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Enregistrement W1953631918 · doi:10.5194/bg-13-2511-2016

Looking beyond stratification: a model-based analysis of the biological drivers of oxygen deficiency in the North Sea

2016· article· en· W1953631918 sur OpenAlexaff
Fabian Große, Naomi Greenwood, Markus Kreus, Hermann-Josef Lenhart, Detlev Machoczek, Johannes Pätsch, Lesley Salt, Helmuth Thomas

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesKoninklijk Nederlands Instituut voor Onderzoek der ZeeNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekUniversität HamburgDeutsche ForschungsgemeinschaftDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentDeutsches KlimarechenzentrumCentre for Environment, Fisheries and Aquaculture Science
Mots-clésThermoclineStratification (seeds)OceanographyOxygenTemperate climateEnvironmental scienceAtmospheric sciencesEcologyGeologyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Low oxygen conditions, often referred to as oxygen deficiency, occur regularly in the North Sea, a temperate European shelf sea. Stratification represents a major process regulating the seasonal dynamics of bottom oxygen, yet, lowest oxygen conditions in the North Sea do not occur in the regions of strongest stratification. This suggests that stratification is an important prerequisite for oxygen deficiency, but that the complex interaction between hydrodynamics and the biological processes drives its evolution. In this study we use the ecosystem model HAMSOM-ECOHAM to provide a general characterisation of the different zones of the North Sea with respect to oxygen, and to quantify the impact of the different physical and biological factors driving the oxygen dynamics inside the entire sub-thermocline volume and directly above the bottom. With respect to oxygen dynamics, the North Sea can be subdivided into three different zones: (1) a highly productive, non-stratified coastal zone, (2) a productive, seasonally stratified zone with a small sub-thermocline volume, and (3) a productive, seasonally stratified zone with a large sub-thermocline volume. Type 2 reveals the highest susceptibility to oxygen deficiency due to sufficiently long stratification periods (> 60 days) accompanied by high surface productivity resulting in high biological consumption, and a small sub-thermocline volume implying both a small initial oxygen inventory and a strong influence of the biological consumption on the oxygen concentration. Year-to-year variations in the oxygen conditions are caused by variations in primary production, while spatial differences can be attributed to differences in stratification and water depth. The large sub-thermocline volume dominates the oxygen dynamics in the northern central and northern North Sea and makes this region insusceptible to oxygen deficiency. In the southern North Sea the strong tidal mixing inhibits the development of seasonal stratification which protects this area from the evolution of low oxygen conditions. In contrast, the southern central North Sea is highly susceptible to low oxygen conditions (type 2). We furthermore show that benthic diagenetic processes represent the main oxygen consumers in the bottom layer, consistently accounting for more than 50 % of the overall consumption. Thus, primary production followed by remineralisation of organic matter under stratified conditions constitutes the main driver for the evolution of oxygen deficiency in the southern central North Sea. By providing these valuable insights, we show that ecosystem models can be a useful tool for the interpretation of observations and the estimation of the impact of anthropogenic drivers on the North Sea oxygen conditions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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