North Pacific carbon cycle response to climate variability on seasonal to decadal timescales
Notice bibliographique
Résumé
Climate variability drives significant changes in the physical state of the North Pacific, and there may be important impacts of this variability on the upper ocean carbon balance across the basin. We address this issue by considering the response of seven biogeochemical ocean models to climate variability in the North Pacific. The models' upper ocean pCO2 and air‐sea CO2 flux respond similarly to climate variability on seasonal to decadal timescales. Modeled seasonal cycles of pCO2 and its temperature‐ and non‐temperature‐driven components at three contrasting oceanographic sites capture the basic features found in observations (Takahashi et al., 2002, 2006; Keeling et al., 2004; Brix et al., 2004). However, particularly in the Western Subarctic Gyre, the models have difficulty representing the temporal structure of the total pCO2 seasonal cycle because it results from the difference of these two large and opposing components. In all but one model, the air‐sea CO2 flux interannual variability (1σ) in the North Pacific is smaller (ranges across models from 0.03 to 0.11 PgC/yr) than in the Tropical Pacific (ranges across models from 0.08 to 0.19 PgC/yr), and the time series of the first or second EOF of the air‐sea CO2 flux has a significant correlation with the Pacific Decadal Oscillation (PDO). Though air‐sea CO2 flux anomalies are correlated with the PDO, their magnitudes are small (up to ±0.025 PgC/yr (1σ)). Flux anomalies are damped because anomalies in the key drivers of pCO2 (temperature, dissolved inorganic carbon (DIC), and alkalinity) are all of similar magnitude and have strongly opposing effects that damp total pCO2 anomalies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».