Impact of sea‐ice processes on the carbonate system and ocean acidification at the ice‐water interface of the Amundsen Gulf, Arctic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
From sea‐ice formation in November 2007 to onset of ice melt in May 2008, we studied the carbonate system in first‐year Arctic sea ice, focusing on the impact of calcium‐carbonate (CaCO 3 ) saturation states of aragonite (ΩAr) and calcite (ΩCa) at the ice‐water interface (UIW). Based on total inorganic carbon (C T ) and total alkalinity (A T ), and derived pH, CO 2 , carbonate ion ([CO 3 2− ]) concentrations and Ω, we investigated the major drivers such as brine rejection, CaCO 3 precipitation, bacterial respiration, primary production and CO 2 ‐gas flux in sea ice, brine, frost flowers and UIW. We estimated large variability in sea‐ice C T at the top, mid, and bottom ice. Changes due to CaCO 3 and CO 2 ‐gas flux had large impact on C T in the whole ice core from March to May, bacterial respiration was important at the bottom ice during all months, and primary production in May. It was evident that the sea‐ice processes had large impact on UIW, resulting in a five times larger seasonal amplitude of the carbonate system, relative to the upper 20 m. During ice formation, [CO 2 ] increased by 30 µmol kg −1 , [CO 3 2− ] decreased by 50 µmol kg −1 , and the ΩAr decreased by 0.8 in the UIW due to CO 2 ‐enriched brine from solid CaCO 3 . Conversely, during ice melt, [CO 3 2− ] increased by 90 µmol kg −1 in the UIW, and Ω increased by 1.4 between March and May, likely due to CaCO 3 dissolution and primary production. We estimated that increased ice melt would lead to enhanced oceanic uptake of inorganic carbon to the surface layer.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».