Geochemistry of bottom sediments of Lake Peyungda (Tunguska Nature Reserve) and paleoclimatic reconstructions of the Arctic territories of Eastern Siberia

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Lake Peyungda annually contains layered bottom sediments (varves), which make it possible to build a reliable age model for the entire depth of the core. The age model was refined over the last century based on the presence of a layer of anomalous thickness associated with the fall of the Tunguska cosmic body (TCB) in June 1908. The results of scanning µXRF-SI (elemental analysis along core depth) were used for comparison with regional average annual weather observation data over time interval 1895–2000. to create a transfer function: average annual temperature as a function of the elemental composition of the dated layer of bottom sediment. Approximation of the obtained function to the depth of core sampling made it possible to reconstruct changes in regional temperature over the time interval of the last millennium with an annual time resolution. A comparison of the obtained reconstruction with literary reconstructions for the Arctic region over the past 1000 years shows the presence of general trends and extremes, which confirms the reliability of the results obtained.

全文:

受限制的访问

作者简介

V. Novikov

Institute of Geology And Mineralogy V. S. Sobolev SB RAS

编辑信件的主要联系方式.
Email: novikovvs@igm.nsc.ru
俄罗斯联邦, Novosibirsk, 630090

A. Darin

Institute of Geology And Mineralogy V. S. Sobolev SB RAS

Email: novikovvs@igm.nsc.ru
俄罗斯联邦, Novosibirsk, 630090

V. Babich

Institute of Geology And Mineralogy V. S. Sobolev SB RAS

Email: novikovvs@igm.nsc.ru
俄罗斯联邦, Novosibirsk, 630090

F. Darin

The Center for the Collective Complex “Siberian Ring Photon Source” of the Institute of Catalysis SB RAS

Email: novikovvs@igm.nsc.ru
俄罗斯联邦, Novosibirsk, 630090

D. Rogozin

cInstitute of Biophysics, SB RAS

Email: novikovvs@igm.nsc.ru
俄罗斯联邦, Krasnoyarsk, 660036

参考

  1. Дарьин А.В., Бабич В.В., Калугин И.А., Маркович Т.И., Рогозин Д.Ю., Мейдус А.В., Дарьин Ф.А., Ракшун Я.В., Сороколетов Д.С. (2019) Исследование геохимических особенностей годовых слоев в донных осадках пресноводных озер методом рентгенофлуоресцентного микроанализа с возбуждением синхротронным излучением // Известия Российской академии наук. Серия физическая. 83 (11), 1572–1575.
  2. Дарьин А.В., Гольдберг Е.Л., Калугин И.А., Федорин М.А., Золотарев К.В., Максимова Н.В. (2003) Отношение интенсивностей упруго- и неупругорассеянного на образце синхротронного излучения — климатически коррелированный палеосигнал в историческом слое (1860–1996 гг.) донных осадков оз.Телецкое. Поверхность. Рентгеновские, синхротронные и нейтронные исследования. 12, 53–55.
  3. Дарьин А.В., Калугин И.А., Бабич В.В., Маркович Т.И., Грачев А.М., Дарьин Ф.А., Ракшун Я.В., Сороколетов Д.С. (2019) Поиск годично стратифицированных донных осадков в озерах Горного Алтая методом рентгенофлуоресцентного микроанализа с использованием синхротронного излучения. Известия Российской академии наук. Серия физическая. 83, 243–246. https://doi.org/10.1134/S0367676519020108.
  4. Дарьин А.В., Рогозин Д.Ю., Мейдус А.В., Бабич В.В., Калугин И.А., Маркович Т.И., Ракшун Я.В., Дарьин Ф.А., Сороколетов Д.С., Гогин А.А., Сенин Р.А., Дегерменджи А.Г. (2020) Следы Тунгусского события 1908 г. в донных осадках озера Заповедное по данным сканирующего РФА-СИ. ДАН. Науки о Земле. 492 (2). 61–65.
  5. Клименко В.В. (2009) Климат: непрочитанная глава истории. Москва: Издательский дом МЭИ.
  6. Babich V.V., Rudaya N.A., Kalugin I.A., Darin A.V. (2015) Complex use of the geochemical features of bottom deposits and pollen records for paleoclimate reconstructions (with lake Teletskoe, Altai Republic, as an example). Contemporary Problems of Ecology. 8, 405–413. https://doi.org/10.1134/S1995425515040022
  7. Bezrukova E.V., Abzaeva A.A., Letunova P.P., Kostrova S.S., Tarasov P.E., Kulagina N.V. (2011) Palynological study of Lake Kotokel’ bottom sediments (Lake Baikal Region). Russian Geology and Geophysics. 52 (4), 458–465. https://doi.org/10.1016/j.rgg.2011.03.008
  8. Boës X., Fagel N. (2009) Relationships between southern Chilean varved lake sediments, precipitation and ENSO for the last 600 years. Journal of Paleolimnology. 39, 237–252. https://doi.org/10.1007/s10933-007-9119-9
  9. Brauer A. (2004) Annually Laminated Lake Sediments and Their Palaeoclimatic Relevance, In: Fischer, H., et al. The Climate in Historical Times. GKSS School of Environmental Research. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-10313-5_7
  10. Darin A.V., Kalugin I.A., Rakshun Y.V. (2013) Scanning X-ray microanalysis of bottom sediments using synchrotron radiation from the BINP VEPP-3 storage ring. Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics. 77, 182–184. https://doi.org/10.3103/S106287381302010X
  11. Darin A.V., Rakshun Y.V. (2013) Methodology for performing measurements in determining the elemental composition of rock samples by the method of X-RAY fluorescence analysis using synchrotron radiation from the VEPP-3 accessory. Data Analysis and Processing Systems. 2 (51), 112–118.
  12. Gunten L., D’Andrea W.J., Bradley R.S., Huang Y. (2012) Proxy-to-proxy calibration: Increasing the temporal resolution of quantitative climate reconstructions. Sci. Rep., 2, 609. https://doi.org/10.1038/srep00609
  13. Hanhijärvi S., Tingley M.P., Korhola A. (2013) Pairwise comparisons to reconstruct mean temperature in the Arctic Atlantic Region over the last 2,000 years. Climate Dynamics. 41 (7–8), 2039–2060.
  14. Jones P.D., Briffa K.R., Osborn T.J., Lough J.M., Van Ommen T.D., et al. (2009) High-resolution palaeoclimatology of the last millennium: A review of current status and future prospects. Holocene. 19, 3–49.
  15. Klimenko V., Matskovsky V., Dahlmann D. (2014) Multi-archive temperature reconstruction of the Russian Arctic for the past two millennia. Geography, environment, sustainability. 7 (1), 16–29. https://doi.org/10.24057/2071-9388-2014-7-1-16-29
  16. Lamoureux S.F.. (2001) Varve chronology techniques. Developments in Paleoenvironmental Research (DPER). 2, 247–260.
  17. P. Francus, Image Analysis, Sediments and Paleoenvironments. (2004) https://doi.org/10.1007/1–4020–2122–4
  18. PAGES2k Consortium. (2013) Continental-scale temperature variability during the last two millennia. Nature Geoscience. 6, 339–346.
  19. Rogozin D.Y., Krylov P.S., Dautov A.N. et al. (2023) Morphology of Lakes of the Central Tunguska Plateau (Krasnoyarsk Krai, Evenkiya): New Data on the Problem of the Tunguska Event of 1908. Dokl. Earth Sc. 510, 307–311. https://doi.org/10.1134/S1028334X23600044
  20. Screen J., Simmonds I. (2010) The central role of diminishing sea ice in recent Arctic temperature amplification. Nature. 464, 1334–1337. https://doi.org/10.1038/nature09051
  21. Semenov V.A. (2021) Modern Arctic Climate Research: Progress, Change of Concepts, and Urgent Problems. Izv. Atmos. Ocean. Phys. 57, 18–28. https://doi.org/10.1134/S0001433821010114
  22. Serreze M.C., Barry R.G. (2011) Processes and impacts of Arctic amplification: A research synthesis. Global and Planetary Change. 77 (1–2), 85–96. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2011.03.004
  23. Shi F. (2012) Multiproxy surface air temperature field reconstruction for the Arctic covering the past millennium. Quaternary International. 54 (279–280), 446. https://doi: 10.3354/cr01112
  24. Shichi K., Takahara H., Krivonogov S., Bezrukova E., Kashiwaya K., Takehara A., Nakamura T. (2009) Late Pleistocene and Holocene vegetation and climate records from Lake Kotokel, central Baikal region. Quaternary International. 205, 98–110. https://doi.org/10.1016/j.quaint.2009.02.005.
  25. Sturm M. (1979) Origin and composition of clastic varves. Moraines and Varves. Rotterdam: A.A. Balkema, 281–285.
  26. Takahara H., Shinya S., Harrison S., Miyoshi N., Morita Y., Uchiyama T. (2000) Pollen-based reconstructions of Japanese biomes at 0,6000 and 18,000 14C yr BP. Journal of Biogeography. 27, 665–683. https://doi.org/10.1046/j.1365-2699.2000.00432.x
  27. Zi-Chen L. I., Wen-Bin S. U. N., LIANG C. X., Xu-Huang X. I. N. G., Qing-Xiang L. I. (2023) Arctic warming trends and their uncertainties based on surface temperature reconstruction under different sea ice extent scenarios. Advances in Climate Change Research. 14 (3), 335–346. https://doi.org/10.1016/j.accre.2023.06.003

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. a) Geographical location of the lake. Peyungda; b) Bathymetry data and the location of core sampling (Rogozin et al., 2023).

下载 (285KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Image of the section of the lake bottom sediment shelf. The image obtained on the optical scanner. The green dots show the confidently selected layers (minimum), the yellow ones — the assumed ones. The linear sedimentation rates for each depth interval are shown above.

下载 (141KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Photo of the initial (wet) core. The interval containing the anomalous layer of 1908-10 is highlighted. On the left is a change in humidity in the range of 0-220 mm. The interval of 70-80 mm stands out sharply.

下载 (192KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Age model for the upper 100 mm of the core. The linear model is constructed for three variants of the average sedimentation rate, taking into account the position of the dated layer of 1908-10 and the addition of possible losses of the upper 10 mm of core.

下载 (89KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Age model for a sampling depth of 100-900 mm. Max — counting only reliably allocated layers, min — reliable and assumed. The error interval is shown in gray.

下载 (131KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Smoothed 10-year temperatures in the interval 1895-2003 (https://climexp.knmi.nl ) and reconstruction according to geochemical data, 95% error interval of reconstruction.

下载 (71KB)
索引源数据
8. Fig. 7. a — instrumental meteorological data of P. Vanavar, available from 1895 to 2000 (https://climexp.knmi.nl ; http://meteo.ru/data/156-temperature ) and reconstructed temperature changes in the lake area. In gray, the uncertainty interval is shown; b — literature data: Arctic — IPCC, 2013; Russian Arctic — Klimenko et al., 2014; Northern Hemisphere — Moberg et al., 2005 and Esper et al., 2002; Northeastern Europe — Klimenko et al., 2009. MCA — Medieval climatic optimum (X–XIII centuries), LIA — the Little Ice Age (XIV–XIX centuries), 20C — modernity.

下载 (327KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».