Mapping of sea surface nutrients in the North Pacific: Basin-wide distribution and seasonal to interannual variability
Notice bibliographique
Résumé
Monthly maps of sea surface nutrient (phosphate, nitrate, and silicate) concentrations were produced for the North Pacific (10°N–60°N, 120°E–90°W) for the years 2001–2010 using a selforganizing map trained with temperature, salinity, chlorophyll-a concentration, and mixed layer depth. Nutrient sampling was carried out mainly by ships of opportunity, providing good seasonal coverage of the surface ocean. Using the mapping results, we investigated the spatiotemporal variability of surface North Pacific nutrient and dissolved inorganic carbon (DIC) distributions on seasonal and interannual time scales. Nutrient and DIC concentrations were high in the subarctic in winter and low in the subtropics. In the summer, substantial amount of nutrients remained unutilized in subarctic and the northern part of the subarctic-subtropical boundary region while that was not the case in the southern part of the boundary region. In the subtropics, nutrients were almost entirely depleted throughout the year, while DIC concentrations showed a north-south gradient and significant seasonal change. Nutrients and DIC show a large seasonal drawdown in the western subarctic region, while the drawdown in the eastern subarctic region was weaker, especially for silica. The subarctic-subtropical boundary region also showed a large seasonal drawdown, which was most prominent for DIC and less obvious for nitrate and silicate. In the interannual time scale, the Pacific Decadal Oscillation was related to a seesaw pattern between the subarctic-subtropical boundary region and the Alaskan Gyre through the changes in horizontal advection, vertical mixing, and biological production.
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 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 | 0,004 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».