Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The biogeochemistry of the Salish Sea is strongly connected to its Pacific Ocean inflow through Juan de Fuca Strait (JdF), which varies seasonally and interannually in both volume and property flux. Long-term trends in warming, acidification, and deoxygenation are a concern in the region, and inflow variability influences the flux of tracers potentially contributing to these threats in the Salish Sea. Using ten years (2014–2023, inclusive) of Lagrangian particle tracking from JdF, we quantified the contributions of distinct Pacific water masses to interannual variability in JdF inflow and its biogeochemical properties. We decompose variability in salinity, temperature, dissolved oxygen, nitrate, and carbonate system tracers into components arising from changes in water mass transport (dynamical variability) and changes in source properties (property variability). Observations in the region provide insight into water mass processes not resolved by the model, including denitrification and trace metal supply. Deep water masses dominate total inflow volume and drive variability in nitrate flux through changes in transport. Shallow water masses, particularly south shelf water, exhibit greater interannual variability and disproportionately affect temperature, oxygen, and [TA–DIC], driving change through both dynamical and property variability. This study highlights the combined roles of circulation and source water properties in shaping biogeochemical variability in a semi-enclosed sea, and how these roles differ between biogeochemical tracers. It provides a framework for attributing flux changes to specific source waters and physical and biogeochemical drivers, with implications for forecasting coastal ocean change under future climate scenarios.
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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 | 0,002 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,202 | 0,155 |
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 ».