A numerical model study of the main factors contributing to hypoxia and its interannual and short-term variability in the East China Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A three-dimensional physical-biological model of the marginal seas of China was used to analyze interannual and intra-seasonal variations in hypoxic conditions and identify the main processes controlling their generation off the Changjiang (or Yangtze River) estuary. The model was compared against available observations and reproduces the observed temporal and spatial variability of physical and biological properties including bottom oxygen. Interannual variations of hypoxic extent in the simulation are partly explained by variations in river discharge but not nutrient load. As riverine inputs of freshwater and nutrients are consistently high, promoting large productivity and subsequent oxygen consumption in the region affected by the river plume, wind forcing is important in modulating interannual and short-term variability. Wind direction is relevant because it determines the spatial extent and distribution of the freshwater plume, which is strongly affected by either upwelling or downwelling conditions. High-wind events can lead to partial reoxygenation of bottom waters and, when occurring in succession throughout the hypoxic season, can effectively suppress the development of hypoxic conditions, thus influencing interannual variability. A model-derived oxygen budget is presented and suggests that sediment oxygen consumption is the dominant oxygen sink below the pycnocline and that 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.
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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) | 0,000 | 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 ».