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Enregistrement W2971635219 · doi:10.5194/bg-2019-341

A numerical model study of the main factors contributing to hypoxia and its sub-seasonal to interannual variability off the Changjiang Estuary

2019· article· en· W2971635219 sur OpenAlexafffund
Haiyan Zhang, Katja Fennel, Arnaud Laurent, Changwei Bian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Key Research and Development Program of ChinaChina Scholarship CouncilCompute Canada
Mots-clésSink (geography)Hypoxia (environmental)PycnoclineEnvironmental scienceEstuaryWater columnAdvectionOxygenOceanographyUpwellingHydrology (agriculture)Atmospheric sciencesGeologyChemistryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A three-dimensional physical-biological model of marginal seas of China was used to analyze variations in hypoxic conditions and identify the main processes controlling their generation off the Changjiang Estuary. The model was validated against available observations and reproduces the observed temporal and spatial variability of hypoxia. Dissolved oxygen concentrations undergo a seasonal cycle, with minima generally occurring in August or September, and vary latitudinally with a longer duration of low-oxygen concentrations in the southern part of the hypoxic region. Interannual variations of hypoxic extent are primarily associated with variations in river discharge and wind forcing, with high river discharge promoting hypoxia generation. At synoptic time scales, strong wind events (e.g. typhoons) can disrupt hypoxic conditions. During the oxygen-depleted period (March–August), air–sea exchange acts as an oxygen sink in oversaturated surface waters. In the subsurface, biological oxygen consumption tends to dominate, but lateral physical transport of oxygen can be comparable during hypoxic conditions. Oxygen consumption in the water column exceeds that of the sediment when integrated over the whole water column, but sediment consumption is dominant below the pycnocline. Vertical diffusion of oxygen acts as the primary oxygen source below the pycnocline and shows a seasonal cycle similar to that of primary production. Advection of oxygen in the bottom waters acts as an oxygen sink in spring but becomes a source during hypoxic conditions in summer especially in the southern part of the hypoxic region, which is influenced by open-ocean intrusions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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