Increasing cloudiness in Arctic damps the increase in phytoplankton primary production due to sea ice receding
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Arctic Ocean and its marginal seas are among the marine regions most affected by climate change. Here we present the results of a diagnostic model used to assess the primary production (PP) trends over the 1998–2010 period at pan-Arctic, regional and local (i.e. 9.28 km resolution) scales. Photosynthetically active radiation (PAR) above and below the sea surface was estimated using precomputed look-up tables of spectral irradiance, taking as input satellite-derived cloud optical thickness and cloud fraction parameters from the International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) and sea ice concentration from passive microwaves data. A spectrally resolved PP model, designed for optically complex waters, was then used to assess the PP trends at high spatial resolution. Results show that PP is rising at a rate of +2.8 TgC yr−1 (or +14% decade−1) in the circum-Arctic and +5.1 TgC yr−1 when sub-Arctic seas are considered. In contrast, incident PAR above the sea surface (PAR(0+)) has significantly decreased over the whole Arctic and sub-Arctic Seas, except over the perennially sea-ice covered waters of the Central Arctic Ocean. This fading of PAR(0+) (−8% decade−1) was caused by increasing cloudiness during summer. Meanwhile, PAR penetrating the ocean (PAR(0−)) increased only along the sea ice margin over the large Arctic continental shelf where sea ice concentration declined sharply since 1998. Overall, PAR(0−) slightly increased in the circum-Arctic (+3.4% decade−1), while it decreased when considering both Arctic and sub-Arctic Seas (−3% decade−1). We showed that rising phytoplankton biomass (i.e. chlorophyll a) normalized by the diffuse attenuation of photosynthetically usable radiation (PUR), accounted for a larger proportion of the rise in PP than did the increase in light availability due to sea-ice loss in several sectors, and particularly in perennially and seasonally open waters. Against a general backdrop of rising productivity over Arctic shelves, significant negative PP trends and the timing of phytoplankton spring-summer bloom were observed in regions known for their great biological importance such as the coastal polynyas of northern Greenland.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».