Ocean dinitrogen fixation and its potential effects on ocean primary production in Earth system model simulations of anthropogenic warming
Notice bibliographique
Résumé
Dinitrogen fixation (DNF) provides a large fraction of the ‘new’ nitrogen supporting upper ocean productivity, and is associated with environmental conditions likely to show substantial change under anthropogenic warming. For example, surface warming induces stronger stratification, weaker nutrient supply and more rapid nutrient depletion. Using six Earth System Models, we have examined spatial patterns and trends of DNF in the CMIP5 historical and RCP 8.5 experiments. Four models (CanESM2, CESM1-BGC, IPSL-CM5R-LR, and UVicESCM) show high DNF rates in warm, stratified waters mostly associated with the western parts of the ocean basins, while GFDL-ESM2M and MPI-ESM-LR show elevated rates near the eastern boundaries because of coupling of DNF and denitrification. Despite a growing body of data, the spatial pattern of DNF is still insufficiently resolved by available observations, and none of the models agrees well with the observations. Modelled and observed rates are mostly in the same general range except for UVicESCM, and frequency distributions are similar, but spatial pattern correlations are weak and in most cases not statistically significant. Only a few models show strong trends in DNF and primary production in a warming climate, and the signs of the trends are inconsistent. Observations of primary production at the benchmark subtropical station ALOHA (22.75°N, 158°W) and proxies for historical DNF from the same region appear to corroborate trends in CanESM2 that are not present in other models. However, the CanESM DNF parameterization does not include any limitation by P or Fe, so modelled future trends may not materialize due to nutrient limitation. Analysis of available models and observations suggests that our understanding of environmental controls on ocean DNF remains limited and future trends are highly uncertain. Long-term global simulations of DNF will only be meaningful if we maintain long-term observations and extend coverage to undersampled regions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».