A new biogeochemical modelling framework (FLaMe-v1.0) for lake methane emissions on the regional scale: development and application to the European domain
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».