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Enregistrement W2760186373

Linking ecosystem metabolism and greenhouse gas dynamics in northern lakes

2017· article· en· W2760186373 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew J. Bogard

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesForestryGeographyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les lacs nordiques fournissent de nombreux services écosystémiques à l'humanité, dont l'un est de soutenir l'effet de serre planétaire via leurs émissions de dioxyde de carbone (CO2) et de méthane (CH4) vers l'atmosphère. Malgré l'importance grandissante de ce phénomène, nous ne comprenons toujours pas clairement le rôle que jouent les réseaux trophiques aquatiques dans la régulation des flux de gaz à effet de serre (GES), en grande partie parce que les mesures de métabolisme à l'échelle de l'écosystème sont rares pour cette vaste région du globe. Cette lacune constitue un obstacle majeur à notre interprétation mécaniste du cycle aquatique des GES. Pour aider à surmonter ce problème, cette thèse explore collectivement les tendances du métabolisme des écosystèmes et le lien entre les réseaux trophiques et la dynamique des GES dans les lacs nordiques. Dans le chapitre 1, nous quantifions le métabolisme des lacs en utilisant une approche puissante, mais sous-utilisée, reposant sur le bilan de masse isotopique de l'oxygène. Nous examinons d'abord la théorie et la méthodologie de cette approche pour ensuite la tester à l'aide d'une simulation, une expérience in-situ et ce, dans deux lacs aux caractéristiques limnologiques distinctes. Nous concluons qu'avec une compréhension suffisante des caractéristiques physiques des lacs, cette approche isotopique de l'oxygène peut efficacement capturer les taux spatialement et temporellement intégrés de production primaire brute (PPB) et de respiration (R) des écosystèmes dans les lacs nordiques oligotrophiques et mesotrophiques. Dans le chapitre 2, nous appliquons cette approche isotopique de l'oxygène pour une série de lacs présents sur un vaste territoire (~106 km2) représentant divers paysages boréaux canadiens. Nous montrons que les taux volumétriques de PPB et R de ces lacs sont fortement influencés par la teneur en carbone organique dissous (COD) et l'azote total (modulé par la morphométrie du lac et sa position géographique) et non par la disponibilité de la lumière, contrairement aux études précédentes montrant l'importance de la lumière sur le métabolisme à l'échelle de l'habitat. Nous montrons que la productivité nette de l'écosystème (PNE = PPB-R) et le rapport PPB:R augmentent avec la température en raison de l'augmentation de PPB mais pas de R, ce qui dévie des attentes. Nous relions ces facteurs directs de PPB, R et finalement PNE aux changements du climat et à la structure du bassin versant dans le paysage, soulignant que la PNE des lacs nordiques est soumise à des contrôles multiples et souvent opposés qui n'auraient pu être définis par des approches conventionnelles. Les effets opposés de la température et du COD sur la PNE mettent en évidence cette conclusion, qui suggère que des augmentations simultanées de ces deux facteurs pourraient ne pas affecter la PNE lors de futurs scénarios de changements climatiques. Nous montrons au chapitre 3 que les structures spatiales de PNE des lacs nordiques varient grandement, tant en ce qui concerne leurs taux que leurs couplages avec les flux de CO2. Nous identifions un grand sous-ensemble (~1/3) de lacs qui sont nettement autotrophes (PPB > R), mais qui sont encore sursaturés et qui émettent du CO2 vers l'atmosphère. Combinés avec d'autres informations, ces résultats indiquent que la variabilité au niveau du paysage de la régulation des émissions de CO2 (via les processus hydrologiques externes et les processus internes aérobiques et anaérobiques) est plus diversifiée qu'on ne le pensait auparavant. Enfin, le chapitre 4 explore plus en détail les liens entre les processus aérobiques et anaérobiques dans les habitats oxiques de la colonne d'eau des lacs et des implications sur le cycle du CH4. Nous utilisons une approche expérimentale pour montrer qu'une fraction importante (~20%) des émissions de CH4 d'un petit lac nordique provient de la colonne d'eau oxique. Des manipulations expérimentales montrent que les taux d'émission sont étroitement liés à la dynamique des algues et que le CH4 est probablement produit principalement à partir de la méthanogenèse acétoclastique. Ces résultats remettent en question la compréhension globale actuelle de la dynamique du CH4 aquatique, qui suppose que la méthanogenèse est exclusive aux sédiments anoxiques et aux eaux profondes des lacs. Lorsque les résultats de chaque chapitre sont réunis, nous observons que les structures du métabolisme et des flux de GES de source biologique dans les lacs nordiques sont plus complexes qu'on ne le pensait auparavant. Les réseaux alimentaires jouent un rôle plus diversifié que prévu dans la modulation des flux de CO2 et la PNE s'écartent souvent, à l'échelle de l'écosystème, des attentes théoriques et spécifiques aux communautés. De plus, ces résultats mettent en évidence la rétroaction sous-estimée entre la PNE et la production anaérobique de GES (même dans les habitats oxiques) qui restreint la capacité globale des puits de carbone des lacs autotrophes. Les méthodes et les résultats présentés dans cette thèse devraient aider à comprendre et prédire les réponses du cycle du carbone dans les lacs nordiques face aux changements généralisés des caractéristiques physico-chimiques des lacs causés par l'intensification des activités anthropiques. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : CO2, méthane, métabolisme des lacs, production primaire brute, respiration, productivité nette de l'écosystème

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,152
Écart entre enseignants0,146 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
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