Bioregionalization of the coastal and open oceans of British Columbia and Southeast Alaska based on Sentinel-3A satellite-derived phytoplankton seasonality
Notice bibliographique
Résumé
Classifying the ocean into regions with distinct biogeochemical or physical properties may enhance our interpretation of ocean processes. High-resolution satellite-derived products provide valuable data to address this task. Notwithstanding, no regionalization at a regional scale has been attempted for the coastal and open oceans of British Columbia (BC) and Southeast Alaska (SEA), which host essential habitats for several ecologically, culturally, and commercially important species. Across this heterogeneous marine domain, phytoplankton are subject to dynamic ocean circulation patterns and atmosphere-ocean-land interactions, and their variability, in turn, influences marine food web structure and function. Regionalization based on phytoplankton biomass patterns along BC and SEA’s coastal and open oceans can be valuable in identifying pelagic habitats and representing a baseline for assessing future changes. We developed a two-step classification procedure, i.e., a Self-Organizing Maps (SOM) analysis followed by the affinity propagation clustering method, to define ten bioregions based on the seasonal climatology of high-resolution (300 m) Sentinel-3 surface chlorophyll-a data (a proxy for phytoplankton biomass), for the period 2016-2020. The classification procedure allowed high precision delineation of the ten bioregions, revealing separation between off-shelf bioregions and those in neritic waters. Consistent with the high-nutrient, low-chlorophyll regime, relatively low values of phytoplankton biomass (< 1 mg/m3) distinguished off-shelf bioregions, which also displayed, on average, more prominent autumn biomass peaks. In sharp contrast, neritic bioregions were highly productive (>> 1 mg/m3) and characterized by different phytoplankton dynamics. The spring phytoplankton bloom onset varied spatially and inter-annually, with substantial differences among bioregions. The proposed high-spatial-resolution regionalization constitutes a reference point for practical and more extensive implementation in understanding the spatial dynamics of the regional ecology, data-driven ocean observing systems, and objective regional management.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».