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Enregistrement W4306761618 · doi:10.3390/rs14205180

Satellite-Derived Photosynthetically Available Radiation at the Coastal Arctic Seafloor

2022· article· en· W4306761618 sur OpenAlexafffund
Rakesh Kumar Singh, Anna Vader, C. J. Mundy, Janne E. Søreide, Katrin Iken, Kenneth H. Dunton, Laura Castro de la Guardia, Mikael K. Sejr, Simon Bélanger

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du CanadaBureau of Ocean Energy ManagementBiodiversa+Western Canada Research GridCompute CanadaNorges ForskningsrådNational Aeronautics and Space AdministrationNiskamoon CorporationNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental sciencePhotosynthetically active radiationRemote sensingSatelliteSeafloor spreadingArcticThe arcticRadiationGeologyOceanographyPhotosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change has affected the Arctic Ocean (AO) and its marginal seas significantly. The reduction of sea ice in the Arctic region has altered the magnitude of photosynthetically available radiation (PAR) entering the water column, impacting primary productivity. Increasing cloudiness in the atmosphere and rising turbidity in the coastal waters of the Arctic region are considered as the major factors that counteract the effect of reduced sea ice on underwater PAR. Additionally, extreme solar zenith angles and sea-ice cover in the AO increase the complexity of retrieving PAR. In this study, a PAR algorithm based on radiative transfer in the atmosphere and satellite observations is implemented to evaluate the effect of these factors on PAR in the coastal AO. To improve the performance of the algorithm, a flag is defined to identify pixels containing open-water, sea-ice or cloud. The use of flag enabled selective application of algorithms to compute the input parameters for the PAR algorithm. The PAR algorithm is validated using in situ measurements from various coastal sites in the Arctic and sub-Arctic seas. The algorithm estimated daily integrated PAR above the sea surface with an uncertainty of 19% in summer. The uncertainty increased to 24% when the algorithm was applied year-round. The PAR values at the seafloor were estimated with an uncertainty of 76%, with 36% of the samples under sea ice and/or cloud cover. The robust performance of the PAR algorithm in the pan-Arctic region throughout the year will help to effectively study the temporal and spatial variability of PAR in the Arctic coastal waters. The calculated PAR data are used to quantify the changing trend in PAR at the seafloor in the coastal AO with depth < 100 m using MODIS-Aqua data from 2003 to 2020. The general trends calculated using the pixels with average PAR > 0.415 mol m−2 day−1 at the seafloor during summer indicate that the annual average of PAR entering the water column in the coastal AO between 2003 and 2020 increased by 23%. Concurrently, due to increased turbidity, the attenuation in the water column increased by 22%. The surge in incident PAR in the water column due to retreating sea ice first led to increased PAR observed at the seafloor (∼12% between 2003 and 2014). However, in the last decade, the rapid increase in light attenuation of the water column has restricted the increase in average annual PAR reaching the bottom in the coastal AO.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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