Physical Factors and Microbubble Formation Explain Differences in CH4 Dynamics Between Shallow Lakes Under Alternative States
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Submerged macrophytes play a key role in maintaining clear vegetated states in shallow lakes, but their role on methane (CH 4 ) dynamics is less explored. They might enhance methanogenesis by providing organic matter but they can also supply oxygen to the sediments increasing methanotrophy. They may also affect gas exchange by diminishing wind turbulence in the water column. We previously measured seasonal CO 2 and CH 4 partial pressure ( p CO 2 and p CH 4 ) and diffusive fluxes from two clear vegetated and two turbid algal shallow lakes of the Pampean Plain, Argentina, and we reported that clear lakes had higher mean annual p CH 4 despite states having similar mean annual CH 4 diffusive flux. In this study we explore the contribution of physical and biological factors regulating surface p CH 4 . Mean annual CH 4 diffusive fluxes and CH 4 fraction of oxidation (F ox ) were similar between states, implying a comparable mean annual CH 4 input. k CH 4 was significantly higher than k CO 2, suggesting occurrence of CH 4 microbubbles, yet k CH 4 was higher in turbid lakes than in clear lakes, implying a higher microbubble formation in turbid lakes. Furthermore, in turbid lakes there were positive relationships between k and wind speed, and between k and p CH 4 , yet in clear lakes these relations were absent. Results suggest that submerged vegetation suppresses wind induced turbulence in clear vegetated lakes, decoupling k CH 4 from wind and reducing microbubble formation, therefore augmenting p CH 4 in their surface waters. Overall, physical rather than biological factors appear to control the observed differences in p CH 4 between states.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle