Changes in Oceanic Carbon Storage Due to Anthropogenic Carbon Input Over the Past Three Decades
Notice bibliographique
Résumé
While the ocean is known to be an important sink for anthropogenic CO2 emissions, assessing trends in ocean’s uptake and storage of atmospheric CO2 is complicated because changes in the ocean dissolvedinorganic carbon (DIC) concentrations due to natural ocean circulation patterns and flux of anthropogenic CO2 need to be disentangled. In this study, we analyze the interannual and decadal changes in the ocean anthropogenic DIC storage from 1992 to 2022 using data from the physically and biogeochem-ically consistent ECCO-Darwin ocean state estimate model. We use the quasi-conservative tracer C∗ to represent the ocean anthropogenic DIC concentrations and offer several key extensions to previous studies: (1) a longer period of analysis (three decades), (2) analysis including the Arctic Ocean, (3) regular spatio-temporal coverage using annually-averaged data to more accurately estimate the rates of change of C∗. Over the 1992–2022 period, we estimate a total global ocean C∗ increase of 60 Pg C, corresponding to about 28% of total anthropogenic CO2 emissions during this time. The general temporal trend shows a nonlinear increase with accelerating rates of anthropogenic DIC accumulation especially in the last two decades (2002 − 2022), though a slowdown in the increasing rates is found in some parts of the ocean, in particular in high-nutrient low-chlorophyll regions. Empirical Orthogonal Function analysis of the vertically-integrated rates of change of C∗ reveals that the top four modes of interannual variability correspond to the Pacific climate modes, such as El Ni˜no Southern Oscillation, Pacific Decadal Oscillation, and North Pacific Gyre Oscillation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».