Drivers of diffusive CH <sub>4</sub> emissions from shallow subarctic lakes on daily to multi-year timescales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Lakes and reservoirs contribute to regional carbon budgets via significant emissions of climate forcing trace gases. Here, for improved modelling, we use 8 years of floating chamber measurements from three small, shallow subarctic lakes (2010–2017, n=1306) to separate the contribution of physical and biogeochemical processes to the turbulence-driven, diffusion-limited flux of methane (CH4) on daily to multi-year timescales. Correlative data include surface water concentration measurements (2009–2017, n=606), total water column storage (2010–2017, n=237), and in situ meteorological observations. We used the last to compute near-surface turbulence based on similarity scaling and then applied the surface renewal model to compute gas transfer velocities. Chamber fluxes averaged 6.9±0.3 mg CH4 m−2 d−1 and gas transfer velocities (k600) averaged 4.0±0.1 cm h−1. Chamber-derived gas transfer velocities tracked the power-law wind speed relation of the model. Coefficients for the model and dissipation rates depended on shear production of turbulence, atmospheric stability, and exposure to wind. Fluxes increased with wind speed until daily average values exceeded 6.5 m s−1, at which point emissions were suppressed due to rapid water column degassing reducing the water–air concentration gradient. Arrhenius-type temperature functions of the CH4 flux (Ea′=0.90±0.14 eV) were robust (R2≥0.93, p<0.01) and also applied to the surface CH4 concentration (Ea′=0.88±0.09 eV). These results imply that emissions were strongly coupled to production and supply to the water column. Spectral analysis indicated that on timescales shorter than a month, emissions were driven by wind shear whereas on longer timescales variations in water temperature governed the flux. Long-term monitoring efforts are essential to identify distinct functional relations that govern flux variability on timescales of weather and climate change.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».