The remote response of the South Asian Monsoon to reduced dust emissions and Sahara greening during the middle Holocene
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies based on multiple paleoclimate archives suggested a prominent intensification of the South Asian Monsoon (SAM) during the mid-Holocene (MH, ∼6000 years before present). The main forcing that contributed to this intensification is related to changes in the Earth's orbital parameters. Nonetheless, other key factors likely played important roles, including remote changes in vegetation cover and airborne dust emission. In particular, northern Africa also experienced much wetter conditions and a more mesic landscape than today during the MH (the so-called African Humid Period), leading to a large decrease in airborne dust globally. However, most modeling studies investigating the SAM changes during the Holocene overlooked the potential impacts of the vegetation and dust emission changes that took place over northern Africa. Here, we use a set of simulations for the MH climate, in which vegetation over the Sahara and reduced dust concentrations are considered. Our results show that SAM rainfall is strongly affected by Saharan vegetation and dust concentrations, with a large increase in particular over northwestern India and a lengthening of the monsoon season. We propose that this remote influence is mediated by anomalies in Indian Ocean sea surface temperatures and may have shaped the evolution of the SAM during the termination of the African Humid Period.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».