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 p CO 2 , O 2 concentration, biological oxygen saturation (ΔO 2 /Ar), and N 2 saturation (ΔN 2 ) 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. p CO 2 and ΔO 2 /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 O 2 accumulation to dissolved inorganic carbon (DIC) drawdown was significantly lower than expected from photosynthetic stoichiometry, reflecting the differential time scales of O 2 and CO 2 air‐sea equilibration. We measured significant oceanic CO 2 uptake, with a mean air‐sea flux (~ −10 mmol m −2 d −1 ) that significantly exceeded regional climatological values. N 2 was mostly supersaturated in surface waters (mean ΔN 2 of +2.5%), while physical processes resulted in both supersaturation and undersaturation of mixed layer O 2 (mean ΔO 2phys = 2.1%). Box model calculations were able to reproduce much of the spatial variability of ΔN 2 and ΔO 2phys 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 ΔO 2 /Ar data, ranged from ~ −40 to > 300 mmol O 2 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».