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Enregistrement W4220779209 · doi:10.5194/egusphere-egu22-11022

Estimation of 137Cs inventories in each ocean basin by a global ocean general circulation model for the global database interpolation

2022· preprint· en· W4220779209 sur OpenAlexaboutno aff
Daisuke Tsumune, Frank O. Bryan, Keith Lindsay, Kazuhiro Misumi, Takaki Tsubono, Michio Aoyama

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRadioactive contamination and transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral Circulation ModelLatitudeLongitudeOcean currentEnvironmental scienceNuclear power plantOcean general circulation modelRadionuclideMeteorologyClimatologyOceanographyClimate changeGeologyGeographyPhysicsNuclear physicsGeodesy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radioactive cesium (137Cs) is distributed in the global ocean due to global fallout by atmospheric nuclear weapons tests, releases from reprocessing plants in Europe, and supplied to the ocean by the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant (1F NPP) accident. In order to detect future contamination by radionuclides, it is necessary to understand the global distribution of radionuclides such as 137Cs. For this purpose, observed data have been summarized in a historical database (MARIS) by IAEA. The spatio-temporal density of the observations varies widely, therefore simulation by an ocean general circulation model (OGCM) can be helpful in the interpretation of these observations. In order to clarify the behavior of 137Cs in the global ocean, OGSM simulations were conducted. Parallel Ocean Program version 2 (POP2) of the Community Earth System Model version 2 (CESM2) is employed. The horizontal resolution is 1.125 degree of longitude, and from 0.28 degree to 0.54 degree of latitude. There are 60 vertical levels with a minimum spacing of 10 m near the ocean surface, and increased spacing with depth to a maximum of 250 m. The simulated period was from 1945 to 2030 with the circulation forced by repeating (“Normal Year”) atmospheric conditions. As input sources of 137Cs to the model, global fallout from atmospheric nuclear tests, releases from reprocessing plants in Europe, and input from the 1F NPP accident were considered. It was assumed that the input conditions in 2020 would continue after 2020. The simulated 137Cs activity agrees well with the observed data in the database, especially in the Atlantic and Pacific Oceans where the observation density is large. Since 137Cs undergoes radioactive decay with a half-life of 30 years, the inventory for each basin is the difference between the decay corrected cumulative input and flux. In the North Pacific, the inventory reached its maximum in 1966 due to the global fallout by atmospheric nuclear weapons tests. Fluxes from the North Pacific to the Indian Ocean, Arctic Ocean, and Central Pacific were positive, and the North Pacific was a source of supply for other ocean basins. The 1F NPP accident caused a 20% increase in the inventory in 2011. In the North Atlantic, the inventory reaches its maximum in the late 1970s, due to the releases from the reprocessing plant. The outflow flux from the North Atlantic to the Greenland Sea is larger than the other fluxes and is a source of supply to other ocean basins. After 2000, the inflow flux to the North Pacific from the Labrador Sea and the South Atlantic is larger than the outflow flux. The time series of 137Cs inventory in each ocean basin and the fluxes among ocean basins were quantitatively analyzed by OGCM simulations, and the predictions for the next 10 years were made. The 137Cs activity concentrations by global fallout can be detected in the global ocean after 2030. The OGCM simulations will be useful in planning future observations to fill the gaps in the database.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,285
Écart entre enseignants0,262 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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