Description du projet
Des modèles plus précis du stockage du carbone dans les océans
La photosynthèse dans les océans transforme le CO2 en matière organique, dont 5 à 15 % s’enfoncent dans les profondeurs des océans. La profondeur à laquelle cette matière organique s’enfonce est importante pour contrôler l’ampleur du stockage du carbone dans les océans. Les efforts visant à produire des cartes mondiales de l’atténuation des flux afin de mieux comprendre et prévoir le stockage du carbone dans les océans sont entravés par le manque de connaissances sur la variabilité spatio‑temporelle des processus qui contrôlent l’atténuation des flux. Le projet ANTICS, financé par l’UE, comblera ce manque de connaissances à l’aide d’une synthèse innovante d’imagerie in situ de pointe, d’apprentissage automatique et de nouvelles analyses de données pour mieux comprendre le stockage du carbone dans les océans. Les résultats contribueront à valider et à informer la composante biogéochimique marine des modèles du système terrestre utilisés pour la prévision du cycle du carbone.
Objectif
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.
Champ scientifique
- 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
Programme(s)
Thème(s)
Régime de financement
ERC-STG - Starting GrantInstitution d’accueil
SO14 3ZH Southampton
Royaume-Uni