Influence of Typhoon Matsa on Phytoplankton Chlorophyll-a off East China
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Typhoons can cause strong disturbance, mixing, and upwelling in the upper layer of the oceans. Rich nutrients from the subsurface layer can be brought to the euphotic layer, which will induce the phytoplankton to breed and grow rapidly. In this paper, we investigate the impact of an intense and fast moving tropical storm, Typhoon Matsa, on phytoplankton chlorophyll-a (Chl-a) concentration off East China. By using satellite remote sensing data, we analyze the changes of Chl-a concentration, Sea Surface Temperature (SST) and wind speed in the pre- and post-typhoon periods. We also give a preliminary discussion on the different responses of the Chl-a concentration between nearshore and offshore waters. In nearshore/coastal regions where nutrients are generally rich, the Chl-a maximum occurs usually at the surface or at the layer close to the surface. And, in offshore tropical oligotrophic oceans, the subsurface maxima of Chl-a exist usually in the stratified water column. In an offshore area east of Taiwan, the Chl-a concentration rose gradually in about two weeks after the typhoon. However, in a coastal area north of Taiwan high Chl-a concentration decreased sharply before landfall, rebounded quickly to some degree after landfall, and restored gradually to the pre-typhoon level in about two weeks. The Chl-a concentration presented a negative correlation with the wind speed in the nearshore area during the typhoon, which is opposite to the response in the offshore waters. The phenomena may be attributable to onshore advection of low Chl-a water, coastal downwelling and intensified mixing, which together bring pre-typhoon surface Chl-a downward in the coastal area. In the offshore area, the typhoon may trigger increase of Chl-a concentration through uptake of nutrients by typhoon-induced upwelling and entrainment mixing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 découle