Reactive Oxygen Species Production in Riparian Zones Governed by a Flow-Induced Chromatographic Separation Process
Notice bibliographique
Résumé
Riparian zones are natural hotspots for reactive oxygen species (ROS) generation, yet the spatiotemporal dynamics of ROS within these zones remain poorly understood. In this study, we combine results from a flume experiment and reactive transport modeling to show that H 2 O 2 production is governed by a “chromatographic” separation process in which water flow modulates the interplay of O 2 and reductants. The riparian aquifer matrix acts as the stationary phase hosting various mobile and immobile reductants, while water flow serves as the mobile phase supplying oxidants, here dissolved oxygen (DO) and nitrate, during surface water inflow and flushing out of the mobile reductant species during flow reversal. The preferential consumption of DO by the reductants near the up-gradient boundary during surface water intrusion generates H 2 O 2, whereas less reactive oxidants like nitrate are transported further into the riparian aquifer, where they consume the reductants that have not reacted with DO. Although the inflow of nitrate reduces the overall ROS production capacity, it enables deeper DO penetration, hence expanding the ROS production area. The resulting coupling between hydrodynamic solute transport and biogeochemical redox reactions regulates the spatial separation and temporal evolution of H 2 O 2 across the simulated riparian aquifer. Overall, our study advances the mechanistic understanding of ROS dynamics in riparian zones with implications for redox-mediated contaminant attenuation and carbon cycling at the groundwater–river interface.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».