Evidence for surface organic matter modulation of air-sea CO <sub>2</sub> gas exchange
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Air-sea CO2 exchange depends on the air-sea CO2 gradient and the gas transfer velocity (k), computed as a function of wind speed. Large discrepancies among relationships predicting k from wind suggest that other processes also contribute significantly to modulate CO2 exchange. Here we report, on the basis of the relationship between the measured gas transfer velocity and the organic carbon concentration at the ocean surface, a significant role of surface organic matter in suppressing air-sea gas exchange, at low and intermediate winds, in the open ocean, confirming previous observations. The potential role of total surface organic matter concentration (TOC) on gas transfer velocity (k) was evaluated by direct measurements of air-sea CO2 fluxes at different wind speeds and locations in the open ocean. According to the results obtained, high surface organic matter contents may lead to lower air-sea CO2 fluxes, for a given air-sea CO2 partial pressure gradient and wind speed below 5 m s−1, compared to that observed at low organic matter contents. We found the bias in calculated gas fluxes resulting from neglecting TOC to co-vary geographically and seasonally with marine productivity. These results support previous evidences that consideration of the role of organic matter in modulating air-sea CO2 exchange may improve flux estimates and help avoid possible bias associated to variability in surface organic concentration across the ocean.
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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 ».