BlueMinerva: An integrated, autonomous platform for carbon flux and environmental monitoring at the aquatic–atmospheric interface in low-flow waterbodies

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a validated autonomous platform for high-resolution flux measurements in lakes, useful for biogeochemical and climate research.

🏢実務担当者:The platform offers a scalable method for monitoring emissions from waterbodies, potentially applicable for environmental impact assessments.

🏛政策担当者:Demonstrates a technology that could support MRV for natural carbon sinks, informing climate policy and carbon crediting schemes.

抄録．湖沼における二酸化炭素（CO2）およびメタン（CH4）の水-大気間フラックスは、著しい空間的不均一性を示し、しばしば極めて細かい空間スケールで変動する。手動フラックスチャンバー測定は高い空間分解能を提供し、この変動性を捉える可能性を有する一方、その適用は典型的には労力集約性と物流上の制約によって制限される。対照的に、渦相関法（EC）測定はより大きなフットプリントにわたってフラックスを統合し、空間勾配を効果的に平均化することで、データのプロセスベースの解釈を複雑にする。このギャップを埋めるには、空間精度と拡張可能な連続モニタリングを組み合わせた手法が必要であり、これは湖沼炭素動態の機構的理解を進める上で不可欠である。高分解能の生物地球化学的測定を促進するため、我々は静的チャンバー法による表面炭素フラックスを監視し、同時に事前定義された地点で物理化学的、生物学的、水深学的、および気象学的変数を決定する自律型プラットフォームであるBlueMinervaを開発した。このプラットフォームは、水域を横断するユーザー定義の軌道を航行するようプログラムでき、センサー構成と関連するバッテリー要件に応じて、移動中および固定地点の両方で数時間から数日間にわたりフラックスおよび補助データを収集する。我々はこのセットアップをダゴウ湖（ドイツ）およびストーダレン湿原（スウェーデン）の小湖に展開した。合計で、72測定時間にわたり485件のチャンバー由来フラックス推定値を得た。我々は、BlueMinervaに同時に搭載された2つの異なるガス分析計による測定間でCO2フラックス推定値を比較した。低コストセンサー（CARBOCAP GMP343、Vaisala）は、測定が十分に長い場合（約5分）、高精度だが高コストなセンサー（LI-7810、LI-COR）と同等の性能を示した。さらに、ダゴウ湖の渦相関タワーからの測定炭素フラックスと比較したところ、CH4フラックスはわずかに乖離し、これは異なるセンサー（クローズドパス対オープンパス）の使用に関連する可能性がある一方、CO2フラックスの大きさはよく一致した。両湖において、特にCH4について高排出域を特定し、水域内の炭素フラックスの空間変動性を解明することができた。同時に、気象条件および重要な陸水学的変数（水温、比導電率、pH、溶存酸素、クロロフィル、フィコシアニン、濁度、および蛍光性溶存有機物）の差異を測定し、これらはフラックス変動の背後にある環境要因の包括的評価を可能にする貴重な測定値である。我々は、BlueMinervaのようなプラットフォームが、湖沼における生物地球化学的プロセスを高い空間的・時間的分解能でより良く捉えるために、科学者や利害関係者によって広く採用される可能性があると結論付ける。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Abstract. Water-air fluxes of carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) in lakes exhibit substantial spatial heterogeneity, often varying across remarkably fine spatial scales. While manual flux chamber measurements offer high spatial resolution and the potential to capture this variability, their application is typically constrained by labor intensity and logistical limitations. In contrast, eddy covariance (EC) measurements integrate fluxes over a larger footprint, effectively averaging over spatial gradients and complicating a process-based interpretation of the data. Bridging this gap requires methods that combine spatial precision with scalable, continuous monitoring – essential for advancing our mechanistic understanding of lake carbon dynamics. To facilitate highly resolved biogeochemical measurements, we developed BlueMinerva, an autonomous platform to monitor surface carbon fluxes with the static chamber method, and simultaneously determine physicochemical, biological, bathymetric, and meteorological variables at pre-defined locations. The platform can be programmed to navigate a user-defined track across a waterbody, and collect flux and ancillary data both in transit and at fixed locations for several hours to days, depending on the sensor configuration and related battery requirements. We deployed the setup at Dagow Lake (Germany) and in a small lake in the Stordalen Mire (Sweden). In total, we obtained 485 chamber-derived flux estimates over 72 measurement hours. We compared CO2 flux estimates between measurements with two different gas analyzers that were simultaneously mounted on the BlueMinerva. The lower-cost sensor (CARBOCAP GMP343, Vaisala) performed equally well as the precise, but costlier sensor (LI-7810, LI-COR) as long as measurements were sufficiently long (around 5 min). Furthermore, we compared measured carbon fluxes with those from an eddy covariance tower at Dagow Lake where CH4 fluxes diverged slightly, possibly linked to the usage of different sensors (closed-path versus open-path), while magnitudes of CO2 fluxes matched well. At both lakes, we identified areas of higher emissions, especially for CH4, and were thus able to resolve the spatial variability of carbon fluxes within the waterbodies. Concurrently, we measured differences in meteorological conditions, and critical limnological variables (water temperature, specific conductivity, pH, dissolved oxygen, chlorophyll, phycocyanin, turbidity, and fluorescent dissolved organic matter) – valuable measurements that enable a comprehensive assessment of environmental drivers behind flux variability. We conclude that platforms like the BlueMinerva have the potential to be adopted widely by scientists and stakeholders to better capture biogeochemical processes in lakes at high spatial and temporal resolution.

• openalex https://doi.org/10.5194/egusphere-2026-2262first seen 2026-05-28 05:02:37 · last seen 2026-06-17 07:12:05