Glacier development in continental climate regions of central Asia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Glaciers in central Asia that developed under a range of climatic conditions from arid to humid provide an excellent opportunity to test glacial responses to changes in climate. To do this, we mapped and dated glacial deposits at 11 sites spread over five mountain ranges in central Asia: the Altai, Tian Shan, Altyn Tagh, Qilian Shan, and Kunlun. The glacial chronologies for these sites were determined from new 10Be and 26Al exposure ages for the mapped moraines, in addition to 10Be ages available in the literature. Paleo–equilibrium-line altitudes were estimated for past glacier extents from the dated moraines. The equilibrium-line altitudes (ELAs) were also estimated for existing glaciers to characterize the spatial pattern in modern climate across the study region. Differences between the modern and paleo-ELAs (∆ELAs) were used to explore the climatic reasons for variations in the glacier sensitivities and responses to past changes in climate. The results show that the glaciers in more humid regions advanced to their maximum during marine oxygen-isotope stage (MIS) 3–2 with ΔELAs of ~1100–600 m. However, glaciers in the arid interior of central Asia, in the rain shadows of the Karakorum and Pamir ranges and in the Gobi Desert ranges, reached their maximum between MIS 6 and 4, and glacier extents during the subsequent colder/drier MIS 3–2 were significantly smaller or did not extend beyond their cirques. Comparisons of our results and the sensitivity analysis of modern glaciers suggest that depression of air temperature was the primary driver of glacier advances in central Asia but that precipitation played a major role in shaping the spatial and temporal heterogeneity of glacier advances. Precipitation was especially important in hyperarid conditions. Therefore, inferences about paleoclimate parameters from past glacial extents must be made after careful consideration of the climatic setting in which the glaciers are found, as well as their sensitivity to climatic factors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».