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Enregistrement W4308458156 · doi:10.1016/j.jhydrol.2022.128677

Dissolved inorganic carbon export from rivers of Great Britain: Spatial distribution and potential catchment-scale controls

2022· article· en· W4308458156 sur OpenAlexafffund
A.M. Tye, Jennifer Williamson, Helen P. Jarvie, Nancy B. Dise, Dan Lapworth, Don Monteith, Richard Sanders, Daniel J. Mayor, Michael Bowes, Annette Burden, Nathan Callaghan, Gareth Farr, Stacey L. Felgate, Stuart W. Gibb, Peter Gilbert, Geoff Hargreaves, Patrick Keenan, Vassilis Kitidis, Monika D. Jürgens, Adrian P. Martin, Ian Mounteney, Philip D. Nightingale, M. Glória Pereira, Justyna Olszewska, Amy Pickard, Andrew P. Rees, Bryan M. Spears, Mark Stinchcombe, Debbie White, Peter J. Williams, Fred Worrall, Chris Evans

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesBiogeoscience Institute, University of CalgaryBritish Geological SurveyNatural Environment Research CouncilSight Research UKUK Research and Innovation
Mots-clésDrainage basinDissolved organic carbonTotal inorganic carbonHydrology (agriculture)Environmental scienceCarbon cycleAtmosphere (unit)CarbonatePrecipitationFlux (metallurgy)Carbon dioxideGeologyOceanographyEcosystemChemistryGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dissolved inorganic carbon (DIC) fluxes from the land to ocean have been quantified for many rivers globally. However, CO2 fluxes to the atmosphere from inland waters are quantitatively significant components of the global carbon cycle that are currently poorly constrained. Understanding, the relative contributions of natural and human-impacted processes on the DIC cycle within catchments may provide a basis for developing improved management strategies to mitigate free CO2 concentrations in rivers and subsequent evasion to the atmosphere. Here, a large, internally consistent dataset collected from 41 catchments across Great Britain (GB), accounting for ∼36% of land area (∼83,997 km2) and representative of national land cover, was used to investigate catchment controls on riverine dissolved inorganic carbon (DIC), bicarbonate (HCO3−) and free CO2 concentrations, fluxes to the coastal sea and annual yields per unit area of catchment. Estimated DIC flux to sea for the survey catchments was 647 kt DIC yr−1 which represented 69% of the total dissolved carbon flux from these catchments. Generally, those catchments with large proportions of carbonate and sedimentary sandstone were found to deliver greater DIC and HCO3− to the ocean. The calculated mean free CO2 yield for survey catchments (i.e. potential CO2 emission to the atmosphere) was 0.56 t C km−2 yr−1. Regression models demonstrated that whilst river DIC (R2 = 0.77) and HCO3− (R2 = 0.77) concentrations are largely explained by the geology of the landmass, along with a negative correlation to annual precipitation, free CO2 concentrations were strongly linked to catchment macronutrient status. Overall, DIC dominates dissolved C inputs to coastal waters, meaning that estuarine carbon dynamics are sensitive to underlying geology and therefore are likely to be reasonably constant. In contrast, potential losses of carbon to the atmosphere via dissolved CO2, which likely constitute a significant fraction of net terrestrial ecosystem production and hence the national carbon budget, may be amenable to greater direct management via altering patterns of land use.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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