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Enregistrement W3106379752 · doi:10.5194/bg-18-3505-2021

Geographic variability in freshwater methane hydrogen isotope ratios and its implications for global isotopic source signatures

2021· article· en· W3106379752 sur OpenAlexafffund
Peter Douglas, Emerald Stratigopoulos, Sanga Park, Dawson Phan

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésMethaneEnvironmental scienceWetlandδ13CStable isotope ratioSpatial variabilityIsotopic signaturePrecipitationMethanogenesisAtmospheric sciencesIsotopeIsotopes of carbonEcologyGeologyBiologyTotal organic carbonGeographyMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing interest in developing spatially resolved methane (CH 4 ) isotopic source signatures to aid in geographic source attribution of CH 4 emissions. CH 4 hydrogen isotope measurements ( δ 2 H–CH 4 ) have the potential to be a powerful tool for geographic differentiation of CH 4 emissions from freshwater environments, as well as other microbial sources. This is because microbial δ 2 H–CH 4 values are partially dependent on the δ 2 H of environmental water ( δ 2 H–H 2 O), which exhibits large and well-characterized spatial variability globally. We have refined the existing global relationship between δ 2 H–CH 4 and δ 2 H–H 2 O by compiling a more extensive global dataset of δ 2 H–CH 4 from freshwater environments, including wetlands, inland waters, and rice paddies, comprising a total of 129 different sites, and compared these with measurements and estimates of δ 2 H–H 2 O, as well as δ 13 C-CH 4 and δ 13 C–CO 2 measurements. We found that estimates of δ 2 H–H 2 O explain approximately 42 % of the observed variation in δ 2 H–CH 4 , with a flatter slope than observed in previous studies. The inferred global δ 2 H–CH 4 vs. δ 2 H–H 2 O regression relationship is not sensitive to using either modelled precipitation δ 2 H or measured δ 2 H–H 2 O as the predictor variable. The slope of the global freshwater relationship between δ 2 H–CH 4 and δ 2 H–H 2 O is similar to observations from incubation experiments but is different from pure culture experiments. This result is consistent with previous suggestions that variation in the δ 2 H of acetate, controlled by environmental δ 2 H–H 2 O, is important in determining variation in δ 2 H–CH 4 . The relationship between δ 2 H–CH 4 and δ 2 H–H 2 O leads to significant differences in the distribution of freshwater δ 2 H–CH 4 between the northern high latitudes (60–90 ∘ N), relative to other global regions. We estimate a flux-weighted global freshwater δ 2 H–CH 4 of −310 ± 15 ‰, which is higher than most previous estimates. Comparison with δ 13 C measurements of both CH 4 and CO 2 implies that residual δ 2 H–CH 4 variation is the result of complex interactions between CH 4 oxidation, variation in the dominant pathway of methanogenesis, and potentially other biogeochemical variables. We observe a significantly greater distribution of δ 2 H–CH 4 values, corrected for δ 2 H–H 2 O, in inland waters relative to wetlands, and suggest this difference is caused by more prevalent CH 4 oxidation in inland waters. We used the expanded freshwater CH 4 isotopic dataset to calculate a bottom-up estimate of global source δ 2 H–CH 4 and δ 13 C-CH 4 that includes spatially resolved isotopic signatures for freshwater CH 4 sources. Our bottom-up global source δ 2 H–CH 4 estimate (−278 ± 15 ‰) is higher than a previous estimate using a similar approach, as a result of the more enriched global freshwater δ 2 H–CH 4 signature derived from our dataset. However, it is in agreement with top-down estimates of global source δ 2 H–CH 4 based on atmospheric measurements and estimated atmospheric sink fractionations. In contrast our bottom-up global source δ 13 C-CH 4 estimate is lower than top-down estimates, partly as a result of a lack of δ 13 C-CH 4 data from C 4 -plant-dominated ecosystems. In general, we find there is a particular need for more data to constrain isotopic signatures for low-latitude microbial CH

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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