Regulation of spatial and temporal variability of carbon flux in six hard‐water lakes of the northern Great Plains
Notice bibliographique
Résumé
Six hard‐water lakes were sampled May‐August for 14 yr in a 52,000 km 2 catchment to identify the mechanisms that regulate the spatial and temporal variability of net atmospheric exchange of CO 2 of lakes on the Northern Great Plains. Annual mean daily fluxes ranged from ‐100 to >200 mmol C m −2 d −1 , while p CO 2 values varied between 0.3 and 5500 Pa. We observed periods of net CO 2 2 uptake (1995, 2000) and release (1998, 2006) resulting in synchronous variations in net CO 2 flux among lakes. Furthermore, p CO 2 , pH, and chemical enhancement of CO 2 influx all varied coherently among sites. Interannual variation in net CO 2 flux and p CO 2 was correlated strongly with pH, correlated weakly with other physical and chemical conditions, and was uncorrelated to algal biomass, productivity, or ecosystem respiration. In contrast, spatial variability of water‐column p CO 2 was correlated negatively to concentrations of soluble reactive phosphorus, total dissolved nitrogen, pH, and gross primary productivity, suggesting an important role of lake metabolism at large spatial scales. Finally, comparison with an additional 20 saline lakes demonstrated that changes in mean annual pH, p CO 2 , and CO 2 flux during 2002‐2007 were coherent in diverse lakes within a region of >100,000 km 2 and suggest that climatic control of pH and p CO 2 had an unexpectedly great effect on net CO 2 flux through productive hard‐water lake ecosystems.
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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 | 0,000 | 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 ».