Quantifying temporal dynamics of greenhouse gas emissions in lake mesocosms: Deployment of a low‐cost measurement system

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

🔬研究者:High-frequency measurement techniques and sampling optimization for lake GHG fluxes are valuable for improving emission estimates and reducing upscaling uncertainty.

抄録 淡水生態系からの温室効果ガス（GHG）排出は、地球規模の炭素収支に大きく寄与しているが、高頻度測定の不足により、その値は十分に制約されていない。我々は、デンマークのレミングにおいて7ヶ月間にわたって実施された長期メソコスム実験において、低コスト・高頻度のGHG測定システムを試験し、CO₂およびCH₄フラックスに焦点を当てた。我々は、高頻度センサーデータを用いてCH₄拡散フラックスを算出する方法論を展開し、排出量のアップスケーリングに対するサンプリング間隔の影響を試験した。我々の知見は、GHG排出、特にCH₄において substantial な時間的変動があることを明らかにし、気泡性フラックスが支配的であり、大きな変動を示した。CO₂および拡散性CH₄フラックスでは顕著な日周変動も観察されたが、気泡性CH₄排出では有意な日周パターンは示されなかった。日中の測定のみに依存すると、全CO₂フラックスおよびCH₄拡散フラックスの有意な過大評価につながった。より低頻度でのデータ再サンプリングにより、サンプリング頻度の低下は総排出量の過小評価につながり、特にCH₄気泡性フラックスで顕著であることが示された。サンプリング間隔を日次から月次に増加させると不確実性が著しく増大した一方、週次サンプリングは全体のGHGフラックスパターンをより良く捉え、より低頻度のサンプリングと比較して不確実性を低減した。これらの結果は、日周変動と季節変動の両方を捉え、フラックス推定の精度を向上させ、排出量アップスケーリングにおける不確実性を低減する上での高頻度GHG測定の価値を強調するものである。我々は、淡水GHG評価の精度と信頼性を高めるために、サンプリング間隔の最適化と日周サイクル測定の組み込みの必要性を強調する。

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 Greenhouse gas (GHG) emissions from freshwater ecosystems contribute significantly to global carbon budgets, yet they remain poorly constrained due to limited high‐frequency measurements. We tested a low‐cost, high‐frequency GHG measurement system in a long‐term mesocosm experiment in Lemming, Denmark, over a 7‐month period, focusing on CO 2 and CH 4 fluxes. We deployed a methodology for calculating CH 4 diffusive fluxes using high‐frequency sensor data and tested the effects of sampling intervals on emission upscaling. Our findings reveal substantial temporal variability in GHG emissions, particularly for CH 4 , with ebullitive fluxes dominating and exhibiting large variation. Pronounced diurnal fluctuations were also observed for CO 2 and diffusive CH 4 fluxes, whereas ebullitive CH 4 emissions showed no significant diurnal pattern. Relying solely on daytime measurements led to a significant overestimation of overall CO 2 fluxes and CH 4 diffusive fluxes. Resampling data at lower frequency showed that reduced sampling frequency leads to an underestimation of total emissions, especially for CH 4 ebullitive fluxes. Increasing the sampling interval from daily to monthly markedly increased uncertainty, while weekly sampling better captured overall GHG flux patterns and reduced the uncertainty compared with more infrequent sampling. These results underscore the value of high‐frequency GHG measurements in capturing both diurnal and seasonal variations, improving the accuracy of flux estimates, and reducing uncertainties in upscaling emission. We emphasize the need to optimize sampling intervals and incorporate diurnal cycle measurements to enhance the accuracy and reliability of freshwater GHG assessments.

• crossref https://doi.org/10.1002/lom3.70060first seen 2026-05-14 22:42:51 · last seen 2026-05-22 04:57:34