Effects of Ocean Alkalinity Enhancement in deep and bottom water formation regions on the 21st century CO2 uptake under low and high emission pathways.
Notice bibliographique
Résumé
Subduction regions play an important role in transferring carbon from the surface to the deep ocean and sequestering it on a multi-decadal to centennial timescale. Hence, we test the hypothesis that a Carbon Dioxide Removal (CDR) method, namely Ocean Alkalinity Enhancement (OAE) based on olivine addition, is more efficient in deep and bottom water formation region in terms of enhancing the ocean CO2 uptake.Using an ocean-only setup of the physical-biogeochemical model FESOM2.1-REcoM3, we quantify the responses to the spatially uniform and continuous addition of olivine (alkalinity, silicic acid and iron) over the period of 2030-2100 under the SSP1-2.6 and SSP3-7.0 emission scenarios in a global (3 Pg olivine/yr) and a regional application (0.22 Pg olivine/yr). For the regional case, we deposit olivine in the major deep and bottom water formation areas of the Southern Ocean, in the Labrador Sea and the Norwegian Sea.Under the SSP1-2.6 (SSP3-7.0) scenarios, CO2 uptake increases by 1.2 (1.3) Pg C/yr by the end of the 21st century in the global case, whereas it increases by 0.2 (0.2) Pg C/yr in the regional case. The area of uniform olivine deposition is significantly smaller in the regional case compared to the global case, yet the regional OAE has a 2.3-fold higher CDR potential compared to the global OAE in both emission scenarios. The high CDR potential in the regional case is largely (80%) attributed to enhanced biological activity resulting from nutrient fertilization in the Southern Ocean, while only 20% is due to enhanced alkalinity. However, the nutrient effect decreases over time. Furthermore, nutrient addition promotes small-phytoplankton calcification in global and regional OAE cases, leading to lower surface alkalinity by the end of the century. Interestingly, CDR potential of adding alkalinity only (without nutrients) is also 4% and 6.6% higher in the subduction regions than in global OAE under the SSP1-2.6 and SSP3-7.0 scenarios. Overall, the subduction regions, hence show higher CDR efficiency in both cases (alkalinity+nutrients, only alkalinity addition). This effect is two orders of magnitude larger when nutrients are included as this essentially includes Southern Ocean iron fertilization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».