ΔO2/N2′ as a New Tracer of Marine Net Community Production: Application and Evaluation in the Subarctic Northeast Pacific and Canadian Arctic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
We compared field measurements of the biological O 2 saturation anomalies, ΔO 2 /Ar and ΔO 2 /N 2 , from simultaneous oceanographic deployments of a membrane inlet mass spectrometer and optode/gas tension device (GTD). Data from the Subarctic Northeast Pacific and Canadian Arctic Ocean were used to evaluate ΔO 2 /N 2 as an alternative to ΔO 2 /Ar for estimates of mixed layer net community production (NCP). We observed strong spatial coherence between ΔO 2 /Ar and ΔO 2 /N 2 , with small offsets resulting from differences in the solubility properties of Ar and N 2 and their sensitivity to vertical mixing fluxes. Larger offsets between the two tracers were observed across hydrographic fronts and under elevated sea states, resulting from the differential time-response of the optode and GTD, and from bubble dissolution in the ship’s seawater lines. We used a simple numerical framework to correct for physical sources of divergence between N 2 and Ar, deriving the tracer ΔO 2 /N 2 ′. Over most of our survey regions, ΔO 2 /N 2 ′ provided a better analog for ΔO 2 /Ar, and thus more accurate NCP estimates than ΔO 2 /N 2 . However, in coastal Arctic waters, ΔO 2 /N 2 and ΔO 2 /N 2 ′ performed equally well as NCP tracers. On average, mixed layer NCP estimated from ΔO 2 /Ar and ΔO 2 /N 2 ′ agreed to within ∼2 mmol O 2 m –2 d –1 , with offsets typically smaller than other errors in NCP calculations. Our results demonstrate a significant potential to derive NCP from underway O 2 /N 2 measurements across various oceanic regions. Optode/GTD systems could replace mass spectrometers for autonomous NCP derivation under many oceanographic conditions, thereby presenting opportunities to significantly expand global NCP coverage from various underway platforms.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».