Ecosystem respiration: Drivers of daily variability and background respiration in lakes around the globe
Notice bibliographique
Résumé
We assembled data from a global network of automated lake observatories to test hypotheses regarding the drivers of ecosystem metabolism. We estimated daily rates of respiration and gross primary production (GPP) for up to a full year in each lake, via maximum likelihood fits of a free‐water metabolism model to continuous high‐frequency measurements of dissolved oxygen concentrations. Uncertainties were determined by a bootstrap analysis, allowing lake‐days with poorly constrained rate estimates to be down‐weighted in subsequent analyses. GPP and respiration varied considerably among lakes and at seasonal and daily timescales. Mean annual GPP and respiration ranged from 0.1 to 5.0 mg O 2 L −1 d −1 and were positively related to total phosphorus but not dissolved organic carbon concentration. Within lakes, significant day‐to‐day differences in respiration were common despite large uncertainties in estimated rates on some lake‐days. Daily variation in GPP explained 5% to 85% of the daily variation in respiration after temperature correction. Respiration was tightly coupled to GPP at a daily scale in oligotrophic and dystrophic lakes, and more weakly coupled in mesotrophic and eutrophic lakes. Background respiration ranged from 0.017 to 2.1 mg O 2 L −1 d −1 and was positively related to indicators of recalcitrant allochthonous and autochthonous organic matter loads, but was not clearly related to an indicator of the quality of allochthonous organic matter inputs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».