Response of chlorophyll-a to rainfall event in the basin of the South China sea: Statistical analysis
Notice bibliographique
Résumé
Chlorophyll-a (Chl-a) is an essential ecological indicator, and affected by processes such as typhoons, mesoscale eddies, and Rossby waves. However, the impact of more frequent and widespread precipitation events on Chl-a seems to be overlooked. This study utilized remote sensing data and reanalysis data to investigate the response of Chl-a to 240 precipitation events in the central South China Sea from 2005 to 2019. The results indicate that precipitation events have a significant impact on Chl-a concentration. Following a precipitation event in 2019, the Chl-a concentration in the affected area increased by approximately 0.22 mg m-³ from the 3rd to the 7th day. The reasons for the increase in Chl-a concentration were the vertical mixing induced by wind stirring and the upwelling caused by wind stress curl, which transported nutrients to the euphotic zone, lowering the sea surface temperature and triggering a proliferation of phytoplankton. Additionally, dissolved nutrients in precipitation provided a nutrient source for Chl-a growth. The contributions of nutrient supply, wind speed, and wind stress curl to the increase in Chl-a concentration during precipitation events were 18%, 37%, and 45%, respectively. Precipitation events enhanced marine primary productivity, playing a crucial role in deepening our understanding of ocean-atmosphere interactions and their impact on marine ecosystem.
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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 | 0,003 | 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) | 0,005 | 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 ».