MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2767563902 · doi:10.5194/bg-15-3223-2018

The triple oxygen isotope composition of phytoliths as a proxy of continental atmospheric humidity: insights from climate chamber and climate transect calibrations

2018· article· en· W2767563902 sur OpenAlexaff
Anne Alexandre, Amaëlle Landais, Christine Vallet‐Coulomb, Clément Piel, Sébastien Devidal, Sandrine Pauchet, Corinne Sonzogni, Martine Couapel, Marine Pasturel, Pauline Cornuault, Jingming Xin, Jean-Charles Mazur, Frédéric Prié, Ilham Bentaleb, Elizabeth A. Webb, Françoise Chalié, Jacques Roy

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSilicon Effects in Agriculture
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésRelative humidityPhytolithTransectEnvironmental scienceWater vaporAtmospheric sciencesTranspirationHumidityEnvironmental chemistryChemistryGeologyEcologyPhotosynthesisMeteorologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Continental atmospheric relative humidity (RH) is a key climate parameter. Combined with atmospheric temperature, it allows us to estimate the concentration of atmospheric water vapor, which is one of the main components of the global water cycle and the most important gas contributing to the natural greenhouse effect. However, there is a lack of proxies suitable for reconstructing, in a quantitative way, past changes of continental atmospheric humidity. This reduces the possibility of making model–data comparisons necessary for the implementation of climate models. Over the past 10 years, analytical developments have enabled a few laboratories to reach sufficient precision for measuring the triple oxygen isotopes, expressed by the 17O-excess (17O-excess = ln (δ17O + 1) – 0.528 × ln (δ18O + 1)), in water, water vapor and minerals. The 17O-excess represents an alternative to deuterium-excess for investigating relative humidity conditions that prevail during water evaporation. Phytoliths are micrometric amorphous silica particles that form continuously in living plants. Phytolith morphological assemblages from soils and sediments are commonly used as past vegetation and hydrous stress indicators. In the present study, we examine whether changes in atmospheric RH imprint the 17O-excess of phytoliths in a measurable way and whether this imprint offers a potential for reconstructing past RH. For that purpose, we first monitored the 17O-excess evolution of soil water, grass leaf water and grass phytoliths in response to changes in RH (from 40 to 100 %) in a growth chamber experiment where transpiration reached a steady state. Decreasing RH from 80 to 40 % decreases the 17O-excess of phytoliths by 4.1 per meg/% as a result of kinetic fractionation of the leaf water subject to evaporation. In order to model with accuracy the triple oxygen isotope fractionation in play in plant water and in phytoliths we recommend direct and continuous measurements of the triple isotope composition of water vapor. Then, we measured the 17O-excess of 57 phytolith assemblages collected from top soils along a RH and vegetation transect in inter-tropical West and Central Africa. Although scattered, the 17O-excess of phytoliths decreases with RH by 3.4 per meg/%. The similarity of the trends observed in the growth chamber and nature supports that RH is an important control of 17O-excess of phytoliths in the natural environment. However, other parameters such as changes in the triple isotope composition of the soil water or phytolith origin in the plant may come into play. Assessment of these parameters through additional growth chambers experiments and field campaigns will bring us closer to an accurate proxy of changes in relative humidity.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiogeosciencesMême sujetSilicon Effects in AgricultureTravaux en français237 207