MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2948787665 · doi:10.1525/elementa.
\n229

Modelling carbon exchange in the air, sea, and ice of the Arctic Ocean

2019· article· en· W2948787665 sur OpenAlexaboutno aff
Eric Mortenson

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticThe arcticOceanographyEnvironmental scienceSea iceClimatologyArctic ice packMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to investigate the evolution of the Arctic Ocean’s carbon
\nuptake capacity and impacts on ocean acidification with the changing sea-ice scape. In
\nparticular, I study the influence on air-ice-sea fluxes of carbon with two major updates to
\ncommonly-used carbon cycle models I have included. One, incorporation of sea ice algae
\nto the ecosystem, and two, modification of the sea-ice carbon pump, to transport brineassociated
\nDissolved Inorganic Carbon (DIC) and Total Alkalinity (TA) to the depth of
\nthe bottom of the mixed layer (as opposed to releasing it in the surface model layer). I
\ndeveloped the ice algal ecosystem model by adding a sympagic (ice-associated) ecosystem
\ninto a 1D coupled sea ice-ocean model. The 1D model was applied to Resolute Passage in
\nthe Canadian Arctic Archipelago and evaluated with observations from a field campaign
\nduring the spring of 2010. I then implemented an inorganic carbon system into the model.
\nThe carbon system includes effects on both DIC and TA due to the coupled ice-ocean
\necosystem, ikaite precipitation and dissolution, ice-air and air-sea carbon exchange, and
\nice-sea DIC and TA exchange through a formulation for brine rejection to depth and
\nfreshwater dilution associated with ice growth and melt. The 1D simulated ecosystem was
\nfound to compare reasonably well with observations in terms of bloom onset and seasonal
\nprogression for both the sympagic and pelagic algae. In addition, the inorganic carbon
\nsystem showed reasonable agreement between observations of upper water column DIC
\nand TA content. The simulated average ocean carbon uptake during the period of open
\nwater was 10.2 mmol C m−2 day−1 ( 11 g C m−2 over the entire open-water season).
\nUsing the developments from the 1D model, a 3D biogeochemical model of the Arctic Ocean
\nincorporating both sea ice and the water column was developed and tested, with a focus
\non the pan-Arctic oceanic uptake of carbon in the recent era of Arctic sea ice decline (1980
\n– 2015). The model suggests the total uptake of carbon for the Arctic Ocean (north of
\n66.5 N) increases from 110 Tg C yr−1 in the early eighties (1980 – 1985) to 140 Tg C yr−1
\nfor 2010 – 2015, an increase of 30%. The rise in SST accounts for 10% of the increase
\nin simulated pan-Arctic sea surface pCO2. A regional analysis indicated large variability
\nbetween regions, with the Laptev Sea exhibiting low sea surface pH relative to the pan-
\nArctic domain mean and seasonal undersaturation of 
\narag by the end of the standard run. Two sensitivity studies were performed to assess the effects of sea-ice algae and the sea-ice carbon pump in the pan-Arctic, with a focus on sea surface inorganic carbon properties. Excluding the sea ice-carbon-pump showed a marked decrease in seasonal variability of sea-surface DIC and TA averaged over the Arctic Ocean compared to the standard run, but only a small change in the net total carbon uptake (of 1% by the end of the no icecarbon-pump run). Neglecting the sea ice algae, on the other hand, exhibits only a small change in sea-surface DIC and TA averaged over the pan-Arctic Ocean, but a cumulative effect on the net total carbon uptake of the Arctic Ocean (reaching 5% less than that of the standard run by the end of the no-ice-algae run).

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 enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria)Même sujetMethane Hydrates and Related PhenomenaTravaux en français237 207