Nonlinearity of Ocean Carbon Cycle Feedbacks in CMIP5 Earth System Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carbon cycle feedbacks are usually categorized into carbon–concentration and carbon–climate feedbacks, which arise owing to increasing atmospheric CO2 concentration and changing physical climate. Both feedbacks are often assumed to operate independently: that is, the total feedback can be expressed as the sum of two independent carbon fluxes that are functions of atmospheric CO2 and climate change, respectively. For phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5), radiatively and biogeochemically coupled simulations have been undertaken to better understand carbon cycle feedback processes. Results show that the sum of total ocean carbon uptake in the radiatively and biogeochemically coupled experiments is consistently larger by 19–58 petagrams of carbon (Pg C) than the uptake found in the fully coupled model runs. This nonlinearity is small compared to the total ocean carbon uptake (533–676 Pg C), but it is of the same order as the carbon–climate feedback. The weakening of ocean circulation and mixing with climate change makes the largest contribution to the nonlinear carbon cycle response since carbon transport to depth is suppressed in the fully relative to the biogeochemically coupled simulations, while the radiatively coupled experiment mainly measures the loss of near-surface carbon owing to warming of the ocean. Sea ice retreat and seawater carbon chemistry contribute less to the simulated nonlinearity. The authors’ results indicate that estimates of the ocean carbon–climate feedback derived from “warming only” (radiatively coupled) simulations may underestimate the reduction of ocean carbon uptake in a warm climate high CO2 world.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».