Generalized Additive Models of Climatic and Metabolic Controls of Subannual Variation in pCO<sub>2</sub> in Productive Hardwater Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spatiotemporal variation in climate and weather, allochthonous carbon loads, and autochthonous factors such as lake metabolism (photosynthesis and respiration) interacts to regulate atmospheric CO2 exchange of lakes. Understanding this interplay in diverse basin types at different timescales is required to adequately place lakes into the global carbon cycle and predict CO2 flux through space and time. We analyzed 18 years of data from seven moderately hard lakes in an agricultural prairie landscape in central Canada. We applied generalized additive models and sensitivity analyses to evaluate the roles of metabolic and climatic drivers in regulating CO2 flux at the intra‐annual scale. At mean conditions with respect to other predictors, metabolic controls resulted in uptake of atmospheric CO2 when surface waters exhibited moderate primary production but released CO2 only when primary production was very low (<8 μg/L or when dissolved nitrogen was elevated (>2,000 μg/L), implying that respiratory controls offset photosynthetic CO2 uptake under these conditions. Climatically, dry conditions increased the likelihood of in‐gassing, likely due to evaporative concentration of base cations and/or reduced allochthonous carbon loads. While more research is required to establish the relative importance of climate and metabolism at other timescales (diel, autumn/winter), we conclude that these hard fresh waters characteristic of continental interiors are mainly affected by metabolic drivers of pCO2 at daily‐monthly timescales, are climatically controlled at interannual intervals, and are more likely to in‐gas CO2 for a given level of algal abundance than are soft water, boreal ecosystems.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».