On the determination of mass transfer in a concentration boundary layer
Notice bibliographique
Résumé
The mass transfer of scalar quantities (e.g., O2 and nutrients) in aquatic environments is an important and complex process involving diffusion and advection. In a flowing environment, concentration boundary layers (CBL) occur above the surfaces of organisms when they are a sink or source of scalars. In this study, we used an O2 microsensor to profile the O2 concentrations in the CBL above photosynthesizing freshwater macrophyte (Vallisneria americana) leaves that were oriented parallel to the flow in a recirculating flow chamber at 0.5 and 3.3 cm s−1. Measured O2 profiles were nonlinear indicating the effect of higher order processes near the surface. O2 flux (Jobs) was estimated from these profiles by two nonlinear techniques, hyperbolic tangent and logarithmic models, and the commonly applied linear model. An integrated measurement of O2 flux (Jint) for each leaf was also measured independently in a stirred chamber. Whereas Jobs determined from the hyperbolic tangent (0.42 ± 0.04 [mean SE] µmol m−2 s−1) and linear (0.31 ± 0.04 µmol m−2 s−1) models overestimated and underestimated Jint (0.37 ± 0.05 µmol m−2 s−1), respectively, and were not velocity dependant, the hyperbolic tangent model provided the best fit (r2 = 0.88) compared with the linear model (r2 = 0.77). In addition, the slope of the regression against Jint (1.08 ± 0.06) was closest to 1.00 (i.e., a “perfect” fit). The logarithmic model varied with velocity and overestimated Jobs (0.98 ± 0.22 µmol m−2 s−1 at 0.005 m s−1 and 0.90 ± 0.18 µmol m−2 s−1 at 0.033 m s−1). These results were confirmed in an analysis of 21 published O2 concentration profiles measured next to sediments, microbial biofilms, planktonic algae, and epilithic algae. We would, therefore, recommend the hyperbolic tangent model to estimate mass transfer in a CBL.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».