A Transient Model of Vadose Zone Reaction Rates Using Oxygen Isotopes and Carbon Dioxide
Notice bibliographique
Résumé
The importance of identifying and quantifying subsurface geochemical reaction rates and processes by monitoring and modeling CO 2 and O 2 concentrations is well established. These parameters, however, are typically studied independently under presumed steady‐state conditions. Here we present models of seasonally variable vadose zone CO 2 and O 2 concentrations that use δ 18 O of O 2 as a constraint to create a dynamic link between these three parameters under transient conditions. The gas transport modeling was used to quantify the controls of biogeochemical processes and parameters (i.e., temperature and moisture content) on vadose zone distributions of CO 2 and O 2 gas concentrations. The investigation was conducted on a 3‐m‐thick, unvegetated, fine‐sand vadose zone located in northern Alberta, Canada (56°40′N, 111°07′W). Using the modeled molar ratio of surface fluxes for O 2 and CO 2 , the change in reaction rate for a temperature change of 10°C ( Q 10 ), moisture content at maximum reaction rates, and biogeochemical discrimination against consumption of 18 O 16 O (α k ), we determined that organic C oxidation by microbial respiration was the predominant mechanism consuming O 2 and producing CO 2 The mean α k was determined to be 0.973, suggesting that subsurface respiration was via the alternative oxidase pathway, which may be common in cold climates. Modeling revealed that the moisture content of a moist, surficial clayey sand layer (0.1–0.3 m thick) had a dramatic effect on pore‐gas CO 2 and O 2 concentrations and on δ 18 O O2 The vadose zone in this study was at an unvegetated site to simplify the model application; however, it can be modified to include root respiration and applied to natural vadose zones to help quantify the role of subsurface respiration in global O 2 and C budgets.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».