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Enregistrement W3084268438 · doi:10.5194/gmd-14-7255-2021

Explicit silicate cycling in the Kiel Marine Biogeochemistry Model version 3 (KMBM3) embedded in the UVic ESCM version 2.9

2021· article· en· W3084268438 sur OpenAlexfundno aff
Karin Kvale, David P. Keller, Wolfgang Koeve, Katrin J. Meißner, Christopher J. Somes, Wanxuan Yao, Andreas Oschlies

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNOAA Pacific Marine Environmental LaboratoryNational Cancer InstituteMinistry of Business, Innovation and EmploymentAustralian National UniversityGEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung KielAustralian Research CouncilNational Oceanic and Atmospheric AdministrationUniversity of New South WalesOregon State UniversityUniversity of Victoria
Mots-clésBiogeochemical cycleBiogeochemistryEnvironmental sciencePrimary productionClimatologyCarbon cycleAtmospheric sciencesClimate modelEarth system scienceForcing (mathematics)Marine ecosystemAtmospheric modelOceanographyEcosystemClimate changeGeologyChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We describe and test a new model of biological marine silicate cycling, implemented in the Kiel Marine Biogeochemical Model version 3 (KMBM3), embedded in the University of Victoria Earth System Climate Model (UVic ESCM) version 2.9. This new model adds diatoms, which are a key component of the biological carbon pump, to an existing ecosystem model. This new model combines previously published parameterizations of a diatom functional type, opal production and export with a novel, temperature-dependent dissolution scheme. Modelled steady-state biogeochemical rates, carbon and nutrient distributions are similar to those found in previous model versions. The new model performs well against independent ocean biogeochemical indicators and captures the large-scale features of the marine silica cycle to a degree comparable to similar Earth system models. Furthermore, it is computationally efficient, allowing both fully coupled, long-timescale transient simulations and “offline” transport matrix spinups. We assess the fully coupled model against modern ocean observations, the historical record starting from 1960 and a business-as-usual atmospheric CO2 forcing to the year 2300. The model simulates a global decline in net primary production (NPP) of 1.4 % having occurred since the 1960s, with the strongest declines in the tropics, northern midlatitudes and Southern Ocean. The simulated global decline in NPP reverses after the year 2100 (forced by the extended RCP8.5 CO2 concentration scenario), and NPP returns to 98 % of the pre-industrial rate by 2300. This recovery is dominated by increasing primary production in the Southern Ocean, mostly by calcifying phytoplankton. Large increases in calcifying phytoplankton in the Southern Ocean offset a decline in the low latitudes, producing a global net calcite export in 2300 that varies only slightly from pre-industrial rates. Diatom distribution moves southward in our simulations, following the receding Antarctic ice front, but diatoms are outcompeted by calcifiers across most of their pre-industrial Southern Ocean habitat. Global opal export production thus drops to 75 % of its pre-industrial value by 2300. Model nutrients such as phosphate, silicate and nitrate build up along the Southern Ocean particle export pathway, but dissolved iron (for which ocean sources are held constant) increases in the upper ocean. This different behaviour of iron is attributed to a reduction of low-latitude NPP (and consequently, a reduction in both uptake and export and particle, including calcite scavenging), an increase in seawater temperatures (raising the solubility of particulate iron) and stratification that “traps” the iron near the surface. These results are meant to serve as a baseline for sensitivity assessments to be undertaken with this model in the future.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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