A 15,800 year record of productivity, carbon accumulation and environmental change at Eight Mile Lake and its catchment, central Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Despite their efficient burial of organic carbon (OC), the role of high-latitude lakes in storing and processing OC under changing climates is poorly understood. We investigate a 15,800 year sedimentary record from Eight Mile Lake, central Alaska, to understand how paleoclimate influenced productivity and OC storage. We compare our data (physical and biogeochemical properties) to data from terrestrial soil cores in the watershed and find three distinct depositional phases. From 15.8–11.7 ka lake sediment accumulated rapidly with the highest OC accumulation rates (OCAR), comparable to Holocene organic-rich soils in the catchment, and promoted by high burial efficiency and enhanced erosion. From 11.7–5.5 ka proportionally more aquatic organic matter accumulated under stable climate conditions. From 5.5 ka – present, lacustrine OCAR was low but with high century-scale variability, suggesting variable erosion and transport with increased moisture, concurrent with loess and organic-rich soil buildup on the hillslope. Our findings demonstrate that factors promoting syngenetic permafrost growth and terrestrial OCAR (primarily temperature and geomorphology) differ from those promoting OCAR in high-latitude lakes (primarily sedimentation rates). Overall, we present a unique pairing of Holocene lake sediment and soil records, highlighting the importance of burial efficiency on OCAR in high-latitude lakes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».