Regional variability of acidification in the Arctic: a sea of contrasts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Arctic Ocean is a region that is particularly vulnerable to the impact of ocean acidification driven by rising atmospheric CO2, with potentially negative consequences for calcifying organisms such as coccolithophorids and foraminiferans. In this study, we use an ocean-only general circulation model, with embedded biogeochemistry and a comprehensive description of the ocean carbon cycle, to study the response of pH and saturation states of calcite and aragonite to rising atmospheric pCO2 and changing climate in the Arctic Ocean. Particular attention is paid to the strong regional variability within the Arctic, and, for comparison, simulation results are contrasted with those for the global ocean. Simulations were run to year 2099 using the RCP8.5 (an Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Fifth Assessment Report (AR5) scenario with the highest concentrations of atmospheric CO2). The separate impacts of the direct increase in atmospheric CO2 and indirect effects via impact of climate change (changing temperature, stratification, primary production and freshwater fluxes) were examined by undertaking two simulations, one with the full system and the other in which atmospheric CO2 was prevented from increasing beyond its preindustrial level (year 1860). Results indicate that the impact of climate change, and spatial heterogeneity thereof, plays a strong role in the declines in pH and carbonate saturation (Ω) seen in the Arctic. The central Arctic, Canadian Arctic Archipelago and Baffin Bay show greatest rates of acidification and Ω decline as a result of melting sea ice. In contrast, areas affected by Atlantic inflow including the Greenland Sea and outer shelves of the Barents, Kara and Laptev seas, had minimal decreases in pH and Ω because diminishing ice cover led to greater vertical mixing and primary production. As a consequence, the projected onset of undersaturation in respect to aragonite is highly variable regionally within the Arctic, occurring during the decade of 2000–2010 in the Siberian shelves and Canadian Arctic Archipelago, but as late as the 2080s in the Barents and Norwegian seas. We conclude that, for future projections of acidification and carbonate saturation state in the Arctic, regional variability is significant and needs to be adequately resolved, with particular emphasis on reliable projections of the rates of retreat of the sea ice, which are a major source of uncertainty.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».