Role of zooplankton dynamics for Southern Ocean phytoplankton biomass and global biogeochemical cycles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Global ocean biogeochemistry models currently employed in climate change projections use highly simplified representations of pelagic food webs. These food webs do not necessarily include critical pathways by which ecosystems interact with ocean biogeochemistry and climate. Here we present a global biogeochemical model which incorporates ecosystem dynamics based on the representation of ten plankton functional types (PFTs); six types of phytoplankton, three types of zooplankton, and heterotrophic bacteria. We improved the representation of zooplankton dynamics in our model through (a) the explicit inclusion of large, slow-growing zooplankton, and (b) the introduction of trophic cascades among the three zooplankton types. We use the model to quantitatively assess the relative roles of iron vs. grazing in determining phytoplankton biomass in the Southern Ocean High Nutrient Low Chlorophyll (HNLC) region during summer. When model simulations do not represent crustacean macrozooplankton grazing, they systematically overestimate Southern Ocean chlorophyll biomass during the summer, even when there was no iron deposition from dust. When model simulations included the developments of the zooplankton component, the simulation of phytoplankton biomass improved and the high chlorophyll summer bias in the Southern Ocean HNLC region largely disappeared. Our model results suggest that the observed low phytoplankton biomass in the Southern Ocean during summer is primarily explained by the dynamics of the Southern Ocean zooplankton community rather than iron limitation. This result has implications for the representation of global biogeochemical cycles in models as zooplankton faecal pellets sink rapidly and partly control the carbon export to the intermediate and deep ocean.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».