Mineralization of organic matter in boreal lake sediments: Rates, pathways and nature of the fermenting substrates
Notice bibliographique
Résumé
The complexity of organic matter (OM) degradation mechanisms represents a significant challenge for developing biogeochemical models to quantify the role of aquatic sediments in the climate system. The common representation of OM by carbohydrates formulated as CHO in models comes with the assumption that its degradation by fermentation produces equimolar amounts of methane (CH) and dissolved inorganic carbon (DIC). To test the validity of this assumption, we modeled using reaction-transport equations vertical profiles of the concentration and isotopic composition (δC) of CH and DIC in the top 25 cm of the sediment column from two lake basins, one whose hypolimnion is perennially oxygenated and one with seasonal anoxia. Our results reveal that methanogenesis only occurs via hydrogenotrophy in both basins. Furthermore, we calculate, from CH and DIC production rates associated with methanogenesis, that the fermenting OM has an average carbon oxidation state (COS) below −0.9. Modeling solute porewater profiles reported in the literature for four other seasonally anoxic lake basins also yields negative COS values. Collectively, the mean (±SD) COS value of −1.4 ± 0.3 for all the seasonally anoxic sites is much lower than the value of zero expected from carbohydrates fermentation. We conclude that carbohydrates do not adequately represent the fermenting OM and that the COS should be included in the formulation of OM fermentation in models applied to lake sediments. This study highlights the need to better characterize the labile OM undergoing mineralization to interpret present-day greenhouse gases cycling and predict its alteration under environmental changes.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».