Oxygen Saturation Surrounding Deep Water Formation Events in the Labrador Sea From Argo‐O<sub>2</sub> Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deep water formation supplies oxygen‐rich water to the deep sea, spreading throughout the ocean by means of the global thermohaline circulation. Models suggest that dissolved gases in newly formed deep water do not come to equilibrium with the atmosphere. However, direct measurements during wintertime convection are scarce, and the controls over the extent of these disequilibria are poorly quantified. Here we show that, when convection reached deeper than 800 m, oxygen in the Labrador Sea was consistently undersaturated at −6.1% to −7.6% at the end of convection. Deeper convection resulted in greater undersaturation, while convection ending later in the year resulted in values closer to equilibrium, from which we produce a predictive relationship. We use dissolved oxygen data from six profiling Argo floats in the Labrador Sea between 2003 and 2016, allowing direct observations of wintertime convection. Three of the six optode oxygen sensors displayed substantial average in situ drift of −3.03 μmol O 2 kg −1 yr −1 (−0.94% O 2 yr −1 ), which we corrected to stable deepwater oxygen values from repeat ship surveys. Observations of low oxygen intrusions during restratification and a simple mixing calculation demonstrate that lateral processes act to lower the oxygen inventory of the central Labrador Sea. This suggests that the Labrador Sea is a net sink for atmospheric oxygen, but uncertainties in parameterizing gas exchange limit our ability to quantify the net uptake. Our results constrain the oxygen concentration of newly formed Labrador Sea Water and allow more precise estimates of oxygen utilization and nutrient regeneration in this water mass.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».