Zobrazeno 1 - 10
of 51
pro vyhledávání: '"Surface pCO2"'
Publikováno v:
In Marine Environmental Research November 2024 202
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Frontiers in Marine Science, Vol 10 (2023)
The oceanic surface pressure of CO2 (pCO2) is an essential parameter for understanding the global and regional carbon cycle and the oceanic carbon uptake capacity. We constructed a three-dimensional physical-biogeochemical model with a high resolutio
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e4fabb734ac7430fbf6e8bd809400545
Publikováno v:
Frontiers in Marine Science, Vol 8 (2021)
Despite the well-recognized importance in understanding the long term impact of anthropogenic release of atmospheric CO2 (its partial pressure named as pCO2air) on surface seawater pCO2 (pCO2sw), it has been difficult to quantify the trends or changi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6db92d023a8147c0ae64f55cd8399fff
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 13, Iss 14, p 2805 (2021)
Sea surface partial pressure of CO2 (pCO2) is a critical parameter in the quantification of air–sea CO2 flux, which plays an important role in calculating the global carbon budget and ocean acidification. In this study, we used chlorophyll-a concen
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1d75dda80e494223a9eb1b1b84445ec4
Autor:
Henry C. Bittig, Tobias Steinhoff, Hervé Claustre, Björn Fiedler, Nancy L. Williams, Raphaëlle Sauzède, Arne Körtzinger, Jean-Pierre Gattuso
Publikováno v:
Frontiers in Marine Science, Vol 5 (2018)
This work presents two new methods to estimate oceanic alkalinity (AT), dissolved inorganic carbon (CT), pH, and pCO2 from temperature, salinity, oxygen, and geolocation data. “CANYON-B” is a Bayesian neural network mapping that accurately reprod
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3fecd4262e04431c98a98b65e604271f