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Enregistrement W4362554841 · doi:10.5194/bg-2023-60

Spatiotemporal heterogeneity in the increase of ocean acidity extremes in the Northeast Pacific

2023· preprint· en· W4362554841 sur OpenAlexaboutno aff
Flora Desmet, Matthias Münnich, Nicolas Gruber

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEidgenössische Technische Hochschule ZürichEuropean CommissionSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésHindcastBiogeochemical cycleEnvironmental scienceSpatial distributionAtmosphere (unit)ClimatologyBaseline (sea)PercentileEcosystemAtmospheric sciencesOceanographyGeographyMeteorologyGeologyChemistryEnvironmental chemistryMathematicsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The acidification of the ocean (OA) increases the frequency and intensity of ocean acidity extreme events (OAXs), but this increase is not occurring homogeneously in time and space. Here we use daily output from a hindcast simulation with a high-resolution regional ocean model coupled to a biogeochemical-ecosystem model (ROMS-BEC) to investigate this heterogeneity in the progression of OAX in the upper 250 m of the Northeast Pacific from 1984 to 2019. We focus on the temporal and spatial changes in OAX using a relative threshold approach and using a fixed baseline reflecting the initial conditions. Concretely, conditions are considered extreme when the local hydrogen ion concentration ([H+]) exceeds the 99th percentile of the [H+] distribution of the baseline simulation where atmospheric CO2 was held at its 1979 level. Within the 36 years of our hindcast simulation, the increase in atmospheric CO2 causes a strong increase in OAX throughout the upper 250 m, but most accentuated near the surface. On average across the entire Northeast Pacific, for every additional 10 μatm of CO2 in the atmosphere, OAXs occupy an additional 6.3 % of the upper 250 m depth, last 7.6 days longer, and are 0.18 nmol L−1 (~ −0.006 pH units) more intense. This causes the OAXs to occupy at the end of the simulation a more than 10-times larger volume. The more than 11-fold increase in length, and the strong increase in the number of extreme days per year causes 88 % of the surface area in 2019 to experience near permanent extreme conditions. Finally, the model simulates a more than 6-fold intensification of the OAXs, causing also the intensity of the events with return periods of 10 years or more to increase by more than 80 %. Superimposed on these overall trends are very substantial spatial and temporal differences in these changes. The fraction of the volume identified as extreme across the top 250 m increases in the Central Northeast Pacific up to 160-times, while the deeper layers of the nearshore regions experience "only" a 4-fold increase. Throughout the upper 50 m of the Northeast Pacific, OAXs increase relatively linearly with time, but sudden rapid increases in yearly extreme days and OAX duration are simulated to occur in the thermocline of the Central Northeast Pacific. These differences largely emerge from the large spatial differences in the magnitude and nature of variability in [H+], with the transition between the rather variable thermocline waters of the Offshore Northeast Pacific and the very stable waters of the Central Northeast Pacific causing a very sharp transition in the occurrence of OAX. This transition is caused by the limited offshore reach of offshore propagating eddies that are the dominant driver of OAX in the Northeast Pacific. As the OAXs become more extreme, more of them also become undersaturated with respect to aragonite (ΩA < 1), i.e., become corrosive. In the final year of our hindcast, we find that below 100 m OAXs are characterized by corrosive conditions across a wide stretch of the region offshore of the U.S. and Canadian Coasts. The spatially and temporal heterogeneous increases in OAX, including the abrupt appearance of extremes, likely have negative effects on the ability of marine organisms to adapt to the progression of OA and its associated extremes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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