N<sub>2</sub>O production and consumption from stable isotopic and concentration data in the Peruvian coastal upwelling system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ocean is an important source of nitrous oxide (N 2 O) to the atmosphere, yet the factors controlling N 2 O production and consumption in oceanic environments are still not understood nor constrained. We measured N 2 O concentrations and isotopomer ratios, as well as O 2 , nutrient and biogenic N 2 concentrations, and the isotopic compositions of nitrate and nitrite at several coastal stations during two cruises off the Peru coast (~5–16°S, 75–81°W) in December 2012 and January 2013. N 2 O concentrations varied from below equilibrium values in the oxygen deficient zone (ODZ) to up to 190 nmol L −1 in surface waters. We used a 3‐D‐reaction‐advection‐diffusion model to evaluate the rates and modes of N 2 O production in oxic waters and rates of N 2 O consumption versus production by denitrification in the ODZ. Intramolecular site preference in N 2 O isotopomer was relatively low in surface waters (generally −3 to 14‰) and together with modeling results, confirmed the dominance of nitrifier‐denitrification or incomplete denitrifier‐denitrification, corresponding to an efflux of up to 0.6 Tg N yr −1 off the Peru coast. Other evidence, e.g., the absence of a relationship between ΔN 2 O and apparent O 2 utilization and significant relationships between nitrate, a substrate during denitrification, and N 2 O isotopes, suggest that N 2 O production by incomplete denitrification or nitrifier‐denitrification decoupled from aerobic organic matter remineralization are likely pathways for extreme N 2 O accumulation in newly upwelled surface waters. We observed imbalances between N 2 O production and consumption in the ODZ, with the modeled proportion of N 2 O consumption relative to production generally increasing with biogenic N 2 . However, N 2 O production appeared to occur even where there was high N loss at the shallowest stations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».