Altered inherent optical properties and estimates of the underwater light field during an <scp>A</scp>rctic under‐ice bloom of <i><scp>P</scp>haeocystis pouchetii</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In spring 2015, we observed an extensive phytoplankton bloom of Phaeocystis pouchetii, with chlorophyll a concentrations up to 7.5 mg m−3, under compact snow‐covered Arctic sea ice at 80–81°N during the Norwegian young sea ICE (N‐ICE2015) expedition. We investigated the influence of the under‐ice bloom on inherent optical properties (IOPs) of the upper ocean. Absorption and scattering in the upper 20 m of the water column at visible wavebands increased threefold and tenfold, respectively, relative to prebloom conditions. The scattering‐to‐absorption ratio during the Phaeocystis under‐ice bloom was higher than in previous Arctic studies investigating diatom blooms. During the bloom, absorption by colored dissolved organic matter (at 375 nm), seemingly of autochthonous origin, doubled. Total absorption by particles (at 440 nm), dominated by phytoplankton (>90%), increased tenfold. Measured absorption and scattering in the water were used as inputs for a 1D coupled atmosphere‐ice‐ocean radiative transfer model (AccuRT) to investigate effects of altered IOPs on the under‐ice light field. Multiple scattering between sea ice and phytoplankton in the ocean led to an increase in scalar irradiance in the photosynthetically active radiation range (Eo(PAR)) at the ice‐ocean interface by 6–7% compared to prebloom situation. This increase could have a positive feedback on ice‐algal and under‐ice phytoplankton productivity. The ratio between Eo(PAR) and downwelling planar irradiance (Ed(PAR)) below sea ice reached 1.85. Therefore, the use of Ed(PAR) might significantly underestimate the amount of PAR available for photosynthesis underneath sea ice. Our findings could help to improve light parameterizations in primary production models.
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 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 | 0,000 |
| 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 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 ».