Response of Mangrove Development to Air Temperature Variation Over the Past 3000 Years in Qinzhou Bay, Tropical China
Notice bibliographique
Résumé
Mangroves, a blue carbon ecosystem between land and ocean in the (sub)tropics, are sensitive to changes in climate and the sea level. It is imperative to reconstruct the historical dynamics of their development to predict the fate of mangrove ecosystems in the backdrop of rapid global changes. This study analyzes records of the sources of organic matter from sediment core Q43 of Qinzhou Bay in tropical China by using the endmember mixing model based on stable organic carbon isotopes and C/N ratio. Mangrove-derived organic matter (MOM) is regarded as a reliable indicator for reconstructing the historical development of mangroves. The variations in MOM in Qinzhou Bay over the past ∼3,000 cal yr BP indicate that mangrove forests underwent two periods of flourishment: ∼2,200–1,750 cal yr BP and ∼1,370–600 cal yr BP, as well as three periods of deterioration: ∼3,000–2,200 cal yr BP, ∼1,750–1,370 cal yr BP, and ∼600–0 cal yr BP. Of factors that might have been influential, changes in the relative sea level and the regional hydrological environment (e.g., seawater temperature, salinity, and hydrodynamic conditions) did not appear to have notable effects on mangrove flourishing/degradation. However, climate change, especially the variation in air temperature, formed the primary factor controlling mangrove development. The stages of mangrove flourishing/deterioration corresponded to the warm/cold periods of the climate, respectively. Noteworthy is that the rapid rise in air temperature during the Anthropocene warm period should have promoted mangrove development, but the increasing intensity of human activity has reversed this tendency leading to the degradation of mangroves.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».