Factors controlling stable isotope composition of precipitation in arid conditions: an observation network in the Tianshan Mountains, central Asia
Notice bibliographique
Résumé
Approximately one-third of the Earth's arid areas are distributed across central Asia. The stable isotope composition of precipitation in this region is affected by its aridity, therefore subject to high evaporation and low precipitation amount. To investigate the factors controlling stable water isotopes in precipitation in arid central Asia, an observation network was established around the Tianshan Mountains in 2012. Based on the 1052 event-based precipitation samples collected at 23 stations during 2012–2013, the spatial distribution and seasonal variation of δD and δ18O in precipitation were investigated. The values of δD and δ 18O are relatively more enriched in the rainfall dominant summer months (from April to October) and depleted in the drier winter months (from November to March) with low D-excess due to subcloud evaporation observed at many of the driest low elevation stations. The local meteoric water line (LMWL) was calculated to be δD=7.36δ 18O – 0.50 (r 2=0.97, p<0.01) based on the event-based samples, and δD=7.60δ 18O+2.66 (r 2=0.98, p<0.01) based on the monthly precipitation-weighted values. In winter, the data indicate an isotopic rain shadow effect whereby rainout leads to depletion of precipitation in the most arid region to the south of the Tianshan Mountains. The values of δ 18O significantly correlate with air temperature for each station, and the best-fit equation is established as δ 18O=0.78T – 16.01 (r 2=0.73, p<0.01). Using daily air temperature and precipitation derived from a 0.5° (latitude)×0.5° (longitude) gridded data set, an isoscape of δ 18O in precipitation was produced based on this observed temperature effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».