A novel high-resolution in situ tool for studying carbon biogeochemical processes in aquatic systems: The Lake Aiguebelette case study
Notice bibliographique
Résumé
Lakes and reservoirs are a significant source of atmospheric methane (CH 4 ), with emissions comparable to the largest global CH 4 emitters. Understanding the processes leading to such significant emissions from aquatic systems is therefore of primary importance for producing more accurate projections of emissions in a changing climate. In this work, we present the first deployment of a novel membrane inlet laser spectrometer (MILS) for fast simultaneous detection of dissolved CH 4 , C 2 H 6 and d 13 CH 4 . During a 1-day field campaign, we performed 2D mapping of surface water of Lake Aiguebelette (France). In the littoral (pelagic) area, average dissolved CH 4 concentrations and d 13 CH 4 were 391.9 ± 156.3 (169.8 ± 26.6) nmol L -1 and -67.3 ± 3.4 (-61.5 ± 3.6) ‰, respectively. The dissolved CH 4 concentration in the pelagic zone was fifty times larger than the concentration expected at equilibrium with the atmosphere, confirming an oversaturation of dissolved CH 4 in surface waters over shallow and deep areas. The results suggest the presence of CH 4 sources less enriched in 13 C in the littoral zone (presumably the littoral sediments). The CH 4 pool became more enriched in 13 C with distance from shore, suggesting that oxidation prevailed over epilimnetic CH 4 production, that was further confirmed by an isotopic mass balance technique with the high-resolution transect data. This new in situ fast response sensor allows to obtain unique high-resolution and high-spatial coverage datasets within a limited amount of survey time. This tool will be useful in the future for studying processes governing CH 4 dynamics in aquatic systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».