Dried, closed-path eddy covariance method for measuring carbon dioxide flux over sea ice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Arctic marine environment plays an important role in the global carbon cycle. However, there remain large uncertainties in how sea ice affects air–sea fluxes of carbon dioxide (CO2), partially due to disagreement between the two main methods (enclosure and eddy covariance) for measuring CO2 flux (FCO2). The enclosure method has appeared to produce more credible FCO2 than eddy covariance (EC), but is not suited for collecting long-term, ecosystem-scale flux datasets in such remote regions. Here we describe the design and performance of an EC system to measure FCO2 over landfast sea ice that addresses the shortcomings of previous EC systems. The system was installed on a 10 m tower on Qikirtaarjuk Island – a small rock outcrop in Dease Strait located roughly 35 km west of Cambridge Bay, Nunavut, in the Canadian Arctic Archipelago. The system incorporates recent developments in the field of air–sea gas exchange by measuring atmospheric CO2 using a closed-path infrared gas analyzer (IRGA) with a dried sample airstream, thus avoiding the known water vapor issues associated with using open-path IRGAs in low-flux environments. A description of the methods and the results from 4 months of continuous flux measurements from May through August 2017 are presented, highlighting the winter to summer transition from ice cover to open water. We show that the dried, closed-path EC system greatly reduces the magnitude of measured FCO2 compared to simultaneous open-path EC measurements, and for the first time reconciles EC and enclosure flux measurements over sea ice. This novel EC installation is capable of operating year-round on solar and wind power, and therefore promises to deliver new insights into the magnitude of CO2 fluxes and their driving processes through the annual sea ice cycle.
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 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 | 0,002 | 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 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 ».