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Enregistrement W2550957252 · doi:10.5194/bg-14-1919-2017

The roles of resuspension, diffusion and biogeochemical processes on oxygen dynamics offshore of the Rhône River, France: a numerical modeling study

2017· article· en· W2550957252 sur OpenAlexafffund
Julia M. Moriarty, Courtney K. Harris, Katja Fennel, Marjorie A. M. Friedrichs, Kehui Xu, Christophe Rabouille

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchDalhousie UniversityCommonwealth of VirginiaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationAgence Nationale de la RechercheCenter for Sponsored Coastal Ocean ResearchNational Science Foundation
Mots-clésBiogeochemical cycleSeabedSedimentEnvironmental scienceWater columnBiogeochemistrySediment–water interfaceOceanographyHydrology (agriculture)GeologyEnvironmental chemistryChemistryGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Observations indicate that resuspension and associated fluxes of organic material and porewater between the seabed and overlying water can alter biogeochemical dynamics in some environments, but measuring the role of sediment processes on oxygen and nutrient dynamics is challenging. A modeling approach offers a means of quantifying these fluxes for a range of conditions, but models have typically relied on simplifying assumptions regarding seabed–water-column interactions. Thus, to evaluate the role of resuspension on biogeochemical dynamics, we developed a coupled hydrodynamic, sediment transport, and biogeochemical model (HydroBioSed) within the Regional Ocean Modeling System (ROMS). This coupled model accounts for processes including the storage of particulate organic matter (POM) and dissolved nutrients within the seabed; fluxes of this material between the seabed and the water column via erosion, deposition, and diffusion at the sediment–water interface; and biogeochemical reactions within the seabed. A one-dimensional version of HydroBioSed was then implemented for the Rhône subaqueous delta in France. To isolate the role of resuspension on biogeochemical dynamics, this model implementation was run for a 2-month period that included three resuspension events; also, the supply of organic matter, oxygen, and nutrients to the model was held constant in time. Consistent with time series observations from the Rhône Delta, model results showed that erosion increased the diffusive flux of oxygen into the seabed by increasing the vertical gradient of oxygen at the seabed–water interface. This enhanced supply of oxygen to the seabed, as well as resuspension-induced increases in ammonium availability in surficial sediments, allowed seabed oxygen consumption to increase via nitrification. This increase in nitrification compensated for the decrease in seabed oxygen consumption due to aerobic remineralization that occurred as organic matter was entrained into the water column. Additionally, entrainment of POM into the water column during resuspension events, and the associated increase in remineralization there, also increased oxygen consumption in the region of the water column below the pycnocline. During these resuspension events, modeled rates of oxygen consumption increased by factors of up to ∼ 2 and ∼ 8 in the seabed and below the pycnocline, respectively. When averaged over 2 months, the intermittent cycles of erosion and deposition led to a ∼ 16 % increase of oxygen consumption in the seabed, as well as a larger increase of ∼ 140 % below the pycnocline. These results imply that observations collected during quiescent periods, and biogeochemical models that neglect resuspension or use typical parameterizations for resuspension, may underestimate net oxygen consumption at sites like the Rhône Delta. Local resuspension likely has the most pronounced effect on oxygen dynamics at study sites with a high oxygen concentration in bottom waters, only a thin seabed oxic layer, and abundant labile organic matter.

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)0,000
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 enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations52
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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