Drivers of Biogeochemical Variability in a Central California Kelp Forest: Implications for Local Amelioration of Ocean Acidification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Kelp forests are among the world's most productive marine ecosystems, and they have the potential to locally ameliorate ocean acidification (OA). In order to understand the contribution of kelp metabolism to local biogeochemistry, we must first quantify the natural variability and the relative contributions of physical and biological drivers to biogeochemical changes in space and time. We deployed an extensive instrument array in Monterey Bay, CA, inside and outside of a kelp forest to assess the degree to which giant kelp ( Macrocystis pyrifera ) locally ameliorates present‐day acidic conditions which we expect to be exacerbated by OA. Temperature, pH, and O 2 variability occurred at semidiurnal, diurnal (tidal and diel), and longer upwelling event periods. Mean conditions were driven by offshore wind forcing and the delivery of upwelled water via nearshore internal bores. While near‐surface pH and O 2 were similar inside and outside the kelp forest, surface pH was elevated inside the kelp compared to outside, suggesting that the kelp canopy locally increased surface pH. We observed the greatest acidification stress deeper in the water column where pCO 2 reached levels as high as 1,300 μatm and aragonite undersaturation (Ω Ar < 1) occurred on several occasions. At this site, kelp canopy modification of seawater properties, and thus any ameliorating effect against acidification, is greatest in a narrow band of surface water. The spatial disconnect between stress exposure at depth and reduction of acidification stress at the surface warrants further assessment of utilizing kelp forests as provisioners of local OA mitigation.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».