Linking Biogeochemical and Hydrodynamic Processes to Model Methane Fluxes in Shallow, Tropical Floodplain Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Floodplains lakes are abundant in the Amazon basin and are important methane sources to the atmosphere. Existing biogeochemical models require modifications and inclusion of hydrodynamic processes operative in shallow, warm waters to be applied to these aquatic ecosystems. We modified a 1‐dimensional process‐based, lake biogeochemical model and combined a 3‐dimensional hydrodynamic model to suit Amazon floodplains. We evaluated the combined model's performance simulating methane concentrations and fluxes and several related processes in the open lake and an embayment of a well‐studied Amazon lake. Parameters for calibration were selected through sensitivity tests using a machine learning‐based algorithm, classification, and regression trees. Comparison between simulated and measured fluxes indicate generally good agreement in seasonal patterns and magnitudes. Comparisons of near‐surface concentrations varied with no clear patterns. Simulations of methane concentrations at near‐surface and near‐bottom, and diffusive emissions are most sensitive to carbon mineralization rate, Q 10 factors for methanogenesis and oxidation, and methane oxidation potential. Modeled rates of planktonic photosynthesis were generally lower than measurements, though simulated planktonic respiration was often similar to measurements. Simulated rates of methane oxidation were considerably lower, with a few exceptions, than measurements of methane oxidation in oxic water of the lake. Improvements of results of the linked hydrodynamic‐biogeochemical model will result from inclusion of advective transport, use of parameter values appropriate for tropical waters, especially for methane oxidation and photosynthesis, and addition of changes in hydrostatic pressure to model of ebullition.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».