Changing sources and processes sustaining surface CO <sub>2</sub> and CH <sub>4</sub> fluxes along a tropical river to reservoir system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Freshwaters are important emitters of carbon dioxide (CO2) and methane (CH4), two potent greenhouse gases (GHGs). While aquatic surface GHG fluxes have been extensively measured, there is much less information about their underlying sources. In lakes and reservoirs, surface GHG can originate from horizontal riverine flow, the hypolimnion, littoral sediments, and water column metabolism. These sources are generally studied separately, leading to a fragmented assessment of their relative role in sustaining CO2 and CH4 surface fluxes. In this study, we quantified sources and sinks of CO2 and CH4 in the epilimnion along a hydrological continuum in a permanently stratified tropical reservoir (Borneo). Results showed that horizontal inputs are an important source of both CO2 and CH4 (>90 % of surface emissions) in the upstream reservoir branches. However, this contribution fades along the hydrological continuum, becoming negligible in the main basin of the reservoir, where CO2 and CH4 are uncoupled and driven by different processes. In the main basin, vertical CO2 inputs and sediment CH4 inputs contributed to on average 60 % and 23 % respectively to the surface fluxes of the corresponding gas. Water column metabolism exhibited wide amplitude and range for both gases, making it a highly variable component, but with a large potential to influence surface GHG budgets in either direction. Overall our results show that sources sustaining surface CO2 and CH4 fluxes vary spatially and between the two gases, with internal metabolism acting as a fluctuating but key modulator. However, this study also highlights challenges and knowledge gaps related to estimating ecosystem-scale CO2 and CH4 metabolism, which hinder aquatic GHG flux predictions.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».