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Enregistrement W2145856167 · doi:10.5194/bg-10-3731-2013

Spectrally resolved efficiencies of carbon monoxide (CO) photoproduction in the western Canadian Arctic: particles versus solutes

2013· article· en· W2145856167 sur OpenAlexafffundabout
Guisheng Song, Huixiang Xie, Simon Bélanger, Édouard Leymarie, Marcel Babin

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité LavalTakuvik Joint International LaboratoryUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesInstitut national des sciences de l'UniversFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCentre National de la Recherche ScientifiqueNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre National d’Etudes SpatialesAgence Nationale de la RechercheEuropean Space Agency
Mots-clésColored dissolved organic matterQuantum yieldParticulatesDissolved organic carbonChemistryPhotic zoneWater columnPhotochemistryEnvironmental chemistryOceanographyPhytoplanktonOpticsGeologyFluorescencePhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Spectrally resolved efficiency (i.e. apparent quantum yield, AQY) of carbon monoxide (CO) photoproduction is a useful indicator of substrate photoreactivity and a crucial parameter for modeling CO photoproduction rates in the water column. Recent evidence has suggested that CO photoproduction from particles in marine waters is significant compared to the well-known CO production from chromophoric dissolved organic matter (CDOM) photodegradation. Although CDOM-based CO AQY spectra have been extensively determined, little is known of this information on the particulate phase. Using water samples collected from the Mackenzie estuary, shelf, and Canada Basin in the southeastern Beaufort Sea, the present study for the first time quantified the AQY spectra of particle-based CO photoproduction and compared them with the concomitantly determined CDOM-based CO AQY spectra. CO AQYs of both particles and CDOM decreased with wavelength but the spectral shape of the particulate AQY was flatter in the visible regime. This feature resulted in a disproportionally higher visible light-driven CO production by particles, thereby increasing the ratio of particle- to CDOM-based CO photoproduction with depth in the euphotic zone. In terms of depth-integrated production in the euphotic zone, CO formation from CDOM was dominated by the ultraviolet (UV, 290–400 nm) radiation whereas UV and visible light played roughly equal roles in CO production from particles. Spatially, CO AQY of bulk particulate matter (i.e. the sum of organics and inorganics) augmented from the estuary and shelf to the basin while CO AQY of CDOM trended inversely. Water from the deep chlorophyll maximum layer revealed higher CO AQYs than did surface water for both particles and CDOM. CO AQY of bulk particulate matter exceeded that of CDOM on the shelf and in the basin, but the sequence reversed in the estuary. Without consideration of the potential role of metal oxides (e.g. iron oxides) in particle photochemistry, mineral absorption-corrected CO AQY of particulate organic matter (POM) could, however, surpass its CDOM counterpart in all three sub-regions and displayed magnitudes in the estuary that overtook those in shelf and offshore waters. In terms of CO photoproduction, POM was thus more photoreactive than CDOM, irrespective of the organic matter's origins (i.e. terrigenous or marine). Riverine CDOM exhibited higher photoreactivity than marine CDOM and land-derived POM appeared more photoreactive than marine POM. AQY-based modeling indicates that CO photoproduction in the study area is underestimated by 12–32% if the particulate term is ignored.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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