Reconstructing the seasonal dynamics and relative contribution of the major processes sustaining CO<sub>2</sub> emissions in northern lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lake CO2 emissions are an important component of the carbon balance of northern landscapes, yet the temporal dynamics of the underlying mechanisms sustaining CO2 emissions are less understood. Here, we reconstruct the major biotic and abiotic processes influencing CO2 dynamics over an annual cycle in three limnologically different lakes, using a combination of empirical measurements and process‐based modeling. Our results suggest that the relative importance of each process sustaining CO2 emissions is not only variable among lakes, but also highly variable among seasons within one lake. Spring CO2 emissions were largely sustained by the release of under ice accumulation (between about 50–100%), although photo‐chemical DOC mineralization and hydrologic CO2 loading were also relatively important. In summer, due to warmer temperature, pelagic and benthic metabolism were the main sources of CO2 emissions. In the fall, lake CO2 emissions were generally sustained by hydrologic CO2 inputs, while hypolimnetic CO2 accumulation and release also contributed to fall CO2 emission in the deepest lake. On an annual basis, lake CO2 emissions ranged between 21.4 g C m−2 yr−1 and 55.5 g C m−2 yr−1. Our results confirm that the major processes all contributed significantly to CO2 emissions, but their relative contributions were modulated by the seasonal patterns in climate and hydrology, and by differences in morphology and organic carbon inputs among lakes. These lake‐ and season‐specific features need to be considered both in the upscaling of lake processes at regional scales, and in predicting lake CO2 emissions under scenarios of climate and environmental change.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».