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Enregistrement W4289519258 · doi:10.21203/rs.3.rs-1861595/v1

Role of surface CO2 sources and wind transport on atmospheric CO2 variability over the Bay of Bengal during Southwest Monsoon - using mixing ratio, carbon isotope ratio and model simulated wind field

2022· preprint· en· W4289519258 sur OpenAlexaff
Tania Guha, Subhomoy Ghosh, Yakkala Yagnesh Raghava, Ganapati Shankar Bhat, Prosenjit Ghosh, Yogesh K. Tiwari

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesIndian Institute of Technology MadrasIndian Institute of Science
Mots-clésBENGALBayMonsoonMixing ratioEnvironmental scienceOceanographyAtmospheric sciencesIsotopeMixing (physics)ClimatologyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The present study examines the role of surface-CO2 sources and wind transport on atmospheric CO2 observations over the Bay of Bengal. The ship-based observations of mixing ratio and stable carbon isotope ratio (δ13C) of air CO2 was carried out at coastal and open ocean location during 17 July 2009 until 18 August 2009, covering the peak months of the Southwest Monsoon season. The average mixing ratio was higher for the coastal sites (407 ± 17 µmol mol− 1) than the open ocean sites (394 ± 9 µmol mol− 1), whereas the average δ13C value was lower (more depleted in 13C) (-8.75 ± 0.53‰) for the coastal sites than the open ocean sites (-8.48 ± 0.04‰). The observations were further used to identify the isotopic ratio of the source CO2 using the Keeling and the Miller-Tans plot. The presence of two different sources were confirmed from the observations. The coastal observations were affected by continental sources of CO2 (-19.95 ± 1.7‰), whereas for open ocean sites, oceanic sources (-10.31 ± 0.15‰) played a major role. Although there was a transport of continental air to open ocean, as observed from the WRF model simulated wind, the land-ocean contrast was maintained. It was evident from the Carbon Tracker simulation during the study period. Despite continental air transport, the open ocean observation was influenced by oceanic sources of CO2. To explore the reason, the predominant wind pattern for the sampling sites were determined from the WRF model simulated winds. A k-means clustering technique was used on the WRF model simulated hourly wind to understand the different atmospheric transport patterns during different days of sampling in July and August. Most of the sampling sites were resided within the clusters whose mean wind direction indicates south-westerly/southerly wind. Thus, irrespective of continental transport, the sampling sites were influenced by oceanic wind during July and August. The influence of oceanic wind allowed the identification of oceanic source CO2 over the open ocean sites despite the transport from the continent.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,251 · 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
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