The Medieval Climate Anomaly in Oceania
Notice bibliographique
Résumé
Temperatures in Oceania have risen by 0.5–1 °C over the past 100 years, resulting in significant retreat of New Zealand’s glaciers as an example. To better understand natural and anthropogenic contributions to this warming process, the observed climatic change must be placed in a longer-term palaeotemperature context. Of interest is the Medieval Climate Anomaly (MCA, 1000–1200 AD), a recognized period of natural pre-industrial climate change, associated with marked temperature and hydroclimatic variability that is best known from the Northern Hemisphere. Temperature reconstructions for Oceania were traditionally based on two classical tree ring series. Here, we enlarge the Oceania reference data set with another 13 published temperature reconstructions from SE Australia, New Zealand, and West Papua. These are based on a variety of proxy types and help to geographically and methodologically augment the regional palaeoclimate database. The proxy series have been thoroughly compared and the MCA trends palaeoclimatologically mapped. Ten out of the 15 sites show a relatively warm MCA, compared to the last 1500 years, with warming generally occurring in the envelope period 900–1500 AD. In some sites of SE Australia and at the west coast of New Zealand’s South Island, warming appears to be delayed by 200–300 years. The end of the medieval warming at around 1500 AD occurred about two centuries later than on most other continents, suggesting a possible interhemispheric climate lag mechanism possibly involving deep-water circulation. Likely drivers for the medieval warming in Oceania are atmospheric-ocean cycles such as the Southern Annular Mode and El Niño-Southern Oscillation, in combination with solar activity changes. MCA palaeotemperature data are still lacking for large parts of Oceania, namely the arid and tropical parts of Australia, Micronesia, central and northern Polynesia, as well as central and eastern Melanesia, highlighting the need for future research.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 | 0,005 |
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 ».