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Enregistrement W2328384122 · doi:10.5194/bg-2016-100

Integrating aquatic and terrestrial biogeochemical model to predict effects of reservoir creation on CO<sub>2</sub> emissions

2016· article· en· W2328384122 sur OpenAlexafffundabout
Weifeng Wang, Nigel T. Roulet, Youngil Kim, Ian B. Strachan, Paul A. del Giorgio, Yves T. Prairie, Alain Tremblay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensHydro-QuébecMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHydro-Québec
Mots-clésEnvironmental scienceBiogeochemical cycleEddy covarianceBorealGreenhouse gasCarbon cycleWater columnBaseflowAtmospheric sciencesHydrology (agriculture)EcosystemHydroelectricityOceanographyEcologyEnvironmental chemistryGeologyChemistryDrainage basinStreamflowGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. There is considerable debate on the role of hydroelectric reservoirs for the emission of CO2 and other greenhouse gases. To quantify CO2 emissions from a newly created reservoir that was formed by flooding the boreal landscape we developed a daily time-step reservoir model by integrating a terrestrial and an aquatic ecosystem model. We calibrated the model using the measurements of dissolved organic and inorganic carbon (C) in a ~ 600 km2 boreal hydroelectric reservoir, Eastmain-1, in northern Quebec, Canada. A major constraint we dealt with is the dearth of basic environmental data for the Boreal region so we took a parsimonious approach for required inputs. We then evaluated the model performance against observed CO2 fluxes data from an eddy covariance tower in the middle of the EM-1 reservoir for the period from 2006 to 2012 and compared internal variables such as water column respiration, chlorophyll-a concentration, and sedimentation rate to measurements from field campaigns during 2006–2008. The model predicted the seasonal and inter-annual variability of CO2 emissions reasonably well compared to the observations. Discrepancies between simulation results and observations usually occurred near ice-off dates when there was large amount of dissolved CO2 under ice-cover. We applied the model to assess the effects of reservoir creation on C dynamics over the estimated “engineering” reservoir lifetime (i.e., 100 years). We found that the reservoir acts as a net C source over its lifetime and simulated CO2 fluxes were 204 g C m−2 yr−1 in the first year after flooding, steeply declined in the first three years, and then steadily decreased to ~110 g C m−2 yr−1 with increasing reservoir age. Sensitivity analyses revealed that the amount of terrestrial organic C flooded and oxygen effects can positively enhance benthic respiration and CO2 fluxes across air–water interface, but the effects on CO2 emissions were not significant. Higher temperatures dramatically stimulate CO2 emissions by enhancing CO2 production in both the water column and the sediment, and extending the duration of the open water period over which emissions can occur. Changing wind speeds had large uncertainties on annual CO2 emissions, given that wind speeds not only affect the gas transfer rate but also the open water period by affecting the surface energy balance. The model is useful for the estimation of CO2 emissions from reservoirs to the atmosphere and could be used to assist the hydro-power industry and others interested in emissions evaluate the role of boreal reservoirs as sources of greenhouse gas emissions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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