A simple approach to quantifying whole‐lake methane ebullition and sedimentary methane production, and its application to the Canadian Lake Pulse dataset
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aquatic sediments represent a key component for understanding CH 4 dynamics and emission to the atmosphere. Once produced in the sediments, CH 4 is released either by diffusion at the sediment–water interface or by bubbling out to the atmosphere when total gas pressure in the sediment exceeds local ambient pressure due to high CH 4 production. Although bubbling is one of the dominant CH 4 emission pathways in lakes, direct measurements of this flux are hampered by its high spatiotemporal variability and methodological limitations. Here, we develop a conceptual approach to quantify CH 4 production in lake sediments and particularly its release as bubbles based on simple measurements of bubble gas content and depth. Its main assumptions were empirically tested using > 200 long‐term bubble trap deployments collected from 4 temperate lakes. We then applied the developed methodology to a suite of 408 Canadian lakes to produce the first standardized large‐scale assessment of lakes CH 4 ebullitive flux during summer. Our results show that lake sediments produced CH 4 at a median rate of 3.3 mmol m −2 d −1 (ranged from 0.2 to 11.8 mmol m −2 d −1 ), releasing 33% via ebullition to the atmosphere. These rates are remarkably similar in magnitude to other regional estimates in the literature. Moreover, our approach revealed that catchment slope was an important determinant of both the lake‐wide ebullitive fluxes and the fraction of sediment CH 4 production released as bubbles.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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 ».