Analysis of cant estimates

workflowr

• Summary
• Checks
• Past versions

Last updated: 2021-03-05

Checks: 7 0

Knit directory: emlr_obs_v_XXX/

This reproducible R Markdown analysis was created with workflowr (version 1.6.2). The Checks tab describes the reproducibility checks that were applied when the results were created. The Past versions tab lists the development history.

---

R Markdown file: up-to-date

Great! Since the R Markdown file has been committed to the Git repository, you know the exact version of the code that produced these results.

Environment: empty

Great job! The global environment was empty. Objects defined in the global environment can affect the analysis in your R Markdown file in unknown ways. For reproduciblity it’s best to always run the code in an empty environment.

Seed: set.seed(20200707)

The command set.seed(20200707) was run prior to running the code in the R Markdown file. Setting a seed ensures that any results that rely on randomness, e.g. subsampling or permutations, are reproducible.

Session information: recorded

Great job! Recording the operating system, R version, and package versions is critical for reproducibility.

Cache: none

Nice! There were no cached chunks for this analysis, so you can be confident that you successfully produced the results during this run.

File paths: relative

Great job! Using relative paths to the files within your workflowr project makes it easier to run your code on other machines.

Repository version: 559dd52

Great! You are using Git for version control. Tracking code development and connecting the code version to the results is critical for reproducibility.

The results in this page were generated with repository version 559dd52. See the Past versions tab to see a history of the changes made to the R Markdown and HTML files.

Note that you need to be careful to ensure that all relevant files for the analysis have been committed to Git prior to generating the results (you can use wflow_publish or wflow_git_commit). workflowr only checks the R Markdown file, but you know if there are other scripts or data files that it depends on. Below is the status of the Git repository when the results were generated:

Ignored files:
    Ignored:    .Rhistory
    Ignored:    .Rproj.user/

Untracked files:
    Untracked:  code/previous_script_versions/

Unstaged changes:
    Modified:   code/Workflowr_project_managment.R

Note that any generated files, e.g. HTML, png, CSS, etc., are not included in this status report because it is ok for generated content to have uncommitted changes.

---

These are the previous versions of the repository in which changes were made to the R Markdown (analysis/analysis_this_study.Rmd) and HTML (docs/analysis_this_study.html) files. If you’ve configured a remote Git repository (see ?wflow_git_remote), click on the hyperlinks in the table below to view the files as they were in that past version.

File	Version	Author	Date	Message
html	3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05	Build site.
html	af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04	Build site.
html	86406d5	jens-daniel-mueller	2021-02-24	Build site.
html	3d3b4cc	jens-daniel-mueller	2021-02-23	Build site.
html	7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11	Build site.
html	e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07	Build site.
Rmd	fe13638	jens-daniel-mueller	2021-01-07	removed GLODAP gamma filter, target variable mapped by eras+era
html	318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23	adapted more variable predictor selection
html	4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23	Build site.
html	0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23	remove html before duplication
html	39113c3	jens-daniel-mueller	2020-12-23	Build site.
html	2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19	Build site.
html	02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18	cleaned up for copying template
html	965dba3	jens-daniel-mueller	2020-12-18	Build site.
Rmd	c9b32a9	jens-daniel-mueller	2020-12-18	rebuild after final cleaning
html	4d3e354	jens-daniel-mueller	2020-12-18	Build site.
html	7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18	Build site.
html	d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18	Build site.
html	7131186	jens-daniel-mueller	2020-12-17	Build site.
html	22b07fb	jens-daniel-mueller	2020-12-17	Build site.
html	f3a708f	jens-daniel-mueller	2020-12-17	Build site.
html	e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16	Build site.
html	158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15	Build site.
html	7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15	Build site.
html	61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15	Build site.
html	efe21ef	jens-daniel-mueller	2020-12-15	Build site.
Rmd	29407a5	jens-daniel-mueller	2020-12-15	rebuild with eMLR target variable selection
html	953caf3	jens-daniel-mueller	2020-12-15	Build site.
html	42daf5c	jens-daniel-mueller	2020-12-14	Build site.
Rmd	923aa7f	jens-daniel-mueller	2020-12-14	rebuild with new path and auto folder creation
html	984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12	Build site.
html	3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12	Build site.
Rmd	a1aaa71	jens-daniel-mueller	2020-12-12	selectable basinmask, rebuild
html	b01a367	jens-daniel-mueller	2020-12-09	Build site.
html	24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07	Build site.
html	92dca91	jens-daniel-mueller	2020-12-07	Build site.
html	6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07	Build site.
html	70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07	Build site.
html	7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07	Build site.
html	143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07	Build site.
html	abc6818	jens-daniel-mueller	2020-12-03	Build site.
html	e99ca63	jens-daniel-mueller	2020-12-03	Build site.
Rmd	6ba5854	jens-daniel-mueller	2020-12-03	rebuild with variable inventory depth
html	090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02	Build site.
html	7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02	Build site.
html	ec8dc38	jens-daniel-mueller	2020-12-02	Build site.
html	dfde8b7	jens-daniel-mueller	2020-12-02	Build site.
html	c987de1	jens-daniel-mueller	2020-12-02	Build site.
html	9eb4281	jens-daniel-mueller	2020-12-02	Build site.
html	478f74d	jens-daniel-mueller	2020-12-02	Build site.
html	902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02	Build site.
html	ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01	Build site.
Rmd	e2f207c	jens-daniel-mueller	2020-12-01	corrected slab definition for plot
html	22d0127	jens-daniel-mueller	2020-12-01	Build site.
html	0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01	Build site.
html	92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01	Build site.
Rmd	4843275	jens-daniel-mueller	2020-12-01	auto eras naming
html	cf19652	jens-daniel-mueller	2020-11-30	Build site.
html	196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30	Build site.
Rmd	7a4b015	jens-daniel-mueller	2020-11-30	first rebuild on ETH server
Rmd	bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30	Initial commit
html	bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30	Initial commit

---

1 Data sources

Cant estimates from this sensitivity case:

• Mean and SD per grid cell (lat, lon, depth)
• Zonal mean and SD (basin, lat, depth)
• Inventories (lat, lon)

cant_3d <-
  read_csv(paste(path_version_data,
                 "cant_3d.csv",
                 sep = ""))

cant_zonal <-
  read_csv(paste(path_version_data,
                 "cant_zonal.csv",
                 sep = ""))

cant_predictor_zonal <-
  read_csv(paste(path_version_data,
                 "cant_predictor_zonal.csv",
                 sep = ""))

cant_inv <-
  read_csv(paste(path_version_data,
                 "cant_inv.csv",
                 sep = ""))

Target variable (cstar_tref) estimates from this sensitivity case:

• Mean and SD per grid cell (lat, lon, depth)
• Zonal mean and SD (basin, lat, depth)

target_3d <-
  read_csv(paste(path_version_data,
                 "target_3d.csv",
                 sep = ""))

target_zonal <-
  read_csv(paste(path_version_data,
                 "target_zonal.csv",
                 sep = ""))

Cleaned GLODAPv2_2020 file as used in this sensitivity case

GLODAP <-
  read_csv(paste(
    path_version_data,
    "GLODAPv2.2020_MLR_fitting_ready.csv",
    sep = ""
  ))

2 Cant budgets

Global Cant inventories were estimated in units of Pg C. Please note that here we added Cant (all vs postitive only) values and do not apply additional corrections for areas not covered.

cant_inv_budget <- cant_inv %>% 
  mutate(surface_area = earth_surf(lat, lon),
         cant_inv_grid = cant_inv*surface_area,
         cant_pos_inv_grid = cant_pos_inv*surface_area) %>% 
  group_by(basin_AIP, eras, inv_depth) %>% 
  summarise(cant_total = sum(cant_inv_grid)*12*1e-15,
            cant_total = round(cant_total,1),
            cant_pos_total = sum(cant_pos_inv_grid)*12*1e-15,
            cant_pos_total = round(cant_pos_total,1)) %>% 
  ungroup()

2.1 Standard depth

Results integrated over the upper 3000 m

cant_inv_budget %>%
  filter(inv_depth == params_global$inventory_depth_standard) %>% 
  gt(rowname_col = "basin_AIP",
     groupname_col = c("eras", "inv_depth"),
     row_group.sep = " | Depth: ") %>% 
  summary_rows(
    groups = TRUE,
    fns = list(total = "sum")
  )

	cant_total	cant_pos_total
1982-1999 --> 2000-2012 | Depth: 3000
Atlantic	11.1	11.5
Indian	10.1	10.5
Pacific	17.2	17.8
total	38.40	39.80
2000-2012 --> 2013-2019 | Depth: 3000
Atlantic	5.9	7.1
Indian	3.5	4.3
Pacific	13.9	14.0
total	23.30	25.40

2.2 Other depths

Results integrated over the upper 100, 500, 1000, 3000, 10^{4} m

cant_inv_budget %>%
  filter(inv_depth != params_global$inventory_depth_standard) %>% 
  gt(rowname_col = "basin_AIP",
     groupname_col = c("eras", "inv_depth"),
     row_group.sep = " | Depth: ") %>% 
  summary_rows(
    groups = TRUE,
    fns = list(total = "sum")
  )

	cant_total	cant_pos_total
1982-1999 --> 2000-2012 | Depth: 100
Atlantic	1.4	1.4
Indian	1.3	1.4
Pacific	3.2	3.2
total	5.90	6.00
1982-1999 --> 2000-2012 | Depth: 500
Atlantic	4.7	4.8
Indian	4.9	4.9
Pacific	10.0	10.1
total	19.60	19.80
1982-1999 --> 2000-2012 | Depth: 1000
Atlantic	6.3	6.5
Indian	6.7	6.9
Pacific	13.3	13.5
total	26.30	26.90
1982-1999 --> 2000-2012 | Depth: 10000
Atlantic	13.5	14.0
Indian	11.5	12.1
Pacific	21.0	21.7
total	46.00	47.80
2000-2012 --> 2013-2019 | Depth: 100
Atlantic	0.8	0.9
Indian	0.8	0.8
Pacific	2.0	2.0
total	3.60	3.70
2000-2012 --> 2013-2019 | Depth: 500
Atlantic	3.4	3.5
Indian	2.4	2.5
Pacific	6.7	6.7
total	12.50	12.70
2000-2012 --> 2013-2019 | Depth: 1000
Atlantic	5.0	5.2
Indian	3.0	3.4
Pacific	9.3	9.3
total	17.30	17.90
2000-2012 --> 2013-2019 | Depth: 10000
Atlantic	7.3	8.9
Indian	4.1	5.1
Pacific	17.8	18.1
total	29.20	32.10

rm(cant_inv_budget)

The following analysis is restricted to the standard inventory depth of 3000 m.

cant_inv <- cant_inv %>%
  filter(inv_depth == params_global$inventory_depth_standard)

3 Cant - positive

In a first series of plots we explore the distribution of Cant, taking only positive estimates into account (positive here refers to the mean cant estimate across MLR model predictions available for each grid cell). Negative values were set to zero before calculating mean sections and inventories.

3.1 Zonal mean sections

# i_basin_AIP <- unique(cant_zonal$basin_AIP)[2]
# i_eras <- unique(cant_zonal$eras)[1]

for (i_basin_AIP in unique(cant_zonal$basin_AIP)) {
  for (i_eras in unique(cant_zonal$eras)) {
   
     print(
      p_section_zonal(
        df = cant_zonal %>%
          filter(basin_AIP == i_basin_AIP,
                 eras == i_eras),
        var = "cant_pos_mean",
        subtitle_text =
          paste("Basin:", i_basin_AIP, "| eras:", i_eras))
    )
    
  }
}

Past versions of cant_pos_zonal_mean_sections-1.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
9eb4281	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

Past versions of cant_pos_zonal_mean_sections-2.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
9eb4281	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

Past versions of cant_pos_zonal_mean_sections-3.png

Version	Author	Date
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
9eb4281	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

Past versions of cant_pos_zonal_mean_sections-4.png

Version	Author	Date
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
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3.2 Isoneutral slab distribution

Mean of positive cant within each horizontal grid cell (lon x lat) per isoneutral slab.

Please note that:

• density slabs covering values >28.1 occur by definition only either in the Atlantic or Indo-Pacific basin
• gaps in the maps represent areas where (thin) density layers fit between discrete depth levels used for mapping

cant_gamma_maps <- m_cant_slab(cant_3d)

cant_gamma_maps <- cant_gamma_maps %>% 
  arrange(gamma_slab, eras)

# i_eras <- unique(cant_gamma_maps$eras)[1]
# i_gamma_slab <- unique(cant_gamma_maps$gamma_slab)[1]

for (i_eras in unique(cant_gamma_maps$eras)) {
  for (i_gamma_slab in unique(cant_gamma_maps$gamma_slab)) {
    print(
      p_map_cant_slab(
        df = cant_gamma_maps %>%
          filter(eras == i_eras,
                 gamma_slab == i_gamma_slab),
        subtitle_text = paste(
          "Eras:", i_eras,
          "| Neutral density:", i_gamma_slab)
        )
    )
    
  }
}

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7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
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0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
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984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

3.3 Inventory map

Column inventory of positive cant between the surface and m water depth per horizontal grid cell (lat x lon).

# i_eras <- unique(cant_inv$eras)[1]

for (i_eras in unique(cant_inv$eras)) {
  
  print(
    p_map_cant_inv(
      df = cant_inv %>% filter(eras == i_eras),
      var = "cant_pos_inv",
      subtitle_text = paste("Eras:", i_eras))
  )
  
}

Past versions of cant_pos_inventory_map-1.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
dfde8b7	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

Past versions of cant_pos_inventory_map-2.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
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7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
dfde8b7	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

3.4 Global sections

for (i_eras in unique(cant_3d$eras)) {
  print(
    p_section_global(
      df = cant_3d %>% filter(eras == i_eras),
      var = "cant_pos",
      subtitle_text = paste("Eras:", i_eras)
    )
  )
  
}

Past versions of cant_sections_positive_mean_one_lon_JGOFS_GO-1.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

Past versions of cant_sections_positive_mean_one_lon_JGOFS_GO-2.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

4 Cant - all

In a second series of plots we explore the distribution of all Cant, taking positive and negative estimates into account.

4.1 Zonal mean sections

# i_eras <- unique(cant_zonal$eras)[1]
# i_basin_AIP <- unique(cant_zonal$basin_AIP)[1]

for (i_basin_AIP in unique(cant_zonal$basin_AIP)) {
  for (i_eras in unique(cant_zonal$eras)) {
    print(
      p_section_zonal(
        df = cant_zonal %>%
          filter(basin_AIP == i_basin_AIP,
                 eras == i_eras),
        var = "cant_mean",
        gamma = "gamma_mean",
        breaks = params_global$breaks_cant,
        col = "divergent",
        subtitle_text =
          paste("Basin:", i_basin_AIP, "| eras:", i_eras))
    )
    
  }
}

Past versions of cant_all_zonal_mean_sections-1.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
9eb4281	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

Past versions of cant_all_zonal_mean_sections-2.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
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24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
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090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
9eb4281	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

Past versions of cant_all_zonal_mean_sections-3.png

Version	Author	Date
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
9eb4281	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

Past versions of cant_all_zonal_mean_sections-4.png

Version	Author	Date
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
9eb4281	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

Past versions of cant_all_zonal_mean_sections-5.png

Version	Author	Date
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
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196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

4.2 Isoneutral slab distribution

Mean of all Cant within each horizontal grid cell (lon x lat) per isoneutral slab.

Please note that:

• density slabs covering values >28.1 occur by definition only either in the Atlantic or Indo-Pacific basin
• gaps in the maps represent areas where (thin) density layers fit between discrete depth levels used for mapping

# i_eras <- unique(cant_gamma_maps$eras)[1]
# i_gamma_slab <- unique(cant_gamma_maps$gamma_slab)[5]

for (i_eras in unique(cant_gamma_maps$eras)) {
  for (i_gamma_slab in unique(cant_gamma_maps$gamma_slab)) {
    print(
      p_map_cant_slab(
        df = cant_gamma_maps %>%
          filter(eras == i_eras,
                 gamma_slab == i_gamma_slab),
        var = "cant",
        col = "divergent",
        subtitle_text = paste(
          "Eras:", i_eras,
          "| Neutral density:", i_gamma_slab))
    )
    
  }
}

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af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
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196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

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02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
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0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

4.3 Inventory map

Column inventory of all Cant between the surface and 3000m water depth per horizontal grid cell (lat x lon).

# i_eras <- unique(cant_inv$eras)[1]

for (i_eras in unique(cant_inv$eras)) {
  
  print(
    p_map_cant_inv(
      df = cant_inv %>% filter(eras == i_eras),
      var = "cant_inv",
      col = "divergent",
      subtitle_text = paste("Eras:", i_eras))
  )
  
}

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3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
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158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
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0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

5 Cant variability

5.1 Across models

Standard deviation across Cant from all MLR models was calculate for each grid cell (XYZ). The zonal mean of this standard deviation should reflect the uncertainty associated to the predictor selection within each slab and era.

# i_eras <- unique(cant_zonal$eras)[1]
# i_basin_AIP <- unique(cant_zonal$basin_AIP)[2]

for (i_basin_AIP in unique(cant_zonal$basin_AIP)) {
  for (i_eras in unique(cant_zonal$eras)) {
    print(
      p_section_zonal(
        df = cant_zonal %>%
          filter(basin_AIP == i_basin_AIP,
                 eras == i_eras),
        var = "cant_sd_mean",
        gamma = "gamma_mean",
        legend_title = "sd",
        title_text = "Zonal mean section of SD across models",
        subtitle_text =
          paste("Basin:", i_basin_AIP, "| eras:", i_eras))
    )
    
  }
}

Past versions of cant_sections_sd_models-1.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
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318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
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0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
965dba3	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
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61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
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7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
9eb4281	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

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3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
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0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
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965dba3	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
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902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
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196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
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7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
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4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
965dba3	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
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7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
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902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

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af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
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2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
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965dba3	jens-daniel-mueller	2020-12-18
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d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
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7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
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984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
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ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

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af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
965dba3	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
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158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
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7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
9eb4281	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

Past versions of cant_sections_sd_models-6.png

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af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
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318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
965dba3	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
9eb4281	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

5.2 Across basins

Standard deviation of mean cant values was calculate across all longitudes. This standard deviation should reflect the zonal variability of cant within the basin and era.

# i_eras <- unique(cant_zonal$eras)[1]
# i_basin_AIP <- unique(cant_zonal$basin_AIP)[2]

for (i_basin_AIP in unique(cant_zonal$basin_AIP)) {
  for (i_eras in unique(cant_zonal$eras)) {
    print(
      p_section_zonal(
        df = cant_zonal %>%
          filter(basin_AIP == i_basin_AIP,
                 eras == i_eras),
        var = "cant_sd",
        gamma = "gamma_mean",
        legend_title = "sd",
        title_text = "Zonal mean section of Cant SD",
        subtitle_text =
          paste("Basin:", i_basin_AIP, "| eras:", i_eras))
    )
    
  }
}

Past versions of cant_sections_sd_cant-1.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
965dba3	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
9eb4281	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

Past versions of cant_sections_sd_cant-2.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
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7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
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4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
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4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
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7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
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0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
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196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
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Past versions of cant_sections_sd_cant-6.png

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7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
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318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
965dba3	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
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61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
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090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
9eb4281	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

5.3 Correlation

5.3.1 Cant vs model SD

5.3.1.1 Era vs basin

cant_3d %>% 
  ggplot(aes(cant, cant_sd)) +
  geom_vline(xintercept = 0) +
  geom_hline(yintercept = 10) +
  geom_bin2d() +
  scale_fill_viridis_c(option = "magma",
                       direction = -1,
                       trans = "log10",
                       name = "log10(n)") +
  facet_grid(basin_AIP ~ eras)

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3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

5.3.1.2 Basin vs gamma

cant_3d %>% 
  ggplot(aes(cant, cant_sd)) +
  geom_vline(xintercept = 0) +
  geom_hline(yintercept = 10) +
  geom_bin2d() +
  scale_fill_viridis_c(option = "magma",
                       direction = -1,
                       trans = "log10",
                       name = "log10(n)") +
  facet_grid(gamma_slab ~ basin_AIP)

Past versions of cant_vs_sd_by_basin_gamma-1.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
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7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

5.3.2 Cant vs regional SD

5.3.2.1 Era vs basin

cant_zonal %>% 
  ggplot(aes(cant_mean, cant_sd)) +
  geom_vline(xintercept = 0) +
  geom_hline(yintercept = 10) +
  geom_bin2d() +
  scale_fill_viridis_c(option = "magma",
                       direction = -1,
                       trans = "log10",
                       name = "log10(n)") +
  facet_grid(basin_AIP ~ eras)

Past versions of cant_vs_sd_by_basin_era_zonal-1.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

5.3.2.2 Era vs basin

cant_zonal %>% 
  ggplot(aes(cant_mean, cant_sd)) +
  geom_vline(xintercept = 0) +
  geom_hline(yintercept = 10) +
  geom_bin2d() +
  scale_fill_viridis_c(option = "magma",
                       direction = -1,
                       trans = "log10",
                       name = "log10(n)") +
  facet_grid(gamma_slab ~ basin_AIP)

Past versions of cant_vs_sd_by_basin_gamma_zonal-1.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
902f65a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

6 Cant - predictor contribution

for (i_var in paste("cant",
                    c("intercept", params_local$MLR_predictors),
                    sep = "_")) {

  print(
    p_section_zonal_divergent_gamma_eras_basin(df = cant_predictor_zonal,
                                               var = i_var,
                                               gamma = "gamma")
  )
  
}

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318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
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24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
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7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
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0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
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4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
965dba3	jens-daniel-mueller	2020-12-18
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0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
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4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
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92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
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318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
965dba3	jens-daniel-mueller	2020-12-18
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
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ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

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3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
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7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
965dba3	jens-daniel-mueller	2020-12-18
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
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7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
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ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

Past versions of cant_section_predictor_contribution-8.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
965dba3	jens-daniel-mueller	2020-12-18
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
090e4d5	jens-daniel-mueller	2020-12-02
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
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ee9bf6d	jens-daniel-mueller	2020-12-01
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

rm(i_var)

7 Neutral density

7.1 Slab depth

The plot below shows the depths of individual gamma slabs (color) together with the observations available in the respective slab.

Please note that:

• density slabs covering values >28.1 occur by definition only either in the Atlantic or Indo-Pacific basin

GLODAP_obs_coverage <- GLODAP %>% 
  count(lat, lon, gamma_slab, era)

map +
  geom_raster(data = cant_gamma_maps,
              aes(lon, lat, fill = depth_max)) +
  geom_raster(data = GLODAP_obs_coverage,
              aes(lon, lat), fill = "red") +
  facet_grid(gamma_slab ~ era) +
  scale_fill_viridis_c(direction = -1) +
  theme(axis.ticks = element_blank(),
        axis.text = element_blank(),
        legend.position = "top")

Past versions of gamma_maps-1.png

Version	Author	Date
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
984697e	jens-daniel-mueller	2020-12-12
3ebff89	jens-daniel-mueller	2020-12-12
24a632f	jens-daniel-mueller	2020-12-07
6a8004b	jens-daniel-mueller	2020-12-07
70bf1a5	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7555355	jens-daniel-mueller	2020-12-07
143d6fa	jens-daniel-mueller	2020-12-07
7c25f7a	jens-daniel-mueller	2020-12-02
0ff728b	jens-daniel-mueller	2020-12-01
92edddb	jens-daniel-mueller	2020-12-01
196be51	jens-daniel-mueller	2020-11-30
bc61ce3	Jens Müller	2020-11-30

rm(GLODAP_obs_coverage)

8 Target variable

The predicted target variable (cstar_tref in this sensitivity case) is based on fitted MLRs and climatological fields of predictor variables, and calculated for each era.

8.1 Zonal mean sections

slab_breaks <- c(params_local$slabs_Atl[1:12], Inf)

for (i_basin_AIP in unique(target_zonal$basin_AIP)) {

  print(
  target_zonal %>%
    filter(basin_AIP == i_basin_AIP) %>%
    ggplot(aes(lat, depth,
               z = !!sym(
                 paste(params_local$MLR_target, "mean", sep = "_")
               ))) +
    geom_contour_filled(bins = 11) +
    scale_fill_viridis_d(name = params_local$MLR_target) +
    geom_contour(aes(lat, depth, z = gamma_mean),
                 breaks = slab_breaks,
                 col = "white") +
    geom_text_contour(
      aes(lat, depth, z = gamma_mean),
      breaks = slab_breaks,
      col = "white",
      skip = 1
    ) +
    scale_y_reverse() +
    coord_cartesian(expand = 0,
                    ylim = c(params_global$plotting_depth, 0)) +
    scale_x_continuous(breaks = seq(-100, 100, 20)) +
    guides(fill = guide_colorsteps(barheight = unit(10, "cm"))) +
    facet_grid(era ~ eras,
               labeller = labeller(.default = label_both)) +
    labs(title = i_basin_AIP)
  )

}

Past versions of target_zonal_mean_era-1.png

Version	Author	Date
3c2ec33	jens-daniel-mueller	2021-03-05
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07
318609d	jens-daniel-mueller	2020-12-23
4e15821	jens-daniel-mueller	2020-12-23
0aa2b50	jens-daniel-mueller	2020-12-23
2886da0	jens-daniel-mueller	2020-12-19
02f0ee9	jens-daniel-mueller	2020-12-18
965dba3	jens-daniel-mueller	2020-12-18
7bcb4eb	jens-daniel-mueller	2020-12-18
d397028	jens-daniel-mueller	2020-12-18
e4ca289	jens-daniel-mueller	2020-12-16
158fe26	jens-daniel-mueller	2020-12-15
7a9a4cb	jens-daniel-mueller	2020-12-15
61b263c	jens-daniel-mueller	2020-12-15
efe21ef	jens-daniel-mueller	2020-12-15

Past versions of target_zonal_mean_era-2.png

Version	Author	Date
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07

Past versions of target_zonal_mean_era-3.png

Version	Author	Date
af70b94	jens-daniel-mueller	2021-03-04
7b672f7	jens-daniel-mueller	2021-01-11
e5c81bf	jens-daniel-mueller	2021-01-07

rm(slab_breaks)

Session information

sessionInfo()

R version 4.0.3 (2020-10-10)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
Running under: openSUSE Leap 15.2

Matrix products: default
BLAS:   /usr/local/R-4.0.3/lib64/R/lib/libRblas.so
LAPACK: /usr/local/R-4.0.3/lib64/R/lib/libRlapack.so

locale:
 [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C              
 [3] LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=en_US.UTF-8    
 [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=en_US.UTF-8   
 [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8       LC_NAME=C                 
 [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C            
[11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
 [1] gt_0.2.2         kableExtra_1.3.1 marelac_2.1.10   shape_1.4.5     
 [5] scales_1.1.1     metR_0.9.0       scico_1.2.0      patchwork_1.1.1 
 [9] collapse_1.5.0   forcats_0.5.0    stringr_1.4.0    dplyr_1.0.2     
[13] purrr_0.3.4      readr_1.4.0      tidyr_1.1.2      tibble_3.0.4    
[17] ggplot2_3.3.2    tidyverse_1.3.0  workflowr_1.6.2 

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] fs_1.5.0                 lubridate_1.7.9          gsw_1.0-5               
 [4] webshot_0.5.2            httr_1.4.2               rprojroot_2.0.2         
 [7] tools_4.0.3              backports_1.1.10         R6_2.5.0                
[10] DBI_1.1.0                colorspace_1.4-1         withr_2.3.0             
[13] tidyselect_1.1.0         compiler_4.0.3           git2r_0.27.1            
[16] cli_2.1.0                rvest_0.3.6              xml2_1.3.2              
[19] isoband_0.2.2            labeling_0.4.2           sass_0.2.0              
[22] checkmate_2.0.0          digest_0.6.27            rmarkdown_2.5           
[25] oce_1.2-0                pkgconfig_2.0.3          htmltools_0.5.0         
[28] dbplyr_1.4.4             rlang_0.4.9              readxl_1.3.1            
[31] rstudioapi_0.13          farver_2.0.3             generics_0.0.2          
[34] jsonlite_1.7.1           magrittr_1.5             Matrix_1.2-18           
[37] Rcpp_1.0.5               munsell_0.5.0            fansi_0.4.1             
[40] lifecycle_0.2.0          stringi_1.5.3            whisker_0.4             
[43] yaml_2.2.1               plyr_1.8.6               grid_4.0.3              
[46] blob_1.2.1               parallel_4.0.3           promises_1.1.1          
[49] crayon_1.3.4             lattice_0.20-41          haven_2.3.1             
[52] hms_0.5.3                seacarb_3.2.14           knitr_1.30              
[55] pillar_1.4.7             reprex_0.3.0             glue_1.4.2              
[58] evaluate_0.14            RcppArmadillo_0.10.1.2.0 data.table_1.13.2       
[61] modelr_0.1.8             vctrs_0.3.5              httpuv_1.5.4            
[64] testthat_2.3.2           cellranger_1.1.0         gtable_0.3.0            
[67] assertthat_0.2.1         xfun_0.18                broom_0.7.2             
[70] RcppEigen_0.3.3.7.0      later_1.1.0.1            viridisLite_0.3.0       
[73] memoise_1.1.0            ellipsis_0.3.1           here_0.1