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Enregistrement W2155321476 · doi:10.5194/cp-11-1197-2015

Early-Holocene warming in Beringia and its mediation by sea-level and vegetation changes

2015· article· en· W2155321476 sur OpenAlexaboutno aff
Patrick J. Bartlein, Mary E. Edwards, S. W. Hostetler, Sarah L. Shafer, Patricia M. Anderson, Linda B. Brubaker, Anatoly Lozhkin

Notice bibliographique

RevueClimate of the past · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Polar ProgramsDivision of Atmospheric and Geospace SciencesRussian Academy of Sciences
Mots-clésBeringiaClimatologyTundraHoloceneClimate modelArcticClimate changeVegetation (pathology)Environmental scienceNorthern HemisphereGlobal warmingGeologyPhysical geographyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Arctic land-cover changes induced by recent global climate change (e.g., expansion of woody vegetation into tundra and effects of permafrost degradation) are expected to generate further feedbacks to the climate system. Past changes can be used to assess our understanding of feedback mechanisms through a combination of process modeling and paleo-observations. The subcontinental region of Beringia (northeastern Siberia, Alaska, and northwestern Canada) was largely ice-free at the peak of deglacial warming and experienced both major vegetation change and loss of permafrost when many arctic regions were still ice covered. The evolution of Beringian climate at this time was largely driven by global features, such as the amplified seasonal cycle of Northern Hemisphere insolation and changes in global ice volume and atmospheric composition, but changes in regional land-surface controls, such as the widespread development of thaw lakes, the replacement of tundra by deciduous forest or woodland, and the flooding of the Bering–Chukchi land bridge, were probably also important. We examined the sensitivity of Beringia's early Holocene climate to these regional-scale controls using a regional climate model (RegCM). Lateral and oceanic boundary conditions were provided by global climate simulations conducted using the GENESIS V2.01 atmospheric general circulation model (AGCM) with a mixed-layer ocean. We carried out two present-day simulations of regional climate – one with modern and one with 11 ka geography – plus another simulation for 6 ka. In addition, we performed five ~ 11 ka climate simulations, each driven by the same global AGCM boundary conditions: (i) 11 ka Control, which represents conditions just prior to the major transitions (exposed land bridge, no thaw lakes or wetlands, widespread tundra vegetation), (ii) sea-level rise, which employed present-day continental outlines, (iii) vegetation change, with deciduous needleleaf and deciduous broadleaf boreal vegetation types distributed as suggested by the paleoecological record, (iv) thaw lakes, which used the present-day distribution of lakes and wetlands, and (v) post-11 ka All, incorporating all boundary conditions changed in experiments (ii)–(iv). We find that regional-scale controls strongly mediate the climate responses to changes in the large-scale controls, amplifying them in some cases, damping them in others, and, overall, generating considerable spatial heterogeneity in the simulated climate changes. The change from tundra to deciduous woodland produces additional widespread warming in spring and early summer over that induced by the 11 ka insolation regime alone, and lakes and wetlands produce modest and localized cooling in summer and warming in winter. The greatest effect is the flooding of the land bridge and shelves, which produces generally cooler conditions in summer but warmer conditions in winter and is most clearly manifest on the flooded shelves and in eastern Beringia. By 6 ka continued amplification of the seasonal cycle of insolation and loss of the Laurentide ice sheet produce temperatures similar to or higher than those at 11 ka, plus a longer growing season.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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