Enhanced Himalayan Glacial Melting During YD and H1 Recorded in the Northern Bay of Bengal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ocean‐land thermal feedback mechanisms in the Indian Summer Monsoon (ISM) domain are an important but not well understood component of regional climate dynamics. Here we present a δ18O record analyzed in the mixed‐layer dwelling planktonic foraminifer Globigerinoides ruber (sensu stricto) from the northernmost Bay of Bengal (BoB). The δ18O time series provides a spatially integrated measure of monsoonal precipitation and Himalayan meltwater runoff into the northern BoB and reveals two brief episodes of anomalously low δ18O values between 16.3±0.4 and 16±0.5 and 12.6±0.4 and 12.3±0.4 thousand years before present. The timing of these events is centered at Heinrich event 1 and the Younger Dryas, well‐known phases of weak northern hemisphere monsoon systems. Numerical climate model experiments, simulating Heinrich event‐like conditions, suggest a surface warming over the monsoon‐dominated Himalaya and foreland in response to ISM weakening. Corroborating the simulation results, our analysis of published moraine exposure ages in the monsoon‐dominated Himalaya indicates enhanced glacier retreats that, considering age model uncertainties, coincide and overlap with the episodes of anomalously low δ18O values in the northernmost BoB. Our climate proxy and simulation results provide insights into past regional climate dynamics, suggesting reduced cloud cover, increased solar radiation, and air warming of the Himalaya and foreland areas and, as a result, glacier mass losses in response to weakened ISM.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».