Sediment and carbon accumulation in a glacial lake in Chukotka (Arctic Siberia) during the Late Pleistocene and Holocene: combining hydroacoustic profiling and down-core analyses
Notice bibliographique
Résumé
Lakes act as important sinks for inorganic and organic sediment components. However, investigations of sedimentary carbon budgets within glacial lakes are currently absent from Arctic Siberia. The aim of this paper is to provide the first reconstruction of accumulation rates, sediment and carbon budgets from a lacustrine sediment core from Lake Rauchuagytgyn, Chukotka (Arctic Siberia). We combined multiple sediment biogeochemical and sedimentological parameters from a radiocarbon-dated 6.5 m sediment core with lake basin hydroacoustic data to derive sediment stratigraphy, sediment volumes and infill budgets. Our results distinguished three principal sediment and carbon accumulation regimes that could be identified across all measured environmental proxies including early Marine Isotope Stage 2 (MIS2) (ca. 29–23.4 ka cal BP), mid-MIS2–early MIS1 (ca. 23.4–11.69 ka cal BP) and the Holocene (ca. 11.69–present). Estimated organic carbon accumulation rates (OCARs) were higher within Holocene sediments (average 3.53 g OC m −2 a −1 ) than Pleistocene sediments (average 1.08 g OC m −2 a −1 ) and are similar to those calculated for boreal lakes from Quebec and Finland and Lake Baikal but significantly lower than Siberian thermokarst lakes and Alberta glacial lakes. Using a bootstrapping approach, we estimated the total organic carbon pool to be 0.26 ± 0.02 Mt and a total sediment pool of 25.7 ± 1.71 Mt within a hydroacoustically derived sediment volume of ca. 32 990 557 m 3 . The total organic carbon pool is substantially smaller than Alaskan yedoma, thermokarst lake sediments and Alberta glacial lakes but shares similarities with Finnish boreal lakes. Temporal variability in sediment and carbon accumulation dynamics at Lake Rauchuagytgyn is controlled predominantly by palaeoclimate variation that regulates lake ice-cover dynamics and catchment glacial, fluvial and permafrost processes through time. These processes, in turn, affect catchment and within-lake primary productivity as well as catchment soil development. Spatial differences compared to other lake systems at a trans-regional scale likely relate to the high-latitude, mountainous location of Lake Rauchuagytgyn.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».