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Enregistrement W4388042354 · doi:10.3389/fmars.2023.1202299

Decadal variability of oxygen uptake, export, and storage in the Labrador Sea from observations and CMIP6 models

2023· article· en· W4388042354 sur OpenAlexaffabout
Jannes Koelling, Dariia Atamanchuk, Douglas W.R. Wallace, Johannes Karstensen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxygenAnomaly (physics)Atmosphere (unit)Coupled model intercomparison projectEnvironmental scienceClimatologyClimate modelAtmospheric sciencesOceanographyClimate changeGeologyMeteorologyChemistryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The uptake of dissolved oxygen from the atmosphere via air-sea gas exchange and its physical transport away from the region of uptake are crucial for supplying oxygen to the deep ocean. This process takes place in a few key regions that feature intense oxygen uptake, deep water formation, and physical oxygen export. In this study we analyze one such region, the Labrador Sea, utilizing the World Ocean Database (WOD) to construct a 65–year oxygen content time series in the Labrador Sea Water (LSW) layer (0–2200 m). The data reveal decadal variability associated with the strength of deep convection, with a maximum anomaly of 27 mol m–2 in 1992. There is no long-term trend in the time series, suggesting that the mean oxygen uptake is balanced by oxygen export out of the region. We compared the time series with output from nine models of the Ocean Model Intercomparison Project phase 1 in the Climate Model Intercomparison Project phase 6, (CMIP6-OMIP1), and constructed a “model score” to evaluate how well they match oxygen observations. Most CMIP6-OMIP1 models score around 50/100 points and the highest score is 57/100 for the ensemble mean, suggesting that improvements are needed. All of the models underestimate the maximum oxygen content anomaly in the 1990s. One possible cause for this is the representation of air-sea gas exchange for oxygen, with all models underestimating the mean uptake by a factor of two or more. Unrealistically deep convection and biased mean oxygen profiles may also contribute to the mismatch. Refining the representation of these processes in climate models could be vital for enhanced predictions of deoxygenation. In the CMIP6-OMIP1 multi-model mean, oxygen uptake has its maximum in 1980–1992, followed by a decrease in 1994–2006. There is a concurrent decrease in export, but oxygen storage also changes between the two periods, with oxygen accumulated in the first period and drained out in the second. Consequently, the change in oxygen export (5%) is much less than that in uptake (28%), suggesting that newly ventilated LSW which remains in the formation region acts to buffer the linkage between air-sea gas exchange and oxygen export.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission2
Résumé présentoui

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