Biological and physical controls on N<sub>2</sub>, O<sub>2</sub>, and CO<sub>2</sub> distributions in contrasting Southern Ocean surface waters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present measurements of pCO2, O2 concentration, biological oxygen saturation (ΔO2/Ar), and N2 saturation (ΔN2) in Southern Ocean surface waters during austral summer, 2010–2011. Phytoplankton biomass varied strongly across distinct hydrographic zones, with high chlorophyll a (Chl a) concentrations in regions of frontal mixing and sea ice melt. pCO2 and ΔO2/Ar exhibited large spatial gradients (range 90 to 450 µatm and −10 to 60%, respectively) and covaried strongly with Chl a. However, the ratio of biological O2 accumulation to dissolved inorganic carbon (DIC) drawdown was significantly lower than expected from photosynthetic stoichiometry, reflecting the differential time scales of O2 and CO2 air‐sea equilibration. We measured significant oceanic CO2 uptake, with a mean air‐sea flux (~ −10 mmol m−2 d−1) that significantly exceeded regional climatological values. N2 was mostly supersaturated in surface waters (mean ΔN2 of +2.5%), while physical processes resulted in both supersaturation and undersaturation of mixed layer O2 (mean ΔO2phys = 2.1%). Box model calculations were able to reproduce much of the spatial variability of ΔN2 and ΔO2phys along the cruise track, demonstrating significant effects of air‐sea exchange processes (e.g., atmospheric pressure changes and bubble injection) and mixed layer entrainment on surface gas disequilibria. Net community production (NCP) derived from entrainment‐corrected surface ΔO2/Ar data, ranged from ~ −40 to > 300 mmol O2 m−2 d−1 and showed good coherence with independent NCP estimates based on seasonal mixed layer DIC deficits. Elevated NCP was observed in hydrographic frontal zones and stratified regions of sea ice melt, reflecting physical controls on surface water light fields and nutrient availability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».