Lunar eclipses illuminate timing and climate impact of medieval volcanism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Explosive volcanism is a key contributor to climate variability on interannual to centennial timescales 1 . Understanding the far-field societal impacts of eruption-forced climatic changes requires firm event chronologies and reliable estimates of both the burden and altitude (that is, tropospheric versus stratospheric) of volcanic sulfate aerosol 2,3 . However, despite progress in ice-core dating, uncertainties remain in these key factors 4 . This particularly hinders investigation of the role of large, temporally clustered eruptions during the High Medieval Period (HMP, 1100–1300 ce ), which have been implicated in the transition from the warm Medieval Climate Anomaly to the Little Ice Age 5 . Here we shed new light on explosive volcanism during the HMP, drawing on analysis of contemporary reports of total lunar eclipses, from which we derive a time series of stratospheric turbidity. By combining this new record with aerosol model simulations and tree-ring-based climate proxies, we refine the estimated dates of five notable eruptions and associate each with stratospheric aerosol veils. Five further eruptions, including one responsible for high sulfur deposition over Greenland circa 1182 ce , affected only the troposphere and had muted climatic consequences. Our findings offer support for further investigation of the decadal-scale to centennial-scale climate response to volcanic eruptions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».