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Enregistrement W4247901685 · doi:10.5194/gmd-13-4663-2020

Optimality-based non-Redfield plankton–ecosystem model (OPEM v1.1) in UVic-ESCM 2.9 – Part 1: Implementation and model behaviour

2020· article· en· W4247901685 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsches Zentrum für Luft- und RaumfahrtUniversity of VictoriaDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPlanktonBiogeochemistryPhytoplanktonEnvironmental scienceBiogeochemical cyclePrimary productionEcosystemOceanographyRedfield ratioNutrientAtmospheric sciencesEcologyBiologyPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Uncertainties in projections of marine biogeochemistry from Earth system models (ESMs) are associated to a large degree with the imperfect representation of the marine plankton ecosystem, in particular the physiology of primary and secondary producers. Here, we describe the implementation of an optimality-based plankton–ecosystem model (OPEM) version 1.1 with variable carbon : nitrogen : phosphorus (C:N:P) stoichiometry in the University of Victoria ESM (UVic; Eby et al., 2009; Weaver et al., 2001) and the behaviour of two calibrated reference configurations, which differ in the assumed temperature dependence of diazotrophs. Predicted tracer distributions of oxygen and dissolved inorganic nutrients are similar to those of an earlier fixed-stoichiometry formulation in UVic (Nickelsen et al., 2015). Compared to the classic fixed-stoichiometry UVic model, OPEM is closer to recent satellite-based estimates of net community production (NCP), despite overestimating net primary production (NPP), can better reproduce deep-ocean gradients in the NO3-:PO43- ratio and partially explains observed patterns of particulate C:N:P in the surface ocean. Allowing diazotrophs to grow (but not necessarily fix N2) at similar temperatures as other phytoplankton results in a better representation of surface Chl and NPP in the Arctic and Antarctic oceans. Deficiencies of our calibrated OPEM configurations may serve as a magnifying glass for shortcomings in global biogeochemical models and hence guide future model development. The overestimation of NPP at low latitudes indicates the need for improved representations of temperature effects on biotic processes, as well as phytoplankton community composition, which may be represented by locally varying parameters based on suitable trade-offs. The similarity in the overestimation of NPP and surface autotrophic particulate organic carbon (POC) could indicate deficiencies in the representation of top-down control or nutrient supply to the surface ocean. Discrepancies between observed and predicted vertical gradients in particulate C:N:P ratios suggest the need to include preferential P remineralisation, which could also benefit the representation of N2 fixation. While OPEM yields a much improved distribution of surface N* (NO3--16⋅PO43-+2.9 mmol m−3), it still fails to reproduce observed N* in the Arctic, possibly related to a misrepresentation of the phytoplankton community there and the lack of benthic denitrification in the model. Coexisting ordinary and diazotrophic phytoplankton can exert strong control on N* in our simulations, which questions the interpretation of N* as reflecting the balance of N2 fixation and denitrification.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,198 · 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