Biogeographic Provinces of Total and Methyl Mercury in Zooplankton and Fish from the Beaufort and Chukchi Seas: Results from the SHEBA Drift
Notice bibliographique
Résumé
Samples of copepods (Calanus hyperboreus) and arctic cod (Boreogadus saida) were collected along the SHEBA (Surface HEat Budget of the Arctic) drift track, which commenced in the Canada Basin (October 1997) and finished in the Mendeleev Basin (October 1998). Here, we report total mercury (HgT) and CH3Hg concentrations in these biological samples and examine concentration variability along the drift track in the context of trophic variation, inputs from land, spring mercury depletion events (MDEs), and oceanographic provinces. We find background concentrations of HgT in C. hyperboreus as low as 0.02 microg/g (dw), with the Canada Basin samples exhibiting approximately 2-fold higher mercury concentrations than those from the Chukchi Plateau and Mendeleev Abyssal Plain. This east-to-west trend in mercury concentration is punctuated by two and possibly three intervals of elevated mercury (HgT, 0.10-0.12 microg/g (dw); CH3Hg, 0.023-0.028 microg/g (dw)) along the drift track. One interval of elevated HgT and CH3-Hg levels occurred during and shortly after melt. %CH3Hg reached a maximum of 60% during this time period, three times higher than any other time during the drift. This transient rise in C. hyperboreus CH3Hg concentration seems to strongly point to mercury accumulated in snow during MDEs. However, the alignment of elevated mercury samples with oceanographic fronts and the observed regional differences between basins suggest that variation of mercury concentration is primarily a consequence of ocean structure. Given that large animals such as whales selectively forage in regions of higher food concentration such as fronts, recent change in the ice climate of the western Arctic Ocean, perhaps mediated by changes in heat storage, may provide the means to change their exposure to mercury thus explaining observed increases in mercury concentrations in western beluga whales during the 1990s.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».