The exchange of important greenhous

The exchange of important greenhouse gases between the ocean and atmosphere is influenced by the dynamics of near-surface plankton ecosystems. Marine plankton ecosystems are modified by climate change creating a feedback mechanism that could have significant implications for predicting future climates. The collapse or extinction of a plankton population may push the climate system across a tipping point. Dynamic green ocean models (DGOMs) are currently being developed for inclusion into climate models to predict the future state of the climate. The appropriate complexity of the DGOMs used to represent plankton processes is an ongoing issue, with models tending to become more complex, with more complicated dynamics, and an increasing propensity for chaos.

We consider a relatively simple (four-population) DGOM of phytoplankton, zooplankton, bacteria and zooflagellates where the interacting plankton populations are connected by a single limiting nutrient. Chaotic solutions are possible in this 4-dimensional model for plankton population dynamics, as well as in a reduced 3-dimensional model, as we vary two of the key mortality parameters. Our results show that chaos is robust to the variation of parameters as well as to the presence of environmental noise, where the attractor of the more complex system is more robust than the attractor of its simplified equivalent. We find robust chaotic dynamics in low trophic order ecological models, suggesting that chaotic dynamics might be ubiquitous in the more complex models, but this is rarely observed in DGOM simulations. The physical equations of DGOMs are well understood and are constrained by conservation principles, but the ecological equations are not well understood, and generally have no explicitly conserved quantities. This work, in the context of the paucity of the empirical and theoretical bases upon which DGOMs are constructed, raises the interesting question of whether DGOMs better represent reality if they include or exclude chaotic dynamics, but also points to a need for a comprehensive approach to model development and testing. We contend that the DGOM community can learn important lessons from the analysis of simple models, and should consider a spectrum of methods from the analysis of simple(r) zero-dimensional models of population interactions through to numerical simulations of fully coupled biogeophysical models.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การแลกเปลี่ยนก๊าซเรือนกระจกที่สำคัญระหว่างมหาสมุทรและบรรยากาศที่ได้รับอิทธิพลจากพลวัตของระบบนิเวศแพลงก์ตอนใกล้พื้นผิว ระบบนิเวศทางทะเลแพลงก์ตอนมีการปรับเปลี่ยน โดยสร้างกลไกความคิดเห็นที่อาจมีผลกระทบสำคัญทำนายสภาพอากาศในอนาคตการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ การยุบหรือการสูญพันธุ์ของประชากรแพลงก์ตอนอาจกดระบบภูมิอากาศในจุดหักเห รุ่นทะเลสีเขียวแบบไดนามิก (DGOMs) อยู่ระหว่างการพัฒนาสำหรับการรวมในแบบจำลองสภาพภูมิอากาศทำนายสถานะในอนาคตของสภาพภูมิอากาศ ความซับซ้อนที่เหมาะสมของ DGOMs ที่ใช้ในการแสดงถึงกระบวนการที่แพลงก์ตอนเป็นปัญหาต่อเนื่อง แบบพุ่งไป กลายเป็นซับซ้อนมาก มี dynamics ที่ซับซ้อนมากขึ้น และมีนิสัยชอบที่เพิ่มขึ้นสำหรับความวุ่นวายเราพิจารณา DGOM (4 ประชากร) ค่อนข้างง่ายของแพลงก์ตอนพืช แพลงตอนสัตว์ แบคทีเรีย และ zooflagellates ที่การเชื่อมต่อประชากรแพลงก์ตอน interacting โดยสารอาหารเดี่ยวจำกัด วุ่นวายความเป็นไปได้ ในรูปแบบ 4 มิตินี้สำหรับ dynamics ประชากรแพลงก์ตอน เช่นเดียว กับ ในรูป แบบ 3 มิติลดลง เราแตกสองพารามิเตอร์คีย์ตายด้วย ผลลัพธ์ที่ได้แสดงความวุ่นวายแข็งแกร่งเพื่อการเปลี่ยนแปลงของพารามิเตอร์เช่นเป็นของรบกวน แข็งแรงกว่า attractor เทียบเคียงประยุกต์ attractor ของระบบซับซ้อน เราหา dynamics วุ่นวายที่แข็งแกร่งในลำดับชั้นต่ำแบบจำลองระบบนิเวศ แนะนำว่า dynamics วุ่นวายอาจมีอยู่ทุกหนแห่งในรูปแบบซับซ้อนมากขึ้น แต่นี้ไม่ค่อยเป็นที่สังเกตในสถานการณ์จำลอง DGOM สมการทางกายภาพของ DGOMs จะเข้าใจดี และที่จำกัดตามหลักการอนุรักษ์ แต่สมการระบบนิเวศจะไม่ดีเข้าใจ และโดยทั่วไปมีปริมาณไม่นำอย่างชัดเจน งานนี้ ในบริบทของ paucity ของฐานเชิงประจักษ์ และเชิงทฤษฎีเมื่อ DGOMs ซึ่งถูกสร้างขึ้น ยกคำถามน่าสนใจที่ว่า DGOMs ดีกว่าแสดงถึงความจริงว่ารวม หรือแยกวุ่นวาย dynamics แต่ยังจุดที่จะต้องใช้วิธีการครอบคลุมในการพัฒนารูปแบบและการทดสอบ เราขอยืนยันว่า ชุมชน DGOM สามารถเรียนรู้บทเรียนสำคัญจากการวิเคราะห์รูปแบบเรียบง่าย และควรพิจารณาสเปกตรัมวิธีจากการวิเคราะห์ของ simple(r) รุ่นศูนย์มิติของประชากรโต้ตอบผ่านการจำลองเชิงตัวเลขของรุ่น biogeophysical ทั้งคู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การแลกเปลี่ยนก๊าซเรือนกระจกที่สำคัญระหว่างมหาสมุทรและบรรยากาศที่ได้รับอิทธิพลจากการเปลี่ยนแปลงของระบบนิเวศแพลงก์ตอนที่อยู่ใกล้พื้นผิว ระบบนิเวศทางทะเลแพลงก์ตอนที่มีการแก้ไขโดยการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศการสร้างกลไกความคิดเห็นที่อาจมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญในการทำนายสภาพอากาศในอนาคต การล่มสลายหรือการสูญพันธุ์ของประชากรแพลงก์ตอนอาจผลักดันระบบภูมิอากาศทั่วจุดให้ทิป แบบไดนามิกรุ่นมหาสมุทรสีเขียว (DGOMs) กำลังได้รับการพัฒนาสำหรับการรวมเป็นแบบจำลองภูมิอากาศในการทำนายอนาคตของชาติของสภาพภูมิอากาศ ความซับซ้อนที่เหมาะสมของ DGOMs ที่ใช้ในการเป็นตัวแทนของกระบวนการแพลงก์ตอนเป็นปัญหาอย่างต่อเนื่องกับรุ่นพุ่งไปกลายเป็นความซับซ้อนมากขึ้นด้วยการเปลี่ยนแปลงที่ซับซ้อนมากขึ้นและความโน้มเอียงที่เพิ่มขึ้นสำหรับความวุ่นวาย. เราถือว่าค่อนข้างง่าย (สี่ประชากร) DGOM ของแพลงก์ตอนพืช แพลงก์ตอนสัตว์แบคทีเรียและ zooflagellates ที่มีปฏิสัมพันธ์ประชากรแพลงก์ตอนที่มีการเชื่อมต่อกันด้วยสารอาหารที่ จำกัด เพียงครั้งเดียว การแก้ปัญหาวุ่นวายเป็นไปได้ในรุ่นนี้ 4 มิติสำหรับการเปลี่ยนแปลงประชากรแพลงก์ตอนเช่นเดียวกับในลดรุ่น 3 มิติที่เราแตกต่างกันสองของพารามิเตอร์การตายที่สำคัญ ผลของเราแสดงให้เห็นว่าความวุ่นวายมีประสิทธิภาพมีการเปลี่ยนแปลงของพารามิเตอร์เช่นเดียวกับการปรากฏตัวของสัญญาณรบกวนที่ attractor ของระบบที่ซับซ้อนมากขึ้นมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่า attractor เทียบเท่าง่ายของมัน เราจะพบการเปลี่ยนแปลงวุ่นวายที่แข็งแกร่งในการสั่งซื้อโภชนาการต่ำแบบจำลองระบบนิเวศชี้ให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงวุ่นวายอาจจะแพร่หลายในรูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้น แต่ตอนนี้แทบจะไม่เคยตั้งข้อสังเกตในการจำลอง DGOM สมการทางกายภาพของ DGOMs มีความเข้าใจเป็นอย่างดีและมีข้อ จำกัด ตามหลักการอนุรักษ์ แต่สมการของระบบนิเวศจะไม่เข้าใจกันและมักจะมีการอนุรักษ์ปริมาณที่ไม่ชัดเจน งานนี้ในบริบทของความยากจนของฐานเชิงประจักษ์และทฤษฎีซึ่ง DGOMs ถูกสร้างขึ้นที่ทำให้เกิดคำถามที่น่าสนใจว่า DGOMs ดีกว่าที่เป็นตัวแทนของความเป็นจริงถ้าพวกเขารวมหรือไม่รวมการเปลี่ยนแปลงวุ่นวาย แต่ยังชี้ให้เห็นถึงความจำเป็นในการวิธีการที่ครอบคลุมไปยัง การพัฒนารูปแบบและการทดสอบ เรายืนยันว่าชุมชน DGOM สามารถเรียนรู้บทเรียนที่สำคัญจากการวิเคราะห์แบบจำลองที่เรียบง่ายและควรพิจารณาสเปกตรัมของวิธีการจากการวิเคราะห์ง่าย (R) รุ่นศูนย์มิติของการมีปฏิสัมพันธ์ประชากรผ่านแบบจำลองเชิงตัวเลขของคู่อย่างเต็มที่รุ่น biogeophysical

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การแลกเปลี่ยนที่สำคัญก๊าซเรือนกระจกระหว่างมหาสมุทรและบรรยากาศที่ได้รับอิทธิพลจากการเปลี่ยนแปลงของระบบนิเวศแหล่งน้ำใกล้พื้นผิว แพลงก์ตอนทะเลระบบนิเวศจะแก้ไขโดยการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศการสร้างกลไกความคิดเห็นที่อาจมีผลกระทบที่สำคัญสำหรับทำนายสภาพอากาศในอนาคต ล่มสลายหรือการสูญพันธุ์ของประชากรแพลงก์ตอนอาจผลักดันระบบอากาศในจุดที่ไม่มั่นคง แบบไดนามิกสีเขียวทะเล ( dgoms ) ในปัจจุบันได้มีการพัฒนาเพื่อรวมไว้ในแบบจำลองภูมิอากาศทำนายสถานะในอนาคตของสภาพภูมิอากาศ ความซับซ้อนที่เหมาะสมของ dgoms ใช้เป็นตัวแทนของกระบวนการแพลงก์ตอนเป็นปัญหาต่อเนื่องกับรุ่นพุ่งกลายเป็นความซับซ้อนมากขึ้นมีพลวัตที่ซับซ้อนมากขึ้น และเพิ่มความโน้มเอียง กับความวุ่นวายเราพิจารณาค่อนข้างง่าย ( 4 คน ) dgom ของแพลงก์ตอนพืช แพลงก์ตอนสัตว์ แบคทีเรีย และ zooflagellates ที่กระทบประชากรแพลงก์ตอนจะเชื่อมต่อกันด้วยเดี่ยวจำกัดสารอาหาร วุ่นวาย โซลูชั่น เป็นไปได้ในรูปแบบนี้ 4-dimensional สำหรับพลวัตประชากรแพลงก์ตอน ทั้งในรูปแบบ 3 มิติที่ลดลง ขณะที่เราแตกต่างกันสองพารามิเตอร์ของคีย์ ผลของเราแสดงให้เห็นว่าความไม่มีเสถียรภาพ การเปลี่ยนแปลงของพารามิเตอร์เช่นเดียวกับการปรากฏตัวของเสียงรบกวนสิ่งแวดล้อม ที่ตอนของระบบที่ซับซ้อนมากขึ้นแข็งแกร่งมากขึ้นกว่าตอนเป็นแบบเทียบเท่า เราพบคึกคักวุ่นวายพลวัตต่ำเพื่อนิเวศวิทยาครั้ง รุ่น แนะนำว่า พลวัตวุ่นวายอาจจะแพร่หลายในรูปแบบซับซ้อนมากขึ้น แต่นี้จะไม่ค่อยพบในการจำลอง dgom . สมการทางฟิสิกส์ของ dgoms ดีเข้าใจ และถูกกำหนดโดยหลักการอนุรักษ์ แต่สมการนิเวศวิทยา ไม่เข้าใจกัน และมักไม่มีอย่างชัดเจนการอนุรักษ์ปริมาณ งานนี้ ในบริบทของความขัดสนของทฤษฎีเชิงประจักษ์และฐานที่ dgoms สร้างเพิ่มคำถามที่น่าสนใจว่า dgoms ดีกว่าแสดงความเป็นจริงถ้ารวม หรือแยกทางกัน แต่จุดที่จะต้องการวิธีการที่ครอบคลุมในการพัฒนารูปแบบและการทดสอบ เรายืนยันว่าชุมชน dgom สามารถเรียนรู้บทเรียนที่สำคัญจากการวิเคราะห์แบบง่าย ๆและควรพิจารณาจากการวิเคราะห์สเปกตรัมของวิธีการง่าย ( R ) ศูนย์มิติ รูปแบบของปฏิสัมพันธ์ผ่านการจำลองเชิงตัวเลขสำหรับประชากรของครบแบบคู่ biogeophysical .