Modern isotope hydrology and controls on δD of plant leaf waxes at Lake El'gygytgyn, NE Russia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Stable isotope data from lipid biomarkers and diatom silica recovered from lake sediment cores hold great promise for paleoclimate and paleohydrological reconstructions. However, these records rely on accurate calibration with modern precipitation and hydrologic processes and only limited data exist on the controls on the δD values for n-alkanoic acids from plant leaf waxes. Here we investigate the stable isotopic composition of modern precipitation, streams, lake water and ice cover, and use these data to constrain isotope systematics of the Lake El'gygytgyn Basin hydrology. Compound-specific hydrogen isotope ratios determined from n-alkanoic acids from modern vegetation are compared with modern precipitation and lake core top sediments. Multi-species net (apparent) fractionation values between source water (precipitation) and modern vegetation (e.g., ϵwax/precip mean value is −107 ± 12‰) agree with previous results and suggest a consistent offset between source waters and the δD values of alkanoic acids. We conclude that although there may be some bias towards a winter precipitation signal, overall δD values from leaf wax n-alkanoic acids record annual average precipitation within the El'gygytgyn Basin. A net fractionation calculated for 200-yr-integrated lake sediments yields ϵ30/precip = −96 ± 8‰ and can provide robust net "apparent" fractionation to be used in future paleohydrological reconstructions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».