On why the embankment matters when assessing greenhouse gas emissions from urban stormwater ponds
Notice bibliographique
Résumé
Urban stormwater ponds (SWPs) are a common runoff control measure that can also have beneficial outcomes for water quality. However, pond emissions of greenhouse gases (GHGs), such as carbon dioxide (CO2) and methane (CH4), raise questions about the climate impact of SWPs. Here, we establish whole-system annual carbon budgets for two SWPs in the City of Kitchener, Ontario, Canada, to compare the open water CO2 and CH4 effluxes to other input and output fluxes of carbon. These include the fluxes of particulate and dissolved inorganic and organic carbon at the inlet and outlet points of the pond, plus those associated with the sediments accumulating in the ponds. In both SWPs, the open-water effluxes of CO2 and CH4 are small compared to the inflow, outflow, and burial carbon fluxes. The SWP sediment budgets further imply that a large fraction of the sediment accumulating in the ponds is supplied by erosion of the embankment. The accompanying delivery of soil organic matter, together with direct litter and organic detritus inputs from the vegetation surrounding the pond, serves as an important source of the open-water CO2 and CH4 emissions. The latter are therefore largely derived from atmospheric CO2 fixed by the ponds’ littoral and embankment vegetation. Consequently, although the SWPs open waters emit CO2 and CH4, the entire SWP engineered systems, including the embankment, act as net CO2 sinks. Overall, our results point to the potential to design and manage SWPs for enhanced climate change mitigation.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».