Trajectories of land and ocean primary productivity across the Arctic coastal margin and sensitivity to coastal sea ice decline
Notice bibliographique
Résumé
The rapidly warming Arctic and its effects on sea ice extent, hydrology, and nutrient availability influence terrestrial and marine carbon cycles in a number of interrelated ways. While these changes likely have shared effect on adjacent land and ocean systems, we often study them in isolation, making it difficult to understand response patterns and trajectories in these carbon cycle hotspots. Using almost two decades of remotely-sensed Gross Primary Productivity (GPP) in Arctic coastal margins, we test how the magnitude and direction of change in productivity covary. We observed that coastal marine productivity is four times that of coastal tundra productivity in the pan-Arctic. From 2003-2020, GPP in both the coastal land and ocean increased by approximately 12%. This common trajectory seems to be a product of increasing open water conditions, increased terrestrial water balance, and nutrient availability as driven by the regional warming. On a sectoral scale, we proposed a Coastal Synchrony Index (CSI) to compare the rate of change of ocean productivity relative to land productivity and show that ocean productivity is increasing faster than land in inflow margins of Barents, Bering, and Okhotsk, outflow margins of Canadian Arctic Archipelago (CAA) and Greenland/Iceland, and in interior margin of Eurasia. Additionally, we see strong coherence between land and ocean GPP on 4–5-year cycles illustrating that coastal synchrony observed over decadal timescales is mirrored over interannual timescales. These cycles align with variations in open water duration, emphasizing the pivotal role of reducing shorefast ice on terrestrial and marine productivity trajectories.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».