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Enregistrement W7106007111 · doi:10.7939/83022

Drought and permafrost thaw: interactive effects on dissolved organic carbon, mercury, and nutrients in peatland-rich watersheds of boreal western Canada

2025· dissertation· en· W7106007111 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostHydrology (agriculture)Dissolved organic carbonBiogeochemical cycleWater qualityBiogeochemistrySurface runoffTaigaSTREAMSEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Creeks and rivers are critical conduits of a myriad of solutes and are a representation of the catchment processes happening on the ecosystem scale. Changes in hydrological and permafrost conditions within the Taiga Plains have had significant impacts on water quality. Permafrost thaw as well as floods and droughts threaten to alter the downstream delivery of dissolved organic carbon (DOC) and the bound/co-transported neurotoxin methylmercury (MeHg), as well as various other solutes. While several studies have researched the influence of permafrost condition on water quality, the impact of hydrological conditions on water quality and biogeochemical dynamics remains unknown in the Taiga Plains. In this study, we sampled twenty-seven streams in the Northwest Territories and Alberta over a five-year period from 2020 – 2024 approximately monthly across a variety of permafrost and hydrological conditions, as well as four smaller creeks more intensively from 2023 – 2024. The objectives were to: 1) determine the impact of permafrost and hydrological conditions on water biogeochemistry, including the export of Hg, MeHg and DOC, 2) assess the vulnerability of different streams during floods and droughts with regard to permafrost thaw, catchment size, and wildfires, and 3) assess the dominating diel environmental processes within ecosystems during drought conditions with respect to DOM generation, degradation, and transportation. MeHg and DOC exhibited a flushing response during high flows, however this was only in watersheds with little to no permafrost. On average, MeHg and DOC concentrations in southern catchments significantly increased by 80% and 50%, respectively, when comparing concentrations at the 10th and 90th flow percentile, whilst colder, more northern catchments experienced zero change to increased discharge and responded chemostatically. Peatland compositional differences driven by increasing permafrost extent in more northern catchments likely acted to limit the production of MeHg and DOC, but more importantly limited the transportation of these solutes by fragmenting the landscape via permafrost peat plateaus, which inhibited water and subsequent solute mobility. On a diel scale, photic processes were the primary driver of diel patterns within streams across a permafrost gradient, with consistent photodegradation occurring of fluorescent dissolved organic matter (fDOM) during extensive drought periods. With daytime fDOM values being 2% - 8% lower than nighttime values, this indicates that significant mobilization of fDOM, and other strongly associated solutes such as MeHg (R2 = 0.57), is occurring during dark hours , with limited differences in diel magnitude between the creeks that were along a permafrost gradient. The diel patterns suggests that we may be systematically underestimating carbon and mercury export in the Taiga Plains, given typical daytime sampling regimes. The findings of this study further recognize the complexities of hydrological and permafrost condition on water quality and catchment biogeochemistry. As northern regions continue to face more landscape disturbances associated with climate change, continued monitoring is needed to inform management and future research directions to ensure traditional land use can occur safely.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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