Preferential nitrogen retention characterizes current eutrophication in United States lakes

富营养化 营养物 环境科学 水质 生态学 氮气 自行车 流域 营养循环 水文学(农业) 水生生态系统 交替稳态 氮气循环 电流(流体) 生态系统 营养污染 水污染 保水性
作者
Ran Zhou,Josep Peñuelas,Jordi Sardans,Yindong Tong,Jinlong Zhang,John A. Dearing,Meng Liu,Zisong Chen,Xinyi Wu,Shu Tao,Xilong Wang
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
标识
DOI:10.1038/s41467-026-75318-9
摘要

The relative retention of nitrogen (N) and phosphorus (P) in lakes and their roles in nutrient cycling remain debated. Although the United States has implemented long-term P control measures in lakes, inexplicable eutrophication exacerbation still reoccurred over the past two decades. Here we geographically track and analyze the nutrient retention changes of 121 lakes in the USA during 2012-2022 using a combination of machine learning and Bayesian hierarchical methods. We find that the preferential retention of P in 70.3% lakes in 2012 shifted to that of N in 85.1% lakes in 2017, and 92.6% lakes in 2022. Four key lake indicators exhibit flickering-like dynamics, which may help identify the nutrient metabolic disorder-like state in the aquatic ecosystem. Overall, our results show that eutrophication in U.S. lakes during 2012-2022 is advancing on the basis of preferential and net nutrient retention shift from P to N, flickering-like dynamics, and associated occurrence of the nutrient metabolic disorder-like state that are all predominantly driven by internal cycling instead of external loading. These patterns are consistent with the possibility of a regime shift rather than simple eutrophication recurrence, and provide insights relevant to lake management and water quality improvement strategies.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
LL完成签到 ,获得积分10
刚刚
铭铭完成签到,获得积分10
1秒前
刘羽萱完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
2秒前
Three完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
CodeCraft应助Lynn采纳,获得10
2秒前
2秒前
欣慰的冰萍完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
zww发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
大个应助包容的冰绿采纳,获得10
3秒前
Flechazo完成签到,获得积分10
3秒前
wxm完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
科研通AI2S应助鲜艳的泽洋采纳,获得10
3秒前
4秒前
4秒前
英俊的一笑完成签到,获得积分10
4秒前
快乐松思完成签到,获得积分10
4秒前
zzx完成签到,获得积分10
5秒前
秋思冬念发布了新的文献求助10
5秒前
可爱的函函应助张博采纳,获得10
5秒前
干净惜蕊完成签到,获得积分10
5秒前
达不溜完成签到,获得积分10
6秒前
chemicalMa发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
MESSI10发布了新的文献求助10
7秒前
OK应助蟒玉朝天采纳,获得50
7秒前
赘婿应助卢西奥采纳,获得10
8秒前
旺旺发布了新的文献求助10
8秒前
热血马儿完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
佚名完成签到 ,获得积分10
9秒前
酷波er应助糖发人采纳,获得10
9秒前
琴琴亲发布了新的文献求助10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
Social Psychology (第二版) 700
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7613953
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9189427
关于积分的说明 19688574
捐赠科研通 7186847
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3270992
关于科研通互助平台的介绍 2434449
邀请新用户注册赠送积分活动 2265979