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Enregistrement W4322002725 · doi:10.5194/egusphere-egu23-12327

First measurement of methane emissions from Canadian glaciers in the Yukon

2023· article· en· W4322002725 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Elise Sapper, Christian Juncher Jørgensen, Moritz Schroll, Frank Keppler, Jesper Riis Christiansen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierMethaneMethane emissionsEnvironmental sciencePhysical geographyEarth scienceGeologyGeographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land-terminating glaciers in Greenland and Iceland are sources of methane (CH4) to the atmosphere1,2,3. CH4 is produced through microbial methanogenesis underneath the ice, transported dissolved in subglacial meltwater to the margin where the gas is emitted to the atmosphere via degassing4. However, sparse empirical data exist about the spatial distribution of subglacial CH4 production and emission in other glaciated regions of the world, limiting our understanding of its regional and global importance in atmospheric carbon budgets and its possible role in the climate system.In August 2022, we conducted fieldwork at three outlet glaciers - Dusty, Kluane and Donjek glaciers - of the St. Elias Icefields in Yukon, Canada, to investigate if these alpine glaciers are also sources of CH4 emissions to the atmosphere. The glaciers were chosen due to the absence of proglacial lakes and the presence of meltwater upwellings at the glacier termini, which were accessed via helicopter.In-situ extracted dissolved CH4 and CO2 concentrations were measured in the field with a portable greenhouse gas analyzer. Additionally, extracted gas was collected in exetainers for concentration measurements via gas chromatography and in Tedlar gas bags for stable carbon and hydrogen isotope analyses of CH4 to decipher its origin. Further, water samples were collected for geochemical analyses. At Dusty glacier, we performed a high-intensity sampling campaign over 10 hours and continuous measurements of dissolved CH4 concentrations with a custom-made low-cost and low-power dissolved CH4 sensor5 to study changes in dissolved gas concentrations, stable isotopic signatures and water chemistry during the rising limb of the diurnal discharge curve.In-situ measured CH4 and CO2 concentrations yielded significantly elevated CH4 and depleted CO2 levels in the meltwater of all three glaciers. Discrete gas samples confirmed dissolved CH4 concentrations 45x, 135x and 250x above the atmospheric equilibrium concentration (3.6 nmol L-1) in the meltwater of Dusty, Kluane and Donjek glaciers, respectively. First measurements of stable carbon and hydrogen isotope values of CH4 showed enrichment in 13C, while 2H was depleted compared to atmospheric CH4, at all sites, likely originating from a thermogenic source or caused by bacterial CH4 oxidation. Water analyses showed an alkaline environment enriched in carbonates and DOC, in contrast to more acidic waters from glaciers in Greenland and Iceland.These first measurements demonstrate that the subglacial meltwaters from glaciers in the St. Elias Icefields are net sources of CH4 and net sinks of CO2 to the atmosphere. Our findings indicate that CH4 emissions from subglacial environments under alpine glaciers may be a more common phenomenon than previously thought, and a potential cause for remotely sensed CH4 concentrations anomalies over glaciated regions. However, more alpine glaciers and outlets from the Greenland Ice Sheet need to be studied to evaluate this link and provide the needed ground truthing for satellite sensors in high latitudes. 1. Christiansen & Jørgensen (2018) DOI 10.1038/s41598-018-35054-72. Lamarche-Gagnon et al. (2019) DOI 10.1038/s41586-018-0800-03. Burns et al. (2018) DOI 10.1038/s41598-018-35253-24. Christiansen et al. (2021) DOI 10.1029/2021JG0063085. Sapper et al. (2022) DOI:10.5194/egusphere-egu22-9972

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,225
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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