Parameterization of biogeochemical sediment–water fluxes using in situ measurements and a diagenetic model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Diagenetic processes are important drivers of water column biogeochemistry in coastal areas. For example, sediment oxygen consumption can be a significant contributor to oxygen depletion in hypoxic systems, and sediment–water nutrient fluxes support primary productivity in the overlying water column. Moreover, nonlinearities develop between bottom water conditions and sediment–water fluxes due to loss of oxygen-dependent processes in the sediment as oxygen becomes depleted in bottom waters. Yet, sediment–water fluxes of chemical species are often parameterized crudely in coupled physical–biogeochemical models, using simple linear parameterizations that are only poorly constrained by observations. Diagenetic models that represent sediment biogeochemistry are available, but rarely are coupled to water column biogeochemical models because they are computationally expensive. Here, we apply a method that efficiently parameterizes sediment–water fluxes of oxygen, nitrate and ammonium by combining in situ measurements, a diagenetic model and a parameter optimization method. As a proof of concept, we apply this method to the Louisiana Shelf where high primary production, stimulated by excessive nutrient loads from the Mississippi–Atchafalaya River system, promotes the development of hypoxic bottom waters in summer. The parameterized sediment–water fluxes represent nonlinear feedbacks between water column and sediment processes at low bottom water oxygen concentrations, which may persist for long periods (weeks to months) in hypoxic systems such as the Louisiana Shelf. This method can be applied to other systems and is particularly relevant for shallow coastal and estuarine waters where the interaction between sediment and water column is strong and hypoxia is prone to occur due to land-based nutrient loads.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».