Large‐scale patterns in summer diffusive <scp>CH</scp><sub>4</sub> fluxes across boreal lakes, and contribution to diffusive C emissions
Notice bibliographique
Résumé
Lakes are a major component of boreal landscapes, and whereas lake CO2 emissions are recognized as a major component of regional C budgets, there is still much uncertainty associated to lake CH4 fluxes. Here, we present a large-scale study of the magnitude and regulation of boreal lake summer diffusive CH4 fluxes, and their contribution to total lake carbon (C) emissions, based on in situ measurements of concentration and fluxes of CH4 and CO2 in 224 lakes across a wide range of lake type and environmental gradients in Québec. The diffusive CH4 flux was highly variable (mean 11.6 ± 26.4 SD mg m(-2) d(-1) ), and it was positively correlated with temperature and lake nutrient status, and negatively correlated with lake area and colored dissolved organic matter (CDOM). The relationship between CH4 and CO2 concentrations fluxes was weak, suggesting major differences in their respective sources and/or regulation. For example, increasing water temperature leads to higher CH4 flux but does not significantly affect CO2 flux, whereas increasing CDOM concentration leads to higher CO2 flux but lower CH4 flux. CH4 contributed to 8 ± 23% to the total lake C emissions (CH4 + CO2 ), but 18 ± 25% to the total flux in terms of atmospheric warming potential, expressed as CO2 -equivalents. The incorporation of ebullition and plant-mediated CH4 fluxes would further increase the importance of lake CH4 . The average Q10 of CH4 flux was 3.7, once other covarying factors were accounted for, but this apparent Q10 varied with lake morphometry and was higher for shallow lakes. We conclude that global climate change and the resulting shifts in temperature will strongly influence lake CH4 fluxes across the boreal biome, but these climate effects may be altered by regional patterns in lake morphometry, nutrient status, and browning.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».