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 CO 2 partial pressure at the sea surface (pCO 2sea ) and air‐sea CO 2 flux (F CO2 ) 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 CO 2 m −2 year −1 at the BoB Ocean Acidification site was estimated during this period. A wide range in increases of pCO 2sea (1.0–14.8 μatm) induced by TCs occurred in postmonsoon (October–December), and large decreases of pCO 2sea (−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 pCO 2sea in postmonsoon. Relatively small values of ΔDIC/TA were responsible for decreasing pCO 2sea in premonsoon. Five TCs (Hudhud, Five, Kyant, Vardah, and Roanu) were considered. Hudhud significantly enhanced CO 2 efflux (18.49 ± 3.70 mmol CO 2 /m 2 ) in oversaturated areas due to the wind effect during the storm and wind‐pump effects after the storm. Vardah insignificantly changed F CO2 (1.22 ± 0.24 mmol CO 2 /m 2 ) in undersaturated areas because of the counteraction of these two effects. Roanu significantly enhanced CO 2 efflux (19.08 ± 3.82 mmol CO 2 /m 2 ) in highly oversaturated conditions (ΔpCO 2 > 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 CO 2 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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».