Conceptual models of dissolved carbon fluxes in a two-layer stratified lake: interannual typhoon responses under extreme climates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Extreme climates affect the seasonal and interannual patterns of carbon (C) distribution in lentic ecosystems due to the regimes of river inflow and thermal stratification. Typhoons rapidly load substantial amounts of terrestrial C into smaller subtropical lakes (i.e., Yuan-Yang Lake in Taiwan, hereafter referred to as YYL), renewing and mixing the water column. We developed a conceptual dissolved C model and hypothesized that allochthonous C loading and river inflow intrusion may affect the dissolved inorganic C (DIC) and dissolved organic C (DOC) distributions in a small subtropical lake under these extreme climates. A two-layer conceptual C model was developed to explore how the DIC and DOC fluxes respond to typhoon disturbances on seasonal and interannual timescales in YYL while simultaneously considering autochthonous processes such as algal photosynthesis, remineralization, and vertical transformation. To compare the temporal patterns of fluxes between typhoon years (2015–2016) and non-typhoon years (2017–2018), monthly field samples were obtained and their DIC, DOC, and chlorophyll a (Chl a) concentrations measured. The results demonstrated that net ecosystem production was 3.14 times higher in typhoon years than in non-typhoon years. These results suggested that a loading of allochthonous C was the most crucial driver of the temporal variation in C fluxes in typhoon years because of changes in physical and biochemical processes, such as photosynthesis, mineralization, and vertical transportation. However, the lowered vertical transportation rate shaped the seasonal C in non-typhoon years due to thermal stratification within this small subtropical lake.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».