Examining the Impact of Tropical Cyclones on Air‐Sea CO<sub>2</sub> Exchanges in the Bay of Bengal Based on Satellite Data and In Situ Observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The impact of tropical cyclones (TCs) on the CO2 partial pressure at the sea surface (pCO2sea) and air‐sea CO2 flux (FCO2) in the Bay of Bengal (BoB) was quantified based on satellite data and in situ observations between November 2013 and January 2017. The in situ observations were made at the BoB Ocean Acidification mooring buoy. A weak time‐mean net source of 55.78 ± 11.16 mmol CO2 m−2 year−1 at the BoB Ocean Acidification site was estimated during this period. A wide range in increases of pCO2sea (1.0–14.8 μatm) induced by TCs occurred in postmonsoon (October–December), and large decreases of pCO2sea (−14.0 μatm) occurred in premonsoon (March–May). Large vertical differences in the ratio of dissolved inorganic carbon (DIC) to total alkalinity (TA) in the upper layer (ΔDIC/TA) were responsible for increasing pCO2sea in postmonsoon. Relatively small values of ΔDIC/TA were responsible for decreasing pCO2sea in premonsoon. Five TCs (Hudhud, Five, Kyant, Vardah, and Roanu) were considered. Hudhud significantly enhanced CO2 efflux (18.49 ± 3.70 mmol CO2/m2) in oversaturated areas due to the wind effect during the storm and wind‐pump effects after the storm. Vardah insignificantly changed FCO2 (1.22 ± 0.24 mmol CO2/m2) in undersaturated areas because of the counteraction of these two effects. Roanu significantly enhanced CO2 efflux (19.08 ± 3.82 mmol CO2/m2) in highly oversaturated conditions (ΔpCO2 > 20 μatm) since the wind effect greatly exceeded the wind‐pump effects. These five TCs were estimated to account for 55 ± 23% of the annual‐mean CO2 annual efflux, suggesting that TCs have significant impacts on the carbon cycle in the BoB.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».