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Enregistrement W2968852816 · doi:10.1002/hyp.13571

Moisture origin and stable isotope characteristics of precipitation in southeast Siberia

2019· article· en· W2968852816 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMinistry of Education and Science of the Russian FederationSiberian Branch, Russian Academy of SciencesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésHYSPLITPrecipitationMoistureEnvironmental scienceAtmospheric sciencesStable isotope ratioIsotopeHumidityAir mass (solar energy)ClimatologyRelative humidityIsotopes of oxygenGeologyMeteorologyAerosolGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The paper presents oxygen and hydrogen isotopes of 284 precipitation event samples systematically collected in Irkutsk, in the Baikal region (southeast Siberia), between June 2011 and April 2017. This is the first high‐resolution dataset of stable isotopes of precipitation from this poorly studied region of continental Asia, which has a high potential for isotope‐based palaeoclimate research. The dataset revealed distinct seasonal variations: relatively high δ 18 O (up to −4‰) and δD (up to −40‰) values characterize summer air masses, and lighter isotope composition (−41‰ for δ 18 O and −322‰ for δD) is characteristic of winter precipitation. Our results show that air temperature mainly affects the isotope composition of precipitation, and no significant correlations were obtained for precipitation amount and relative humidity. A new temperature dependence was established for weighted mean monthly precipitation: +0.50‰/°C ( r 2 = 0.83; p <.01; n = 55) for δ 18 O and +3.8‰/°C ( r 2 = 0.83, p < 0.01; n = 55) for δD. Secondary fractionation processes (e.g., contribution of recycled moisture) were identified mainly in summer from low d excess. Backward trajectories assessed with the Hybrid Single‐Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) model indicate that precipitation with the lowest mean δ 18 O and δD values reaches Irkutsk in winter related to moisture transport from the Arctic. Precipitation originating from the west/southwest with the heaviest mean isotope composition reaches Irkutsk in summer, thus representing moisture transport across Eurasia. Generally, moisture transport from the west, that is, the Atlantic Ocean predominates throughout the year. A comparison of our new isotope dataset with simulation results using the European Centre/Hamburg version 5 (ECHAM5)‐wiso climate model reveals a good agreement of variations in δ 18 O ( r 2 = 0.87; p <.01; n = 55) and air temperature ( r 2 = 0.99; p <.01; n = 71). However, the ECHAM5‐wiso model fails to capture observed variations in d excess ( r 2 = 0.14; p < 0.01; n = 55). This disagreement can be partly explained by a model deficit of capturing regional hydrological processes associated with secondary moisture supply in summer.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,222 · 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