How do methodological choices influence estimation of river metabolism?
How do methodological choices influence estimation of river metabolism?
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方法选择如何影响河流代谢的估计？
DOI：
10.1002/lom3.10451
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Maasri, Alain
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Schechner, Anne E.;Dodds, Walter K.;Tromboni, Flavia;Chandra, Sudeep;Maasri, Alain
以日溶解氧（DO）为模型的河流代谢已成为一种广泛使用的生态系统功能度量，但许多论文提供的方法细节不足。在2015年至2019年发表的43篇抽样论文中，只有79%提到了校准，44%描述了传感器的放置，34%没有描述可以复制研究的估计方法。鉴于河流的空间异质性影响新陈代谢，测量灵敏度随传感器模型的不同而变化，在报告的方法中获得适当的详细信息以及对河流异质性如何影响新陈代谢的基本理解是很重要的。我们在92条草原河流流域部署了2-8个传感器，以表征站点的异质性，评估传感器的放置和类型、部署长度、漂移校正、数据源、本地与遥感数据以及校准如何影响代谢估计。初级生产总值（GPP）和生态系统呼吸（ER）的估算不一致且不可预测，这取决于河段内的部署位置；GPP和ER在河流宽度上的差异分别高达131%和69%，在河段内的差异可达两个数量级。DO传感器品牌的精度和准确度各不相同；我们发现，即使在规定的性能范围内运行，如果没有在工厂设置之外进行校准，则GPP和ER的估计值也可能分别变化82%和198%，这是使用样本站点的现场数据确定的。在长达一周的部署中，传感器漂移造成的误差导致平均高估了48%的ER，与校正后的现场数据相比，平均高估了2%的GPP。我们建议采用更具可比性、精确性、代表性和准确性的方法。
River metabolism modeled from diurnal dissolved oxygen (DO) has become a widely used metric of ecosystem function, yet many papers provide insufficient methodological detail for replication. Only 79% of 43 sampled papers published from 2015 to 2019 mention calibration, 44% describe sensor placement, and 34% did not describe estimation approaches such that the study could be replicated. Given spatial heterogeneity in rivers influences metabolism, and measurement sensitivities vary with sensor model, it is important to have appropriately detailed information in reported methods along with a fundamental understanding of how river heterogeneity might influence metabolism. We deployed 2–8 sensors at 92 steppe river reaches to characterize site heterogeneity, evaluating how sensor placement and type, deployment length, drift correction, data source, local vs. remotely sensed data, and calibration can affect metabolism estimates. Estimates of gross primary production (GPP) and ecosystem respiration (ER) were inconsistent and unpredictable depending on deployment location within a river reach; GPP and ER rates varied up to 131% and 69%, respectively, across a river width and up to two orders of magnitude within a reach. DO sensor brands vary in precision and accuracy; we found even when operated within stated performance range, estimates of GPP and ER could vary by 82% and 198%, respectively, if not calibrated beyond factory setting, as determined using field data from a sample site. Inaccuracies from sensor drift over weeklong deployments led to an average 48% ER overestimation, and 2% GPP overestimation comparing uncorrected with corrected field data. We suggest best practices for more comparable, precise, representative, and accurate methods.
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DOI：
--
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--
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通讯作者：
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通讯作者：
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通讯作者：
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