Projektbeschreibung
Genauere Modelle für die Kohlenstoffspeicherung im Ozean
Durch die Photosynthese im Ozean wird CO2 in organische Stoffe umgewandelt, von denen 5 bis 15 % in die Tiefsee sinken. Die Tiefe, in welche diese organischen Stoffe absinken, ist wichtig für die Bestimmung des Umfangs der Kohlenstoffspeicherung im Meer. Bemühungen, globale Karten der Absenkung zu erstellen, um die Kohlenstoffspeicherung im Ozean besser zu verstehen und vorherzusagen, werden durch mangelndes Wissen über die räumlich-zeitliche Variabilität der Prozesse behindert, die diese Absenkung steuern. Das EU-finanzierte Projekt ANTICS wird diese Wissenslücke durch eine innovative Synthese aus modernster In-situ-Bildgebung, maschinellem Lernen und neuartigen Datenanalysen schließen, um die Kohlenstoffspeicherung im Meer besser nachzuvollziehen. Die Ergebnisse werden dazu beitragen, die marine biogeochemische Komponente von Erdsystemmodellen, die für die Vorhersage des Kohlenstoffzyklus verwendet werden, zu validieren und zu interpretieren.
Ziel
Photosynthesis in the ocean converts approximately 100 Gt of carbon dioxide (CO2) into organic matter every year, of which 5-15% sinks to the deep ocean. The depth to which this organic matter sinks is important in controlling the magnitude of ocean carbon storage, as changes in this flux attenuation depth drive variations in atmospheric pCO2 of up to 200 ppm. Efforts to produce global maps of flux attenuation have yielded starkly contrasting global patterns, blocking our understanding of ocean carbon storage and our ability to predict it. The bottleneck is our ignorance of the spatiotemporal variability of the processes that control flux attenuation.
ANTICS will directly address this knowledge gap by using an innovative synthesis of cutting-edge in situ imaging, machine learning and novel data analyses to mechanistically understand ocean carbon storage. Use state-of-the-art imaging technologies, I will collect data on size, distribution and composition of organic matter particles and measure their sinking velocity in the upper 600 m across the Atlantic. I will design a neural network model that allows the conversion of in situ images into carbon fluxes, and develop analysis routines of particle size spectra that quantify the processes causing flux attenuation: remineralisation, physical aggregation/disaggregation, fragmentation/repackaging by zooplankton. By statistically linking these outputs to seasonality, depth, primary production and temperature, I will be able to determine which processes dominate under specific environmental conditions. This step change in our understanding will allow ANTICS to resolve flux attenuation spatially and temporally. I will use this pioneering knowledge to validate and inform the parametrization of the marine biogeochemical component of the UK’s earth system model used for carbon cycle forecasting in the next IPCC assessments.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesdata science
- natural scienceschemical sciencesinorganic chemistryinorganic compounds
- natural sciencesearth and related environmental sciencesoceanographyocean chemistry
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputational intelligence
Programm/Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC-STG - Starting GrantGastgebende Einrichtung
SO14 3ZH Southampton
Vereinigtes Königreich