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Enregistrement W1967860462 · doi:10.5194/bg-12-2707-2015

Autonomous profiling float observations of the high-biomass plume downstream of the Kerguelen Plateau in the Southern Ocean

2015· article· en· W1967860462 sur OpenAlexaff
Mélanie Grenier, Alice Della Penna, Thomas W. Trull

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAntarctic Climate and Ecosystems Cooperative Research CentreUniversité de ParisCampus FranceCentre National de la Recherche ScientifiqueCommonwealth Scientific and Industrial Research Organisation
Mots-clésWater columnMixed layerPhytoplanktonOceanographyStratification (seeds)PlumeEnvironmental sciencePlateau (mathematics)Chlorophyll aOcean colorOcean gyreSpatial variabilitySurface waterTemperature salinity diagramsAtmospheric sciencesSalinityGeologySatelliteChemistryEcologyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Natural iron fertilisation from Southern Ocean islands results in high primary production and phytoplankton biomass accumulations readily visible in satellite ocean colour observations. These images reveal great spatial complexity with highly varying concentrations of chlorophyll, presumably reflecting both variations in iron supply and conditions favouring phytoplankton accumulation. To examine the second aspect, in particular the influences of variations in temperature and mixed layer depth, we deployed four autonomous profiling floats in the Antarctic Circumpolar Current near the Kerguelen Plateau in the Indian sector of the Southern Ocean. Each "bio-profiler" measured more than 250 profiles of temperature (T), salinity (S), dissolved oxygen, chlorophyll a (Chl a) fluorescence, and particulate backscattering (bbp) in the top 300 m of the water column, sampling up to 5 profiles per day along meandering trajectories extending up to 1000 km. Comparison of surface Chl a estimates (analogous to values from satellite images) with total water column inventories revealed largely linear relationships, suggesting that these images provide credible information on total and not just surface biomass spatial distributions. However, they also showed that physical mixed layer depths are often not a reliable guide to biomass distributions. Regions of very high Chl a accumulation (1.5–10 μg L−1) were associated predominantly with a narrow T–S class of surface waters. In contrast, waters with only moderate Chl a enrichments (0.5–1.5 μg L−1) displayed no clear correlation with specific water properties, including no dependence on mixed layer depth or the intensity of stratification. Geostrophic trajectory analysis suggests that both these observations can be explained if the main determinant of biomass in a given water parcel is the time since leaving the Kerguelen Plateau. One float became trapped in a cyclonic eddy, allowing temporal evaluation of the water column in early autumn. During this period, decreasing surface Chl a inventories corresponded with decreases in oxygen inventories on sub-mixed-layer density surfaces, consistent with significant export of organic matter (~35%) and its respiration and storage as dissolved inorganic carbon in the ocean interior. These results are encouraging for the expanded use of autonomous observing platforms to study biogeochemical, carbon cycle, and ecological problems, although the complex blend of Lagrangian and Eulerian sampling achieved by the floats suggests that arrays rather than single floats will often be required, and that frequent profiling offers important benefits in terms of resolving the role of mesoscale structures on biomass accumulation.

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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