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Enregistrement W2755015987 · doi:10.5194/bg-2017-328

The devil's in the disequilibrium: sensitivity of ocean carbon storage to climate state and iron fertilization in a general circulation model

2017· article· en· W2755015987 sur OpenAlexafffund
Sarah Eggleston, Eric D. Galbraith

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMinisterio de Economía y CompetitividadCompute CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésIron fertilizationBiogeochemical cycleAntarctic Bottom WaterRadiative forcingBiological pumpEnvironmental scienceClimatologyAtmospheric sciencesOceanographyCarbon cycleThermohaline circulationClimate changeGeologyChemistryEcosystemPhytoplanktonEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Ocean dissolved inorganic carbon (DIC) storage can be conceptualized as the sum of four components: saturation (DICsat), disequilibrium (DICdis), carbonate (DICcarb) and soft tissue (DICsoft). Among these, DICdis and DICsoft have the potential for large changes that are relatively difficult to predict. Here we explore changes in DICsoft and DICdis in a large suite of simulations with a complex coupled climate-biogeochemical model, driven by changes in orbital forcing, ice sheets and the radiative effect of CO2. Both DICdis and DICsoft vary over a range of 40 μmol kg−1 in response to the climate forcing, equivalent to changes in atmospheric CO2 on the order of 50 ppm for each. We find that, despite the broad range of climate states represented, changes in global DICsoft can be well-approximated by the product of deep ocean ideal age and the global export production flux, while global DICdis is dominantly controlled by the fraction of the ocean filled by Antarctic Bottom Water (AABW). Because the AABW fraction and ideal age are inversely correlated between the simulations, DICdis and DICsoft are also inversely correlated. This inverse correlation could be decoupled if changes in deep ocean mixing were to alter ideal age independently of AABW fraction, or if independent ecosystem changes were to alter export and remineralization, thereby modifying DICsoft. As an example of the latter, iron fertilization causes DICsoft to increase, and causes DICdis to also increase by a similar or greater amount, to a degree that depends on climate state. We propose a simple framework to consider the global contribution of DICsoft + DICdis to ocean carbon storage as a function of the surface preformed nitrate and DICdis of dense water formation regions, the global volume fractions ventilated by these regions, and the global nitrate inventory. More extensive sea ice increases DICdis, and when sea ice becomes very extensive it also causes significant O2 disequilibrium, which may have contributed to reconstructions of low O2 in the Southern Ocean during the glacial. Global DICdis reaches a minimum near modern CO2 because the AABW fraction reaches a minimum, which may have contributed to preventing further CO2 rise during interglacial periods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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