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Enregistrement W4408428583 · doi:10.5194/egusphere-egu25-13596

The Global Importance of CO2 and CH4 Emissions from Ponds: A Large-Scale Data Perspective

2025· preprint· en· W4408428583 sur OpenAlexaff
Jovana Radosavljevic, Ali Reza Shahvaran, Fereidoun Rezanezhad, Elodie Passeport, Stephanie Slowinski, Philippe Van Cappellen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Scale (ratio)Environmental scienceEnvironmental resource managementNatural resource economicsGeographyEconomicsComputer scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inland waters, including small lakes and ponds, play a major role in the global carbon cycle. While they typically act as organic carbon sinks, they also emit the greenhouse gases (GHGs) carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) to the atmosphere. Nonetheless, small inland waters, defined as those with a surface area (SA) of less than 5 hectares (further referred as “ponds”), are often excluded from large-scale CO2 and CH4 budgets. To help overcome this gap, we reviewed available global datasets on inland waters and selected G1WBM, GLCF GIW, GSW, and OSM, because these datasets provide sufficient information on ponds to assess their global distribution. We further compiled a dataset of CO2 and CH4 emissions plus water chemistry data from 950 ponds worldwide from existing literature and databases. Next, we applied a Monte Carlo analysis to the estimated surface areas and CO2 and CH4 emission ranges of ponds. The results suggest that ponds with SA < 1 ha emit 0.25–0.42 Pg C yr-1, and those of 1–5 ha emit 0.18–0.45 Pg C yr-1, accounting for up to 14 and 17%, respectively, of the total carbon gas emissions from all-sized lakes and ponds worldwide. Our estimates thus further highlight the potentially disproportionate, yet poorly constrained, importance of ponds in global GHG budgets. In addition to water chemistry data, we also extracted global gridded hydrometeorological and socio-economic data matched to each HydroBASIN-delineated basin of the 950 lakes. Using Random Forest regression (RFR) models, we found that pond water pH and watershed urbanization were the most important predictors of the CO2 emissions, while electrical conductivity (EC), SA, and pond depth were the most important variables for the CH4 emissions. The RFR modeling revealed that ponds in urban areas typically exhibit elevated pH levels, probably due to the ubiquitous use of cement-based construction materials. High pH levels, in turn, suppress CO2 emissions by retaining dissolved inorganic carbon under the form of aqueous bicarbonate (HCO3-). The role of non-sulfate-derived EC in modulating the CH4 emissions is attributed to the effect of salinity on the mixing intensity and the associated impact on water column oxygenation. Overall, our findings confirm the significant role of ponds in global carbon cycling. At the same time, they suggest that site-specific characteristics, including land use and water chemistry, can induce considerable variability in GHG emissions from ponds.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,013
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,261 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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