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Enregistrement W4212987229 · doi:10.5194/bg-19-907-2022

Evaluating the Arabian Sea as a regional source of atmospheric CO <sub>2</sub> : seasonal variability and drivers

2022· article· en· W4212987229 sur OpenAlexfundno aff
Alain de Verneil, Zouhair Lachkar, K. Shafer Smith, Marina Lévy

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTamkeenYork UniversityNew York University Abu Dhabi
Mots-clésUpwellingEnvironmental scienceAlkalinityOceanographyClimatologyCarbon cycleMonsoonAtmospheric sciencesBathythermographGeologyChemistryEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arabian Sea (AS) was confirmed to be a net emitter of CO 2 to the atmosphere during the international Joint Global Ocean Flux Study program of the 1990s, but since then few in situ data have been collected, leaving data-based methods to calculate air–sea exchange with fewer and potentially out-of-date data. Additionally, coarse-resolution models underestimate CO 2 flux compared to other approaches. To address these shortcomings, we employ a high-resolution (1/24 ∘ ) regional model to quantify the seasonal cycle of air–sea CO 2 exchange in the AS by focusing on two main contributing factors, p CO 2 and winds. We compare the model to available in situ p CO 2 data and find that uncertainties in dissolved inorganic carbon (DIC) and total alkalinity (TA) lead to the greatest discrepancies. Nevertheless, the model is more successful than neural network approaches in replicating the large variability in summertime p CO 2 because it captures the AS's intense monsoon dynamics. In the seasonal p CO 2 cycle, temperature plays the major role in determining surface p CO 2 except where DIC delivery is important in summer upwelling areas. Since seasonal temperature forcing is relatively uniform, p CO 2 differences between the AS's subregions are mostly caused by geographic DIC gradients. We find that primary productivity during both summer and winter monsoon blooms, but also generally, is insufficient to offset the physical delivery of DIC to the surface, resulting in limited biological control of CO 2 release. The most intense air–sea CO 2 exchange occurs during the summer monsoon when outgassing rates reach ∼ 6 molCm-2yr-1 in the upwelling regions of Oman and Somalia, but the entire AS contributes CO 2 to the atmosphere. Despite a regional spring maximum of p CO 2 driven by surface heating, CO 2 exchange rates peak in summer due to winds, which account for ∼ 90 % of the summer CO 2 flux variability vs. 6 % for p CO 2 . In comparison with other estimates, we find that the AS emits ∼ 160 Tg C yr −1 , slightly higher than previously reported. Altogether, there is 2× variability in annual flux magnitude across methodologies considered. Future attempts to reduce the variability in estimates will likely require more in situ carbon data. Since summer monsoon winds are critical in determining flux both directly and indirectly through temperature, DIC, TA, mixing, and primary production effects on p CO 2 , studies looking to predict CO 2 emissions in the AS with ongoing climate change will need to correctly resolve their timing, strength, and upwelling dynamics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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