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Enregistrement W3144270725 · doi:10.20381/ruor-26011

Controls of Lithium and Strontium Isotopes Spatial Variability Across the Yukon River Basin: Implications for Weathering in a Warming Basin

2021· dissertation· en· W3144270725 sur OpenAlexaboutno aff
Myunghak Kang

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeatheringStructural basinIsotopes of strontiumDrainage basinStrontiumGeologyEarth scienceEnvironmental scienceGeochemistryHydrology (agriculture)Physical geographyGeomorphologyGeographyCartographyChemistryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Yukon River drains a large catchment underlain by a range of geological units characterized by diverse topography, environmental conditions, and land cover. The Yukon River catchment also displays a permafrost cover gradient and has active alpine glaciers in its headwaters. With ongoing warming, permafrost degradation, glaciers retreat, and land cover changes, the hydrochemistry of the Yukon River will likely change with risks for water quality and ecosystem sustainability. Here, we report elemental and isotopic data across the Yukon River to unravel the processes controlling the geochemistry of the dissolved load across the watershed and investigate the sensitivity of hydrochemistry to climate conditions. We analyze 102 samples from most major tributaries of the Yukon River for major and trace elements, strontium isotope ratio (⁸⁷Sr/⁸⁶Sr) and lithium isotope composition (δ⁷Li). Elemental and isotopic geochemistry displays strong spatial patterns that primarily correlate with lithological, topographic and climatic characteristics over the watershed. In the glacial and mountainous headwaters, we observe low Li/Na ratio and low δ⁷Li values (<15‰). We suggest that glaciated headwaters are characterized by a very high denudation rate and low secondary mineral formation rate explaining the low δ⁷Li values. In most of the permafrost-covered lowlands, we observe relatively constant Li/Na ratio and δ⁷Li values suggesting that weathering intensity is at a steady state. Conversely, in the non-permafrost-covered lowlands, we observe higher and more variable Li/Na ratio and δ⁷Li values suggesting increased weathering intensity when permafrost is absent. In the lowlands, glaciated or not, ⁸⁷Sr/⁸⁶Sr ratios remain within a tight range of values (0.709-0.715) and reflect the variable contribution of carbonate and silicate units throughout the basin. We found an interesting relationship between δ⁷Li values and ⁸⁷Sr/⁸⁶Sr ratios, suggesting a strong geology influence on weathering processes. When ⁸⁷Sr/⁸⁶Sr are low or very high, δ⁷Li values tend to be high (>25‰), whereas when ⁸⁷Sr/⁸⁶Sr are intermediate δ⁷Li values are low. We argue that the presence of igneous rock units within the catchment is an important control of weathering intensity as igneous rock units can contribute fresh primary minerals for weathering reactions. Weathering intensity is also strongly associated with temperature and permafrost cover across the Yukon River. As temperature increases and permafrost thaws, the weathering intensity increases, modifying the flux of elements to rivers. As the climate continues to warm in the future, the Yukon River hydrochemistry will continue to evolve, reflecting the increased contribution of soils and clays to river water chemistry.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,256 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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