Towards understanding the variability between rates of biological productivity in the Beaufort Gyre of the Arctic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Oceans account for more than 25% of anthropogenic CO2 removal from the atmosphere. Changes in our global climate have affected the Arctic Ocean in particular, resulting in increasing rates of warming and record-low sea ice extent, which for example, in the summer of 2012, was only half of the average over the previous three decades. It is unclear how these changes in the Arctic Ocean may affect biological productivity, which is one of the main drivers of the oceanic carbon cycle as CO2is consumed through photosynthesis and released through respiration. In order to investigate how these changes may influence the efficacy of the Arctic Ocean as a carbon sink, we calculated the gross oxygen production (GOP), which is the rate of total photosynthesis, and the net community production (NCP), which is the rate of photosynthesis minus community respiration and thus represents the strength of the carbon sink. The chemical gas tracers, triple oxygen isotopes and O2/Ar ratios, as measured in samples from the surface waters of the Beaufort Gyre region of the Canada Basin, were used to quantify gross oxygen production and net community production, respectively, in late summer and early fall over six years (2011-2016). We examined the effects of location, ice cover, chlorophyll-a, season, and more to better understand the collective impact of these physical conditions on biological productivity rates. Over these six years, mean GOP rates ranged from 9.1 ± 1 mmol O2 m-2 d-1 to 40 ± 4 mmol O2 m-2d-1 and mean NCP rates ranged from 1.1 ± 0.2 mmol O2 m-2 d-1 to 2.5 ± 0.2 mmol O2 m-2 d-1. Analyzing inter-annual variations in these rates can enlighten our understanding of how dramatic changes in the global climate may impact the ability of this region in the Arctic Ocean to remove carbon dioxide from the atmosphere.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».