تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. تدفق CO2 بين الهواء والبحر

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تدفق CO2 بين الهواء والبحر




  • دوامات UEx-L: مسارات دوامات متوسطة العمر لعقد من الزمن وعالمية مع تدفقات CO2 الجوية البحرية المتزامنة والظروف البيئية UEx-L-Eddies: decadal and global long-lived mesoscale eddy trajectories with coincident air–sea CO 2 fluxes and environmental conditions

    2026 | المؤلف: Daniel J. Ford وآخرون | المجلة: Earth system science data | المجال: علم المحيطات (Oceanography)

    تناقش هذه الفقرة الدور الهام للدوامات المتوسطة المقياس في تعديل خصائص المحيطات وتأثيرها على تبادل CO₂ بين الهواء والبحر. يقدم المؤلفون مجموعة بيانات عالمية شاملة تتكون من 5,996 مسار دوامة طويلة العمر، تم تتبعها من 1993 إلى 2022، والتي تشمل 3,244 دوامة مضادة للدوران (“نواة دافئة”) و2,752 دوامة دورانية (“نواة باردة”). تعزز هذه المجموعة من…


  • المادة العضوية المذابة الملونة (CDOM) تغير الفيزياء الموسمية والبيوجيوكيمياء لتيار نهر ماكنزي القطبي Colored dissolved organic matter (CDOM) alters the seasonal physics and biogeochemistry of the Arctic Mackenzie River plume

    2026 | المؤلف: Clément Bertin وآخرون | المجلة: Biogeosciences | المجال: علم المحيطات (Oceanography)

    تبحث الدراسة في تأثير الاحترار في القطب الشمالي على تصدير المادة العضوية المذابة الملونة (CDOM) من نهر ماكنزي وتأثيراتها اللاحقة على النظم البيئية الساحلية، لا سيما فيما يتعلق بتخفيف الضوء، ودورة الكربون البحرية، وتدفقات CO₂ بين الهواء والبحر. من خلال تعديل نموذج ECCO-Darwin، تكشف الدراسة أن زيادة CDOM تؤدي إلى تأخير لمدة أسبوعين في ازدهار…


  • الاتجاهات في تدفقات CO2 بين البحر والجو وحساسيتها للقوى الجوية باستخدام نهج تعلم الآلة بالأشجار العشوائية المتطرفة Trends in Sea‐Air CO2 Fluxes and Sensitivities to Atmospheric Forcing Using an Extremely Randomized Trees Machine Learning Approach

    2026 | المؤلف: Rik Wanninkhof وآخرون | المجلة: Global Biogeochemical Cycles | المجال: علم المحيطات (Oceanography)

    ت outlines ال المعلومات الداعمة المتعلقة بنموذج التعلم الآلي AOML_ET، مع التأكيد على حساسيته للتغيرات في متغيرات التنبؤ. تشير إلى عدة نصوص تقدم منهجيات مفصلة، بما في ذلك نهج الأشجار العشوائية المتطرفة والمقارنات بين AOML-ETv2020 و AOML-ETv2023، خاصة من حيث تأثيرات الذيل. بالإضافة إلى ذلك، يتم مناقشة تأثير متغيرات التنبؤ على أداء النموذج، جنبًا إلى…


حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.