Temporal and spatial variability in sea-ice carbon:nitrogen ratios on Canadian Arctic shelves
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To enhance the accuracy of carbon cycling models as applied to sea ice in the changing Arctic, we analyzed a large data set of particulate organic carbon (POC) and nitrogen (PON) measurements in first-year bottom sea ice (n = 257) from two Arctic shelves, the Canadian Arctic Archipelago and Beaufort Sea shelf, including dark winter and spring seasonal measurements. Wide ranges of sea-ice POC:PON ratios were observed during both the dark winter (12–46 mol:mol) and spring (3–24 mol:mol) periods. Sea-ice POC:PON ratios and chlorophyll a concentrations were significantly higher in the Archipelago versus the Beaufort Sea shelf (p < 0.01), yet there was a highly significant relationship between sea-ice POC and PON during spring for both shelves (r2 = 0.94). POC:PON ratios were not consistent over the range of measured POC and PON concentrations, justifying the use of a power function model to best describe the relationship between POC and PON. Distinct relationships between POC:PON ratios and chlorophyll-based biomass were observed for the dark winter and the spring: dark winter sea-ice POC:PON ratios decreased with increasing sea-ice biomass whereas spring POC:PON ratios increased with increasing sea-ice biomass. The transition from the dark period to the spring growth period in first-year sea ice represented a distinct stoichiometric shift in POC:PON ratios. Our results demonstrate that the Redfield ratio has limited applicability over the four-order of magnitude range of biomass concentrations observed in first-year sea ice on Arctic shelves. This study emphasizes the need for variable POC:PON stoichiometry in sea-ice biogeochemical models and budget estimates, in particular at high biomass concentrations and when considering seasonality outside of the spring period in first year ice. The use of a power function model for POC:PON relationships in sea ice is also recommended to better constrain carbon estimates in biogeochemical sea-ice models.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».