Spatiotemporal Variability in Modeled Bottom Ice and Sea Surface Dimethylsulfide Concentrations and Fluxes in the Arctic During 1979–2015
Notice bibliographique
Résumé
Field observations suggest that oceanic emissions of dimethylsulfide (DMS) may play a dominant role in the production of Arctic aerosols and clouds and therefore modulate the surface irradiance, during spring and summer. DMS is produced not only in the water column but also in various sea ice habitats. The ongoing recession of Arctic sea ice is expected to enhance DMS emissions, but the magnitude of this increase is highly uncertain. Here we investigate the spatiotemporal variability in bottom ice and sea surface DMS concentrations and fluxes using a regional sea ice‐ocean physical‐biogeochemical model. Model results indicate that the observed accelerated decline of Arctic sea ice extent since the beginning of the 21st century is associated with upward trends in May–August pan‐Arctic‐averaged sea surface DMS concentration and sea‐to‐air DMS flux. On the other hand, strong interannual variability and statistically insignificant trends are found for bottom ice DMS concentration and ice‐to‐sea DMS flux, owing to the counteracting effects of the shrinking horizontal extent and the vertical thinning of sea ice on ice algal production. The pan‐Arctic DMS climatology products based on model simulation and satellite algorithms provide dynamically based spatial details that are absent in the in situ measurement‐based climatology due to limited spatiotemporal data coverage and inevitable extrapolation bias. Lastly, model results indicate that the bottom ice DMS and its precursor dimethylsulfoniopropionate production can be the only local source of oceanic DMS emissions into the atmosphere during May prior to pelagic blooms, suggesting that it may be a key component of the biological control on Arctic climate at that time.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».