Quantitative reconstruction of Holocene sediment sources contributing to the central Jiangsu coast, China: New insights into source‐to‐sink processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coastal deltaic deposits are the primary locations for sediment storage on Earth, and quantifying their source contributions is a critical prerequisite for delineating S2S patterns in marginal seas. In most cases, quantification for the contribution by fine‐grained sediments (i.e. particle size < 63 μm) is considered to be representative to constrain the overall sediment supply. However, this approach may be inappropriate because large differences exist between the two quantities. Here we propose an approach to solve the problem, which is based on the maximum number of tracers from multiple sediment size fractions incorporating the content of all size fractions of sediment. Using this approach, absolute source contributions during the Holocene are reconstructed that provide a first‐order model for the S2S pattern of the central Jiangsu coast, China. The Huanghe River is the strongest driver for the Holocene sedimentation, with a mean contribution of ~72 ± 6% (1417 × 10 8 t). The absolute contributions from the Changjiang and offshore areas were of secondary importance, (i.e. ~17 ± 1% (330 × 10 8 t) and ~11 ± 5% (217 × 10 8 t), respectively). The results show that a large difference between the relative and absolute source contributions and the assumption that the relative contribution represents the absolute contribution is invalid in a coastal setting. The impact of the Huanghe is mainly based on episodic events, such as the event of 1128–1855 AD . The model also reveals that the offshore sediments are as important as the Changjiang sediments for the central Jiangsu coast during the Holocene. Thus, the model provides both the time series and overall quantities of sediment supply during the formation and evolution of the Holocene tidal flats on the Jiangsu coast. Our findings shed new light on quantitative analysis of sediment sources applicable to future S2S studies of marginal seas. © 2020 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».