Can simple models predict large-scale surface ocean isoprene concentrations?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We use isoprene and related field measurements from three different ocean data sets together with remotely sensed satellite data to model global marine isoprene emissions. We show that using monthly mean satellite-derived chl a concentrations to parameterize isoprene with a constant chl a normalized isoprene production rate underpredicts the measured oceanic isoprene concentration by a mean factor of 19 ± 12. Improving the model by using phytoplankton functional type dependent production values and by decreasing the bacterial degradation rate of isoprene in the water column results in only a slight underestimation (factor 1.7 ± 1.2). We calculate global isoprene emissions of 0.21 Tg C for 2014 using this improved model, which is twice the value calculated using the original model. Nonetheless, the sea-to-air fluxes have to be at least 1 order of magnitude higher to account for measured atmospheric isoprene mixing ratios. These findings suggest that there is at least one missing oceanic source of isoprene and, possibly, other unknown factors in the ocean or atmosphere influencing the atmospheric values. The discrepancy between calculated fluxes and atmospheric observations must be reconciled in order to fully understand the importance of marine-derived isoprene as a precursor to remote marine boundary layer particle formation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».