Neural networks and the seawater CO2 system. From the global ocean to the Ría de Vigo
IDENTIFICADOR UNIVERSAL: http://hdl.handle.net/11093/3995
MATERIA UNESCO: 2510 Oceanografía ; 2502.9 Cambio climático ; 2510.08 Interacciones Mar-Aire ; 1203.04 Inteligencia Artificial
TIPO DE DOCUMENTO: doctoralThesis
RESUMO
More than 98% of the carbon of the ocean-atmosphere system is stored in the oceans, dissolved in the form of inorganic carbon. During the 20th century, the ocean has absorbed approximately 30% of all man-made CO2 emissions from fossil fuel burning, cement production, and land use change. Consequently, the incessant increase of the concentration of this gas in the atmosphere causes a progressive decrease in the pH of the sea water. Many studies have shown that this acidification gives rise to different responses in marine organisms, many of them negative.
The carbonate system regulates the pH of seawater. Knowing in depth the different processes that govern it at different spatiotemporal scales is necessary for a better understanding of future changes in the ocean. In the Iberian Upwelling Ecosystem, there are no models that adequately represent the carbon cycle. Therefore, this thesis aims to contribute to the increase of knowledge of this system.
At an early stage, the objective is to design robust climatologies of the carbonate system variables: alkalinity (AT), dissolved inorganic carbon (TCO2), CO2 partial pressure (pCO2) and pH, as well as derived and relevant variables for assessments of impacts on organisms (saturation of aragonite and calcite). The potential of artificial intelligence techniques will be used in this section to improve the scarce climatologies available to date.
The climatologies will be used in the second objective to model the carbonate system in the Iberian Upwelling Ecosystem. The modeling will be carried out with the Regional Ocean Modeling System (ROMS) for physics and the biogeochemical model PISCES for biogeochemistry. It is intended to begin with a low-resolution model that includes the Iberian basin and try to achieve a modeling of greater detail at the estuary level. Más del 98% del carbono del sistema océano-atmósfera está almacenado en los océanos, disuelto en forma de carbono inorgánico. Durante el siglo XX el océano ha absorbido aproximadamente el 30% de todas las emisiones de CO2 provocadas por el hombre a partir de la quema de combustibles fósiles, la fabricación de cemento y el cambio de uso del suelo. En consecuencia, el incesante aumento de la concentración de este gas en la atmósfera causa una progresiva disminución en el pH del agua de mar. Multitud de estudios han mostrado que esta acidificación da lugar a distintas respuestas en los organismos marinos, muchas de ellas negativas.
El sistema del carbonato regula el pH del agua de mar. Conocer en profundidad los distintos procesos que lo gobiernan a diferentes escalas espaciotemporales es necesario para una mejor comprensión de los cambios futuros en el océano. En el Ecosistema de Afloramiento Ibérico no existen modelos que representen de forma adecuada el ciclo del carbono. Por ello, con esta tesis se pretende contribuir al aumento del conocimiento de este sistema.
En una etapa inicial se abordará el objetivo de realizar climatologías robustas de las variables del sistema del carbonato: alcalinidad (AT), carbono inorgánico disuelto (TCO2), presión parcial de CO2 (pCO2) y pH, así como de variables derivadas y también relevantes para evaluaciones de impactos en organismos (saturación de aragonito y calcita). El potencial de las técnicas de inteligencia artificial será utilizado en este apartado para mejorar las escasas climatologías disponibles hasta la fecha.
Las climatologías serán utilizadas en el segundo objetivo para modelizar el sistema del carbonato en el Ecosistema de Afloramiento Ibérico. El modelado se llevará a cabo con el Regional Ocean Modeling System (ROMS) para la física y el modelo biogeoquímico PISCES para la biogeoquímica. Se pretende comenzar con un modelo de baja resolución que incluya la cuenca ibérica e intentar alcanzar un modelado de mayor detalle a nivel de ría. Máis do 98% do carbono do sistema océano-atmósfera está almacenado nos océanos, disolto en forma de carbono inorgánico. Durante o século XX o océano absorbeu aproximadamente o 30% de todas as emisións de CO2 provocadas polo home e a partir da queima de combustibles fósiles, a fabricación de cemento e o cambio no uso do solo. En consecuencia, o incesante aumento da concentración deste gas na atmósfera causa unha progresiva disminución nol pH da auga de mar. Multitude de estudos amosaron que esta acidificación da lugar a distintas respostas nos organismos mariños, moitas delas negativas.
O sistema do carbonato regula el pH da agua de mar. Coñecer en profundidade os distintos procesos que o gobernan a diferentes escalas espaciotemporais é necesario para unha mellor comprensión dos cambios futuros no océano. No Ecosistema de Afloramento Ibérico non existen modelos que representen de forma adecuada o ciclo do carbono. Por iso, con esta tese preténdese contribuir ó aumento do coñecemento deste sistema.
Nunha etapa inicial abordarase o obxetivo de realizar climatoloxías robustas das variables do sistema do carbonato: alcalinidade (AT), carbono inorgánico disolto (TCO2), presión parcial de CO2 (pCO2) e pH, así como de variables derivadas e tamén relevantes para evaluacións de impactos en organismos (saturación de aragonito e calcita). O potencial das técnicas de intelixencia artificial será utilizado neste apartado para mellorar as escasas climatoloxías dispoñibles ata a data.
As climatoloxías serán utilizadas no segundo obxetivo para modelizar o sistema do carbonato no Ecosistema de Afloramento Ibérico. O modelado levarase a cabo co Regional Ocean Modeling System (ROMS) para a física e co modelo bioxeoquímico PISCES para a bioxeoquímica. Preténdese comezar cun modelo de baixa resolución que inclúa a cunca ibérica e intentar alcanzar un modelado de maior detalle a nivel de ría.