Geographic variability in freshwater methane hydrogen isotope ratios and its implications for global isotopic source signatures
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».