Wide-spread Occurrence and Increasing Trend of Biogenic Aerosol Precursors in the Arctic Ocean Simulated by an Ocean Biogeochemical Model
Notice bibliographique
Résumé
Biogenic aerosol precursors from phytoplankton production can affect cloud properties, especially in remote regions such as the Arctic Ocean. Reliable estimates on variability and trend of these precursors are required as extensive measurements in the Arctic are still scarce. We present a setup of the coupled ocean biogeochemical model FESOM2.1-REcoM3 where we integrated dissolved carboxylic acid containing polysaccharides (PCHO) and Transparent Exopolymer Particles (TEP) to describe these precursors in the upper ocean. We define PCHO as one part of the excreted organic carbon, which can then aggregate to form larger particles, TEP. Compared to observations, the simulation provides a valid TEP estimate with mean concentrations of 200-400 µg C L-1 on the continental shelves and 10-50 µg C L-1 in the central basins (0-30 m depth range). Further, the simulation for 1990-2019 reveals a significant positive trend of TEP of 0.5-3 µg C L-1 yr-1 during July-September in the Amerasian Basin (+3.5% yr-1), the Canadian Archipelago (+1.2% yr-1) and the Kara Sea (+0.8% yr-1), in contrast to the eastern Fram Strait (-0.4% yr-1), the Barents Sea (-0.3% yr-1), and parts of the Eurasian Basin with a significant decrease of -0.5-2 µg C L-1 yr-1. Our study provides for the first time an integration of TEP formation, aggregation and remineralization processes into a global ocean biogeochemical model. This simulation assembles valuable data on biogenic aerosol precursors, and as such, fills a gap on which Earth System Models can greatly benefit to improve the understanding of aerosol feedbacks within the Arctic climate.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».