Decoupling of ΔO <sub>2</sub> ∕Ar and particulate organic carbon dynamics in nearshore surface ocean waters
Notice bibliographique
Résumé
We report results from two Lagrangian drifter surveys off the Oregon coast, using continuous shipboard sensors to estimate mixed-layer gross primary productivity (GPP), community respiration (CR), and net community production (NCP) from variations in biological oxygen saturation (ΔO 2 ∕Ar) and optically derived particulate organic carbon (POC). At the first drifter survey, conducted in a nearshore upwelling zone during the development of a microplankton bloom, net changes in ΔO 2 ∕Ar and [POC] were significantly decoupled. Differences in GPP and NCP derived from ΔO 2 ∕Ar (NCPO2/Ar) and POC (NCP POC ) time series suggest the presence of large POC losses from the mixed layer. At this site, we utilized the discrepancy between NCPO2/Ar and NCP POC , and additional constraints derived from surface water excess nitrous oxide (N 2 O), to evaluate POC loss through particle export, DOC production, and vertical mixing fluxes. At the second drifter survey, conducted in lower-productivity, density-stratified offshore waters, we also observed offsets between ΔO 2 ∕Ar and POC-derived GPP and CR rates. At this site, however, net [POC] and ΔO 2 ∕Ar changes yielded closer agreement in NCP estimates, suggesting a tighter relationship between production and community respiration, as well as lower POC loss rates. These results provide insight into the possibilities and limitations of estimating productivity from continuous underway POC and ΔO 2 ∕Ar data in contrasting oceanic waters. Our observations support the use of diel POC measurements to estimate NCP in lower-productivity waters with limited vertical carbon export and the potential utility of coupled O 2 and optical measurements to estimate the fate of POC in high-productivity regions with significant POC export.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».