Spatiotemporal Variability in Lake‐Atmosphere Net CO<sub>2</sub> Exchange in the Littoral Zone of an Oligotrophic Lake
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lakes may function as either sinks or sources of CO2. Their response to climate change is uncertain, as we lack continuous data of lake CO2 efflux and its drivers. This is especially true in the littoral zone of lakes, which can be very dynamic from the continuous injection and remobilization of terrestrial nutrients. This study used high‐frequency measurements of CO2 exchange during the ice‐free season by prototype low‐power floating forced diffusion autochambers. We quantified the net surface flux of CO2 across a transect of the littoral zone of a small deep oligotrophic lake in eastern Nova Scotia, Canada, and examined potential drivers. The littoral zone was a net source for CO2, on average emitting 0.171 ± 0.023 μmol CO2 · m−2 · s−1, but we did observe significant temporal variation across diel and seasonal periods, as well as with distance from shore. While no pelagic environmental driver appeared to explain this variability in CO2 exchange, our study suggests that factors that vary on a fine spatial scale within the littoral zone may effectively regulate CO2 exchange. If environmental drivers of pelagic CO2 exchange are unrelated to CO2 exchange in the littoral zone, this may have large implications for current mechanistic understandings of lake carbon dynamics and for upscalings of fluxes. This work shows the spatial and temporal variability of littoral CO2 efflux, as well as the utility of low‐power forced diffusion automated chambers for observing lake‐atmosphere net CO2 exchange.
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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 ».