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Enregistrement W4241287821 · doi:10.5194/bg-2018-134

Impacts of anthropogenic inputs on the hypoxia and oxygen dynamics in the Pearl River Estuary

2018· preprint· en· W4241287821 sur OpenAlexaff
Bin Wang, Jiatang Hu, Shiyu Li, Liuqian Yu, Jia Huang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEstuaryHypoxia (environmental)AerationEnvironmental scienceNutrientParticulatesBiogeochemical cycleSedimentTotal organic carbonHydrology (agriculture)Particulate organic carbonOxygenSink (geography)Environmental chemistryOceanographyEcologyGeologyChemistryPhytoplanktonBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In summer, the Pearl River Estuary experiences hypoxia, largely driven by the high input of freshwater with low dissolved oxygen (DO) and abundant nutrients and particulate organic carbon from the Pearl River network. In this study, we used a well-validated coupled physical-biogeochemical model to study the response of hypoxia and oxygen dynamics to variations of anthropogenic inputs (i.e. DO, nutrients, and particulate organic carbon). Model results showed that hypoxia in the Pearl River Estuary was confined to the shelf off the Modaomen sub-estuary with a hypoxic area of ~ 200 km2 mainly due to the combined effect of re-aeration and sediment oxygen demand. Numerical experiments suggested that hypoxia in the Pearl River Estuary was most sensitive to riverine inputs of particulate organic carbon , followed by DO concentrations and nutrients. Specifically, a 50 % decrease (increase) in riverine input of particulate organic carbon led to a 47 % decrease (64 % increase) in hypoxic area, with the sediment oxygen demand and water column production being the two most important processes contributing to the changes in DO concentration and hypoxic extent. Changes in the riverine inputs of DO and nutrients had little impact on the simulated hypoxia because of the buffering effects of re-aeration, i.e. the re-aeration compensated the changes in surface apparent oxygen utilization (AOU) associated with river-induced variations of oxygen source and sink processes. The Pearl River Estuary features shallow waters (with averaged depth of 10 m) where oxygen provided by the re-aeration could penetrate to bottom waters via vertical diffusion that largely offset the changes in DO contributed by other oxygen source and sink processes. This study highlights the importance of re-aeration in determining the hypoxic extent and the buffering effects of re-aeration in reducing hypoxia variability in shallow estuary.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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