Waterfalls enhance regional methane emissions by enabling dissolved methane to bypass microbial oxidation
Notice bibliographique
Résumé
River waters are significant sources of atmospheric methane whose local emissions increase with river slope and turbulence. However, when integrated regionally, the amount of dissolved methane released to the atmosphere is uninfluenced by local changes in turbulence when no additional loss mechanisms are present. Here we tested the hypothesis that waterfalls enhance both local and regional atmospheric methane emissions if microbial methane oxidation is significant in river waters. Rates of net atmospheric emission and net aerobic methane oxidation were measured in river waters containing waterfalls across western New York revealing that methane oxidation can diminish atmospheric emissions when turbulence is less. However, at waterfalls, 88 ± 1% of the dissolved methane supersaturation was released to the atmosphere, increasing net methane emission rates substantially beyond oxidation (0.1–16.2 × 106 nM d-1 for waterfall emission; 10–39 nM d-1 for oxidation), and ultimately enhancing regional methane emissions by enabling dissolved methane to bypass an oxidative sink. Waterfalls can substantially increase methane emissions from rivers with high microbial oxidation rates, because turbulence allows methane to bypass oxidation, according to in-situ measurements and water sampling of rivers in New York State
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».