Episodic flooding causes sudden deoxygenation shocks in human-dominated rivers
Notice bibliographique
Résumé
Dissolved oxygen (DO) sustains river ecosystems, but the effects of hydrological extremes remain poorly understood. While high river discharge (Q) enhances aeration, floods also deliver oxygen-consuming pollutants, making net impacts uncertain. Here, we analyze daily DO and its percent saturation (DO%sat), and Q in 1156 Chinese rivers over three years. We show that DO and DO%sat decrease with rising Q in 69.1% and 55.7% of rivers, respectively. Floods (Q > 95th percentile) cause abrupt declines in both DO (19.7%) and DO%sat (16.2%) in 80.1% and 69.4% of the rivers, respectively, with the sharpest declines in agricultural and urban areas. These abrupt deoxygenation events link to increased ammonium and land-use intensity, causing more frequent hypoxia in developed regions. Contrary to initial expectations, floods often reduce oxygen levels, with faster recovery in urbanized regions. As climate change intensifies flooding, such sudden deoxygenation shocks may degrade aquatic ecosystems particularly in human-altered landscapes. “Dissolved oxygen (DO) sustains river ecosystems, but the effects of hydrological extremes remain poorly understood. Here it is shown that sudden floods cause abrupt declines in DO, suggesting that increased future flooding may lead to the degradation of aquatic ecosystems.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».