Oxygen utilization rate (OUR) underestimates ocean respiration: A model study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We use a simple 1‐D model representing an isolated density surface in the ocean and 3‐D global ocean biogeochemical models to evaluate the concept of computing the subsurface oceanic oxygen utilization rate (OUR) from the changes of apparent oxygen utilization (AOU) and water age. The distribution of AOU in the ocean is not only the imprint of respiration in the ocean's interior but is strongly influenced by transport processes and eventually loss at the ocean surface. Since AOU and water age are subject to advection and diffusive mixing, it is only when they are affected both in the same way that OUR represents the correct rate of oxygen consumption. This is the case only when advection prevails or with uniform respiration rates, when the proportions of AOU and age are not changed by transport. In experiments with the 1‐D tube model, OUR underestimates respiration when maximum respiration rates occur near the outcrops of isopycnals and overestimates when maxima occur far from the outcrops. Given the distribution of respiration in the ocean, i.e., elevated rates near high‐latitude outcrops of isopycnals and low rates below the oligotrophic gyres, underestimates are the rule. Integrating these effects globally in three coupled ocean biogeochemical and circulation models, we find that AOU‐over‐age based calculations underestimate true model respiration by a factor of 3. Most of this difference is observed in the upper 1000 m of the ocean with the discrepancies increasing toward the surface where OUR underestimates respiration by as much as factor of 4.
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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 ».