溶存酸素同位体モデリングにより、さまざまな土地利用背景を持つ河川生態系の代謝状態推定値が精緻化される

Scientific Reports volume 12、記事番号: 10204 (2022) この記事を引用

1030 アクセス

3 オルトメトリック

メトリクスの詳細

溶存酸素（DO）は小川や川での好気性生物にとって極めて重要であり、主に光合成（P）、生態系呼吸（R）、大気ガス交換（G）に依存しています。 しかし、気候と土地利用の変化は、集水域を敏感に反映する自然の流れの代謝バランスを徐々に崩します。 基本的な生態系サービスをマッピングするための包括的な方法は、急速に変化する環境においてますます重要になっています。 この研究では、河川生態系の状態を把握するための新しいツールとして、DO とその安定同位体 (18O/16O) 比をテストしました。 この目的のために、異なる土地利用パターンを持つヨーロッパの中緯度および低次の 3 つの河川で 6 つのディーゼルサンプリングキャンペーンが実施されました。 土地利用分析と組み合わせたジエル DO とその安定同位体のモデル化により、森林地帯での P 濃度が最低 17.9 mg m-2 h-1 であることが示されました。 230 ～ 341 mg m-2 h-1 の高い R 率により、6 つの研究施設のうち 5 つでは、P:R:G 比が 0.1:1.1:1 ～ 1:1.9:1 の一般的な従属栄養状態を示しました。 農業および都市の影響を受けた 1 つのサイトのみが、P:R:G 比 1.9:1.5:1 で 417 mg m-2 h-1 という高い P 濃度を示しました。 すべてのサイト間で総 G 速度は 148 ～ 298 mg m-2 h-1 の間で変化しました。 一般に、代謝率は、サンプリング場所から河川源までの距離、光の利用可能性、栄養素の濃度、地下水との交換の可能性によって決まります。 提示されたモデリング アプローチは、河川の健全性に対する土地利用の影響を研究するための新しく強力なツールを導入します。 このようなアプローチは、将来の生態学的モニタリングに統合されるべきです。

小川と河川は、大陸の環境状態を示す最も重要な指標の 1 つです 1-4。 それらは大陸から海洋への物質の最も重要な輸送体でもあり、景観の最も低いリニアメントとして集水域からの水とその溶解成分を統合します5-7。 さらに、河川、小川、およびその河畔生態系（低水帯（HZ）を含む）は、気候と土地利用の急速な環境変化により現在劇的な変化を経験している大陸の炭素と酸素の循環を反映する重要な要素である8-12、13。

溶存酸素 (DO) は、水生好気性生物の生存にとって極めて重要です。 また、栄養素の循環にも必要であり、有機炭素の酸化において中心的な役割を果たします14,15。 河川に関する研究の大部分は、DO を日常的に、そして多くの場合高解像度で測定しています 16-18。 ただし、DO のソースとシンクは不明なままであることがよくあります。 DO 濃度を制御する物理プロセスには、大気とのガス交換 (G) が含まれます。 生物学的プロセスには、DO 吸収源としての呼吸 (R) と供給源としての光合成 (P) による水生生態系の代謝が含まれます。 これら 3 つのプロセスは、時間単位から季節単位のタイムスケールにおける DO プールの主要な推進力です19。 G は時間帯とは無関係で、常に DO 濃度を大気平衡に向けて推進するように作用します。 日中は独立栄養生物による P が通常 DO を増加させ、水柱の過飽和を引き起こす可能性があります。 一方、従属栄養生物による R は、特に P が低いか夜間に存在しない場合、飽和不足を引き起こす可能性があります。 このような DO 損失は、G レートが低い場合に増大します。

これらのプロセスを理解することは水生生態系にとって不可欠であり、Global RIver CHemistry データベース (GLORICH) の最近の分析では、河川の従属栄養状態がますます増大し、将来の地球温暖化によりさらに悪化する可能性があることが示唆されました 2,20。 このような傾向は、水生環境の代謝状態と生態学的機能の定量化に役立つ、DO の発生源と吸収源を定量化するための新しい不可欠なツールを確立することの重要性を強調しています。 これらのツールは、システムの機能を特徴付けるのに役立ち、DO ソースとシンクの用語の変化の早期認識に貢献する可能性があります。 このような評価により、河川生態系とその生物相に対する有害な影響を軽減できる可能性もあります19,21-24。

以前の水生代謝研究では、P:R 比は河川生態系の代謝状態を説明するためにもっぱら使用されていました 25,26。 しかし、より最近の研究では、P:R 比のみの使用に疑問を呈し、改善策として、P:R:G 比を定式化するための重要な 3 番目のパラメータとして G を含めることが奨励されています 24,27,28。 さらに、より新しくより複雑な研究​​では、DO 測定値と対応する安定同位体 (δ18ODO) を補完的なパラメーターとして組み合わせることが有用であることが示されています 29,30。 このようなアプローチでは、δ18ODO 値の測定により、河川生態系の代謝評価に追加情報が追加されます 31、32、33。 たとえば、観測された DO 飽和度が 100% である場合、それらは大気との平衡を示している可能性があります。 ただし、対応する δ18ODO 値は、空気飽和水 (ASW) で予想される値よりもまだ低い可能性があり、値は + 24.6 ∴31,34 です。 これは、残留光合成シグナルが依然として DO プールに影響を与える場合に当てはまります 24、27、28。 Venkiteswaran et al.27 によって実証され、Wilcock et al.35 のデータに基づくと、ディール DO 曲線と δ18ODO 曲線の形状は異なります。 この二重アプローチにより、ディールδ18ODO 曲線に基づいて、十分に制約された呼吸同位体分別係数 (αR) と呼吸速度が得られました。 したがって、両方のパラメータの独立した測定を組み合わせることで、2 つの異なる観点からディエル DO パターンを定量化でき、P、R、G レートのモデル出力をより小さな誤差範囲で改善できます。 代謝率を制御する主要なパラメータには、水温、水文学的条件、光利用可能な炭素と栄養素の量が含まれます19,20,36–38。 DO 飽和とそ​​れに対応する δ18ODO 値の両方に影響を与えるさらに具体的なパラメーターには、大気ガス交換係数 (k)、αR、および原水の安定同位体値 δ18OH2O が含まれます。 図 1 は、DO および δ18ODO のディール曲線とこれらの環境パラメーターとの相互作用をまとめたものです。

光合成（P）と生態系呼吸（R）による溶存酸素（DO）とその安定同位体（δ18ODO）への影響を呼吸同位体分別係数（αR）、ガス交換係数（k）、水の安定同位体で模式図Venkiteswaran らによる (δ18OH2O) と水温 (T) 27。 水平および垂直の破線と白丸は、DO 飽和度 100%、δ18ODO + 24.6 パーセントの空気飽和水 (ASW) を表します。 楕円線は、ディール サイクルの過程における典型的なヒステリシス曲線を表します。

この研究では、P、R、G に新しい動的 DO 安定同位体モデル (PoRGy と略称) を適用しました。 これは Venkiteswaran らによって最初に説明されました 24。 この研究の目的は、ヨーロッパの中緯度の 3 つの対照的な河川で、PoRGy モデルを使用して新しい DO および δ18ODO データセットをテストすることでした。 調査の流れはドイツ国内の同じ気候帯にあります。 ただし、それらの集水域の背景地質と土地利用パターンは異なります。 関連する目標は、上流セクションと下流セクションの各ストリームの P:R:G の比率を特定することでした。 結果として得られたデータセットにより、各ストリーム内のこれらの比率の比較が可能になりました。 このようなテストは、ストリーム間またはストリーム内の違いがより顕著かどうかを判断するのに役立ちます。 さらに、各集水域内のさまざまな土地利用パターンと、それに関連するさまざまな栄養塩と光の利用可能性が河川の代謝にどのような影響を与えるかを評価することを目的としました。 この研究は、DO 濃度と安定同位体を組み合わせて適用することにより、河川の代謝を効率的に評価するための新しい不可欠な技術を提示するため、時宜を得たものである。 このアプローチにより、河川生態系を比較するための十分に制限された P、R、および G レートが得られます。 河川の環境条件が急速に変化するため、このようなツールは環境変化の河川とその集水域を早期に認識するために不可欠です。 この研究は、ディール DO 同位体と土地利用パターンのデータを組み合わせたこの技術のヨーロッパ初の応用でもあります。

メーリングスバッハ (MBH)、ヴィーゼント (WIS)、およびモーザッハ (MOS) の 3 つの河川は、それぞれ上流 (A) および下流 (B) の調査サイトが 1 つずつ選択されており、ドイツ南部のバイエルン州に位置しており、地質学的および土地利用の背景が異なります (表 1)。 、図2a〜d）。

サンプリング地点の上流で土地利用の特徴を持つ河川を研究しました。 (a) バイエルン州の概要地図。オレンジ色でメーリングスバッハ (MBH)、緑色でヴィーゼント (WIS)、赤色でモーザッハ (MOS) の 3 つの河川の位置とそれぞれの集水域を示します。 サブ図 (b ～ d) は、それぞれ MOS、WIS、MBH 集水域セクションの詳細な土地利用パターンを示しており、調査サイト A と B は上流と下流の位置を表しています。 このマップは、地理情報システム (GIS) ソフトウェア ArcGIS Pro バージョン 2.7.2 (https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-pro/overview) を使用して作成されました。

MBH ストリームはチェコ共和国に起源を持ち、そこでは「Üjezdsky Potok」として知られています。 選択された研究サイト MBH-A は森林「レハウアーの森」内で、発生源地域の近くに位置しています。 この河川システムの 2 番目の調査サイト (MBH-B) は、MBH-A から約 5 km 下流にありました (図 2d)。

WIS ストリームは南ドイツのフランコニア アルプにあります。 主に方解石とドロマイトからなるカルスト岩質が優勢です。 選択された 2 つの調査サイト WIS-A と WIS-B は、それぞれ発生源から 2.9 km と 3.3 km の距離にありました (図 2c)。

MOS 川はイーザール川の支流で、バイエルン州南部のアルプスの麓を流れています。 研究サイト MOS-A と MOS-B は、ミュンヘン市とフライジング市の間で選択されました。 それらは互いに約 5 km 離れています (図 2b)。

少なくとも 28 時間の合計 6 回のサンプリング キャンペーンが実行されました。 代謝率間の最も強いディエルの差を概説するために、すべてのサンプリングキャンペーンは夏に実施されました。 各河川の上流および下流の調査サイトから 2 時間の時間間隔でサンプリングが行われました。 MBH-A では、午前 10 時から午前 12 時までに収集されたサンプルが紛失したため、サンプリングの終了が午後 4 時まで延長されました。

すべての水サンプルは、可能であれば、水面下 20 cm の深さで各流れの中央で注射器を使用して収集されました。 サンプル収集前に、シリンジをサンプル水で 3 回洗浄しました。 次いで、サンプルを０．４５μｍディスクフィルター（Ｍｉｎｉｓａｒｔ ＨｉｇｈＦｌｏｗ ＰＥＳ、Ｓａｒｔｏｒｉｕｓ ＡＧ、ドイツ）を通して濾過した。 水の酸素および水素の安定同位体 (δ2HH2O およびδ18OH2O) については、サンプルを 12 mL ガラス瓶に収集しました。 溶存酸素の 18O/16O 比 (δ18ODO として表される) のサンプルを 12 mL Labco Exetainers™ (Labco Ltd. Lampeter、UK) に収集しました。 サンプリング後の二次的な生物学的活性を避けるために、これらは 20 μL の飽和 HgCl2 溶液で事前に毒されていました。 バイアルを完全に満たし、すぐにブチルゴム隔壁を備えたスクリューキャップを使用して蓋をしました。 以前の研究所内テストでは、このサンプリング方法を適用した場合、大気中の O2 による汚染は無視できる程度であることが示されました。

水温と溶存酸素の測定は、マルチパラメーター機器 (ドイツ、ヴァイルハイムの WTW GmbH 製 Multi 3620 IDS/3430) を使用して現場で実施されました。 すべてのプローブは少なくとも 1 日に 1 回校正されました。 温度の 1 回の σ 反復測定は、± 0.1 °C および DO の ± 2% より良好でした。

流量測定は、PoRGy モデルへの重要な入力であり、2 つの異なる深さ (地表近くと底近く) で川を横切るトランセクトに沿って設置された電磁流量計 (SEBA Hydrometrie GmbH FlowSens) で測定されました。 -Kreps39の点測定法。

Barth らによる修正方法を使用して、水サンプルの DO の δ18O が分析されました 40。 この方法では、自動平衡ユニット (Gasbench II) を Delta V Advantage 同位体比質量分析計 (ThermoFisher Scientific、ブレーメン、ドイツ) に接続します。 ヘッドスペースへの DO の分離は、Kampbell ら 41、Wassenaar および Koehler 42 によるヘリウム抽出技術に依存しています。 分析前に、二穴針を備えたオートサンプラーを備えたガスベンチ II 上の水で満たされた各バイアル内にヘッドスペースが自動的に生成されました。 ヘッドスペース生成後、すべての DO をヘッドスペースに動員するために、毎分 250 ストロークの速度で移動する水平シェーカー上にサンプルを 30 分間置きました。 続いて、同位体比質量分析計に接続するための切り替え後、サンプルをガスベンチ II オートサンプラーに戻しました。 次に、オートサンプラー上の別の乾燥した 2 穴針を介して、ヘッドスペースをヘリウム流中で移動させました。 O2 は CP-Molsieve 5 Å キャピラリカラム (長さ 25 m Å ~ 0.53 mm OD Å ~ 0.05 mm ID; Agilent、サンタクララ、カリフォルニア州、米国) によって分離されました。 次に、精製された O2 を連続流によって質量分析計に移送しました。 実験室の空気を内部標準として使用し、既知の値は + 23.88‰43 でした。 この方法の詳細については、Köhler et al.44 を参照してください。

水サンプルの δ18OH2O 値は、波長走査キャビティリングダウン時間測定に基づいて動作する同位体比赤外分光法 (IRIS) によって分析されました (L2120-i、Picarro Inc.、サンタクララ、カリフォルニア州、米国)。 各サンプルは 9 回の注入によって測定され、そのうち最初の 3 回の注入は記憶効果を排除するために破棄されました。

すべての水同位体測定値は、ウィーン標準平均海洋水量 (VSMOW) および標準軽度南極降水量 (SLAP) という 2 つの国際標準物質に対して正規化されました。 この 2 点校正は、VSMOW および SLAP に対して直接校正された 3 番目の実験室基準水によって制御されました。

同位体結果は、次のとおり、VSMOW に対してパーミル (‰) 単位の標準的なデルタ表記で報告されました。

ここで、18/16Rs はサンプル中の重同位体と軽同位体の酸素同位体比、18/16Rr は標準中の酸素同位体比 (VSMOW、0.0020052 45) です。 次に、すべての値に 1000 を掛けて、パーミル (‰) に変換します。 フィールド標準の繰り返し測定により、δ18ODO とδ18OH2O の両方について ± 0.2 パーセント (± 1 σ) の標準偏差が明らかになりました。 すべてのサンプルは 3 回測定され、報告された値は平均です。

PoRGy モデルにより、各位置での DO 濃度と δ18ODO 値の 1 日の変化による代謝率と G の評価が可能になりました 24,27。 このアプローチは、1 日 DO 濃度測定の曲線フィッティング手順に似ていますが、速度を制約するための別のパラメーターとして δ18ODO が追加されます。 P レートは、既知の緯度、経度、曜日を介して入射光を最大 P レートまで計算することによってモデル化されました。 光合成 O2 は、分別なしのソース δ18OH2O と同じ δ18ODO 値を持ちます (αP = 1.000)。 これにより、δ18ODO 値が減少すると DO 濃度が増加するはずです 46,47。 R は温度に依存して DO を消費します。 このプロセスは、修正されたアレニウス方程式と、可能な αR 値の十分に説明された範囲を使用してモデル化されました。 この原理によれば、δ18ODO 値が増加すると DO 濃度は減少します 25,48-52。 水と大気の間の正味のガス交換は飽和レベルによって制御され、飽和レベルは水温と大気平衡定数 k53 に依存します。 DO に対して + 23.88 パーセントの値を持つ大気中の O2 の比較的小さな平衡同位体分別濃縮には、約 + 0.7 パーセントの温度依存濃縮が含まれます43,54。

各部位のデータは、上記の 5 つのパラメーター (P、R、k、αR、δ18OH2O) のそれぞれに境界条件を設定してモデル化されました。 代謝速度は 2 桁変化することが許容され、k は流速と深さから計算される値より 50% 広い範囲で変化することが許容され、αR は 0.975 ～ 1.000 の間で変化することが許容され、δ18OH2O は 55 ～ 1.000 の間で変化することが許容されました。測定値を中心に0.5パーセント変化します。 PoRGy の Matlab (The MathWorks Inc.、バージョン R2021a Natick、マサチューセッツ州、http://www.mathworks.com) の実装では、これらの制約内からこれらの変数の初期値が選択されました。 次に、関数 fminsearch はこれらの制約された変数を変更して、フィールド データとモデル出力の間の最小二乗和誤差を見つけます。 フィールド データの r2 値と、DO 値と δ18ODO 値の両方のモデル出力は、適合の質の尺度になります。 このアプローチは、Wassenaar et al.28 で説明されているものと似ています。

DO 飽和と安定同位体を適用した PoRGy モデルに加えて、組み合わせたアプローチの利点を評価するために、DO 濃度のみに基づいたモデルのパフォーマンスもテストしました。

河川集水域の解析には、地理情報システム (GIS) ソフトウェア ArcGIS Pro (https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-pro/overview) バージョン 2.7.2 が適用されました。 。 バイエルン州の 30 m のデジタル標高地図 (https://dwtkns.com/srtm30m/)、バイエルン州ランデサムト フェル ウムヴェルト (LFU) の河川ネットワーク、および河川計測位置 (表 1) が、バイエルン州の集水域を作成するための入力として使用されました。この研究では 3 つの流域を対象としています。 ArcSWAT ツール (https://www.arcgis.com/index.htm) を使用して集水域の輪郭を描きました。 土地利用パターンは、ArcGIS のクリップ ツールを使用して、2018 年の CORINE 土地被覆マップ (https://land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover) から抽出されました。

MBH、WIS、および MOS 川で測定された DO 濃度と飽和度、水温、栄養塩濃度、δ18ODO および水の安定同位体 (δ18OH2O) の詳細な概要は、補足資料 (表 S1) に記載されています。

測定は、すべてのサイトで低水域から中水域の放水中に行われました59-61。 水深、流速、水温の入力値は、MBH、WIS、MOS の河川間、および上流と下流の場所間で異なりました (表 2)。 水深と流速は、サンプリング期間中に 4 つのサンプリング場所から川幅にわたって平均されました。 流れの状態は、測定の不確実性の範囲内で安定していました。 水深の最大値は 0.46 m、最小値は 0.05 m でした。 流速は 0.03 ～ 0.72 ms-1 の範囲であり、水温は 10.5 ～ 22.6 °C の範囲でした。

すべてのサンプリング場所で、DO 濃度、飽和度、および対応する δ18ODO 値の大きなディール変化が明らかになりました。 これらの変動は、河川内、特に河川間で、サイト固有の範囲、形状、大きさを持っていました（表 3、図 3）。 すべての δ18OH2O 値 (新たに光合成で生成された DO の供給源として) は、すべてのサイトで狭い範囲内で変動しました。 この均一な入力信号により、δ18ODO 値の直接比較が可能になります (補足資料、表 S1)。 さらに、すべての研究施設の DO 飽和度は、δ18ODO と強い負の関係を示しました (r2 = 0.86、p < 0.001)。 DO 飽和の最小値の時間は、最大 δ18ODO の時間と正確に一致しないことがよくありました。

メーリングスバッハ川の研究サイト A (上流) と B (下流) における溶存酸素 (DO) 飽和と安定 DO 同位体 (δ18ODO) の昼夜フィールド データ (黒点) と PoRGy モデル結果 (灰色の線) の概要(MBH)、ヴィーゼント (WIS)、およびモーザッハ (MOS)。 水平の破線と白丸は、DO 飽和度 100%、δ18ODO 値 + 24.6 パーセントの空気飽和水 (ASW) を表します。 DO 飽和とδ18ODO の標準誤差は、それぞれ 2% と 0.2 パーセントです。

測定された最高の DO 飽和と最低の測定された δ18ODO は、12:00 から 16:00 の間の正午の時間帯のわずかに前後に発生しました (図 3)。 ただし、2 時間のサンプリング間隔が選択されているため、実際のピークが見逃されている可能性があります。 対照的に、MBH ストリームでは DO 飽和度が最も低く、20:00 から 22:00 の間に検出され、δ18ODO 値は 22:00 に最も高かった。 他の 2 つのストリームでは、DO 飽和最小値は 00:00 から 04:00 の間に発生し、対応する δ18ODO 最大値は 04:00 から 06:00 の間に発生しました。

日中は、すべてのサイトでDO飽和度の増加が見られました。 ただし、サイト MOS-B のみが明らかに過飽和値に達したのに対し、他のサイトは一日中不飽和または大気平衡に近いままでした。 対照的に、夜間にはすべてのストリームのDOが飽和していませんでした。 研究サイトの中で、DO および δ18ODO 値の夜間プラトーは、WIS および MOS ストリームで最もよく観察されました (図 3)。

MBH ストリームは、両方の研究サイトで DO 不飽和を維持し、DO 飽和と δ18ODO の最小範囲を明らかにしました。 MBH-A および MBH-B 地点の DO 飽和度は、83.1 ～ 96.4% (20:00 および 14:00) および 72.0 ～ 85.2% (22:00 および 14:00) の範囲で、より不規則な昼夜サイクルをたどりました。 12:00 h)、それぞれ (表 3)。 これら 2 つのサイトでは、対応する δ18ODO 値も永続的に大気平衡より上 (すなわち、+24.6 パーセント) に留まり、MBH-A では + 24.8 ～ + 25.6 パーセント、MBH-B では + 25.2 ～ + 26.2 パーセントの範囲の値でした。

DO の日中変動は WIS ストリームでより顕著であり、WIS-A と WIS-B では DO 最大値が 100.6 および 102.3% (どちらも 12:00 時)、DO 最小値が 84.0 および 80.7% (両方とも 02:00 時) でした。 、 それぞれ。 対応するδ18ODO 値は逆の傾向をたどりましたが、日中は大気平衡を下回る値 (WIS-A: + 22.7 ``; WIS-B: + 21.1 ``)、夜間には大気平衡を超える値 (WIS-A: + 25.9 ``; WIS) に留まりました。 -B:+25.6‰）。 1 日のサンプリング間隔の終わりに、これらの DO および δ18ODO 曲線は、R の優勢を示す低い DO およびより高い δ18ODO 値へのシフトを伴う、日中の予想外の値を示しました。

MOS ストリームでは、選択された 2 つの研究サイトが最も顕著なディエル パターンを示しました。 DO飽和平均が84.4%で、MOS-Aは主に不飽和であり、16:00時点で最大99.7%の大気平衡に達しただけであった(δ18ODO; 14:00時点で18.8パーセント)。 このピークの後、DO 値は減少し、00:00 に 67.4% の最小値に達し、対応する δ18ODO 値は 04:00 で + 27.9 パーセントとなりました。 対照的に、研究サイト MOS-B では、14:00 時点で最大 151.2% の過飽和 DO 値と、それに対応する + 12.7 パーセントの低い δ18ODO 値を伴う、より強い日周範囲が明らかになりました。 同じ場所は、夜間に 65.9% の強い不飽和を示し、対応する δ18ODO は 04:00 で + 28.1 パーセントでした。 ディーゼルサンプリングキャンペーン全体を通じて平均 DO 飽和度は 113.6% であり、このサイトは最も酸素が豊富でした。

モデル化されたすべての DO および δ18ODO のディーエル曲線は、測定データとよく一致しました (図 3)。 モデリング アプローチは、P、R、k、αR、および δ18OH2O を調整して、最適なソリューションを見つけることでした。 これにより、モデル化されたディール曲線から深夜から深夜までの平均 P、R、G レートが得られました。 一般に、モデル化されたディール曲線は、一般的な昼夜のデータの経過に従い、DO および δ18ODO の最小値と最大値、および夜間のプラトーのタイミングを概説しました (図 3)。 適合度 (r2) は MOS ストリームで最も良く、値の範囲は 0.97 ～ 0.99 でしたが、他のサイトでは値が 0.63 ～ 0.89 の間で変化しました。 さらに、モデル化されたδ18ODO 曲線は、対応する DO 曲線よりも常に測定データとの良好な適合を示しました。

DO 飽和のみに基づいてモデルを実行した場合、DO と δ18ODO モデリングを組み合わせた場合と比較して、モデルの適合度は同様でした。 部位 MBH-A のみが 0.52 という低い r2 を示しました (補足資料、表 S2)。

さまざまなストリームと研究サイトをより適切に比較するために、モデル化された真夜中から真夜中までの P、R、および総 G 率 (G*) と比率は、3 つのサイトの代謝状態を示す貴重な指標となります。

最も低い P 率は、MBH-B で 18 mg m-2 h-1 の値を持つ MBH ストリームで見つかりましたが、最も高い P 率は、MBH-B で 417 mg m-2 h-1 の値を持つ MOS ストリームで見つかりました。 MOS-B (表 4)。 最小および最大の呼吸数は同じ部位で検出され、R 数は MBH-B で 230 mg m-2 h-1、MOS-B では 341 mg m-2 h-1 でした。 モデル化された G 速度は、WIS-A で 148 mg m-2 h-1 から MBH-A で 298 mg m-2 h-1 の範囲でした。

代謝プロセスとガス交換の相対的な重要性は、P:R:G 比に最もよく反映されます (表 4)。 R および G と比較して MBH ストリームの一次生産性が低いため、MBH-A および MBH-B では P:R:G 比が 0.1:1.1:1 となりました。 WIS ストリームでは、R が DO サイクルの主な推進力であり、P:R:G 比は WIS-A で 0.6:1.6:1、WIS-B で 0.8:1.8:1 でした。 また、サイト MOS-A は R が 1:1.9:1 の比率で優勢でした。 対照的に、研究サイトでは、MOS-B 能動光合成 (P) が、1 日あたり最も高い DO フラックスを示しました。 ここは、P が R および G の割合を 1.9:1.5:1 の比率で上回った唯一の研究施設でした。

対照的に、DO 飽和のみに基づく PoRGy モデルでは、一般的に P、R、G レートが過大評価されました。 この効果は、低生産性サイト MBH-A および MBH-B で最もよく現れ、P レートが約 5 ～ 21 高く、R および G レートも大幅に高くなりました (補足資料、表 S2)。 DO 濃度の単一パラメータアプローチとのこの比較は、DO 飽和と安定同位体を組み合わせて適用した方が P、R、G 比率を抑制するのにはるかに優れていることを示しています。

データに合わせてモデルを最適化するために、呼吸の分別係数 αR は、0.975 ～ 1.000 の既知の生態系呼吸分別係数の範囲内で変化することが許可されました。 このアプローチにより、モデル入力パラメータの最適な組み合わせが解決されました25、49、62。 モデル化された αR 値の範囲は 0.983 ～ 0.990 でした。 平均すると、αR 値は WIS (WIS-A 0.986、WIS-B 0.988) および MOS (MOS-A 0.986、MOS) よりも MBH ストリーム (MBH-A 0.989、MBH-B 0.990) の方がわずかに高かった。 -B 0.983)。

リン酸塩の値は主にゼロに近いか定量限界 (LOQ = 0.001 mmol L-1) を下回っていましたが、平均硝酸塩濃度は MBH ストリームでは低く、MBH-A および MBH-A では 0.07 (± 0.01; 標準偏差) mmol L-1 でした。 MBH-B では最大 0.09 (± 0.07) mmol L−1。 MOS および WIS の流れでは、平均硝酸塩濃度は大幅に高く、0.36 (± 0.02) から 0.44 (± 0.01) mmol L-1 の範囲でした (補足資料、表 S1)。

バイエルン州のデジタル標高図、河川ネットワーク、土地被覆図の ArcGIS 解析により、各サンプリング ポイントの上流の集水域内の土地利用割合が明らかになりました。 これらの流域部分の土地利用タイプは、次のクラスに分類されました。

森

草原

農業

都市部

水

自然環境から半自然環境まで。

これらのクラスのうち、調査対象となった集水域の一部で行われた分析に関連したのは最初の 4 つだけでした。

2 つのサンプリング地点に影響を与えた MBH 流域の一部は主に森林と草原で構成されており、農業の割合は低い (表 5)。 対照的に、WIS 川の部分集水域の分析された部分では、最も頻繁に発生する土地利用タイプとして農業が約 60%、森林が約 30% であり、より顕著な人為的影響が示されました。 MOS 流に沿ったサンプリングポイントの上流部分は、農地および都市の土地利用に関して人為的影響が最も高いことを示しました。 森林や草原などの自然の土地利用タイプは、流域の上流部分ではそれほど重要ではありませんでした（表 5 および図 4）。

メーリングスバッハ川 (MBH)、ヴィーゼント川 (WIS) の上流 (A) と下流 (B) のサンプリング サイトのそれぞれの集水域内でモデル化された深夜から深夜の光合成と呼吸の比率 (P:R) に関連した土地利用タイプの割合）およびモーザッハ（MOS）。 示されている土地利用タイプは、都市 (a)、農業 (b)、草原 (c)、および森林 (d) です。

土地利用の影響をほとんど受けないと仮定して G 比率を除外すると、PoRGy モデルから評価された土地利用タイプと計算された河川代謝は、P:R 比率と良好な関係を示しました。 一般に、森林の割合が高いほどP:R比は低くなり(図4d)、農業の割合が高いほどP:R比は高くなります(図4b)。 都市部 (図 4a) や草原 (図 4c) などの他の土地利用タイプは、集水域での露出がわずかしか示されず、P:R 比への影響ははるかに低かった。

DO 飽和と追加の安定同位体を適用した PoRGy モデルの全体的なパフォーマンスは、DO 濃度のみを考慮したテストと比較して大幅に優れていました。 これは、特に G の寄与が高い生産性の低い部位では、代謝率と G 率がよりよく抑制されたためです (補足資料、表 S2)。 文献には、DO 濃度のみを使用するさまざまな代謝モデルが記載されています 26,63-71。 それらのほとんどは、G レートが低い流れで合理的な代謝率をモデル化できましたが、より乱流の条件はより困難であることが示唆されています。 ここで、安定 DO 同位体を追加適用すると、P、R、G の比率をより適切に制限できます 63。 急速に変化する環境における河川生態系の脆弱性を推定および評価するには、十分に制限された k 値を使用することが不可欠です27。 このように十分に制約された k 値は、脱窒率 (オープンチャネル法による) や温室効果ガスの流速 (亜酸化窒素など) を定義するのにも役立つ可能性があります。 したがって、このように制限された k 値は、地球温暖化に対する陸上環境の寄与についての一般的な理解を向上させる可能性があります 72,73。

いくつかの河川代謝研究では、P と G を DO 供給源として、R を DO シンクとして同じ基本的な仮定に基づいて、δ18ODO ダイナミクスを適用しました 29,30,67,74,75。 Venkiteswaran et al.24 による PoRGy モデルの利点は、自由に利用でき、簡単に適用できる Matlab コードにも変換されていることです。

一般に、私たちの調査地で見つかった代謝PとRの割合は、他の河川システムで見つかった割合の間にあり、森林に覆われた調査地ではP率が低く、農業と都市の土地利用の割合が高く、人為的影響がより強い河川では高くなっています76-79。 。

MBH 流域のディールサンプリングサイトは、集水域内の森林と草原の割合が高く、農業活動がほとんどない、最も自然のままの流域を表していました（図 4c、d）。 MBH 流の両方の調査サイトで、DO 過飽和と δ18ODO 値は大気平衡を上回り、値は + 24.6 ‰43,54 でした。 これは、流れの一定の従属栄養状態 (図 3) を示しており、これは低い P:R 比 (表 4) にも反映されています。

MBH-A サイトの上流の集水域部分は、森林被覆率が 60% 以上でした。 源泉に最も近い場所でもあります。 したがって、樹木による日陰が増加すると、太陽放射が減少し、通常は P 率が低下する可能性があります。 これらの低い P 濃度は、他の森林に覆われた源流でも観察されました 37,80。 同時に、高い R 率は通常、集水域内の高い森林割合からの異地性物質の投入によるものであり、これが一定の DO 飽和度の低下を引き起こしました 37。 ストリームの中で、k はサイト MBH-A で最も高かった (表 4)。 これはおそらく、河床の粗さ、浅い水深、急な川の傾斜によって引き起こされる乱流状態の結果であると考えられます。 k のこれらの駆動要因は、他の源流でも観察されました 81,82。 高 G レートを引き起こす k 値の上昇は、夜間の R による DO の飽和不足を引き起こす可能性があります。 このような組み合わせにより、一般に昼夜の振幅が減衰する可能性があります (図 1 および 5)。 しかし、特にこの浅い源流部では、乱流や気泡混入の可能性が過小評価される可能性があるため、k の推定値によってモデル出力に不確実性が生じます 81,83。 これが、この調査サイトでのモデルの適合度が低かった理由の 1 つである可能性があります (図 3)。 さらに、木による陰影の影響は、P の計算に緯度、高度、日中特有の太陽の影響のみを含むモデルでは考慮されていません。より高い不確実性を引き起こした可能性のあるもう 1 つの要因は、小川の水量が少ないほど影響が大きくなる可能性があることです。栄養塩濃度、排出量、水温、土壌水や HZ との交換の変化による P、R、G の短期変化によって容易に発生します。 対照的に、この調査地域ではこの地域の岩盤の透水性が低いため、大量の地下水が流入する可能性は低いと思われます。 これらの不確実性により、研究施設 MBH-A で明らかだった、典型的ではない日中の DO および δ18ODO パターンが生じる可能性があります。 これらの側面により、このサイトのモデリングは最も困難になります。

メーリングスバッハ (MBH)、ヴィーゼント (WIS)、およびモーザッハ (MOS) の流れの溶存酸素 (DO) 飽和と DO 安定同位体 (δ18ODO) をそれぞれ上流 (A) サイトと下流 (B) サイトで示したモデル化されたディールサイクルの概要。 昼夜曲線の位置と範囲に関連するプロセスは、光合成 (P)、生態系呼吸 (R)、呼吸同位体分別係数 (αR)、ガス交換係数 (k)、水の安定同位体 (δ18OH2O)、および水温 (T) です。 。 白抜きの黒丸は、DO 飽和度 100%、δ18ODO 値 + 24.6‰31 の空気飽和水 (ASW) を表します。

MBH-B は樹林帯の外に位置していた。 したがって、植生による日陰が少なくなると、光合成活性放射線（PAR）が増加し、それがより高い代謝率を引き起こす可能性があります。 しかし、PAR への軽微な影響は、川の水の部分的な影を引き起こした可能性のある川の近くの低木によって引き起こされた可能性があります。 このモデルでは、上流のサンプリング部位と比較した場合、同様の比率でさらに低い代謝率が得られました (表 4)。 ただし、モデルの適合性は MBH-A よりもかなり優れていました。 これは、MBH-A で観察されたより高い代謝率はモデルの不確実性による可能性があり、慎重に解釈する必要があることを意味します。 それにもかかわらず、MBH-B でモデル化された P:R 比が低いことは、さらに上流にある大部分の森林の残留影響を示している可能性もあります (表 5、図 4d)。 さらに、農地利用率が低いため、両方の調査地では硝酸塩やリン酸塩などの栄養素が非常に低かった。 これは、たとえMBH-BでPARが高くなったとしても、光合成によるDO生成を妨げた可能性がある。

WIS ストリームの 2 つの調査サイトは互いにわずか 400 m しか離れていないため、同様の 1 日 DO および δ18ODO 範囲を示しました (表 3、図 3)。 どちらの調査サイトも、太陽活動のピークの時刻である 13:00 頃になってのみ、大気平衡の DO 飽和に近づきました。 日中の残りの時間、特に夜間は、両方の研究場所の DO が飽和していませんでした。 ここでモデルの結果は、G と P の割合を上回る R の優勢な流れの従属栄養状態を示しました。

また、WIS ストリームでのサンプリングは、サンプリング イベントの終わりに向けて交互に現れる雲とにわか雨の影響も受けたことに注意してください。 これらの気象条件は、雲の陰影による日射量の減少の結果として P を減少させた可能性がある一方、周囲地域からの陸生堆積物流入または河床侵食による降雨の結果として水の濁度を増加させた可能性があります 84,85。 さらに、降水現象により、より不安定な陸生炭素が流れに流れ込み、R 率が増加した可能性もあります。 その後、これらの入力により従属栄養呼吸が増加する可能性があります64,86。 WIS 川の集水域で見られる農地利用の割合が高いと、栄養素の投入量が増加し、P が増加する可能性があります (表 5)。 一方、農業で加工された土壌は、土壌物質の流動性を高めることにより、より急速な濁度の増加を引き起こした可能性があります。 これにより P が減少し、栄養素摂取の効果を上回る可能性さえある 87,88。 さらに、サンプリング中に調査地のカルスト地域で降雨に関連した地下水の流入量が増加したことは、混合により P と R の比率に影響を与えた可能性がある89。 これらの原因と影響は、日中のサンプリング終了時の強い降雨時に最もよく観察され、日中の異常な DO の減少と δ18ODO の増加が示されました。 両方の値は、P 率の減少と R 率の増加を示します。 これは、不安定な気象条件がディール パターンの不規則性を引き起こし、河川サイトのモデリングをより困難にする可能性があることを示しています。 このような不安定な気象条件にもかかわらず、代謝プロセスは MBH ストリームよりも WIS ストリームでより顕著でした。 これは、DO および δ18ODO 値のより大きなディール範囲に反映されています (図 5)。 両方の調査地が湧水に近いため、観察された R 率の優位性は、同じく van Geldern らによって測定された上流の DO が過飽和な湧水からの残留信号も反映している可能性があります 90。

WIS ストリームの P レートは、対応する R レートよりもはるかに小さかったにもかかわらず、MBH ストリームの P レートよりも 2 ～ 7 倍高かった (表 4)。 それにもかかわらず、これらの DO 値は重大な過飽和に達することはありませんでした。 また、δ18ODO 値は日中のほとんどの時間帯で + 24.6 パーセントより低く、日没後にのみ + 24.6 パーセントより高い値に達しました (図 3)。 これは、水分子の分裂による光合成酸素生成の大きな効果を示しており、平均値は約 -9 パーセントです。 このプロセスでは、信号が低い酸素が DO プールに追加されます。 このプロセスは、R が主流のストリームでも重要なようです。 高い P 率の考えられる説明は、PAR と栄養素の利用可能性の組み合わせから推測できます。 流域内の森林の割合が大きい MBH 流域とは対照的に、WIS 流域には農地と草地が多くあります (表 5)。 これは、WIS 川の上流部分が完全に日陰になっておらず、小さな低木か少数の木で覆われているだけであることも意味します。 これにより、水面での PAR が向上します。 さらに、WIS 川では、硝酸塩濃度の上昇は、農業の影響を受けた土地利用から流入した硝酸塩が豊富な湧き水と地下水に由来しています。 これは、カルスト岩盤の栄養減衰の可能性の低下と組み合わされました90。 栄養塩濃度の上昇と日陰の減少により、たとえ春の近くであっても日中の光合成活動が促進されたと考えられます。 これは、P レートが晴れた日にはさらに高い値に達する可能性があることを示唆しています。

この従属栄養性の流れでは、G は夜間の DO 消費を平衡させるための重要なパラメーターとして機能しました。 DO の過飽和が強くなると、夜間に G レートと R レートがバランスするまで G レートが増加しました。 このバランスは、両方の研究施設で DO と δ18ODO の顕著な夜間プラトーを確立するのに役立ちました (図 3)。

上記とは対照的に、MOS ストリームの研究サイトでは、DO と δ18ODO の異なる昼夜パターンが示され、3 つのストリームの中で最も高い代謝変動が生じました。 上流の研究サイトである MOS-A は、夜間および日中のほとんどの期間、DO が飽和していない従属栄養条件を維持し、P:​​R 比は低く、R 比は高かった（図 3、表 4）。 この常に高い酸素要求量のため、他のストリームと比較すると、夜間の DO 飽和度が最も低くなります。 この不飽和は、G によってほとんど相殺されました。一般に、k 値は MOS ストリームで最低でした (表 4)。 これは、夜間の DO 飽和度のプラトーが低いもう 1 つの理由である可能性があります。 高い R と低い k により、他の 2 つのストリームと比較した場合、対応する δ18ODO 値は最高値に達しました (図 5)。 DO 値は、日中に高 P および G による DO 入力が十分に大きい場合にのみ飽和に近づきました。 この研究現場での P 濃度の上昇により、日中にその独特の同位体シグナルによる光合成酸素の入力が引き起こされました。 これは、日中の + 24.6 パーセント以下の光合成シグナルに関連して、夜間の大気平衡値を上回る呼吸主体の δ18ODO 値からの急速な変化に最もよく反映されています (図 3)。

上流の MOS 調査サイトと比較すると、MOS-B では光がない場合、DO 飽和とδ18ODO は同様に高い値に達しました。 これは、すべての DO 消費プロセスと G が両方の研究現場で同等のレベルにあったに違いないことを示しています。 一般に、下流の P 率は、上流の研究サイト MOS-A と比較した場合、2.6 倍高かった (表 4)。 したがって、これは、P が代謝の主要な部分となった唯一の研究部位です。 これは、P:R 比が 1 を超えることでも明らかでした。この活発な代謝は、日中に高い P 値と DO 過飽和を伴うより顕著な昼夜曲線を引き起こし、その後、夜間に DO 値が急速に低下しました。 R 率と k は両方の研究施設で類似していたので、これらの P 率の上昇が日中の DO および δ18ODO 曲線の変化の主な要因でした。

研究された 3 つの流れの中で、MOS は都市と農業の実践による人為的影響が最も強いことを示しました。 この川は、統合された集水器としての MOS 主流を備えた複雑な水路システムで構成されています。 どちらの土地利用タイプも一般に、硝酸塩などの栄養素入力の増加、高い生化学的酸素要求量、水温の上昇、日陰の減少に関連しています91,92。 MOS-B と比較して調査サイト MOS-A で見られた生産性の低さは、調査場所の低木や樹木による部分的な日陰とさらに上流の河川水のため、PAR が低いことに起因している可能性があります。 調査地では、MOS-B も大きな木々に囲まれており、日陰が生じていましたが、さらに上流のセクションにはまばらな植生しかありませんでした。 したがって、P による高い DO は、残留上流入力によって引き起こされた可能性があります。 しかし、DO が枯渇した地下水の流入の増加や、MOS-A の低透水帯を介した地下水の交換も、DO 曲線を鈍化させ、T を低下させた可能性があります。

同じ気候帯内の 3 つの対照的な河川における DO 飽和度および関連する δ18ODO 値のディエル測定は、それぞれ、集水域、湧水への近さ、および気象条件におけるさまざまな土地利用形態の割合と相関する明確なディエル曲線を示しました。 これらの要因は、影による栄養素濃度と PAR に影響を与える可能性があります。 PoRGy モデルは、重要な P、R、G レートを推定するために、ディエル場データとの照合に成功しました。 ここでは、安定 DO 同位体の追加適用により、代謝率と k 値を制約することでモデルの出力が大幅に改善されました。 このモデリング手法により、ストリームセクションのさまざまな代謝状態の概要を表示することも可能になりました。 モデル出力の不確実性は、樹冠、気象条件、地下水の流入に起因する可能性があります。 これらの要因はモデルでは直接考慮されていませんでしたが、結果に影響を与えた可能性があります。

注目すべきことに、すべての部位（1 つを除く）は主に DO が不飽和であり、従属栄養状態が確認されました。 これは、低い P:R 比によって特徴付けられました。 DO の飽和が低いことと生産性の低下および k 値の上昇が組み合わさり、大気中の酸素が MBH および WIS ストリームの主要な酸素源となった。 k 値が高い河川セクションは、G の上昇が信頼性の高い一定の酸素入力として機能するため、人為的または気候の変化に対してより回復力があると考えられます。 対照的に、人為的影響が最も大きい河川の 2 つのサイトは、最も高い代謝 DO 代謝回転範囲を示しました。 ここでは、上流と下流の位置間の大きな DO 振幅が、日中の小川の生産性に対する日陰の影響を強調しています。 これらの部位での推定 k 値は MOS 流で最も低かったが、G は依然として一晩の深刻な DO 枯渇を回避するのに十分でした。 しかし、気温の上昇に伴う気候の変化により、河川の従属栄養性がさらに増加する一方で、DO の溶解度が低下し、呼吸が増加する可能性があります20。

PoRGy モデルは、河川セクションの生態状態を統合的に決定するための有望なツールです。 P、R、G レートを直接比較できます。 ただし、さらなるテストは、より高い解像度で、より長い期間にわたって実行する必要があります。 これは、サンプルを大気の影響から隔離する特殊なオートサンプラーを介してサンプリングすることで調整できます。 このような高周波データは、モデルの精度を高めるのにも役立ちます。 さらに、モデルの不確実性は、k と PAR を直接決定することによって改善できます。

全体として、私たちのデータは、土地利用と気候変動の影響を軽減するために河川と河川の管理を改善するための強力な早期警告情報を提供します。 この研究のストリーム比較では、ストリーム間の比較よりもストリーム内での差異が小さくなりました。 これは主に土地利用の割合の違いに関係しているようです。 ただし、河川の全長にわたってサイトを比較すると、川の源と河口の間でより顕著な違いが明らかになる場合があります。

小川や河川の生態学的重要性がますます認識されるようになってきています。 特に、人間の活動は、集水域の不可欠な反映物としての河川網の水化学に重大な影響を与える可能性があります。 支流や河口セクションを含む川の選択された部分でこの技術をさらに適用すると、集水域全体の評価に役立ちます。 さらに、年間動態をより深く理解するために、DO とその同位体の日変化をさまざまな季節でさらに調査する必要があります。 さらに、高水位や水路図の後退する枝などの変動する条件を捉える動的モデルは、環境の変化に対する河川の代謝反応の理解を向上させるでしょう。

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この研究は、バイエルン州科学芸術省から資金援助を受けて地域の気候変動を調査するためのベイクリフ・ネットワーク内のプロジェクト「アクアクリフ」の枠組みの中で確立された。 また、資金プログラム「Open Access Publication Funding」内でのドイツ財団およびエアランゲン・ニュルンベルク・フリードリヒ・アレクサンダー大学による財政的支援にも感謝します。 サンプリングにご協力いただいた Romy Wild 氏、Carolina de Castro Bueno 氏、Fabian Paulus 氏、Leonie Gerschütz 氏、Lucien Pereira Estrela 氏、Jessica Brockmann 氏、Kirsten Germing 氏、実験室分析については Christian Hanke 氏、Robert van Geldern 氏、Anja Schuster 氏、Silke Mayer 氏、Irene Wein 氏に感謝いたします。

Projekt DEAL によって実現および組織されたオープンアクセスの資金調達。

デビッド・R・フライデー

現在の住所: カールスルーエ工科大学、気象気候研究所 (IMK-IFU)、Kreuzeckbahnstr. 19、82467、ガルミッシュ パルテンキルヘン、ドイツ

地理地球科学部、GeoZentrum Nordbayern、フリードリヒ アレクサンダー大学エアランゲン ニュルンベルク (FAU)、Schlossgarten 5、91054、エアランゲン、ドイツ

デヴィッド R. ピアトカ & ヨハネス AC バース

ウィルフリッド・ローリエ大学地理環境学部、75 University Avenue West、ウォータールー、ON、N2L 3C5、カナダ

ジェイソン・J・ヴェンカイテスワラン

バイロイト大学生態環境研究センター (BayCEER)、生態学サービス教授職、バイロイト大学、Universitaetsstr. 30、95447、バイロイト、ドイツ

ブミカ・ウニヤル

Limnological Research Station、BayCEER、水文学部、バイロイト大学、95440、バイロイト、ドイツ

ロビン・カウレ & ベンジャミン・ギルフェダー

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DRP と JACB は研究の概念化に貢献しました。 DRP と RK が調査を実施しました。 JJV はモデル解析を実行し、BU は GIS 解析を実行しました。 DRP と JACB は、データの解釈、正式な分析、および原案の作成を担当しました。 JACB はこの研究への資金提供を担当しました。 著者全員が原稿を読んで承認しました。

デビッド R. ピアトカ氏への通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

オープン アクセス この記事はクリエイティブ コモンズ表示 4.0 国際ライセンスに基づいてライセンスされており、元の著者と情報源に適切なクレジットを表示する限り、あらゆる媒体または形式での使用、共有、翻案、配布、複製が許可されます。クリエイティブ コモンズ ライセンスへのリンクを提供し、変更が加えられたかどうかを示します。 この記事内の画像またはその他のサードパーティ素材は、素材のクレジットラインに別段の記載がない限り、記事のクリエイティブ コモンズ ライセンスに含まれています。 素材が記事のクリエイティブ コモンズ ライセンスに含まれておらず、意図した使用が法的規制で許可されていない場合、または許可されている使用を超えている場合は、著作権所有者から直接許可を得る必要があります。 このライセンスのコピーを表示するには、http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ にアクセスしてください。

転載と許可

ピアトカ、DR、ヴェンキテスワラン、JJ、ウニヤル、B. 他溶存酸素同位体モデリングは、さまざまな土地利用背景を持つ河川生態系の代謝状態の推定を精緻化します。 Sci Rep 12、10204 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-13219-9

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受信日: 2021 年 10 月 6 日

受理日: 2022 年 5 月 18 日

公開日: 2022 年 6 月 17 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-13219-9

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