Seasonal patterns in greenhouse gas emissions from thermokarst lakes in Central Yakutia (Eastern Siberia)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the ice‐rich permafrost area of Central Yakutia (Eastern Siberia, Russia), climate warming and other natural and anthropogenic disturbances have caused permafrost degradation and soil subsidence, resulting in the formation of numerous thermokarst (thaw) lakes. These lakes are hotspots of greenhouse gas emissions, but with substantial spatial and temporal heterogeneity across the Arctic. We measured dissolved CO2 and CH4 concentrations in thermokarst lakes of Central Yakutia and their seasonal patterns over a yearly cycle. Lakes formed over the Holocene (alas lakes) are compared to lakes that developed over the last decades. The results show striking differences in dissolved greenhouse gases (up to two orders of magnitude) between lake types and seasons. Shallow lakes located in hydrologically closed alas depressions acted as CO2 sinks and strong sources of diffusive CH4 during some seasons (ebullition was not assessed). Recent thermokarst lakes were moderate to extremely high sources of diffusive CO2 and CH4, with considerable accumulation of greenhouse gas under the ice cover (winter) or in the deepest water layers (summer), highlighting the need to include spring and autumn as critical periods for integrated assessments. The water column was stratified in winter (all lake types) and especially in summer (recent thermokarst lakes), generating anoxia in bottom waters and favoring CH4 production and storage, particularly in the most organic‐rich lakes. The diffusive fluxes measured from thermokarst lakes of this typical taiga alas landscape of Central Yakutia are among the highest presented across Arctic and subarctic regions.
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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 | 0,001 | 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 ».