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Record W7028585318

Étude de la variabilité spatio-temporelle des processus physiques et biologiques dans la mer de Beaufort par télédétection et dans un contexte de changements climatiques dans l'océan Arctique

2014· dissertation· fr· W7028585318 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2014
Typedissertation
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicArctic and Antarctic ice dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBeaufort seaEnvironmental factorEnvironmental indicatorBeaufort scale
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé : Au-delà de tous débats scientifiques actuels, un constat unanime est certainement la réduction du couvert de glace dans l’océan Arctique, associé au réchauffement planétaire. La réduction du couvert de glace aura sans doute des impacts encore imprévisibles sur le milieu marin. Nous avons, dans ce contexte, traité des données satellitaires et des données de mesures de réalité de terrain de campagnes océanographiques dans la portion sud-est de la mer de Beaufort afin d’étudier les variabilités spatiale et temporelle de la biomasse phytoplanctonique et tenter de les relier aux processus physiques existants dans ce milieu. La mer de Beaufort étant fortement influencée par les eaux douces du fleuve Mackenzie, il était probable que les algorithmes de couleur de l’eau opérationnels actuels ne permettaient pas une estimation juste de la concentration de la chlorophylle-a (chl-a) et, par conséquent, de la production primaire qui est à la base de la chaîne alimentaire marine. L’analyse des données bio-optiques a confirmé cette hypothèse montrant une surestimation de la chl-a in situ par un facteur variant entre 3 et 5. La forte contribution de la matière organique colorée dissoute et des particules non-algales à l’absorption de la lumière apparaît comme la source principale de cette surestimation. Nous avons donc proposé des algorithmes adaptés ainsi que de nouveaux algorithmes utilisant deux rapports de bandes spectrales permettant une estimation plus précise de la chl-a dans le sud-est de la mer de Beaufort. Une comparaison entre des données de réalité de terrain et des images satellitaires a aussi montré que la réflectance normalisée à la surface de l’eau, de même que le rapport bleu-vert, étaient plus précis à l’aide des données du capteur SeaWiFS que de celles des capteurs MODIS et MERIS. \nNous avons procédé à une analyse des patrons de chl-a et de température de surface pour cinq sous-régions géographiques dans la mer de Beaufort à l’aide de sept années de données satellitaires SeaWiFS et AVHRR (1998-2004). Les résultats ont montré que les variabilités spatiale, temporelle et interannuelle de la biomasse phytoplanctonique sont régies par plusieurs facteurs environnementaux affectant la stratification de la colonne d’eau, soit le forçage du vent, la dynamique de la glace, la température de l’air, l’ensoleillement et les courants marins. Une approche statistique basée sur le concept de provinces non statiques a permis de partitionner la mer de Beaufort en quatre provinces biophysiques distinctes, apportant un nouvel éclairage sur \nles propriétés biophysiques de cette mer. L'analyse des données a aussi permis de détecter une tendance à l'augmentation de la chl-a dans deux secteurs de la mer de Beaufort : le plateau du Mackenzie et la partie sud du golfe d'Amundsen. \nFinalement, une analyse de gradients spatiaux, effectuée à partir d’images de température de surface de l’eau a permis de détecter des fronts thermiques récurrents. Ces structures spatiales jouent un rôle majeur dans l’écosystème marin, en particulier en raison de leur impact sur le développement de la biomasse phytoplanctonique. Nous avons mis en évidence des nouvelles structures frontales sur le plateau du Mackenzie et dans la région de la polynie du cap Bathurst. Les nouveaux fronts détectés sont principalement reliés à des particularités bathymétriques de la région, à la présence du panache du fleuve Mackenzie ainsi qu’à la gyre de Beaufort. \nEn conclusion, la réalisation de cette étude a permis de générer de nouvelles informations sur les interactions entre les processus physiques et biologiques, permettant ainsi de mieux appréhender les conséquences biogéochimiques et écologiques résultant des modifications climatiques dans la mer de Beaufort. \n // Abstract : The Arctic Ocean ecosystem is experiencing significant changes such as a drastic reduction in seasonal sea-ice cover linked to global warming. These changes are likely to modify the physics, biogeochemistry and ecology of this unique environment in ways that are yet to be understood. In this context, we processed satellite data and in situ measurements in the southeastern Beaufort Sea to explore the spatial and temporal variability of phytoplankton biomass and link it to existing physical processes in this region. The optical properties of the Beaufort Sea being under the influence of the Mackenzie River plume, it was likely that operational ocean color algorithms did not allow an accurate estimate of chlorophyll-a concentration (Chl-a) that is a key indicator of phytoplankton biomass and marine productivity. Analysis of bio-optical data confirmed this hypothesis showing an overestimation of Chl-a in situ by a factor of three to five. High contribution of colored dissolved organic matter and non algal particles to the blue light absorption appears as the source of that poor performance. We propose regionally adapted and new algorithms using ratio of two spectral bands allowing better accuracy estimation of Chl-a in the southeastern Beaufort Sea. A match-up analysis of coincident in situ data and satellite overpass showed that the normalized water-leaving reflectance and the blue-to-green ratio retrieval were more accurate for SeaWiFS data than for MODIS and MERIS data. \nWe investigated temporal and spatial linkages between physical and biological parameters to infer the boundaries of biophysical areas in the Canadian Beaufort Sea. Monthly sea surface temperature (AVHRR) data and chlorophyll a data from SeaWiFS were collected over seven years in five geographical sub-regions in the Beaufort Sea (1998-2004). Results showed that the spatial, temporal and inter-annual variability of phytoplankton biomass are driven by several environmental factors affecting the stratification of the water column : wind forcing, ice dynamics, air temperature, irradiance and currents. A cluster analysis based on the concept of non-static provinces was used to define four biophysical provinces in this sea. Positive temporal trends were detected for Chl-a over two regions of the Beaufort Sea : the Mackenzie Shelf and the southern portion of Amundsen Gulf. \nFinally, an analysis of spatial gradients, using 11 years of sea surface temperature images, allowed the detection of recurrent thermal fronts. These spatial structures play a major role in the marine ecosystem, particularly because of their impact on the development of phytoplankton biomass. We highlighted new frontal structures on the Mackenzie Shelf and in the Cape Bathurst polynya area. These identified new fronts are mainly related to bathymetric features of the region, the presence of the Mackenzie River plume and the Beaufort Gyre. \nIn conclusion, this study has generated new information on the interactions between physical and biological processes to better understand the biogeochemical and ecological consequences of climate change in the Beaufort Sea.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.064
Threshold uncertainty score0.128

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.218
Teacher spread0.210 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2014
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