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Enregistrement W6917399570 · doi:10.57757/iugg23-3196

Physical drivers of the recent Southern Ocean carbon uptake in an eddying ocean

2023· article· en· W6917399570 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePublication Database GFZ (GFZ German Research Centre for Geosciences) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForcing (mathematics)EddyWind stressOutgassingBuoyancyCarbon cycleCarbon fibersLead (geology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<!--!introduction!--> Owing to its cool temperatures and vigorous water mass formation, the strongly eddying Southern Ocean is a key region of ocean CO2 uptake. In this study we assess the role of 1) wind stress and buoyancy forcing and 2) the representation of mesoscale eddies, in affecting the mean and temporal variations of the Southern Ocean carbon uptake in the past 60 years. We analyze global ocean biogeochemistry simulations based on the NEMO-MOPS and FESOM-REcoM models and ranging from 1° and 0.5° resolutions (where eddies are parameterized) to eddy-rich 0.25° and 0.1° resolutions. The 0.25° model is also used to perform sensitivity experiments to unravel the relative role of wind stress and of buoyancy forcing for the carbon uptake variations. We find that eddy-rich models have steeper isopycnals across the Antarctic Circumpolar Current, which results in higher anthropogenic carbon uptake and storage than in models where eddies are parameterized. This, in combination with a somewhat lower outgassing of natural CO2, gives rise to a steeper trend of the Southern Ocean carbon uptake in the eddy-rich than in the eddy-parameterized models. Wind stress and buoyancy forcing are the main drivers of an increased outgassing of natural CO2 over the past decades and drive most of its interannual and decadal variability, with wind stress dominating at subpolar latitudes, and buoyancy forcing in water mass formation regions. However, our experiments indicate that the stalling of the Southern Ocean carbon uptake in the 1990s was mostly driven by a reduction of its anthropogenic carbon uptake.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,268 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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