Twenty‐first‐century climate change impacts on marine animal biomass and ecosystem structure across ocean basins
Notice bibliographique
Résumé
Climate change effects on marine ecosystems include impacts on primary production, ocean temperature, species distributions, and abundance at local to global scales. These changes will significantly alter marine ecosystem structure and function with associated socio-economic impacts on ecosystem services, marine fisheries, and fishery-dependent societies. Yet how these changes may play out among ocean basins over the 21st century remains unclear, with most projections coming from single ecosystem models that do not adequately capture the range of model uncertainty. We address this by using six marine ecosystem models within the Fisheries and Marine Ecosystem Model Intercomparison Project (Fish-MIP) to analyze responses of marine animal biomass in all major ocean basins to contrasting climate change scenarios. Under a high emissions scenario (RCP8.5), total marine animal biomass declined by an ensemble mean of 15%-30% (±12%-17%) in the North and South Atlantic and Pacific, and the Indian Ocean by 2100, whereas polar ocean basins experienced a 20%-80% (±35%-200%) increase. Uncertainty and model disagreement were greatest in the Arctic and smallest in the South Pacific Ocean. Projected changes were reduced under a low (RCP2.6) emissions scenario. Under RCP2.6 and RCP8.5, biomass projections were highly correlated with changes in net primary production and negatively correlated with projected sea surface temperature increases across all ocean basins except the polar oceans. Ecosystem structure was projected to shift as animal biomass concentrated in different size-classes across ocean basins and emissions scenarios. We highlight that climate change mitigation measures could moderate the impacts on marine animal biomass by reducing biomass declines in the Pacific, Atlantic, and Indian Ocean basins. The range of individual model projections emphasizes the importance of using an ensemble approach in assessing uncertainty of future change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».