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Enregistrement W2897026524 · doi:10.5194/bg-16-1729-2019

Patterns and drivers of dimethylsulfide concentration in the northeast subarctic Pacific across multiple spatial and temporal scales

2019· article· en· W2897026524 sur OpenAlexafffund
Alysia E. Herr, Ronald P. Kiene, John W. H. Dacey, Philippe D. Tortell

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésOceanographyPolar frontHydrographyContinental shelfSubarctic climateContext (archaeology)Environmental scienceMesoscale meteorologyTransectSalinityDiatomGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The northeast subarctic Pacific (NESAP) is a globally important source of the climate-active gas dimethylsulfide (DMS), yet the processes driving DMS variability across this region are poorly understood. Here we examine the spatial distribution of DMS at various spatial scales in contrasting oceanographic regimes of the NESAP. We present new high-spatial-resolution measurements of DMS across hydrographic frontal zones along the British Columbia continental shelf, together with key environmental variables and biological rate measurements. We combine these new data with existing observations to produce a revised summertime DMS climatology for the NESAP, yielding a broader context for our sub-mesoscale process studies. Our results demonstrate sharp DMS concentration gradients across hydrographic frontal zones and suggest the presence of two distinct DMS cycling regimes in the NESAP, corresponding to microphytoplankton-dominated waters along the continental shelf and nanoplankton-dominated waters in the cross-shelf transitional zone. DMS concentrations across the continental shelf transition (range < 1–10 nM, mean 3.9 nM) exhibited positive correlations to salinity (r=0.80), sea surface height anomaly (SSHA; r=0.51), and the relative abundance of prymnesiophyte and dinoflagellates (r=0.89). In contrast, DMS concentrations in nearshore coastal transects (range < 1–24 nM, mean 6.1 nM) showed a negative correlation with salinity (r=-0.69; r=-0.78) and SSHA (r=-0.81; r=-0.75) and a positive correlation to relative diatom abundance (r=0.88; r=0.86). These results highlight the importance of bloom-driven DMS production in continental shelf waters of this region and the role of prymnesiophytes and dinoflagellates in DMS cycling further offshore. In all areas, the rate of DMS consumption appeared to be an important control on observed concentration gradients, with higher DMS consumption rate constants associated with lower DMS concentrations. We compiled a data set of all available summertime DMS observations for the NESAP (including previously unpublished results) to examine the performance of several existing algorithms for predicting regional DMS concentrations. None of these existing algorithms was able to accurately reproduce observed DMS distributions across the NESAP, although performance was improved by the use of regionally tuned coefficients. Based on our compiled observations, we derived an average summertime distribution map for DMS concentrations and sea–air fluxes across the NESAP, estimating a mean regional flux of 0.30 Tg of DMS-derived sulfur to the atmosphere during the summer season.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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