Assessing ecosystem response to phosphorus and nitrogen limitation in the <scp>P</scp>earl <scp>R</scp>iver plume using the <scp>R</scp>egional <scp>O</scp>cean <scp>M</scp>odeling <scp>S</scp>ystem (ROMS)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effect of phosphorus limitation on the Pearl River plume ecosystem, where large gradients in both nitrogen (N) and phosphorus (P) concentrations exist, is investigated in this process‐oriented study by coupling the Regional Ocean Modeling System (ROMS) model with a new nitrogen, phosphorus, phytoplankton, zooplankton, and detritus (NPPZD) ecosystem model. The results of the N‐based only model of Gan et al. (2010) were compared with those of the new NP‐based model for the plume. The inclusion of P‐limitation noticeably reduces the total phytoplankton production in the plume in the P‐limited near and midfield regions of the plume. However, the nitrate in the plume extends farther downstream and forms a broad area of phytoplankton bloom in the N‐limited far field. Moreover, it changes the photosynthetically active radiation and strengthens the subsurface chlorophyll maximum in the near and midfields, but weakens it in the far field. A high N:P ratio of ∼120 in the near field decreases quickly to a low N:P ratio of <13.3 in the far field due to a higher N:P consumption ratio and mixing with ambient waters with a lower N:P ratio. Mortality and coagulation acts as major sinks for phytoplankton production in the near and midfield during the developmental stage of the bloom, but grazing gradually becomes the most important sink for phytoplankton production in the entire plume during the mature stage. It was shown that the magnitudes of the difference between the NP‐based and N‐based cases decrease sequentially for nutrients, phytoplankton, and zooplankton.
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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 | 0,021 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».