Gas dynamics within landfast sea ice of an Arctic fjord (NE Greenland) during the spring–summer transition
Notice bibliographique
Résumé
Sea ice is an active component of the Earth’s climate system, interacting with both the atmosphere and the ocean. Arctic sea ice is commonly covered by melt ponds during late spring and summer, strongly affecting sea ice physical and optical properties. How melt pond formation affects sea ice gas dynamics and exchanges between sea ice and the atmosphere, with potential feedbacks on climate, is not well known. Here we measured concentrations of N2, O2, and Ar, total alkalinity, and dissolved inorganic carbon within sea ice of Young Sound, NE Greenland, to examine how melt pond formation and meltwater drainage through the ice affect its physical properties and gas composition, including impacts on CO2 exchange with the atmosphere. Sea ice gas composition was controlled mainly by physical processes, with most of the gas initially in gaseous form in the upper ice layer. A minor contribution from biological processes was associated with positive estimates of net community production (up to 2.6 µmol Lice−1 d−1), indicating that the ice was net autotrophic. As the sea ice warmed, the upper ice gas concentrations decreased, suggesting a release of gas bubbles to the atmosphere. However, as melt ponds formed, the ice surface became strongly depleted in gases. Due to melt pond development, meltwater permeated through the ice, resulting in the formation of an underwater ice layer also depleted in gases. Sea ice, including brine, slush, and melt ponds, was undersaturated in CO2 compared to the atmosphere, supporting an uptake of up to −4.26 mmol m−2 d−1 of atmospheric CO2. As melt pond formation progressed, however, this uptake weakened in the strongly altered remaining ice surface (the “white ice”), averaging −0.04 mmol m−2 d−1. This study reveals the importance of melt pond formation and dynamics for sea ice gas composition.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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.
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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 ».