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Enregistrement W4390263493 · doi:10.47193/mafis.37x2024010112

Characterizing oceanographic conditions near Coiba Island and Pacific Panama using 20 years of satellite-based wind stress, SST and chlorophyll-a measurements

2023· article· en· W4390263493 sur OpenAlexafffund
G. B. Crawford, Matthew Mepstead, Edgardo Díaz‐Ferguson

Notice bibliographique

RevueMarine and Fishery Sciences (MAFIS) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésPanamaOceanographyWind stressClimatologySea surface temperatureSubmarine pipelinePelagic zoneEnvironmental sciencePeninsulaGeographyGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coiba Island and the associated Special Zone of Marine Protection represent an important, yet poorly studied marine reserve along the Pacific coast of Panama. While efforts have recently began to establish monitoring programs in the region, a range of historical, marine-related environmental measurements already exist, derived from satellite-based observations. The goal of this paper was to use long-term datasets for key variables to provide qualitative insights (i.e. descriptive oceanography) of climatological conditions and interannual variability in the Pacific Panama region. These are underpinned with numerical assessments, providing an important baseline for ongoing and future studies, particularly in the Coiba Island/Gulf of Chiriqui region. In particular, we examined 20 years (January 2003-December 2022) of wind stress, sea surface temperature (SST), and chlorophyll-a (Chl-a), spanning the neritic and pelagic regions of the Pacific Panama coast. During the dry season (northern winter), the well-known, seasonal, regional Panama wind jet appeared across the Gulf of Panama, leading to surface mixing and SST cooling that eventually extended across most of the Panama Bight. West of the Azuero Peninsula, SST increased and surface warming extended further offshore from January through April. The SST in the Gulf of Chiriqui during this period was about 1 °C warmer on average than east of Coiba Island. By July and August, offshore SST gradients became largely longitudinal, cooling occured across the season, and the SST on either side of Coiba Island was nearly the same. The influence of the Panama jet in the Gulf of Panama was clear in the Chl-a data as well, with upwelling-driven values peaking in February/March (up to 11 mg m-3, with a monthly climatological value of around 2 mg m-3 during this period). During the rest of the year, the Chl-a concentration in this region averaged around 0.5-1.0 mg m-3. In the Gulf of Chiriqui and the region east of Coiba Island, the climatological monthly averages were roughly 0.3-0.5 mg m-3 and 0.4-0.6 mg m-3, respectively. Somewhat surprisingly, very high Chl-a values were present in the satellite data for the Gulf of Chiriqui during May 2007 and June 2008, peaking at 16 mg m-3 and 32 mg m-3 at a location just west of Coiba Island, respectively. It remains unclear as to the cause of these apparent blooms. Even when the high Chl-a values were excluded in the calculation of climatological averages in the Gulf of Chiriqui, however, there is a suggestion of modest seasonality in Chl-a values, with slightly elevated values (~ 0.4 mg m-3) peaking around May and October. During the extreme El Niño event of 2015-2016, the monthly-averaged SST along the Panama Pacific coast was warmer than average, with elevated levels of up to + 2 °C and lasting 12 months in the Gulf of Chiriqui. In the Gulf of Panama, the monthly-averaged SST anomalies were up to + 1.7 °C, although the temperatures returned to near-seasonal averages after roughly 5 months.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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