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 CO 2 emissions are an important component of the carbon balance of northern landscapes, yet the temporal dynamics of the underlying mechanisms sustaining CO 2 emissions are less understood. Here, we reconstruct the major biotic and abiotic processes influencing CO 2 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 CO 2 emissions is not only variable among lakes, but also highly variable among seasons within one lake. Spring CO 2 emissions were largely sustained by the release of under ice accumulation (between about 50–100%), although photo‐chemical DOC mineralization and hydrologic CO 2 loading were also relatively important. In summer, due to warmer temperature, pelagic and benthic metabolism were the main sources of CO 2 emissions. In the fall, lake CO 2 emissions were generally sustained by hydrologic CO 2 inputs, while hypolimnetic CO 2 accumulation and release also contributed to fall CO 2 emission in the deepest lake. On an annual basis, lake CO 2 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 CO 2 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 CO 2 emissions under scenarios of climate and environmental change.
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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 ».