南極海洋観測を進化させる：物質パラメタリゼーションの適用と活用

不断变化的南极海洋观测：材料参数化的应用和利用

基本信息

批准号：
21J12486
负责人：
PAN XIANLIANG
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-28 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

今年度の研究成果は以下となる：1. 全球海洋を7つの海域に分け、それぞれ表層混合層内の物質濃度を制約条件なしにより高精度で復元するために、水温・塩分・圧力・溶存酸素を説明変数とするNeural Network（NN）モデルによる炭酸・栄養塩のパラメタリゼーションを開発した。2. 上記パラメタリゼーションの妥当性を評価するために、南大洋で採取した全無機炭素(DIC)と栄養塩の海水サンプルを測定し、得られたデータを用いて、パラメタリゼーションの精度を検証してきた。3. NNパラメタリゼーションとBiogeochemical Argoフロートを組み合わせるという新しいアイデアにより、現代のSOにおける純海洋生物群集生産（NCP）の詳細な時空間分布を得ることができた。その結果、SOにおける総NCPは4.1 ± 0.3 Pg-C year-1で、これは全球の年間海洋炭素輸出量の40%を占め、SO内部への炭素吸収量は0.6 ± 0.3 Pg-C year-1となった。さらに、SOのNCPは2010年代以降、年率1%程度で著しく減少しており、大気中のCO2増加に対する正のフィードバックとして寄与している可能性が示唆された。4. NNパラメタリゼーションとBGC-Argoを用いて、表層からのSiとNの季節的な輸出フラックスと再供給フラックスの定量化を試み、海洋表層のSiとNの間のデカップリングを直接推定することを試みた。その結果、SOの8:1と大西洋亜寒帯の0.1:1の間で、SiとNの対照的な輸出比(Si/N)を発見した。このような下方への輸出と上方への再供給のアンバランスから、全球海洋におけるSiの南北方向の下降勾配をもたらす表層からのSi除去の主要海域を特定することができる。5. 「3」と「4」の研究成果を学術論文にまとめ、国際誌に投稿した。

今年的研究结果如下：1。为了将全球海洋分为七个海洋区域，并以高精度恢复表面混合层中的物质浓度，而无需任何限制，我们使用了使用水温，盐度，盐度，盐度，压力和分解的Oxygen As Explanitiation Varia -Oustantial Valia -ausplia valia -blice blus -blice callovely of the Neural Network（NN）模型。 2。为了评估上述参数的有效性，测量了在南大洋中收集的所有无机碳（DIC）和营养盐样品，并使用获得的数据验证了参数的准确性。 3。将NN参数化与生物地球化学Argo浮子相结合的新想法为现代SOS提供了纯海洋社区生产（NCP）的详细时空分布。结果，SO的总NCP为4.1±0.3 pg-c年，占全球年度海洋碳出口的40％，SO内部的碳吸收为0.6±0.3 pg-c Y YAIL-1。此外，自2010年代以来，NCP SO的每年约为1％，这表明它可能会导致大气中二氧化碳增加的积极反馈。 4。我们尝试使用NN参数化和BGC-ARGO量化Si和N的季节性输出和重新供应通量，并试图直接估计海面中Si和N之间的分离。结果，我们发现SO的SI和N之间的对比鲜明的出口比（Si/N）在SO中为8：1，对于大西洋亚北极区的0.1：1。向下出口与向上补给之间的这种不平衡允许从表面上删除SI的主要区域，从而导致全球海洋中Si的南北向下斜坡。 5。将“ 3”和“ 4”的研究结果汇编为学术论文，并提交给国际期刊。