A new method for in situ soil gas diffusivity measurement and applications in the monitoring of subsurface CO<sub>2</sub> production
Notice bibliographique
Résumé
Subsurface approaches to soil CO2 monitoring are becoming increasingly important for process studies in terrestrial carbon research. When used in conjunction with a diffusion model to determine CO2 production, subsurface methods require good estimates of effective soil gas diffusivity (De). Outlined here is a novel membrane probe and continuous flow system for in situ soil gas diffusivity measurements. Laboratory tests confirm performance across the range of CO2 diffusivities found in natural soils. Field tests were performed across a range of soil moisture contents by artificially hydrating eight soils over a period of three to seven days. These soils were representative of a range of textural classes in eastern Nova Scotia, Canada. The absolute values of diffusivity, and also the rate at which diffusivity decreased with increasing soil moisture content were typically quite different from model predictions. When applied to subsurface CO2 monitoring at two sites, the site‐specific diffusivity measurements greatly improved the accuracy of CO2 production estimates. We observed a consistent and close correspondence between calculated profile CO2 production and (independently measured) soil CO2 surface flux. The subsurface CO2 production estimates acquired using in situ gas diffusivity measurements allows detailed vertical profile resolution to be constructed over time. The majority of CO2 was generated at shallow depths, but periodic contributions from deeper depths were important, particularly towards the end of the growing season.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».