Contrasting CO<sub>2</sub> concentration discharge dynamics in headwater streams: A multi‐catchment comparison
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aquatic CO 2 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 CO 2 sensors, we present concurrent, high‐frequency (<30 min resolution) CO 2 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 CO 2 export. The catchments encompassed a wide range of mean CO 2 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, CO 2 concentrations displayed clear bimodal distributions indicating distinct CO 2 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 CO 2 response peaks, and the average response lag times. An analysis of lateral CO 2 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 CO 2 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».