Data Sheet 1_An observation-based method to estimate carbonate system variations in the Labrador Sea.csv
Notice bibliographique
Résumé
The ocean carbonate system consists of pH, alkalinity, inorganic carbon and the partial pressure of carbon dioxide, and during the current era of anthropogenic change, its dynamics are key for understanding changes in the ocean and its ecosystem over time. The focus of this study is to estimate the carbonate system in the Labrador Sea with time series methods, using direct observations from the ocean surface and interior, and chemical relationships between variables. Interior ocean observations are minimal for some of these variables, however, connections between the variables rooted in chemistry were used to create pseudo-observations using CO2SYS, increasing the information available. A state space model was designed that combined GLODAP and SOCAT observations along with pseudo-observations in a time series estimate of the carbonate system. The Labrador Sea between 1993 and 2016 shows increasing rates for DIC (0.57-1.16 µmol kg<sup>−</sup><sup>1</sup> year<sup>−</sup><sup>1</sup>) and fCO<sub>2</sub> (0.70-2.45 µatm year<sup>−</sup><sup>1</sup>), as well as acidification via pH trends (0.0007-0.0018 year<sup>−</sup><sup>1</sup>). These ranges describe the scale of rates that are occurring at various depths through the water column, though they do not change linearly with depth. Largest rates are found at the surface for DIC, 500-1500 m for fCO<sub>2</sub>, and 500-1500 m for pH. Total alkalinity also decreased and is correlated with the freshening of salinity. With the core carbonate variables estimated, other aspects of the carbonate system are calculated using CO2SYS, such as the aragonite and calcite saturation states, the Revelle factor, and the carbonate species. Our method also calculates uncertainties that vary over time and depth based on the availability of observations and their variance, which has lowered the uncertainty for pH by 71% and for fCO<sub>2</sub> by 64% compared to time-independent methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».