC is derived from vegetative surface wash-off, rock weathering, and plant residues. Through soil respiration, overland flow, interflow, and leaching losses, with significant contributions from groundwater as well, some of the OC is released to the atmosphere and some enters the river system. DOC and POC sources are classified as exogenous and endogenous within river systems. Exogenous sources mainly enter runoff, including apoplastic litter, humus, root secretions, and anthropogenic releases from agriculture, industry, and households. Notably, most of the POC produced by erosion on slopes does not reach rivers. Endogenous sources originate from overall biological activity within the river. The main export pathways for DOC and POC in aquatic systems are CO2 release, deposition, and downstream transport. These processes are significantly influenced by climate change and human activity, with rainfall as the key driver of POC erosion and migration. Advanced technologies such as high-frequency measurements, process modeling, elemental analysis, stable isotopes, and molecular marker identification allow for accurate tracking and monitoring of OC dynamics. Remote sensing techniques, on the other hand, provide large-scale, continuous carbon concentration data in an efficient and cost-effective manner, facilitating the monitoring of carbon dynamics in different regions and time scales. We have also identified hotspots and gaps in the current research, which will help us to promote an in-depth understanding of the OC transport and conversion mechanisms in multiple ecosystems under background of climate change and anthropogenic disturbances, and could provide important insights and to move forward for future DOC and POC transport studies.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».