Rapid Changes in Anthropogenic Carbon Storage and Ocean Acidification in the Intermediate Layers of the Eurasian Arctic Ocean: 1996–2015
Notice bibliographique
Résumé
The extended multiple linear regression technique is used to determine changes in anthropogenic carbon in the intermediate layers of the Eurasian Basin based on occupations from four cruises between 1996 and 2015. The results show a significant increase in basin‐wide anthropogenic carbon storage in the Nansen Basin (0.44–0.73 ± 0.14 mol C·m −2 ·year −1 ) and the Amundsen Basin (0.63–1.04 ± 0.09 mol C·m −2 ·year −1 ). Over the last two decades, inferred changes in ocean acidification (0.020–0.055 pH units) and calcium carbonate desaturation (0.05–0.18 units) are pronounced and rapid. These results, together with results from carbonate‐dynamic box model simulations and 129 I tracer distribution simulations, suggest that the accumulation of anthropogenic carbon in the intermediate layers of the Eurasian Basin are consistent with increasing concentrations of anthropogenic carbon in source waters of Atlantic origin entering the Arctic Ocean followed by interior transport. The dissimilar distributions of anthropogenic carbon in the interior Nansen and Amundsen Basins are likely due to differences in the lateral ventilation of the intermediate layers by the return flows and ramifications of the boundary current along the topographic boundaries in the Eurasian Basin.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».