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Enregistrement W3215995014 · doi:10.3389/fclim.2021.738224

Persistent Uncertainties in Ocean Net Primary Production Climate Change Projections at Regional Scales Raise Challenges for Assessing Impacts on Ecosystem Services

2021· article· en· W3215995014 sur OpenAlexaff
Alessandro Tagliabue, Lester Kwiatkowski, Laurent Bopp, Momme Butenschön, William W. L. Cheung, Matthieu Lengaigne, Jérôme Vialard

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Climate · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesHorizon 2020European Research CouncilHorizon 2020 Framework ProgrammeInstitut de Recherche pour le DéveloppementAgence Nationale de la RechercheEuropean Commission
Mots-clésEnvironmental sciencePrimary productionCoupled model intercomparison projectClimate changeEcosystemMarine ecosystemEcosystem servicesClimate modelImpact assessmentClimatologyEnvironmental resource managementOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ocean net primary production (NPP) results from CO 2 fixation by marine phytoplankton, catalysing the transfer of organic matter and energy to marine ecosystems, supporting most marine food webs, and fisheries production as well as stimulating ocean carbon sequestration. Thus, alterations to ocean NPP in response to climate change, as quantified by Earth system model experiments conducted as part of the 5th and 6th Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5 and CMIP6) efforts, are expected to alter key ecosystem services. Despite reductions in inter-model variability since CMIP5, the ocean components of CMIP6 models disagree roughly 2-fold in the magnitude and spatial distribution of NPP in the contemporary era, due to incomplete understanding and insufficient observational constraints. Projections of NPP change in absolute terms show large uncertainty in CMIP6, most notably in the North Atlantic and the Indo-Pacific regions, with the latter explaining over two-thirds of the total inter-model uncertainty. While the Indo-Pacific has previously been identified as a hotspot for climate impacts on biodiversity and fisheries, the increased inter-model variability of NPP projections further exacerbates the uncertainties of climate risks on ocean-dependent human communities. Drivers of uncertainty in NPP changes at regional scales integrate different physical and biogeochemical factors that require more targeted mechanistic assessment in future studies. Globally, inter-model uncertainty in the projected changes in NPP has increased since CMIP5, which amplifies the challenges associated with the management of associated ecosystem services. Notably, this increased regional uncertainty in the projected NPP change in CMIP6 has occurred despite reduced uncertainty in the regional rates of NPP for historical period. Improved constraints on the magnitude of ocean NPP and the mechanistic drivers of its spatial variability would improve confidence in future changes. It is unlikely that the CMIP6 model ensemble samples the complete uncertainty in NPP, with the inclusion of additional mechanistic realism likely to widen projections further in the future, especially at regional scales. This has important consequences for assessing ecosystem impacts. Ultimately, we need an integrated mechanistic framework that considers how NPP and marine ecosystems respond to impacts of not only climate change, but also the additional non-climate drivers.

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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,951

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations193
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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