Data‐based estimates of suboxia, denitrification, and N<sub>2</sub>O production in the ocean and their sensitivities to dissolved O<sub>2</sub>
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Notice bibliographique
Résumé
Oxygen minimum zones (OMZs) are major sites of fixed nitrogen removal from the open ocean. However, commonly used gridded data sets such as the World Ocean Atlas (WOA) tend to overestimate the concentration of O 2 compared to measurements in grids where O 2 falls in the suboxic range (O 2 < 2–10 mmol m −3 ), thereby underestimating the extent of O 2 depletion in OMZs. We evaluate the distribution of the OMZs by (1) mapping high‐quality oxygen measurements from the WOCE program, and (2) by applying an empirical correction to the gridded WOA based on in situ observations. The resulting suboxic volumes are a factor 3 larger than in the uncorrected gridded WOA. We combine the new oxygen data sets with estimates of global export and simple models of remineralization to estimate global denitrification and N 2 O production. We obtain a removal of fixed nitrogen of 70 ± 50 Tg year −1 in the open ocean and 198 ± 64 Tg year −1 in the sediments, and a global N 2 O production of 6.2 ± 3.2 Tg year −1 . Our results (1) reconcile water column denitrification rates based on global oxygen distributions with previous estimates based on nitrogen isotopes, (2) revise existing estimates of sediment denitrification down by 1/3 d through the use of spatially explicit fluxes, and (3) provide independent evidence supporting the idea of a historically balanced oceanic nitrogen cycle. These estimates are most sensitive to uncertainties in the global export production, the oxygen threshold for suboxic processes, and the efficiency of particle respiration under suboxic conditions. Ocean deoxygenation, an expected response to anthropogenic climate change, could increase denitrification by 14 Tg year −1 of nitrogen per 1 mmol m −3 of oxygen reduction if uniformly distributed, while leaving N 2 O production relatively unchanged.
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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) | 0,000 | 0,000 |
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 découle