Sensitivity of Phytoplankton Primary Production Estimates to Available Irradiance Under Heterogeneous Sea Ice Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Arctic ice scape is composed by a mosaic of ridges, hummocks, melt ponds, leads, and snow. Under such heterogeneous surfaces, drifting phytoplankton communities are experiencing a wide range of irradiance conditions and intensities that cannot be sampled representatively using single‐location measurements. Combining experimentally derived photosynthetic parameters with transmittance measurements acquired at spatial scales ranging from hundreds of meters (using a remotely operated vehicle, ROV) to thousands of meters (using a surface and underice trawl, SUIT), we assessed the sensitivity of water column primary production estimates to multiscale underice light measurements. Daily primary production calculated from transmittance from both the ROV and the SUIT ranged between 0.004 and 939 mgC·m −2 ·day −1 . Upscaling these estimates at larger spatial scales using satellite‐derived sea ice concentration reduced the variability by 22% (0.004–731 mgC·m −2 ·day −1 ). The relative error in primary production estimates was two times lower when combining remote sensing and in situ data compared to ROV‐based estimates alone. These results suggest that spatially extensive in situ measurements must be combined with large‐footprint sea ice coverage sampling (e.g., remote sensing, aerial imagery) to accurately estimate primary production in ice‐covered waters. Also, the results indicated a decreasing error of primary production estimates with increasing sample size and the spatial scale at which in situ measurements are performed. Conversely, existing estimates of spatially integrated phytoplankton primary production in ice‐covered waters derived from single‐location light measurements may be associated with large statistical errors. Considering these implications is important for modeling scenarios and interpretation of existing measurements in a changing Arctic ecosystem.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».