Oxygen fluxes beneath Arctic land-fast ice and pack ice: towards estimates of ice productivity
Notice bibliographique
Résumé
Sea-ice ecosystems are among the most extensive of Earth’s habitats; yet its autotrophic and heterotrophic activities remain poorly constrained. We employed the in situ aquatic eddy-covariance (AEC) O 2 flux method and laboratory incubation techniques (H 14 CO 3 − , [ 3 H] thymidine and [ 3 H] leucine) to assess productivity in Arctic sea-ice using different methods, in conditions ranging from land-fast ice during winter, to pack ice within the central Arctic Ocean during summer. Laboratory tracer measurements resolved rates of bacterial C demand of 0.003–0.166 mmol C m −2 day −1 and primary productivity rates of 0.008–0.125 mmol C m −2 day −1 for the different ice floes. Pack ice in the central Arctic Ocean was overall net autotrophic (0.002–0.063 mmol C m −2 day −1 ), whereas winter land-fast ice was net heterotrophic (− 0.155 mmol C m −2 day −1 ). AEC measurements resolved an uptake of O 2 by the bottom-ice environment, from ~ − 2 mmol O 2 m −2 day −1 under winter land-fast ice to~ − 6 mmol O 2 m −2 day −1 under summer pack ice. Flux of O 2 -deplete meltwater and changes in water flow velocity masked potential biological-mediated activity. AEC estimates of primary productivity were only possible at one study location. Here, productivity rates of 1.3 ± 0.9 mmol O 2 m −2 day −1 , much larger than concurrent laboratory tracer estimates (0.03 mmol C m −2 day −1 ), indicate that ice algal production and its importance within the marine Arctic could be underestimated using traditional approaches. Given careful flux interpretation and with further development, the AEC technique represents a promising new tool for assessing oxygen dynamics and sea-ice productivity in ice-covered regions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».