Impacts of Extratropical Cyclone Fiona on a sensitive coastal lagoon ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Oceanic storms can strongly disturb the physical and biogeochemical conditions of transitional coastal waters. Impacts of extreme oceanic storms on coastal ecosystems have received limited attention worldwide, with no studies at higher latitudes (> 45°) where tropical cyclones have usually abated. This study investigates the combined impacts from marine and atmospheric forcing on a coastal lagoon in Prince Edward Island, Canada, during and after Extratropical Cyclone Fiona in September 2022. Physical (water levels and temperature) and biogeochemical (dissolved oxygen [DO], electrical conductivity, pH, nitrate–nitrogen concentrations, total suspended solids [TSS]) datasets from the lagoon and the watershed's tributaries, groundwater springs, and piezometers were used to assess ecosystem disturbance and recovery timelines following the storm. Fiona resulted in a 1.6 m storm surge into the lagoon that elevated water temperatures by up to 6°C, disturbed the density‐dependent stratification of salinity and temperature, and reduced the diel amplitude of DO, indicating a reduction in plant respiration due to ecosystem disturbance. The freshwater tributaries revealed sharp changes in flow (30‐fold increase), nitrate–nitrogen (NO 3 ‐N) concentrations and loading (70‐fold increase), and TSS loading (40‐fold increase) to the lagoon during and immediately following the storm. The lagoon rapidly recovered (hours) from the hydraulic disturbance of the storm surge, but elevated nutrient levels persisted for months. The intensity and frequency of extratropical cyclones is projected to increase in the Northwest Atlantic, making field‐based studies of cyclone impacts on coastal waters critical for understanding future coastal ecosystem disturbance and recovery periods relative to the timing of future storms.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».