Contrasting CO<sub>2</sub> concentration discharge dynamics in headwater streams: A multi‐catchment comparison
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aquatic CO2 concentrations are highly variable and strongly linked to discharge, but until recently, measurements have been largely restricted to low‐frequency manual sampling. Using new in situ CO2 sensors, we present concurrent, high‐frequency (<30 min resolution) CO2 concentration and discharge data collected from five catchments across Canada, UK, and Fennoscandinavia to explore concentration‐discharge dynamics; we also consider the relative importance of high flows to lateral aquatic CO2 export. The catchments encompassed a wide range of mean CO2 concentrations (0.73–3.05 mg C L−1) and hydrological flow regimes from flashy peatland streams to muted outflows within a Finnish lake system. In three of the catchments, CO2 concentrations displayed clear bimodal distributions indicating distinct CO2 sources. Concentration‐discharge relationships were not consistent across sites with three of the catchments displaying a negative relationship and two catchments displaying a positive relationship. When individual high flow events were considered, we found a strong correlation between both the average magnitude of the hydrological and CO2 response peaks, and the average response lag times. An analysis of lateral CO2 export showed that in three of the catchments, the top 30% of flow (i.e., flow that was exceeded only 30% of the time) had the greatest influence on total annual load. This indicates that an increase in precipitation extremes (greater high‐flow contributions) may have a greater influence on the flushing of CO2 from soils to surface waters than a long‐term increase in mean annual precipitation, assuming source limitation does not occur.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».