Sea‐air CO<sub>2</sub> exchange in the western Arctic coastal ocean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The biogeochemical seascape of the western Arctic coastal ocean is in rapid transition. Changes in sea ice cover will be accompanied by alterations in sea‐air carbon dioxide (CO 2 ) exchange, of which the latter has been difficult to constrain owing to sparse temporal and spatial data sets. Previous assessments of sea‐air CO 2 flux have targeted specific subregional areas of the western Arctic coastal ocean. Here a holistic approach is taken to determine the net sea‐air CO 2 flux over this broad region. We compiled and analyzed an extensive data set of nearly 600,000 surface seawater CO 2 partial pressure ( p CO 2 ) measurements spanning 2003 through 2014. Using space‐time colocated, reconstructed atmospheric p CO 2 values coupled with the seawater p CO 2 data set, monthly climatologies of sea‐air p CO 2 differences (Δ p CO 2 ) were created on a 0.2° latitude × 0.5° longitude grid. Sea‐air CO 2 fluxes were computed using the Δ p CO 2 grid and gas transfer rates calculated from climatology of wind speed second moments. Fluxes were calculated with and without the presence of sea ice, treating sea ice as an imperfect barrier to gas exchange. This allowed for carbon uptake by the western Arctic coastal ocean to be assessed under existing and reduced sea ice cover conditions, in which carbon uptake increased 30% over the current 10.9 ± 5.7 Tg C (1 Tg = 10 12 g) yr −1 of sea ice‐adjusted exchange in the region. This assessment extends beyond previous subregional estimates in the region in an all‐inclusive manner and points to key unresolved aspects that must be targeted by future research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».