Large isotope signals in tropical precipitation require large-scale changes in rainout
Notice bibliographique
Résumé
In the tropics, oxygen isotope signals of past climate change range from less than 1‰ to upwards of 7‰ or more. Regardless of the amplitude, these signals are often interpreted to reflect changes in local rainout. However, stable isotopes in precipitation can carry information about rainout across thousands of kilometers, making it hard to parse the local and non-local effects. Here, we present a framework that links the amplitude of tropical isotope signals to spatial patterns of climate change that cause them. Using three models of varying complexity, we show that the largest signals require coherent hydrologic change across ~1,000 to 8,000 kilometers. This pattern can be explained by the balance of vapor being rained out versus replenished as it moves over space. Within ~1,000 kilometers, upwind changes in rainout are too localized for a large isotope shift to emerge. Beyond ~8,000 kilometers, the rainout signal is overwhelmed by more locally-sourced vapor. We find that rainout in this ~1,000-8,000 km upwind window causes the largest isotope shifts in tropical paleoclimate, even when the isotope composition is strongly correlated with local precipitation amount. Our results indicate that large amplitude isotope signals are reliable tracers of large scale hydrologic change, and their link to local precipitation amount is tenuous.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».