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Enregistrement W4378831411 · doi:10.3389/fmars.2023.1123739

Shrinking of the Arabian Sea oxygen minimum zone with climate change projected with a downscaled model

2023· article· en· W4378831411 sur OpenAlexfundno aff
Parvathi Vallivattathillam, Zouhair Lachkar, Marina Lévy

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTamkeenNew York University Abu DhabiYork UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésDownscalingEnvironmental scienceClimatologyForcing (mathematics)Climate changeClimate modelOxygen minimum zoneRepresentative Concentration PathwaysMonsoonOceanographyGeologyUpwelling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Arabian Sea (AS), land-locked northern boundary and strong seasonal productivity lead to the formation of one of the most intense open ocean Oxygen Minimum Zones (OMZs). Presence of this perennial OMZ has significant consequences on adjacent coastal fisheries and ecosystem. Simulations from CMIP5 suggest significant weakening of both monsoonal winds and productivity under high emission scenario. But the fate of AS OMZ in this scenario - whether it will expand or shrink - still remains elusive, mainly due to poor representation of extent and strength of AS OMZ in CMIP5 present-day simulations. To address this, we analyze the distribution of O 2 in AS from a subset of three contrasted CMIP5 simulations, and complemented with a set of regional downscaled model experiments which we forced at surface and open boundaries using information from those three CMIP5 models. We tested two regional downscaling approaches - with and without correction of CMIP5 biases with respect to observations. Using a set of sensitivity experiments, we disentangle the contributions of local (atmospheric) forcing vs. remote (at the lateral boundaries) forcing in driving the future projected O 2 changes. While CMIP5 projects either shrinking or expansion of the AS OMZ depending on the model, our downscaling experiments consistently project a shrinking of AS OMZ. We show that projected O 2 changes in OMZ layer are affected by both local and remote processes. In the southern AS, the main response to climate change is oxygenation that originates from the boundaries, and hence downscalled and CMIP5 model responses are similar. In contrast, in northern AS, downscaling yields a substantial reduction in O 2 projection discrepancies because of a minimal influence of remote forcing there leading to a stronger sensitivity to improved local physics and improved model representation of present-day conditions. We find that when corrected for present-day biases, projected deoxygenation in the northern AS is shallower. Our findings indicate the importance of downscaling of global models in regions where local forcing is dominant, and the need for correcting global model biases with respect to observations to reduce uncertainties in future O 2 projections.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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