Climatic controls on frost cracking and implications for the evolution of bedrock landscapes
Notice bibliographique
Résumé
In mountainous landscapes the role of periglacial processes in producing sediment is poorly defined, despite evidence of abundant talus slopes. Ice growth in rock has long been recognized as an efficient erosion mechanism, but the effects have not been readily applied to landscape evolution in response to tectonic and climatic forcing. Here, we quantify how and where ice‐driven mechanical erosion occurs in cold, bedrock‐dominated landscapes using a simple one‐dimensional numerical heat flow model. In our model, ice grows by water migration to colder regions in shallow rock by the reduction in chemical potential associated with intermolecular forces between ice and mineral surfaces, a process called segregation ice growth. The depth and intensity of frost cracking is primarily dependent on mean annual temperature (MAT), with positive MAT sites characterized by intense cracking in the top meter of the rock mass and a maximum frost penetration of ∼4 m. In contrast, negative MAT areas have less intense cracking that primarily occurs at depths between 50 and 800 cm. We compare the depth and intensity of frost cracking predicted by our model with measures of the intensity of frost processes determined in three studies: The first measured the timing of rockfall in the Canadian Rockies, Niagara Escarpment, and Japanese Alps; the second analyzed scree deposits in the Southern Alps, New Zealand; and the third documented rockfall frequency in Utah. These natural examples show that rockfalls tend to nucleate at elevations that coincide with zones of intense frost cracking predicted by our model. As such, climatic variations associated with interglacial‐glacial cycles may impart a significant influence on the denudation of mountainous landscapes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».