Direct and continuous measurement of dissolved carbon dioxide in freshwater aquatic systems—method and applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding of the processes that control CO 2 concentrations in the aquatic environment has been hampered by the absence of a direct method to make continuous measurements over both short‐ and long‐term time intervals. We describe an in situ method in which a non‐dispersive infrared (NDIR) sensor is enclosed in a water impermeable, gas permeable polytetrafluoroethylene (PTFE) membrane and deployed in a freshwater environment. This allows measurements of CO 2 concentration to be made directly at a specific depth in the water column without the need for pumps or reagents. We demonstrate the potential of the method using examples from different aquatic environments characterized by a range of CO 2 concentrations (0·5–8·0 mg CO 2 ‐C l −1 , equivalent to ca 40–650 µmol CO 2 l −1 ). These comprise streams and ponds from tropical, temperate and boreal regions. Data derived from the sensor was compared with direct measurements of CO 2 concentrations using headspace analysis. Sensor performance following long‐term (>6 months) field deployment conformed to manufacturers' specifications, with no drift detected. We conclude that the sensor‐based method is a robust, accurate and responsive method, with a wide range of potential applications, particularly when combined with other in situ sensor‐based measurements of related variables. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».