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Enregistrement W2808920014 · doi:10.5194/bg-15-3761-2018

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

2018· article· en· W2808920014 sur OpenAlexafffund
Sarah Eggleston, Eric D. Galbraith

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2018
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-clésBiogeochemical cycleCarbon cycleEnvironmental scienceClimate modelAntarctic Bottom WaterRadiative forcingAtmospheric sciencesDisequilibriumDissolved organic carbonClimatologyClimate changeOceanographyChemistryGeologyThermohaline circulationEcosystemEnvironmental chemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. 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 (DICsat), disequilibrium (DICdis), carbonate (DICcarb), and soft tissue (DICsoft). The cycling of dissolved oxygen is simpler, but can still be aided by considering O2, 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 DICsoft and DICdis vary over a range of 40 µmol kg−1 in response to the climate forcing, equivalent to changes in atmospheric pCO2 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 O2 disequilibrium, with large increases under cold climate states. We find that, despite the broad range of climate states represented, changes in global DICsoft can be quantitatively approximated by the product of deep ocean ideal age and the global export production flux. In contrast, 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 among the simulations, DICdis and DICsoft 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 DICsoft. As an example of the latter, we show that iron fertilization causes both DICsoft and DICdis 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 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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations52
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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