Bottom RedOx Model (BROM v.1.1): a coupled benthic–pelagic model for simulation of water and sediment biogeochemistry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Interactions between seawater and benthic systems play an important role in global biogeochemical cycling. Benthic fluxes of some chemical elements (e.g., C, N, P, O, Si, Fe, Mn, S) alter the redox state and marine carbonate system (i.e., pH and carbonate saturation state), which in turn modulate the functioning of benthic and pelagic ecosystems. The redox state of the near-bottom layer in many regions can change with time, responding to the supply of organic matter, physical regime, and coastal discharge. We developed a model (BROM) to represent key biogeochemical processes in the water and sediments and to simulate changes occurring in the bottom boundary layer. BROM consists of a transport module (BROM-transport) and several biogeochemical modules that are fully compatible with the Framework for the Aquatic Biogeochemical Models, allowing independent coupling to hydrophysical models in 1-D, 2-D, or 3-D. We demonstrate that BROM is capable of simulating the seasonality in production and mineralization of organic matter as well as the mixing that leads to variations in redox conditions. BROM can be used for analyzing and interpreting data on sediment–water exchange, and for simulating the consequences of forcings such as climate change, external nutrient loading, ocean acidification, carbon storage leakage, and point-source metal pollution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».