Pacific Salmon: Ecology and Management of Western Alaska’s Populations
Notice bibliographique
Résumé
<em>Abstract.</em>—The Bering Sea ecosystem can be considered an extension of the North Pacific Ocean ecosystem, especially with respect to coastal and upper ocean conditions. Because marine measurements are more numerous in the North Pacific, it is possible to deduce clear, historical changes in this large-scale marine ecosystem, and to apply them to the Bering Sea and Arctic-Yukon-Kuskokwim fisheries. To address recent changes in the marine conditions in the Northeast Pacific, we place them into centennial and millennial contexts. Ocean monitoring of temperature and salinity versus depth profiles at the mouth of Resurrection Bay near Seward, Alaska (station GAK1) since 1970 reveals significant linear temperature increases of about 1°C throughout the 250 m water column. Concurrent with this warming, the salinity of the upper layer (0–100 m) is decreasing while the lower layer (100–250 m) salinity is increasing. In the recent decade, storminess over the Gulf of Alaska has also increased. All of these changes are consistent with a conceptual model that includes ocean circulation, precipitation, glacial melting, and wind forcing. The model has positive feedbacks, suggesting that changes in the salinity are transporting more heat pole-ward, leading to increased storminess, precipitation, glacial melting, and decreased upper layer salinity and more heating. Superimposed on these linear trends are briefer fluctuations (months to years) that might influence the marine ecosystem. Similar trends in hydrography were reported for briefer records in the Bering Sea and Bering Straits. Sitka air temperatures since 1828 and Gulf of Alaska tree ring data since 700 A.D. suggest that periodic “regime shifts” have occurred at 25–30 year intervals since 1700. The last regime shift (warming) took place in 1977. These changes are likely to impact both marine and freshwater ecosystems used by salmon from the Arctic-Yukon-Kuskokwim region and they may play a role in controlling the growth and abundance of these populations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».