中亚东北部伊犁黄土Rb/Sr比值的新解译：揭示春季-初夏温度变化的古环境指示意义

本研究创新性地运用机器学习方法（随机森林和偏最小二乘回归）解析中亚伊犁盆地黄土Rb/Sr比值的环境指示意义，突破传统中国黄土高原（CLP）降水主导的解释框架，首次揭示该比值与3-6月温度（特别是3/5/6月）的显著负相关，提出植被动态调控的新机制。重建的末次冰期至中全新世Rb/Sr序列不仅与北中亚（NCA）温度变化高度吻合，更发现热带印度洋海温通过哈德莱环流（Hadley cell）调控的跨尺度气候关联，为干旱区古温度重建提供了创新性代用指标。

　　

Highlight亮点发现

本研究突破传统认知，首次揭示中亚伊犁盆地黄土的铷锶比（Rb/Sr）与3-6月温度（特别是3月、5月和6月）呈现显著负相关关系。与中国黄土高原（CLP）受淋溶作用主导不同，该地区Rb/Sr变化主要受温度调控的植被动态所驱动——当春季至初夏温度升高时，茂盛的植被会像"生物泵"般加速吸收土壤中的Sr元素，导致Rb/Sr比值降低。

Geochemical elements analysis地球化学元素分析

采用奥林巴斯Innov-X DPO-4050手持式X射线荧光分析仪对78份表层土壤样品进行检测。所有样品在60°C烘干24小时后，经200μm筛网过滤，取5g样品压制成分析专用圆片。这种高效制备方法确保获得可靠的Rb、Sr等元素含量数据，为后续机器学习建模奠定基础。

Minimal source impact on initial Rb/Sr ratios物源影响评估

就像侦探破案需要排除干扰因素，我们首先验证了物源变化对Rb/Sr初始比值的影响。通过对比不同时期风成沉积物的元素组成，发现伊犁盆地黄土具有惊人的物源稳定性——就像被"时间胶囊"封存的地球化学信号，这使得Rb/Sr比值能够忠实记录沉积后的环境变化。

Conclusions研究结论

本研究通过机器学习这把"智能钥匙"，解锁了中亚黄土Rb/Sr比值蕴含的温度密码。重建的Rb/Sr序列像一部"地质温度计"，清晰记录了末次冰期至中全新世的气候剧变：海洋同位素阶段（MIS）4期和3b期温度最低，12.5ka前后出现升温高峰，而早-中全新世则呈现降温趋势。更令人振奋的是，我们发现MIS3a至MIS2期的显著增温与北热带印度洋"海洋引擎"驱动的哈德莱环流变化密切相关，这为理解跨纬度气候关联提供了新视角。