A high-resolution nested model to study the effects of alkalinity additions in a mid-latitude coastal fjord
Notice bibliographique
Résumé
Surface ocean alkalinity enhancement (OAE), through the release of alkaline materials, is an emerging carbon dioxide removal (CDR) technology that could increase the storage of anthropogenic carbon in the ocean. Although essential, evaluating the effects of alkalinity additions on the carbonate system and ultimately on air-sea CO2 fluxes is not straight forward. Observations, even with autonomous platforms, are inherently sparse and limited, and therefore cannot provide a comprehensive quantification of the effects of OAE. Numerical models are important complementary tools. They can help guide fieldwork design, provide forecasts of the ocean state, and simulate the effects of alkalinity additions on the seawater carbonate system. Here we describe a coupled physical-biogeochemical implementation of ROMS in a nested grid configuration that reaches a very high spatial resolution in Bedford Basin (51m), a coastal fjord in eastern Canada that is chosen as a test site for OAE. The biogeochemical model simulates oxygen dynamics and the carbonate system, including air-sea gas exchange. We present a multi-year hindcast validated against the long-term weekly time series available at the Compass Buoy station in the centre of the Basin as well as recent simulations carried out during alkalinity addition trials. We will discuss the model’s capabilities with respect to OAE and the challenges ahead.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».