Natural copper-binding ligands in the Arctic Ocean. The influence of the Transpolar Drift (GEOTRACES GN04)
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic Ocean is a unique biogeochemical environment characterized by low salinity surface waters, extensive sea-ice coverage, high riverine inputs, large shelf extension and the long residence time of deep waters. These characteristics determine the distribution of dissolved bio-essential trace metals, such as copper (Cu), and the dissolved organic-binding ligands capable of complexing it. This work reports the concentrations and conditional stability constants of dissolved Cu-binding ligands (L Cu and log K cond Cu2+L ) measured in samples from the Polarstern (PS94) expedition, as part of the international GEOTRACES program (cruise GN04). Full-depth profile stations from the Barents Sea, Nansen Basin, Amundsen Basin and Makarov Basin were analysed by competitive ligand exchange-adsorptive cathodic stripping voltammetry (CLE-AdCSV). The basins and water masses presented a wide range of L Cu concentrations (range: 1.40 – 7.91 nM) and log K cond Cu2+L values (range: 13.83 – 16.01). The highest variability of Cu-binding ligand concentrations was observed in surface waters (≤200 m), and mean concentrations increased from the Barents Sea and Nansen Basin (2.15 ± 0.31 nM and 1.93 ± 0.35 nM, respectively) to the Amundsen (3.84 ± 1.69 nM) and Makarov Basins (4.40± 2.03 nM). The influence of the Transpolar Drift (TDP) flow path was observed in the Amundsen and Makarov Basins, especially on Cu-binding ligand concentrations (L Cu range: 3.96 – 7.91 nM). In contrast, deep waters (>200 m) showed no significant differences between basins and water masses in terms of L Cu concentrations (range: 1.45 – 2.78 nM) and log K cond Cu2+L (range: 14.02 – 15.46). The presence of strong Cu-binding ligands (log K cond Cu2+L >13) in surface waters stabilises the excess of dissolved copper (dCu) transported in the TPD and favours its export to the Fram Strait and Nordic Seas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».