The devil's in the disequilibrium: multi-component analysis of dissolved carbon and oxygen changes under a broad range of forcings in a general circulation model
Notice bibliographique
Résumé
The complexity of dissolved gas cycling in the ocean presents a challenge for mechanistic understanding and can hinder model intercomparison. One helpful approach is the conceptualization of dissolved gases as the sum of multiple, strictly defined components. Here we decompose dissolved inorganic carbon (DIC) into four components: saturation (DIC sat ), disequilibrium (DIC dis ), carbonate (DIC carb ), and soft tissue (DIC soft ). The cycling of dissolved oxygen is simpler, but can still be aided by considering O 2 , O2sat, and O2dis. We explore changes in these components within a large suite of simulations with a complex coupled climate–biogeochemical model, driven by changes in astronomical parameters, ice sheets, and radiative forcing, in order to explore the potential importance of the different components to ocean carbon storage on long timescales. We find that both DIC soft and DIC dis vary over a range of 40 µmol kg −1 in response to the climate forcing, equivalent to changes in atmospheric p CO 2 on the order of 50 ppm for each. The most extreme values occur at the coldest and intermediate climate states. We also find significant changes in O 2 disequilibrium, with large increases under cold climate states. We find that, despite the broad range of climate states represented, changes in global DIC soft can be quantitatively approximated by the product of deep ocean ideal age and the global export production flux. In contrast, global DIC dis 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 among the simulations, DIC dis and DIC soft are also inversely correlated, dampening the overall changes in DIC. 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 DIC soft . As an example of the latter, we show that iron fertilization causes both DIC soft and DIC dis to increase and that the relationship between these two components depends on the climate state. We propose a simple framework to consider the global contribution of DIC soft +DIC dis to ocean carbon storage as a function of the surface preformed nitrate and DIC dis of dense water formation regions, the global volume fractions ventilated by these regions, and the global nitrate inventory.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».