Diel variation of CO2 concentrations is substantial in Australian irrigation dams
Notice bibliographique
Résumé
[1]¿p#1 Small artificial waterbodies such as farm dams are recognised as important sources of anthropogenic emissions. Carbon dioxide (CO2) fluxes from farm dams are highly variable across spatial scales, with sites acting as sources or sinks based on single daytime measurements. However, diel variations are an overlooked source of temporal variability in CO2, complicating upscaling efforts. To provide a more accurate estimate of the CO2 source-sink status of farm dams, four irrigation dams were monitored for dissolved CO2 at half-hourly intervals over a five-month period in 2021-2022. Carbon dioxide concentrations were undersaturated between 12% to 37% of the measurements, indicating a dominance of CO2 production over consumption when considering diel cycles and seasonal patterns. Carbon dioxide was consistently lower during daytime and early night periods compared with late-night and exhibited large diel shifts up to 57-99 µM. Diel CO2 amplitude was driven primarily by metabolic controls, as revealed by strong correlations with dissolved oxygen and temperature, except for one irrigation dam which indicated CO2 variation was driven by external inputs. Spatial variability based on previously acquired data (inter-dam coefficient of variation (CV) 105%) was higher than diel (CV 34-54%) and seasonal (CV 13-29%) variability. Yet if only daytime CO2 measurements are considered, total CO2 emissions over the study period would be underestimated by between 11% to 148%, demonstrating the consequence of not including diel variation. Future refinements of farm dam CO2 emission estimates will require more geographically dispersed studies that feature diel measurements to constrain uncertainty in these highly variable systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».