Feedbacks Between Estuarine Metabolism and Anthropogenic CO<sub>2</sub> Accelerate Local Rates of Ocean Acidification and Hasten Threshold Exceedances
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Attribution of the ocean acidification (OA) signal in estuarine carbonate system observations is necessary for quantifying the impacts of global anthropogenic CO 2 emissions on water quality, and informing managers of the efficacy of potential mitigation options. We present an analysis of observational data to characterize dynamics and drivers of seasonal carbonate system variability in two seagrass habitats of Puget Sound, WA, USA, and estimate how carbon accumulations due to anthropogenic CO 2 emissions (C anth ) interact with these drivers of carbonate chemistry to determine seasonally resolved rates of acidification in these habitats. Three independent simulations of C anth accumulation from 1765 to 2100 were run using two previously published methods and one novel method for C anth estimation. Our results revealed persistent seasonal differences in the magnitude of carbonate system responses to anthropogenic CO 2 emissions caused by seasonal metabolic changes to the buffering capacity of estuarine waters. The seasonal variability of pH T and p CO 2 is increased (while that of Ω aragonite is decreased) and acidification rates are accelerated when compared with open‐ocean estimates, highlighting how feedbacks between local metabolism and C anth can control the susceptibility of estuarine habitats to OA impacts. The changes in seasonal variability can shorten the timeline to exceedance of established physiological thresholds for endemic organisms and existing Washington State water quality criteria for pH. We highlight how C anth estimation uncertainties manifest in shallow coastal waters and limit our ability to predict impacts to coastal organisms and ecosystems from anthropogenic CO 2 emissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».