At‐sea intercomparison of three underway <i>p</i>CO<sub>2</sub> systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ocean surface partial pressure of carbon dioxide (pCO2) is a key factor controlling air–sea CO2 fluxes. Most surface pCO2 data are collected with relatively large and complex air–water equilibrators coupled to stand‐alone infrared analyzers installed on Ships of OPportunity (SOOP‐CO2). This approach has proven itself through years of successful deployments, but expansion and sustainability of the future measurement network faces challenges in terms of certification, autonomy, and maintenance, which motivates development of new systems. Here, we compare performance of three underway pCO2 measurement systems (General Oceanics, SubCtech, and Pro‐Oceanus), including a recently developed compact flow‐through, sensor‐based system. The systems were intercompared over a period of 34 days during two crossings of the subpolar North Atlantic Ocean. With a mean difference from the General Oceanics system of −5.7 ± 4.0 μatm (Pro‐Oceanus) and −4.7 ± 2.9 μatm (SubCtech) during the 1st crossing, our results indicate potential for good agreement between the systems. The study highlighted the challenge of assuring accuracy over long periods of time, particularly seen in a worse agreement during the 2nd crossing, and revealed a number of sources of systematic errors. These can influence accuracy of the measurements, agreement between systems and include slow response of membrane‐based systems to pCO2 changes, “within‐ship” respiration due to biofouling, and bias in measurement of the temperature of equilibration. These error sources can be controlled or corrected for, however, if unidentified, their magnitude can be significant relative to accuracy criteria assigned to the highest‐quality data in global databases. The advantages of the compact flow‐through system are presented along with a discussion of future solutions for improving data quality.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».