Cloudiness reduces the bleaching response of coral reefs exposed to heat stress
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and warming ocean temperatures are a threat to coral reef ecosystems. Since the 1980s, there has been an increase in mass coral bleaching and associated coral mortality due to more frequent and severe thermal stress. Although most research has focused on the role of temperature, coral bleaching is a product of the interacting effects of temperature and other environmental variables such as solar radiation. High light exacerbates the effects of thermal stress on corals, whereas reductions in light can reduce sensitivity to thermal stress. Here, we use an updated global dataset of coral bleaching observations (n = 35,769) from 1985 to 2017 and satellite-derived datasets of SST and clouds to examine for the first time at a global scale the influence of cloudiness on the likelihood of bleaching from thermal stress. We find that among coral reefs exposed to severe bleaching-level heat stress (Degree Heating Weeks >8°Cˑweek), bleaching severity is inversely correlated with the interaction of heat stress and cloud fraction anomalies (p < 0.05), such that higher cloudiness implies reduced bleaching response. A Random Forest model analysis employing different set of environmental variables shows that a model employing Degree Heating Weeks and the 30-day cloud fraction anomaly most accurately predicts bleaching severity (Accuracy = 0.834; Cohen's Kappa = 0.769). Based on these results and global warm-season cloudiness patterns, we develop a 'cloudy refugia' index which identifies the central equatorial Pacific and French Polynesia as regions where cloudiness is most likely to protect corals from bleaching. Our findings suggest that incorporating cloudiness into prediction models can help delineate bleaching responses and identify reefs which may be more resilient to climate change.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».