Descripción del proyecto
Modelos más precisos del almacenamiento de carbono en los océanos
La fotosíntesis en el océano transforma el CO2 en materia orgánica, de la cual entre el 5 y el 15 % se deposita en el océano profundo. La profundidad a la que se hunde esta materia orgánica es importante para controlar la magnitud del almacenamiento de carbono en el océano. Los esfuerzos para elaborar mapas mundiales sobre la mitigación de los flujos a fin de comprender y predecir mejor este fenómeno se ven obstaculizados por una falta de conocimientos sobre la variabilidad espaciotemporal de los procesos que controlan la mitigación de los flujos. El proyecto ANTICS, financiado con fondos europeos, abordará esta brecha del conocimiento mediante el uso de una combinación innovadora de imagenología «in situ» revolucionaria, aprendizaje automático y nuevos análisis de datos para comprender mejor el almacenamiento de carbono en los océanos. Los resultados permitirán validar y orientar el componente biogeoquímico marino de los modelos de sistemas terrestres utilizados para la predicción del ciclo del carbono.
Objetivo
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.
Ámbito científico
- 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
Programa(s)
Régimen de financiación
ERC-STG - Starting GrantInstitución de acogida
SO14 3ZH Southampton
Reino Unido