Submersible UV-Vis Spectroscopy for Quantifying Streamwater Organic Carbon Dynamics: Implementation and Challenges before and after Forest Harvest in a Headwater Stream
Notice bibliographique
Résumé
Organic material, including total and dissolved organic carbon (DOC), is ubiquitous within aquatic ecosystems, playing a variety of important and diverse biogeochemical and ecological roles. Determining how land-use changes affect DOC concentrations and bioavailability within aquatic ecosystems is an important means of evaluating the effects on ecological productivity and biogeochemical cycling. This paper presents a methodology case study looking at the deployment of a submersible UV-Vis absorbance spectrophotometer (UV-Vis spectro::lyzer model, s::can, Vienna, Austria) to determine stream organic carbon dynamics within a headwater catchment located near Campbell River (British Columbia, Canada). Field-based absorbance measurements of DOC were made before and after forest harvest, highlighting the advantages of high temporal resolution compared to traditional grab sampling and laboratory measurements. Details of remote deployment are described. High-frequency DOC data is explored by resampling the 30 min time series with a range of resampling time intervals (from daily to weekly time steps). DOC export was calculated for three months from the post-harvest data and resampled time series, showing that sampling frequency has a profound effect on total DOC export. DOC exports derived from weekly measurements were found to underestimate export by as much as 30% compared to DOC export calculated from high-frequency data. Additionally, the importance of the ability to remotely monitor the system through a recently deployed wireless connection is emphasized by examining causes of prior data losses, and how such losses may be prevented through the ability to react when environmental or power disturbances cause system interruption and data loss.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».