A model-based analysis of physical and biological controls on ice algal and pelagic primary production in Resolute Passage
Notice bibliographique
Résumé
A coupled 1-D sea ice-ocean physical-biogeochemical model was developed to investigate the processes governing ice algal and phytoplankton blooms in the seasonally ice-covered Arctic Ocean. The 1-D column is representative of one grid cell in 3-D model applications and provides a tool for parameterization development. The model was applied to Resolute Passage in the Canadian Arctic Archipelago and assessed with observations from a field campaign during spring of 2010. The factors considered to limit the growth of simulated ice algae and phytoplankton were light, nutrients, and in the case of ice algae, ice melt. In addition to the standard simulation, several model experiments were conducted to determine the sensitivity of the simulated ice algal bloom to parameterizations of light, mortality, and pre-bloom biomass. Model results indicated that: (1) ice algae limit subsequent pelagic productivity in the upper 10 m by depleting nutrients to limiting levels; (2) light availability and pre-bloom biomass determine the onset timing of the ice algal bloom; (3) the maximum biomass is relatively insensitive to the pre-bloom biomass, but is limited by nutrient availability; (4) a combination of linear and quadratic parameterizations of mortality rate is required to adequately simulate the evolution of the ice algal bloom; and (5) a sinking rate for large detritus greater than a threshold of ∼10 m d–1 effectively strips the surface waters of the limiting nutrient (silicate) after the ice algal bloom, supporting the development of a deep chlorophyll maximum.
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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 | 0,001 | 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 | 0,003 |
| 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 ».