Charcoal in Kunlun Mountains loess: Implications for environment change and human activity during the middle Holocene
Notice bibliographique
Résumé
Loess sediment charcoal records are used in paleoecological analyses to reconstruct fire history and human activities. The Tarim Basin is bordered to the south by the Kunlun Mountains, where eolian silt or loess is extensive and has continued to be deposited in modern times. In this study, we conducted multiple analyses of a 720 cm–thick loess section (KLA) at 3,516 m elevation in the Kunlun Mountains to reconstruct the middle Holocene vegetation history in northern China. Our palynological, charcoal, and grain-size data reveal a slightly drying trend with notable moisture fluctuations in the Kunlun highland since ∼4.9 kyr (1 kyr = 1,000 cal yr BP). At approximately 4.1, 2.0, and 1.0 kyr, the climate became more arid; the intervals of 4.0–3.2, 2.4–1.9 and 0.7–0.5 kyr were relatively wet periods. Some sand activity phases in the southern margin of the Taklimakan Desert are recorded around 4.0–3.5, 2.5–2.3, and 1.2–0.7 kyr. Stronger human activities commenced at approximately 2.0 kyr. On the basis of sedimentary charcoal concentrations and regional paleoclimatic and archaeological records, we propose that micro charcoal (<50 μm) originated from the Tarim Basin, reflecting human activity in the basin. Macro charcoal (>50 μm) is suitable for reconstructing Kunlun highland fire events. We suggest that increased anthropogenic activities such as agriculture, construction, and wars played an important role in land degradation and abandonment of ancient cities in the southern Tarim Basin. Our results provide new insights into the role of humans in the ecological evolution of inland arid areas in China during the middle Holocene.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».