Great Slave Lake as a modulator of dissolved organic carbon fluxes from the Mackenzie River watershed to the Arctic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Understanding dissolved organic carbon (DOC) fluxes in boreal freshwater systems is critical for constraining global carbon budgets and anticipating climate impacts. This study provides a multi-decadal (2000–2022) assessment of DOC fluxes in the Upper Mackenzie River watershed, focusing on Great Slave Lake (GSL)—a key hydrological node in North America’s largest Arctic-draining river system. Using field observations, remote sensing, and hydrological modeling, we estimated DOC fluxes into and out of GSL and calculated a lake-wide DOC budget. Results reveal strong spatial heterogeneity in DOC fluxes among tributaries, primarily driven by discharge and terrain characteristics such as wetland extent, slope, and soil organic carbon content. Wetland-rich, low-relief basins delivered the highest DOC concentrations, while Canadian Shield rivers contributed the lowest. Daily DOC concentrations were estimated with reasonable accuracy (±14%) from watershed attributes and discharge. The Slave River accounted for ~70% of total DOC input to GSL, followed by the Hay River (~10%). GSL removed >30% of the incoming DOC, highlighting its role as a net DOC sink and modulator of DOC fluxes to the Arctic Ocean. This regulatory function helps explain the lower DOC concentrations and distinct chemical composition of the Mackenzie River relative to major Siberian rivers, which lack large lake influences. By altering DOC concentrations and composition, GSL can influence Arctic-Ocean ecosystems and the long-term fate of terrigenous DOC. As boreal warm seasons intensify, GSL’s modulatory role will likely become increasingly important. These findings underscore the importance of incorporating lake-specific processes into assessments of northern freshwater carbon dynamics.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».