A Song of Wind and Ice: Increased Frequency of Marine Cold‐Spells in Southwestern Patagonia and Their Possible Effects on Giant Kelp Forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In contrast to other coastal regions of the world, the giant kelp ( Macrocystis pyrifera ) ecosystem in southwestern Patagonia has been persistent in area and associated biodiversity in the last decades. In this ecoregion, sea surface temperature (SST) records have consistently remained below the upper thermal threshold for kelp survival, however, no studies have analyzed the spatiotemporal variability of SSTs and their anomalies across the geographical diversity of the southwestern Patagonian coastline. We explored the geographical distribution of extreme warm and cold events in this region from latitudes 47°–56°S in a range of ∼1,000 km, identifying the dates and spatial distribution of marine heatwaves (MHWs) and marine cold‐spells (MCSs) from 1982 to 2020. Results show that a peak in the number of MHWs occurred in the great El Niño year of 1998. Additionally, the 2014–2019 period has had more severe and extreme MCSs than the previous decades. We discuss the origin of these events with a focus on three main processes: (a) geographically constrained cold events caused by glacier melting, (b) regional cold events caused by extreme winds linked to the position of the polar front, and (c) extensive SST anomalies linked to planetary‐scale events such as El Niño and La Niña. Overall, those processes were conductive to counteract global warming trends locally/regionally, highlighting southwestern Patagonia as a possible climatic refugium for the giant kelp ecosystem. Despite this, the effects of freshwater inputs and storm turbulence on the exposed coasts facing the Southern Ocean may cause new kinds of stress on this ecosystem.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».