Net primary productivity estimates and environmental variables in the Arctic Ocean: An assessment of coupled physical-biogeochemical models

International audience The relative skill of 21 regional and global biogeochemical models was assessed in terms of how well the models reproduced observed net primary productivity (NPP) and environmental variables such as nitrate concentration (NO 3 ), mixed layer depth (MLD), euphotic layer depth (...

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Bibliographic Details
Main Authors: Lee, Younjoo J., Matrai, Patricia A., Friedrichs, Marjorie A. M., Saba, Vincent, Aumont, Olivier, Babin, Marcel, Buitenhuis, Erik T., Chevallier, Matthieu, de Mora, Lee, Dessert, Morgane, Dunne, John P., Ellingsen, Ingrid H., Feldman, Doron, Frouin, Robert, Gehlen, Marion, Gorgues, Thomas, Ilyina, Tatiana, Jin, Meibing, John, Jasmin G., Lawrence, Jon, Manizza, Manfredi, Menkès, Christophe E., Perruche, Coralie, Le Fouest, Vincent, Popova, Ekaterina E., Romanou, Anastasia, Samuelsen, Annette, Schwinger, Jörg, Séférian, Roland, Stock, Charles A., Tjiputra, Jerry, Tremblay, L. Bruno, Ueyoshi, Kyozo, Vichi, Marcello, Yool, Andrew, Zhang, Jinlun
Other Authors: Bigelow Laboratory for Ocean Sciences, Virginia Institute of Marine Science (VIMS), NOAA National Marine Fisheries Service (NMFS), National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), NOAA Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL), Nucleus for European Modeling of the Ocean (NEMO R&D ), Laboratoire d'Océanographie et du Climat : Expérimentations et Approches Numériques (LOCEAN), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - 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Format: Article in Journal/Newspaper
Language:English
Published: HAL CCSD 2016
Subjects:
Online Access:https://hal.science/hal-01414033
https://hal.science/hal-01414033/document
https://hal.science/hal-01414033/file/2016JC011993.pdf
https://doi.org/10.1002/2016JC011993
Description
Summary:International audience The relative skill of 21 regional and global biogeochemical models was assessed in terms of how well the models reproduced observed net primary productivity (NPP) and environmental variables such as nitrate concentration (NO 3 ), mixed layer depth (MLD), euphotic layer depth (Z eu ), and sea ice concentration, by comparing results against a newly updated, quality-controlled in situ NPP database for the Arctic Ocean (1959–2011). The models broadly captured the spatial features of integrated NPP (iNPP) on a pan-Arctic scale. Most models underestimated iNPP by varying degrees in spite of overestimating surface NO 3 , MLD, and Z eu throughout the regions. Among the models, iNPP exhibited little difference over sea ice condition (ice-free versus ice-influenced) and bottom depth (shelf versus deep ocean). The models performed relatively well for the most recent decade and toward the end of Arctic summer. In the Barents and Greenland Seas, regional model skill of surface NO 3 was best associated with how well MLD was reproduced. Regionally, iNPP was relatively well simulated in the Beaufort Sea and the central Arctic Basin, where in situ NPP is low and nutrients are mostly depleted. Models performed less well at simulating iNPP in the Greenland and Chukchi Seas, despite the higher model skill in MLD and sea ice concentration, respectively. iNPP model skill was constrained by different factors in different Arctic Ocean regions. Our study suggests that better parameterization of biological and ecological microbial rates (phytoplankton growth and zooplankton grazing) are needed for improved Arctic Ocean biogeochemical modeling.