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Enregistrement W4289840390 · doi:10.5194/egusphere-2022-710

High interannual surface pCO <sub>2</sub> variability in the Southern Canadian Arctic Archipelago's Kitikmeot Sea

2022· preprint· en· W4289840390 sur OpenAlexafffundabout
Richard Sims, Mohamed Ahmed, Brian Butterworth, Patrick J. Duke, Stephen F. Gonski, Samantha F. Jones, Kristina A. Brown, C. J. Mundy, William J. Williams, Brent Else

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of ManitobaFisheries and Oceans CanadaUniversity of VictoriaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationMarine Environmental Observation Prediction and Response NetworkPolar Knowledge CanadaUniversity of Calgary
Mots-clésArcticArchipelagoBayOceanographySea iceArctic geoengineeringEnvironmental scienceArctic sea ice declineArctic dipole anomalyClimatologyArctic ice packSink (geography)GeologyGeographyDrift ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Warming of the Arctic due to climate change means the Arctic Ocean is now ice-free for longer as sea ice melts earlier and refreezes later. It remains unclear how the extended ice-free period will impact carbon dioxide (CO2) fluxes due to scarcity of surface ocean CO2 measurements. Baseline measurements are urgently needed to understand how air−sea CO2 fluxes will spatially and temporally vary in a changing Arctic Ocean. It is uncertain whether the previous basin-wide surveys are representative of the many smaller bays and inlets that make up the Canadian Arctic Archipelago. By using a research vessel that is based in the remote Inuit community of Cambridge Bay (Ikaluqtuutiak, Nunavut), we have been able to reliably survey pCO2 shortly after ice melt and access previously unsampled bays and inlets in the nearby region. We present four years of consecutive summertime pCO2 measurements collected in the Kitikmeot Sea in the southern Canadian Arctic Archipelago. Overall, we found that this region is a sink for atmospheric CO2 in August (average of all calculated fluxes over the four cruises was -8.3 mmol m-2 d-1) but the magnitude of this sink varies substantially between years and locations (average calculated fluxes of 0.41, -7.70, -21.26 and -2.08 mmol m-2 d-1 during the 2016, 2017, 2018 and 2019 cruises respectively). Surface ocean pCO2 varied by up to 142 μatm between years; this highlights the importance of repeat observations in the Arctic as this high interannual variability would not have been captured by sparse and infrequent measurements. We find that the pCO2 value of the surface ocean at the time of ice melt is extremely important in constraining the magnitude of the air−sea flux throughout the ice-free season. Further constraining the flux in the Kitikmeot Sea will require a better understanding of how pCO2 changes outside of the summer season. Surface ocean pCO2 measurements made in the bays and inlets in the Kitikmeot Sea were ~20–40 μatm lower than in the main channels, and pCO2 measurements made close to ice breakup (i.e. within 2 weeks) were 50–100 μatm lower than measurements made >4 weeks after breakup. As basin-wide surveys of the CAA have focused on the deeper shipping channels and rarely measure close to the ice break-up date, we hypothesize that there may be an observational bias in previous studies, leading to an underestimate of the CO2 sink in the Canadian Arctic Archipelago. These high-resolution measurements constitute an important new baseline for gaining a better understanding of the role this region plays in the uptake of atmospheric CO2.

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)0,000
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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