No long‐term trends in <i>p</i>CO<sub>2</sub> despite increasing organic carbon concentrations in boreal lakes, streams, and rivers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Concentrations of dissolved organic carbon (DOC) from terrestrial sources have been increasing in freshwaters across large parts of the boreal region. According to results from large‐scale field and detailed laboratory studies, such a DOC increase could potentially stimulate carbon dioxide (CO2) production, subsequently increasing the partial pressure of CO2 (pCO2) in freshwaters. However, the response of pCO2 to the presently observed long‐term increase in DOC in freshwaters is still unknown. Here we tested whether the commonly found spatial DOC‐pCO2 relationship is also valid on a temporal scale. Analyzing time series of water chemical data from 71 lakes, 30 streams, and 4 river mouths distributed across all of Sweden over a 17 year period, we observed significant DOC concentration increases in 39 lakes, 15 streams, and 4 river mouths. Significant pCO2 increases were, however, only observed in six of these 58 waters, indicating that long‐term DOC increases in Swedish waters are disconnected from temporal pCO2 trends. We suggest that the uncoupling of trends in DOC concentration and pCO2 are a result of increased surface water runoff. When surface water runoff increases, there is likely less CO2 relative to DOC imported from soils into waters due to a changed balance between surface and groundwater flow. Additionally, increased surface water runoff causes faster water flushing through the landscape giving less time for in situ CO2 production in freshwaters. We conclude that pCO2 is presently not following DOC concentration trends, which has important implications for modeling future CO2 emissions from boreal waters.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».