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Enregistrement W4294609140 · doi:10.5194/bg-19-4107-2022

Carbon isotopic ratios of modern C <sub>3</sub> and C <sub>4</sub> vegetation on the Indian peninsula and changes along the plant–soil–river continuum – implications for vegetation reconstructions

2022· article· en· W4294609140 sur OpenAlexaff
Frédérique Kirkels, Hugo J. de Boer, Paulina Concha Hernández, Chris Martes, Marcel T. J. van der Meer, Sayak Basu, Muhammed Usman, Francien Peterse

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAard- en Levenswetenschappen, Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekEidgenössische Technische Hochschule Zürich
Mots-clésVegetation (pathology)Soil waterδ13CEnvironmental scienceIsotopes of carbonMonsoonGeologyDrainage basinHydrology (agriculture)Soil carbonTotal organic carbonStable isotope ratioSoil scienceEnvironmental chemistryClimatologyChemistryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The large difference in the fractionation of stable carbon isotopes between C3 and C4 plants is widely used in vegetation reconstructions, where the predominance of C3 plants suggests wetter and that of C4 plants drier conditions. The stable carbon isotopic composition of organic carbon (OC) preserved in soils or sediments may be a valuable (paleo-)environmental indicator, based on the assumption that plant-derived material retains the stable carbon isotopic value of its photosynthetic pathway during transfer from plant to sediment. In this study, we investigated the bulk carbon isotopic values of C3 and C4 plants (δ13C) and of organic carbon (δ13Corg) in soils, river suspended particulate matter (SPM) and riverbed sediments to gain insight into the control of precipitation on C3 and C4 plant δ13C values and to assess changes in δ13Corg values along the plant–soil–river continuum. This information allows us to elucidate the implications of different δ13C end-members on C3 / C4 vegetation reconstructions. Our analysis was performed in the Godavari River basin, located in the core monsoon zone in peninsular India, a region that integrates the hydroclimatic and vegetation changes caused by variation in monsoonal strength. The basin has distinct wet and dry seasons and is characterised by natural gradients in soil type (from clay-rich to sandy), precipitation (∼ 500 to 1500 mm yr−1) and vegetation type (from mixed C3 / C4 to primarily C3) from the upper to the lower basin. The δ13C values of Godavari C3 plants were strongly controlled by mean annual precipitation (MAP), showing an isotopic enrichment of ∼ 2.2 ‰ from ∼ 1500 to 500 mm yr−1. Tracing δ13Corg values from plant to soils and rivers revealed that soils and riverbed sediments reflected the transition from mixed C3 and C4 vegetation in the dry upper basin to more C3 vegetation in the humid lower basin. Soil degradation and stabilisation processes and hydrodynamic sorting within the river altered the plant-derived δ13C signal. Phytoplankton dominated the δ13Corg signal carried by SPM in the dry season and year-round in the upper basin. Application of a linear mixing model showed that the %C4 plants in the different subbasins was ∼ 7 %–15 % higher using plant end-members based on measurement of the Godavari vegetation and tailored to local moisture availability than using those derived from data compilations of global vegetation. Including a correction for the 13C enrichment in Godavari C3 plants due to drought resulted in maximally 6 % lower estimated C4 plant cover. Our results from the Godavari basin underline the importance of making informed choices about the plant δ13C end-members for vegetation reconstructions, considering characteristics of the regional vegetation and environmental factors such as MAP in monsoonal regions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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