Die Variabilität des partiellen Kohlendioxiddrucks (pCO2) im See führt zu Unsicherheiten bei den Schätzungen des CO2-Flusses. Die Kenntnis des Variationsmusters des pCO2 ist wichtig, um eine genaue globale Schätzung zu erhalten.
In einem Artikel veröffentlicht in Umweltwissenschaften und ÖkotechnologieForscher untersuchten saisonale und trophische Schwankungen des pCO2-Werts von Seen auf der Grundlage von 13 Feldkampagnen, die zwischen 2017 und 2021 in chinesischen Seen durchgeführt wurden. Sie fanden erhebliche saisonale Schwankungen des pCO2-Werts mit abnehmenden Werten, wenn sich die trophischen Zustände innerhalb derselben Region verstärken.
Diese pCO2-Dynamik führte zu variablen CO2-Emissionen, wobei Seen unterschiedliche trophische Zustände aufwiesen und sich Salzseen von Süßwasserseen unterschieden (−23,1 ± 17,4 vs. 19,3 ± 18,3 mmol m−2 d−1). Diese räumlich-zeitlichen pCO2-Variationen erschweren Schätzungen der gesamten CO2-Emissionen.
Anhand der Flächenanteile von Seen mit unterschiedlichem Trophiezustand und unterschiedlichem Salzgehalt in China schätzen die Forscher den CO2-Fluss in Chinas Seen auf 8,07 Tg C pro Jahr. In zukünftigen Studien muss die Bedeutung der Berücksichtigung des Salzgehalts von Seen, der saisonalen Dynamik und der trophischen Zustände genutzt werden, um die Genauigkeit groß angelegter Schätzungen der Kohlenstoffemissionen von Seeökosystemen im Kontext des Klimawandels zu verbessern.
Die Studie deutete darauf hin, dass die aktuellen jährlichen Gesamt-CO2-Flüsse aus Seen in China möglicherweise überschätzt werden, wenn der trophische Zustand der Seen und der Salzgehalt außer Acht gelassen werden.
Um die Genauigkeit regionaler und großräumiger Schätzungen von Kohlenstoffemissionen und Kohlenstoffbudgets in Seeökosystemen zu verbessern, die von Jahreszeiten, Salzgehalt und trophischen Zuständen beeinflusst werden, sind weitere Untersuchungen zu CO2-Emissionen aus Seen in anderen Teilen der Welt erforderlich.
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Zhidan Wen et al., Neuschätzung des CO2-Flusses in Chinas Seen unter Berücksichtigung der räumlich-zeitlichen Variabilität, Umweltwissenschaften und Ökotechnologie (2023). DOI: 10.1016/j.ese.2023.100337
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