Patterns and isotopic composition of greenhouse gases under ice in lakes of interior Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Arctic and boreal lake greenhouse gas emissions (GHG) are an important component of regional carbon (C) budgets. Yet the magnitude and seasonal patterns of lake GHG emissions are poorly constrained, because sampling is limited in these remote landscapes, particularly during winter and shoulder seasons. To better define patterns of under ice GHG content (and emissions potential at spring thaw), we surveyed carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) concentrations and stable isotopic composition during winter of 2017 in 13 lakes in the arid Yukon Flats Basin of interior Alaska, USA. Partial pressures of CO2 and CH4 ranged over three orders of magnitude, were positively correlated, and CO2 exceeded CH4 at all but one site. Shallow, organic matter-rich lakes located at lower elevations tended to have the highest concentrations of both gases, though CH4 content was more heterogeneous and only abundant in oxygen-depleted lakes, while CO2 was negatively correlated to oxygen content. Isotopic values of CO2 spanned a narrow range (−10‰ to −23‰) compared to CH4, which ranged over 50‰ (−19‰ to −71‰), indicating CH4 source pathways and sink strength varied widely between lakes. Miller-Tans and Keeling plots qualitatively suggested two groups of lakes were present; one with isotopically enriched source CH4 possibly more dominated by acetoclastic methanogenesis, and one with depleted signatures suggesting a dominance of the hydrogenotrophic production. Overall, regional lake differences in winter under ice GHG content appear to track landscape position, oxygen, and organic matter content and composition, causing patterns to vary widely even within a relatively small geographic area of interior Alaska.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».