Surface primary producer phenology in Dease Strait, NU, Canada, examined using submersed oceanographic sensors and satellite remote sensing
Notice bibliographique
Résumé
Thinning sea ice cover and earlier melt in the Arctic impact primary producer (PP) phenology, causing earlier ice algal bloom termination and phytoplankton bloom commencement. However, logistic constraints limit capturing the complete seasonal evolution of PPs and their physical drivers. Here, we combine spectral irradiance data from subsurface oceanographic moorings with synthetic aperture radar backscatter and meteorological variables to study light in Dease Strait, investigating its relation to timing and magnitude of surface PPs for 2017 and 2019. Ice algal blooms in 2017 and 2019 lasted 66 and 84 days, respectively, peaking within 2 days of snow melt onset. In 2019, lower temperatures and a deeper snowpack before snow melt extended the ice algal bloom. Melt pond formation increased light transmission, enabling a short, 6–7-day under-ice phytoplankton bloom in both years that was likely nutrient-limited. The 2019 phytoplankton bloom was less productive, possibly due to the longer ice algal bloom depleting surface nutrients. After ice break-up in 2019, a 31-day late-summer bloom occurred via wind-driven mixing. Our findings suggest that the combined remote sensing technique has novel applicability in other settings, providing insights into the changing state of PP phenology, and the need for long-term Arctic observations to discern regional climate change effects.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».