Gas Transfer Velocities Evaluated Using Carbon Dioxide as a Tracer Show High Streamflow to Be a Major Driver of Total CO<sub>2</sub> Evasion Flux for a Headwater Stream
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evasion of carbon dioxide (CO 2 ) from headwater streams is a dominant process controlling the fate of terrestrially derived carbon in inland waters. However, limitations of sampling techniques inhibit efforts to accurately characterize CO 2 evasion from streams, and particularly headwater streams with steep gradients, complex morphologies, and challenging terrain. CO 2 source dynamics coupled with turbulence conditions control gas transfer velocities of CO 2 ( ) and therefore drive CO 2 evasion. We present estimates of and CO 2 evasion from a steep, turbulent headwater stream in southwestern British Columbia, Canada, collected using an automated in situ CO 2 tracer technique. Gas transfer velocities scaled positively with discharge, with a median of 36.8 m/day and a range of 13.5 to 169 m/day. Gas transfer velocities were highest during high‐flow events, with 84% of all CO 2 emissions occurring when discharge was higher than Q 50 , the median discharge (92.6 L/s). Widely used models overestimated gas transfer velocities with a mean relative error of 24% but underestimated k 600 values above 165 m/day. Our determinations of gas transfer velocities for a range of streamflow suggest that CO 2 evasion may be higher than previously estimated from direct measurements or models, particularly during high‐flow events. These findings illustrate the need for direct, frequent, in situ determinations of to accurately characterize CO 2 evasion dynamics in steep headwater streams.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».