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Enregistrement W4321350912 · doi:10.1029/2022jd036437

Variability of Atmospheric CO <sub>2</sub> Over the Arctic Ocean: Insights From the O‐Buoy Chemical Observing Network

2023· article· en· W4321350912 sur OpenAlexaff
Kelly A. Graham, Christopher D. Holmes, G. Friedrich, C. Rauschenberg, C. Rosie Williams, J. W. Bottenheim, Francisco P. Chávez, John W. Halfacre, Donald K. Perovich, P. B. Shepson, William R. Simpson, Patricia A. Matrai

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticSea iceEnvironmental scienceArctic sea ice declineClimatologyArctic geoengineeringArctic ice packAnnual cycleBuoyOceanographyArctic dipole anomalyAtmospheric sciencesCryosphereCarbon cycleDrift iceGeologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As the Arctic climate rapidly warms, there is a critical need for understanding variability and change in the Arctic carbon cycle, but sparse spatial coverage of observations has hindered progress. This work analyzes measurements of atmospheric CO 2 in the Arctic from long‐term on‐ice measurements (the O‐Buoy Network), as well as coastal observatories from 2009 to 2016. The on‐ice measurements showed smaller seasonal amplitudes than coastal observatories, in contrast to the general observation of poleward increases of seasonal cycle amplitude. Average on‐ice measurements were also lower than their coastal counterparts during winter and spring, contradicting the expectation that CO 2 increases poleward in boreal winter. We compared the observations to CO 2 simulated in an updated version of GEOS‐Chem 3‐D chemical transport model, which includes new tracers of airmass history and CO 2 sources and sinks. The model reproduced the observed features of the seasonal cycle and showed that terrestrial biosphere fluxes and synoptic transport explain most CO 2 variability (both synoptic and interannual) over the Arctic Ocean surface. The polar airmass partially isolates the Arctic Ocean surface air from terrestrial CO 2 exchange, which explains the reduced seasonal cycle amplitude and winter maxima. All Arctic coastal sites had similar CO 2 interannual variability, particularly in summer, which was largely reproduced by the model. The interannual variability observed over sea ice, however, was distinct from the coastal sites and not reproduced by the model. Air‐sea CO 2 exchange in and around sea ice, which was once thought to be negligible, may be an important driver of interannual variability over the Arctic Ocean.

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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,187

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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