Emerging diversity of volatile organic compounds from freshwater and marine ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
The chemical diversity of volatile organic compound (VOC) emissions from terrestrial vegetation is relatively well understood, while research on VOC emissions from freshwater and marine systems has largely focused on dimethyl sulfide (DMS) and isoprene. Through VOC concentration measurements in water samples, and VOC flux measurements using floating chambers and the direct eddy covariance (EC) technique we aim to evaluate aquatic ecosystems as sources of VOCs. Here, we present selected case studies that demonstrate the need to consider other VOCs beyond DMS and isoprene when assessing aquatic sources of atmospheric VOCs.A survey of depth-specific VOC concentrations in water from four Alpine lakes in France showed that VOC concentrations were highest either at the deep chlorophyll maximum or at the surface. The VOC composition profiles differed between depths and lakes. In another study, we assessed net emissions of VOCs from three ponds in a rewetted peatland forest in Denmark. Again, the three ponds showed differences in the quantity and diversity of their emission profiles. Over 100 chemical species were detected, including acetone, acetaldehyde, isoprene, other terpenoids, and hydrocarbons. The most eutrophic and acidic pond had highest emission rates but lower VOC diversity compared to the alkaline ponds.The VOC emission rates and compositions also vary over time, depending on the balance between VOC production, consumption, and emission rates, driven by both biotic and abiotic factors. Our EC flux measurements on Utö Island in the Baltic Sea show strong seasonal variation in marine VOC emissions, which can be coupled to the biomass and phenology of the phytoplankton as well as to environmental factors.We highlight the emerging diversity of VOC emissions from aquatic ecosystems. These emissions need to be better quantified to assess their atmospheric fate and implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,004 |
| 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 ».