Evaluating carbon sequestration efficiency in an ocean circulation model by adjoint sensitivity analysis
Notice bibliographique
Résumé
We demonstrate the application of the adjoint method to develop three‐dimensional maps of carbon sequestration efficiency and mean residence time in an ocean general circulation model. In contrast to perturbation sensitivity experiments, the adjoint approach provides a computationally efficient way to characterize both temporal and spatial variations of sequestration efficiency and residence time for a complete global model domain. Sequestration efficiency (the percentage of carbon injected at a continuous point source that remains in the ocean after an elapsed time), for injections at the base of the main thermocline (∼900 m), is initially lowest in the North Atlantic basin (except for regions of deep convection in the Labrador Sea) relative to the North Pacific. For injection periods of the order of a century or more, however, the model suggests that Pacific injection sites are generally less efficient for a constant rate injection source. The mean residence time (defined as the average period that impulsively injected carbon from a particular point source remains within the ocean) is also evaluated and mapped. This measure also suggests that Atlantic sequestration is more efficient in the long term. Our calculations draw out the dual role of convective mixing, both exposing shallow sequestration sources to the atmosphere and also, in the subpolar Atlantic and Labrador Sea, feeding carbon from shallow injection sources into the deep circulation away from the atmosphere.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».