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Enregistrement W4220917787 · doi:10.5194/egusphere-egu22-8288

Ocean sequestration of carbon dioxide and heat under global warming in a climate model with an eddy-rich ocean

2022· preprint· en· W4220917787 sur OpenAlexaff
Ivy Frenger, Carolina O. Dufour, Julia Getzlaff, Stephen M. Griffies, Wolfgang Koeve, Jorge L. Sarmiento

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesoscale meteorologyEddyAtmospheric sciencesCarbon dioxideClimatologyEnvironmental scienceChemistryMeteorologyTurbulencePhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To robustly estimate how much carbon dioxide (CO2) we may still emit while staying below a certain level of global warming, we need to know uncertainty in oceanic sequestration of CO2 and heat. We here address uncertainty in oceanic CO2 and heat sequestration that arises due to the representation of ocean mesoscale features. Such features are fundamental components of ocean circulation and mixing, though with spatial scales smaller than 100 km they are typically not resolved by climate models. We compare three configurations of the GFDL climate model that differ in the spatial resolution of the ocean, namely "eddy-rich" (0.10o resolution) that simulates a rich field of mesoscale features such as mesoscale eddies and fronts, "eddy-present" (0.25o) that simulates mesoscale features to a lesser extent, and "eddy-param" (1o grid spacing) that does not resolve mesoscale features but represents effects of mesoscale eddies with parameterizations. The three models are run under preindustrial conditions and then exposed to an idealized increase of atmospheric CO2 levels of one percent per year, until CO2 doubling is reached. We find that ocean mesoscale processes act to enhance the oceanic uptake of heat under global warming, while they act to reduce the uptake of CO2 (eddy-rich relative to eddy-present). The greater heat sequestration is due to a greater reduction of the Atlantic Meridional Overturning Circulation, which redistributes heat from the Pacific to the Atlantic oceans, but also leads to an enhanced, albeit small, net global heat gain of several percent. Potential causes for the reduced sequestration of CO2 (eddy-rich takes up 7% less relative to eddy-present) include reduced surface solubility of CO2 due to the larger heating, or a different preindustrial state, e.g., of the buffer capacity. Eddy-param appears to not capture this effect; in contrast, it sequesters 13% more CO2 than eddy-rich. While eddy-param largely captures the redistribution of heat between the Pacific and Atlantic oceans, it does not capture the enhanced net global heat gain. Despite the lower oceanic heat sequestration, eddy-param features a lower global atmospheric near surface warming of 0.4oC at CO2 doubling compared to eddy-rich and eddy-present, because heat is sequestered deeper in the ocean. Our results suggest that opting either for resolving ocean mesoscale processes in climate models or parameterizing their effects will affect the proportion of ocean heat versus carbon sequestration, with potential implications for the relationship of cumulative CO2 emissions and global warming.

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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · 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
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