Late Spring Nitrate Distributions Beneath the Ice‐Covered Northeastern Chukchi Shelf
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Measurements of late springtime nutrient concentrations in Arctic waters are relatively rare due to the extensive sea ice cover that makes sampling difficult. During the SUBICE (Study of Under‐ice Blooms In the Chukchi Ecosystem) cruise in May–June 2014, an extensive survey of hydrography and prebloom concentrations of inorganic macronutrients, oxygen, particulate organic carbon and nitrogen, and chlorophyll a was conducted in the northeastern Chukchi Sea. Cold (<−1.5°C) winter water was prevalent throughout the study area, and the water column was weakly stratified. Nitrate (NO 3 − ) concentration averaged 12.6 ± 1.92 μ M in surface waters and 14.0 ± 1.91 μ M near the bottom and was significantly correlated with salinity. The highest NO 3 − concentrations were associated with winter water within the Central Channel flow path. NO 3 − concentrations were much reduced near the northern shelf break within the upper halocline waters of the Canada Basin and along the eastern side of the shelf near the Alaskan coast. Net community production (NCP), estimated as the difference in depth‐integrated NO 3 − content between spring (this study) and summer (historical), varied from 28 to 38 g C m −2 a −1 . This is much lower than previous NCP estimates that used NO 3 − concentrations from the southeastern Bering Sea as a baseline. These results demonstrate the importance of using profiles of NO 3 − measured as close to the beginning of the spring bloom as possible when estimating local NCP. They also show that once the snow melts in spring, increased light transmission through the sea ice to the waters below the ice could fuel large phytoplankton blooms over a much wider area than previously known.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».