Variability of Atmospheric CO2 Over the Arctic Ocean: Insights From the O-Buoy Chemical Observing Network
Notice bibliographique
Résumé
As the Arctic climate rapidly warms, there is a critical need for understanding variability and change in the Arctic carbon cycle, but a lack of long-term observations has hindered progress. This work analyzes and interprets measurements of atmospheric carbon dioxide (CO2) mixing ratios from long-term on-ice measurements (the O-Buoy Network), as well as coastal observatories from 2009-2016. The on-ice measurements show smaller seasonal amplitudes when compared to the coastal observatories, in contrast to the general observation of poleward increases of seasonal cycle amplitude. Average on-ice mixing ratios were lower than their coastal counterparts during the winter and spring months, contradicting the expectation that wintertime presents a poleward increasing gradient of CO2. We compare the observations to CO2; simulated in an updated version of the GEOS-Chem 3-D chemical transport model, which includes new tracers of airmass history and CO2; sources and sinks. The model reproduces the observed features of the seasonal cycle and shows that terrestrial biosphere fluxes and synoptic transport explain most CO2; variability over the surface of the Arctic Ocean. Interannually, the coastal observations were more comparable in overall CO2; growth than concurrent measurements over sea ice. We find evidence indicating the presence of ocean gas exchange in and around sea ice during periods where this growth discrepancy occurs. Periods with large spatial gradients are examined, showing that release of CO2; from Arctic waters in years with low sea ice concentration could possibly contribute to the greater interannual increase of CO2; over sea ice compared to land.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».