Chlorophyll-a concentration climatology, phenology, and trends in the optically complex waters of the St. Lawrence Estuary and Gulf
Notice bibliographique
Résumé
The spatiotemporal distribution of phytoplankton biomass drives the marine ecosystem. Chlorophyll-a concentration (Chla) is a biomass index for microalgae in seawater that is commonly used to study phytoplankton by means of satellite remote sensing. The St. Lawrence Estuary and Gulf (SLEG) in Eastern Canada is a highly dynamic subpolar environment characterized by complex marine optical properties that make it difficult to distinguish Chla from the background signal caused by a strong freshwater discharge. In this study, we implement an inverse model based on a set of in situ Chla measurements analyzed by principal component analysis, making it specifically designed for local marine optical conditions. We used this model to convert a multi-mission remote sensing reflectance dataset to daily Chla between 1998 and 2019 at a 4 km spatial resolution. From the resulting Chla time series, we computed the climatology, phenology, and trends over the SLEG. The Chla climatology reveals relatively high Chla in the Gaspé Current, along the Gulf's North Shore, and in areas of strong tidal mixing. Substancial differences in phytoplankton phenology between the various subregions are found, with a prevailing shift towards earlier spring blooms of larger intensities. Finally, we found a positive mean Chla increase of 1.1% y−1 over the SLEG, with strong positive trends in the Magdalen Shallows and west of Anticosti Island. This description of the surface Chla in the SLEG provides important baseline information for the marine ecosystem.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».