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Enregistrement W1911135842 · doi:10.5194/bg-12-6823-2015

Photomineralization and photomethanification of dissolved organic matter in Saguenay River surface water

2015· article· en· W1911135842 sur OpenAlexafffundabout
Yong Zhang, Huixiang Xie

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésColored dissolved organic matterDissolved organic carbonPhotobleachingEnvironmental chemistrySaturation (graph theory)ChemistryAbsorbanceSurface waterWater columnIrradianceOrganic matterEnvironmental scienceOceanographyGeologyPhytoplanktonEnvironmental engineeringFluorescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Rates and apparent quantum yields of photomineralization (AQYDOC) and photomethanification (AQYCH4) of chromophoric dissolved organic matter (CDOM) in Saguenay River surface water were determined at three widely differing dissolved oxygen concentrations ([O2]) (suboxic, air saturation, and oxygenated) using simulated-solar radiation. Photomineralization increased linearly with CDOM absorbance photobleaching for all three O2 treatments. Whereas the rate of photochemical dissolved organic carbon (DOC) loss increased with increasing [O2], the ratio of fractional DOC loss to fractional absorbance loss showed an inverse trend. CDOM photodegradation led to a higher degree of mineralization under suboxic conditions than under oxic conditions. AQYDOC determined under oxygenated, suboxic, and air-saturated conditions increased, decreased, and remained largely constant with photobleaching, respectively; AQYDOC obtained under air saturation with short-term irradiations could thus be applied to longer exposures. AQYDOC decreased successively from ultraviolet B (UVB) to ultraviolet A (UVA) to visible (VIS), which, alongside the solar irradiance spectrum, points to VIS and UVA being the primary drivers for photomineralization in the water column. The photomineralization rate in the Saguenay River was estimated to be 2.31 × 108 mol C yr−1, accounting for only 1 % of the annual DOC input into this system. Photoproduction of CH4 occurred under both suboxic and oxic conditions and increased with decreasing [O2], with the rate under suboxic conditions ~ 7–8 times that under oxic conditions. Photoproduction of CH4 under oxic conditions increased linearly with photomineralization and photobleaching. Under air saturation, 0.00057 % of the photochemical DOC loss was diverted to CH4, giving a photochemical CH4 production rate of 4.36 × 10−6 mol m−2 yr−1 in the Saguenay River and, by extrapolation, of (1.9–8.1) × 108 mol yr−1 in the global ocean. AQYCH4 changed little with photobleaching under air saturation but increased exponentially under suboxic conditions. Spectrally, AQYCH4 decreased sequentially from UVB to UVA to VIS, with UVB being more efficient under suboxic conditions than under oxic conditions. On a depth-integrated basis, VIS prevailed over UVB in controlling CH4 photoproduction under air saturation while the opposite held true under O2-deficiency. An addition of micromolar levels of dissolved dimethyl sulfide (DMS) substantially increased CH4 photoproduction, particularly under O2-deficiency; DMS at nanomolar ambient concentrations in surface oceans is, however, unlikely a significant CH4 precursor. Results from this study suggest that CDOM-based CH4 photoproduction only marginally contributes to the CH4 supersaturation in modern surface oceans and to both the modern and Archean atmospheric CH4 budgets, but that the photochemical term can be comparable to microbial CH4 oxidation in modern oxic oceans. Our results also suggest that anoxic microniches in particulate organic matter and phytoplankton cells containing elevated concentrations of precursors of the methyl radical such as DMS may provide potential hotspots for CH4 photoproduction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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