Modeling ice algal growth and decline in a seasonally ice‐covered region of the Arctic (Resolute Passage, Canadian Archipelago)
Notice bibliographique
Résumé
We have developed a coupled snow‐ice–ice algae model to investigate the importance of different ice algal growth limitation terms, as well as different loss terms, in regulating the ice algal biomass accumulation at the bottom of landfast ice in the Canadian Archipelago. The model results are compared with data collected from May to July 2002 at a station near Resolute in Barrow Strait. Our results show that ice algae are light limited at the beginning of the bloom, then fluctuate between light and nutrient limitation, finally remaining nutrient limited toward the end of the bloom. The fortnightly tide modulates the ice algal biomass through the supply of nutrient to the ice algal layer but mainly through modulation of the bottom ice melt rate. We also demonstrate that the bottom ice melt rate regulates the maximum biomass attained in the region and that a rapid increase in ice temperature can lead to a significant decline in ice algal biomass. The eventual termination of the bloom is triggered by melting of the snow cover and results from (1) increased ice algal losses due to high bottom ice melt rate and (2) decreased ice algal growth due to nutrient limitation caused by the formation of a meltwater lens below the ice. Finally, our results show that the snow cover controls the length of the bloom, such that earlier snowmelt that is expected to accompany climate warming may lead to a reduction in ice algal production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».