Contribution of non-carbonate anions to total alkalinity and overestimation of <i>p</i> CO <sub>2</sub> in New England and New Brunswick rivers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Total alkalinity (TAlk) has long been used to evaluate the buffering capacity of aquatic systems. TAlk has also been used, together with measurements of either pH or dissolved inorganic carbon (DIC), to indirectly estimate the partial pressure of carbon dioxide (pCO2) in inland waters, estuaries, and marine systems. These estimates typically assume that carbonate and bicarbonate ions comprise nearly all the species contributing to TAlk; however, other inorganic and organic acids have the potential to contribute significant non-carbonate alkalinity. To evaluate the potential for error in using TAlk to estimate pCO2, we measured pH, TAlk, and DIC in samples of river water. Estimates of pCO2 derived from TAlk and pH measurements were higher than pCO2 estimates derived from DIC and pH by 13–66%. We infer that this overestimate is due to the presence of significant non-carbonate alkalinity (NC-Alk). This study also describes the relative proportions of carbonate- and non-carbonate alkalinity measured in 15 river systems located in northern New England (USA) and New Brunswick (Canada). NC-Alk represents a significant buffering component in these river systems (21–∼100% of TAlk), and failure to account for NC-Alk (which cannot directly contribute to pCO2) leads to the overestimation of carbon dioxide release to the atmosphere.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».