| YU Tan,PAN Delu,BAI Yan,HE Yijun,LI Dawei,LIANG Chao.A quantitative evaluation of the factors influencing the air-sea carbon dioxide transfer velocity[J].Acta Oceanologica Sinica,2016,35(11):68-78 |
| 海-气二氧化碳交换速度影响因子的定量估计 |
| A quantitative evaluation of the factors influencing the air-sea carbon dioxide transfer velocity |
| 投稿时间：2015-10-01 修订日期：2016-03-11 |
| DOI：10.1007/s13131-016-0949-z |
| 中文关键词: 影响因子 交换速度 二氧化碳 定量 |
| 英文关键词:influence factors transfer velocity carbon dioxide quantitatively |
| 基金项目: |
| 作者 | 单位 | E-mail | | 于潭 | 国家海洋局第二海洋研究所, 卫星海洋环境动力学国家重点实验室, 杭州, 310012
上海海洋大学海洋科学学院, 上海, 201306
国家远洋渔业协同创新中心, 上海, 201306 | | | 潘德炉 | 国家海洋局第二海洋研究所, 卫星海洋环境动力学国家重点实验室, 杭州, 310012 | pandelu@sio.org.cn | | 白雁 | 国家海洋局第二海洋研究所, 卫星海洋环境动力学国家重点实验室, 杭州, 310012 | | | 何宜军 | 南京信息工程大学海洋科学学院, 南京, 210044 | | | 李大伟 | 中国科学院海洋研究所, 青岛, 266071 | | | 梁超 | 上海第二工业大学应用艺术设计学院, 上海, 201209 | |
|
| 摘要点击次数: 1997 |
| 全文下载次数: 1246 |
| 中文摘要: |
| 影响海-气二氧化碳（CO2）交换速度的多种因子已经讨论了很多年，但对各种因子的贡献却很少进行定量估计。为了更好地了解海-气交换的机制，我们讨论了不同因子对海-气交换速度的影响，并对描述海-气交换现象的各种参数化模型进行了分类和比较。然后，基于GAS EX-98和ASGAMAGE数据，我们评估了风速模型，并使用分段平均法定量地讨论了一些因子的影响，包括泡沫，波浪，风等，并考虑了它们之间的相互作用。我们发现，海-气CO2交换速度不仅仅是风速的函数，也会受到泡沫，波浪参数和其他因素的影响。我们使用了逐步回归法和线性回归法。当考虑风速，泡沫媒介和显著波高时，均方根误差由34.53 cm·h-1减少到16.96 cm·h-1。定量地讨论各种因子，对于将来评估大空间尺度和长时间序列的海-气CO2通量和全球变化是有用的。 |
| 英文摘要: |
| The numerous factors influencing the air-sea carbon dioxide (CO2) transfer velocity have been discussed for many years, yet the contributions of various factors have undergone little quantitative estimation. To better understand the mechanism of air-sea transfer, the effects of different factors are discussed on the air-sea transfer velocity and the various parametric models describing the phenomenon are classified and compared. Then, based on GAS EX-98 and ASGAMAGE data, wind models are evaluated and the effects of some factors are discussed quantitatively, including bubbles, waves, wind and so on by considering their interaction through a piecewise average approach. It is found that the air-sea CO2 transfer velocity is not only the function of the wind speed, but is also affected by bubbles, wave parameters and other factors. Stepwise and linear regressions are used. When considering the wind speed, bubbles mediated and the significant wave height, the root mean square error is reduced from 34.53 cm/h to 16.96 cm/h. Discussing the various factors quantitatively can be useful in future assessments of a large spatial scale and long-term air-sea CO2 flux and global change. |
|
查看全文
查看/发表评论 下载PDF阅读器 |
| 关闭 |
|
|
|