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Enregistrement W4392577970 · doi:10.5194/egusphere-egu24-11356

Stronger Southern Ocean carbon uptake in high-resolution ocean biogeochemistry simulations

2024· preprint· en· W4392577970 sur OpenAlexaff
Lavinia Patara, Judith Hauck, Jan Klaus Rieck, Malin Ödalen, Andreas Oschlies, Özgür Gürses

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogeochemistryOceanographyResolution (logic)Environmental scienceCarbon fibersClimatologyGeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is increasingly recognized that the way Southern Ocean mesoscale eddies are represented in ocean models influences air-sea CO2 fluxes and their response to climate change. In this study, we assess the Southern Ocean carbon uptake since the 1960s in a hierarchy of global ocean biogeochemistry models (GOBMs) based on the NEMO-MOPS and FESOM-REcoM models. The horizontal resolutions of the GOBMs range from 1° and 0.5° resolutions (“eddy-parameterized”) to 0.25° and 0.1° resolutions (“eddy-rich”, where eddies are explicitly represented). We find that the “eddy-rich” models have steeper density surfaces across the ACC with respect to “eddy-parameterized” models, in better agreement with observations. A larger amount of deep waters low in anthropogenic carbon (Cant) is thereby transported to the surface, leading to a 10% higher Cant uptake and storage. Natural CO2 (Cnat), which integrated over the whole Southern Ocean is directed into the ocean, shows a somewhat higher ingassing in the “eddy-rich” models. As a result, the net CO2 uptake is about 14% higher in the “eddy-rich” with respect to the “eddy-parameterized” models. Trends over the 1958-2018 period reveal a gradual wind-driven reduction of Cnat uptake in all configurations, but this trend is about 40% weaker in the 0.1° model with respect to the lower resolution models. At the same time, the upward trend in the residual meridional overturning circulation (MOC) is weaker in the 0.1° model, supporting the hypothesis of a more pronounced “eddy-compensation” of the wind-driven Cnat trends. Our study suggests that GOBMs using standard eddy parameterizations may underestimate the net and anthropogenic CO2 uptake by about 10%, and emphasizes the importance of adequately simulating mesoscale eddies for better constraining the Southern Ocean carbon uptake in changing climate conditions.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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