Eddy covariance data reveal that a small freshwater reservoir emits a substantial amount of carbon dioxide and methane
Notice bibliographique
Résumé
Small freshwater reservoirs are ubiquitous and likely play an important role in global greenhouse gas (GHG) budgets relative to their limited water surface area. However, constraining annual GHG fluxes in small freshwater reservoirs is challenging given their footprint area and spatially and temporally variable emissions. To quantify the GHG budget of a small reservoir, we deployed an eddy covariance system in a small (0.1 km 2 ) reservoir located in southwestern Virginia, USA for a full year to measure carbon dioxide (CO 2 ) and methane (CH 4 ) fluxes near-continuously. Fluxes were coupled with in situ sensors measuring multiple environmental parameters. Throughout the year, we found the reservoir to be a substantial source of CO 2 (~600 g CO 2 -C m -2 yr -1 ) and CH 4 (~1.0 g CH 4 -C m -2 yr -1 ) to the atmosphere, with significant sub-daily, daily, weekly, and approximately monthly timescales of variability. Importantly, we found annual GHG emissions estimated using eddy covariance were over an order of magnitude greater than diffusive GHG fluxes measured weekly to biweekly. During the winter, we found GHG fluxes during partial ice-on and open-water conditions were not statistically different, suggesting reservoirs may play an important role in freshwater GHG budgets throughout the year, not just during the open-water period. Finally, we identified several key environmental variables that may be driving GHG fluxes, specifically, surface water temperature and dissolved oxygen concentrations. Overall, our novel year-round eddy covariance data from a small reservoir indicate that these freshwater ecosystems likely contribute a substantial amount of CO 2 and CH 4 to global GHG budgets.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».