Real-time and dynamic estimation of CO<sub>2</sub> emissions from China��s lakes and reservoirs

焊剂(冶金) 二氧化碳 环境科学 溶解有机碳 大气科学 化学 动物科学 水文学(农业) 环境化学 物理 生物 工程类 有机化学 岩土工程
作者
Kun Sun,Junjie Jia,Shuoyue Wang,Yang Gao
标识
DOI:10.59717/j.xinn-geo.2023.100031
摘要

<p>Lakes and reservoirs act as active carbon (C) reactors and regulators. Both play a crucial terrestrial ecosystem C balance role via carbon dioxide (CO<sub>2</sub>) exchange processes across the water-air interface. It has previously been confirmed that CO<sub>2</sub> flux from lakes and reservoirs generally exhibits significant spatiotemporal heterogeneity. Nevertheless, spatiotemporal CO<sub>2</sub> flux variation has seldom been considered in global and regional CO<sub>2</sub> emission estimates from lakes and reservoirs. By accounting for spatiotemporal CO<sub>2</sub> flux and water surface area variability, we evaluated spatial and temporal CO<sub>2</sub> emission dynamics from China��s inland lakes and reservoirs using national real-time water quality monitoring data and machine learning (ML) models. Between 2021�C2022, we estimated total C emission flux at 6.78 (��2.5) Tg C yr<sup>?1</sup>, where seasonal and regional distribution both exhibited significant heterogeneity. Our state-of-the-art estimate is significantly lower than previous estimates of 7.9~25 Tg C yr<sup>?1</sup> from the 1980s to the 2010s. Water quality parameters (pH and dissolved oxygen [DO]) and climate factors (air temperature) were identified as the general environmental CO<sub>2</sub> flux controls. For the first time, this study clarifies the spatiotemporal patterns and drivers of CO<sub>2</sub> flux from China��s inland lakes and reservoirs, providing a more complete C budget picture of China��s aquatic ecosystems.</p>

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
Qing发布了新的文献求助10
刚刚
榆木完成签到 ,获得积分10
刚刚
所所应助静坐听雨萧采纳,获得10
1秒前
天天快乐应助干净冰露采纳,获得10
1秒前
千千发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
ajc完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
wooahh发布了新的文献求助10
1秒前
Diana应助小壳儿采纳,获得10
2秒前
2秒前
2秒前
喵公进货发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
hahaha发布了新的文献求助10
4秒前
wenxin应助xiaoxiao采纳,获得10
4秒前
汉堡包应助Betty采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
甜甜的白凡关注了科研通微信公众号
5秒前
xiaobai发布了新的文献求助10
5秒前
自由寒云发布了新的文献求助10
6秒前
moi_joanne发布了新的文献求助10
6秒前
外向电灯胆完成签到,获得积分10
7秒前
洪斌师兄太帅了完成签到,获得积分10
7秒前
内向士萧发布了新的文献求助10
7秒前
富贵发布了新的文献求助10
7秒前
23发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
临时演员完成签到,获得积分0
8秒前
9秒前
111111发布了新的文献求助100
9秒前
ljy应助醉熏的火车采纳,获得10
11秒前
11秒前
桐桐应助Zefinity采纳,获得10
11秒前
11秒前
zheng完成签到 ,获得积分10
12秒前
rumi0591完成签到,获得积分20
13秒前
共享精神应助winnerbing采纳,获得10
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 3000
Les Mantodea de guyane 2500
Feldspar inclusion dating of ceramics and burnt stones 1000
The Psychological Quest for Meaning 800
What is the Future of Psychotherapy in a Digital Age? 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5956554
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7173121
关于积分的说明 15941957
捐赠科研通 5091431
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2736278
邀请新用户注册赠送积分活动 1696958
关于科研通互助平台的介绍 1617483