Abstract Reservoirs exert a profound influence on the cycling of dissolved organic matter (DOM) in inland waters by altering flow regimes. Biological incubations can help to disentangle the role that microbial processing plays in the DOM cycling within reservoirs. However, the complex DOM composition poses a great challenge to the analysis of such data. Here we tested if the interpretable machine learning (ML) methodologies can contribute to capturing the relationships between molecular reactivity and composition. We developed time‐specific ML models based on 7‐day and 30‐day incubations to simulate the biogeochemical processes in the Three Gorges Reservoir over shorter and longer water retention periods, respectively. Results showed that the extended water retention time likely allows the successive microbial degradation of molecules, with stochasticity exerting a non‐negligible effect on the molecular composition at the initial stage of the incubation. This study highlights the potential of ML in enhancing our interpretation of DOM dynamics over time.

Abstract Animal stoichiometry affects fundamental processes ranging from organismal physiology to global element cycles. However, it is unknown whether animal stoichiometry follows predictable scaling relationships with body mass and whether adaptation to life on land or water constrains patterns of elemental allocation. To test both interspecific and intraspecific body-size scaling relationships of the nitrogen (N), phosphorus (P), and N:P content of animals, we used a subset of the StoichLife database encompassing 9,933 individual animals (vertebrates and invertebrates) belonging to 1,543 species spanning 10 orders of magnitude of body size from terrestrial, freshwater, and marine realms. Across species, body mass did not explain much variation in %N and %P composition, although the %P of invertebrates decreased with size. The effects of body size on species elemental content were small in comparison to the effects of taxonomy. Body size was a better predictor of intraspecific than interspecific elemental patterns. Between 42 to 45% in intraspecific stoichiometric variation was explained by body size for 27% of vertebrate species and 35% of invertebrate species. Further, differences between organisms inhabiting aquatic and terrestrial realms were observed only in invertebrate interspecific %N, suggesting that the realm does not play an important role in determining elemental allocation of animals. Based on our analysis of the most comprehensive animal stoichiometry database, we conclude that (i) both body size and realm are relatively weak predictors of animal stoichiometry across taxa, and (ii) body size is a good predictor of intraspecific variation in animal elemental content, which is consistent with tissue-scaling relationships that hold broadly across large groups of animals. This research reveals a lack of general scaling patterns in the elemental content across animals and instead points to a large variation in scaling relationships within and among lineages.

Abstract Extensive reservoir construction has fragmented more than 70% of the world's rivers, significantly impacting river connectivity and carbon cycling. However, the response of riverine dissolved organic matter (DOM) to reservoir influence and its potential downstream effects remains unclear. In this study, we employed multiple analytical techniques, including Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry, radiocarbon dating, and environmental factor analysis, to investigate the dynamic changes in DOM and its controlling factors under different hydrological management regimes in the LongTan Reservoir, the largest reservoir in the Pearl River, which is the second largest river in China by water discharge. Our results indicate that the molecular diversity of riverine DOM is reduced in the reservoir. Oxygen‐rich and heteroatomic compounds, such as those containing nitrogen, sulfur, and phosphorus, are preferentially removed through enhanced photo‐ and biodegradation processes in the reservoir, particularly during the storage period. This leads to DOM that is enriched with oxygen‐poor compounds and shows a biodegraded Δ 14 C value downstream. This study highlights that the composition of riverine DOM is significantly altered by the reservoir, but these effects could potentially be mitigated by optimizing the outlet location.

Abstract The emergence of alternative stable states in forest systems has significant implications for the functioning and structure of the terrestrial biosphere, yet empirical evidence remains scarce. Here, we combine global forest biodiversity observations and simulations to test for alternative stable states in the presence of evergreen and deciduous forest types. We reveal a bimodal distribution of forest leaf types across temperate regions of the Northern Hemisphere that cannot be explained by the environment alone, suggesting signatures of alternative forest states. Moreover, we empirically demonstrate the existence of positive feedbacks in tree growth, recruitment and mortality, with trees having 4–43% higher growth rates, 14–17% higher survival rates and 4–7 times higher recruitment rates when they are surrounded by trees of their own leaf type. Simulations show that the observed positive feedbacks are necessary and sufficient to generate alternative forest states, which also lead to dependency on history (hysteresis) during ecosystem transition from evergreen to deciduous forests and vice versa. We identify hotspots of bistable forest types in evergreen-deciduous ecotones, which are likely driven by soil-related positive feedbacks. These findings are integral to predicting the distribution of forest biomes, and aid to our understanding of biodiversity, carbon turnover, and terrestrial climate feedbacks.

Abstract The availability of surface water in global drylands is essential for both human society and ecosystems. However, the long-term drivers of change in surface water storage, particularly those related to anthropogenic activities, remain unclear. Here we use multi-mission remote sensing data to construct monthly time series of water storage changes from 1985 to 2020 for 105,400 lakes and reservoirs in global drylands. An increase of 2.20 km 3 per year in surface water storage is found primarily due to the construction of new reservoirs. For lakes and old reservoirs (constructed before 1983), conversely, the trend in storage is minor when aggregated globally, but they dominate surface water storage trends in 91% of individual global dryland basins. Further analysis reveals that long-term storage changes in these water bodies are primarily linked to anthropogenic factors—including human-induced warming and water-management practices—rather than to precipitation changes, as previously thought. These findings reveal a decoupling of surface water storage from precipitation in global drylands, raising concerns about societal and ecosystem sustainability.