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Enregistrement W4415297365 · doi:10.5194/esd-16-1779-2025

A new biogeochemical modelling framework (FLaMe-v1.0) for lake methane emissions on the regional scale: development and application to the European domain

2025· article· en· W4415297365 sur OpenAlexaffabout
Manon Maisonnier, Maoyuan Feng, David Bastviken, Sandra Arndt, Ronny Lauerwald, Aidin Jabbari, Goulven G. Laruelle, Murray Mackay, Zeli Tan, Wim Thiery, Pierre Regnier

Notice bibliographique

RevueEarth System Dynamics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilFonds De La Recherche Scientifique - FNRSSvenska Forskningsrådet FormasAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésBiogeochemical cycleMethaneBorealMethane emissionsClimate modelClimate changeEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This study presents a new physical-biogeochemical modelling framework for simulating lake methane (CH4) emissions at regional scales. The new model, FLaMe-v1.0 (Fluxes of Lake Methane), rests on an innovative, computationally efficient lake clustering approach that enables the simulation of CH4 emissions across a large number of lakes. Building on the Canadian Small Lake Model (CSLM) that simulates the lake physics, we develop a suite of biogeochemical modules to simulate transient dynamics of organic Carbon (C), Oxygen (O2), and CH4. We first test the performance of FLaMe-v1.0 by analyzing physical and biogeochemical processes in two theoretical lakes with characteristics that can be considered representative for many lakes (an oligotrophic, deep lake driven by cold climate versus a eutrophic, shallow lake driven by warm climate). Next, we evaluate the model by comparing simulated and observed timeseries of CH4 emissions in four well-surveyed lakes. We then apply FLaMe-v1.0 at the European scale to evaluate simulated diffusive and ebullitive lake CH4 fluxes against in-situ measurements in both boreal and central European regions. Finally, we provide a first assessment of the spatio-temporal variability in CH4 emissions from European lakes with a surface area comprised between 0.1–1000 km2 (n= 108 407, total area = 1.33 × 105 km2), indicating a total emission of 0.97 ± 0.23 Tg CH4 yr−1, with the uncertainty constrained by combining FLaMe-v1.0 and machine learning techniques. Moreover, 30 % and 70 % of these CH4 emissions are through diffusive and ebullitive pathways, respectively. Annually averaged CH4 emission rates per unit lake area during 2010–2016 have a South-to-North decreasing gradient, resulting in a mean over the European domain as 7.39 g CH4 m−2 yr−1. Our simulations reveal a strong seasonality (with ice-blocking effects accounted for) in European lake CH4 emissions, with nearly ten times higher emissions during late summer than during winter. This pronounced seasonal variation highlights the importance of accounting for the sub-annual variability in CH4 emissions to accurately constrain regional CH4 budgets. In the future, FLaMe-v1.0 could be embedded into Earth System Models to investigate the feedback between climate warming and global lake CH4 emissions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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