Neuer Einblick in die saisonale Dynamik von Kohlenstoff im globalen Ozean

Forschende am Max-Planck-Institut für Meteorologie (MPI-M) und Kolleg*innen haben einen Ansatz für maschinelles Lernen angewandt, um eine monatliche Klimatologie von gelöstem anorganischen Kohlenstoff im Ozean, basierend auf Messdaten (Mapped Observation-Based Oceanic Dissolved Inorganic Carbon, MOBO-DIC) zu rekonstruieren. Die Studie, gerade in Global Biogeochemical Cycles erschienen, wurde von Dr. Lydia Keppler aus Dr. Peter Landschützers Gruppe "Beobachtungen, Analyse und Synthese" geleitet in Zusammenarbeit mit der ehemaligen MPI-M-Wissenschaftlerin Dr. Irene Stemmler und Partnern der ETH Zürich (Prof. Dr. Nicolas Gruber) und dem Norwegischen Forschungszentrum NORCE (Dr. Siv K. Lauvset). Die Autor*innen konnten anhand dieses neuen Datenprodukts die Phase und Amplitude des gegenwärtigen Jahresgangs von gelöstem anorganischem Kohlenstoff (DIC) rund um den Globus beschreiben, und abschätzen, wie viel gelöster anorganischer Kohlenstoff durch biologische Aktivität zwischen Frühling und Herbst aufgenommen wird.

Zeitlich gemitteltes DIC von MOBO-DIC. Links: Karte des zeitlich gemittelten DIC auf 10 m. Rechts: Vertikaler Abschnitt des zeitlich gemittelten, globalen DIC. Schwarze Konturlinien sind alle 50 µmol/kg gezeichnet. Abbildung: L. Keppler, MPI-M

Der natürliche Kohlenstoffkreislauf variiert im oberen Ozean stark auf saisonalen Zeitskalen. Als Folge der anthropogenen Kohlendioxidemissionen deuten theoretische Studien und Modellvorhersagen auf zukünftige Veränderungen im saisonalen DIC Zyklus hin. Diese Veränderungen könnten den Effekt der Ozeanversauerung verschärfen, zum Beispiel durch saisonales Überschreiten kritischer Schwellenwerte. Dr. Lydia Keppler sagt: "Die Untersuchung des gegenwärtigen saisonalen Zyklus von DIC bildet eine entscheidende Grundlage für die Untersuchung zukünftiger Veränderungen im Kohlenstoffkreislauf.”

DIC Messungen sind jedoch äußerst spärlich, was es unmöglich macht, globale zeitlich variierende DIC Felder unter Verwendung traditioneller statistischer Interpolationstechniken zu erzeugen. Daher haben die Autor*innen einen Ansatz von maschinellem Lernen modifiziert, um die spärlichen Messungen mit Hilfe häufiger gemessener Proxydaten wie Temperatur und Salzgehalt zu interpolieren.

Mit diesem neuen Datenprodukt finden die Autor*innen die größten saisonalen Amplituden des Oberflächen-DIC in den nördlichen hohen Breitengraden des Pazifik. DIC-Maxima an der Oberfläche treten in der Regel im hemisphärischen Frühling und Minima im Herbst auf, angetrieben durch das Eindringen von DIC aus tieferen Wasserschichten in den oberen Ozean im Winter und den biologischen Abbau von DIC über den Sommer. Basierend auf den saisonalen Unterschieden im DIC schätzen die Autor*innen den globalen biologischen Abbau von anorganischem Kohlenstoff zwischen Frühling und Herbst auf 8,2±5,6 Pg Cyr-1.

 "Diese Studie zeigt das Potenzial neuronaler Netzwerke, und wie diese uns dabei helfen können, den maximalen Informationsgehalt aus den wenigen Beobachtungen, die wir haben, zu extrahieren ", sagt Dr. Peter Landschützer.

Originalpublikation:

Keppler, L., Landschützer, P., Gruber, N., Lauvset, S. K., & Stemmler, I. (2020). Seasonal Carbon Dynamics in the Near‐Global Ocean. Global Biogeochemical Cycles, 34, e2020GB006571. Accepted Author Manuscript. https://doi.org/10.1029/2020GB006571

Datensatz:

https://www.ncei.noaa.gov/access/ocean-carbon-data-system/oceans/ndp_104/ndp104.html

 

Kontakt:

Dr. Lydia Keppler

Max-Planck-Institut für Meteorologie

E-Mail: lydia.keppler@we dont want spammpimet.mpg.de

 

Dr. Peter Landschützer

Max-Planck-Institut für Meteorologie

E-Mail: peter.landschuetzer@we dont want spammpimet.mpg.de