Mixing and its effects on biogeochemistry in the persistently stratified, deep, tropical Lake Matano, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
In the > 590‐m deep, tropical Lake Matano (Indonesia), stratification is characterized by weak thermal gradients (< 2°C per 500 m) and weak salinity gradients (< 0.14% per 500 m). These gradients persist over seasons, decades, and possibly centuries. Under these nearly steady‐state conditions, vertical eddy diffusion coefficients (Kz) cannot be estimated by conventional methods that rely on time derivatives of temperature distributions. We use and compare several alternative methods: one‐dimensional k‐ε modeling, three‐dimensional hydrodynamic modeling, correlation with the size of Thorpe instabilities, and correlation with the stability frequency. In the thermocline region, at 100‐m depth, the Kz is ~ 5 × 10−6 m2 s−1, but, below 300 m, the small density gradient results in large (20 m) vertical eddies and high mixing rates (Kz ~ 10−2 m2 s−1). The estimated timescale of water renewal in the monimolimnion is several hundred years. Intense evaporation depletes the surface mixed layer of 16O and 1H isotopes, making it isotopically heavier. The lake waters become progressively isotopically lighter with depth, and the isotopic composition in the deep waters is close to those of the ground and tributary waters. The vertical distribution of Kz is used in a biogeochemical reaction‐transport model. We show that, outside of a narrow thermocline region, the vertical distributions of dissolved oxygen, iron, methane, and phosphorus are shaped by vertical variations in transport rates, rather than by sources or sinks.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».