A Pilot Site Study to Remediate Low oxygen Conditions in Coastal Seas
Notice bibliographique
Résumé
Deoxygenation of the marine environment has been linked to: 1) global climate change, through decreasing gas solubility, increased stratification reducing deep ventilation and changes of the spatiotemporal and biogeochemical properties of ocean currents and 2) excessive nutrient input to the marine environment causing eutrophication. Both are linked to human activities1. The low oxic conditions are threatening biodiversity and the the marine ecosystem through reduction of habitat and altering biogeochemical processes in water and sediment2. This deterioration is significantly impacting regional economies, affecting thousands of jobs and billions of dollars3,4. Apart from limitations of greenhouse gas emissions and nutrient pollution, current conservation measures do not effectively address the impacts of reduced oxygen in the marine environment featureing large implementation time lags in projected outcomes5,6. Global offshore wind energy production potential is huge7 and often linked to the planned production of green hydrogen (e.g., 0.5 GW electrolyzer: ~210 t H2 d-1; ~1700 t O2 d-1). The oxygen could be used to mitigate anoxia, restore benthic habitat, reduce phosphorus loading, and suppress algal blooms in the coastal setting. Constant artificial oxygen injection (AO) could help combat hypoxia caused by circulation shifts, decreased deep mixing in autumn and winter and climate change8. In freshwater, except for coastal ocean aquaculture, small-scale AO is used, but larger-scale efforts are rare. Techniques were largely developed and implemented in US reservoirs9 (largest is 350t O2/d). AO for the marine environment has received little attention, likely due to the missing science basis in the marine environment, the investment costs (e.g. oxygen10) and/or lack of infrastructure and awareness. We want to present a first step toward the long-term objective of AO implementation in a larger scale setting. This first step is a small-scale AO pilot installation in a rather constrained marine environment. This effort was prepared by the BOxHy project (BSAP funded 10/2023 to 10/2024), generating a methodology and data analysis concerning a pilot study site for AO in the Baltic Sea with the perspective of upscaling the science/technology to basin wide scales. AO, as a novel innovative mitigation technique could be adapted to other anoxia-prone coastal environments after successful research and demonstration, closing major knowledge gaps and exploring the risks for unintended consequences. Exploring AO as a mitigation measure directly aligns with the principles of "prevention of harm” and the “precautionary approach” outlined in the “Declaration of Ethical Principles in Relation to Climate Change”11. 1 Breitburg 2018.2 Gregoire 2023.3 Pitcher 2021. 4 Dewar 2009. 5 STAC 2023. 6 Guidelines for Sea-Based Measures to Manage Internal Nutrient Reserves in the Baltic Sea Region. (2021) 7 IEA2019 Offshore wind outlook 2019: world energy outlook special report8 Wallace 2023. 9 Mobley 2019. 10 Stigebrandt 2022.11 Declaration of Ethical Principles in Relation to Climate Change. 2017 UNESCO Paris
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».