Estimating marine carbon uptake in the northeast Pacific using a neural network approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The global ocean takes up nearly a quarter of anthropogenic CO2 emissions annually, but the variability in this uptake at regional scales remains poorly understood. Here we use a neural network approach to interpolate sparse observations, creating a monthly gridded seawater partial pressure of CO2 (pCO2) data product from January 1998 to December 2019, at 1/12∘ × 1/12∘ spatial resolution, in the northeast Pacific open ocean, a net sink region. The data product (ANN-NEP; NCEI Accession 0277836) was created from pCO2 observations within the 2021 version of the Surface Ocean CO2 Atlas (SOCAT) and a range of predictor variables acting as proxies for processes affecting pCO2 to create nonlinear relationships to interpolate observations at a spatial resolution 4 times greater than leading global products and with better overall performance. In moving to a higher resolution, we show that the internal division of training data is the most important parameter for reducing overfitting. Using our pCO2 product, wind speed, and atmospheric CO2, we evaluate air–sea CO2 flux variability. On sub-decadal to decadal timescales, we find that the upwelling strength of the subpolar Alaskan Gyre, driven by large-scale atmospheric forcing, acts as the primary control on air–sea CO2 flux variability (r2=0.93, p<0.01). In the northern part of our study region, divergence from atmospheric CO2 is enhanced by increased local wind stress curl, enhancing upwelling and entrainment of naturally CO2-rich subsurface waters, leading to decade-long intervals of strong winter outgassing. During recent Pacific marine heat waves from 2013 on, we find enhanced atmospheric CO2 uptake (by as much as 45 %) due to limited wintertime entrainment. Our product estimates long-term surface ocean pCO2 increase at a rate below the atmospheric trend (1.4 ± 0.1 µatm yr−1) with the slowest increase in the center of the subpolar gyre where there is strong interaction with subsurface waters. This mismatch suggests the northeast Pacific Ocean sink for atmospheric CO2 may be increasing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».