Dimethyl sulfide dynamics in first-year sea ice melt ponds in the Canadian Arctic Archipelago
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Melt pond formation is a seasonal pan-Arctic process. During the thawing season, melt ponds may cover up to 90 % of the Arctic first-year sea ice (FYI) and 15 to 25 % of the multi-year sea ice (MYI). These pools of water lying at the surface of the sea ice cover are habitats for microorganisms and represent a potential source of the biogenic gas dimethyl sulfide (DMS) for the atmosphere. Here we report on the concentrations and dynamics of DMS in nine melt ponds sampled in July 2014 in the Canadian Arctic Archipelago. DMS concentrations were under the detection limit (< 0.01 nmol L−1) in freshwater melt ponds and increased linearly with salinity (rs = 0.84, p ≤ 0.05) from ∼ 3 up to ∼ 6 nmol L−1 (avg. 3.7 ± 1.6 nmol L−1) in brackish melt ponds. This relationship suggests that the intrusion of seawater in melt ponds is a key physical mechanism responsible for the presence of DMS. Experiments were conducted with water from three melt ponds incubated for 24 h with and without the addition of two stable isotope-labelled precursors of DMS (dimethylsulfoniopropionate), (D6-DMSP) and dimethylsulfoxide (13C-DMSO). Results show that de novo biological production of DMS can take place within brackish melt ponds through bacterial DMSP uptake and cleavage. Our data suggest that FYI melt ponds could represent a reservoir of DMS available for potential flux to the atmosphere. The importance of this ice-related source of DMS for the Arctic atmosphere is expected to increase as a response to the thinning of sea ice and the areal and temporal expansion of melt ponds on Arctic FYI.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».