Glacier and landslide feedbacks to topographic relief in the Himalayan syntaxes
Notice bibliographique
Résumé
Despite longstanding research on the age and formation of the Tibetan Plateau, the controls on the erosional decay of its margins remain controversial. Pronounced aridity and highly localized rock uplift have traditionally been viewed as limits to the dissection of the plateau by bedrock rivers. Recently, however, glacier dynamics and landsliding have been argued to retard headward fluvial erosion into the plateau interior by forming dams and protective alluvial fill. Here, we report a conspicuous clustering of hundreds of natural dams along the Indus and the Tsangpo Rivers where these cross the Himalayan syntaxes. The Indus is riddled by hundreds of dams composed of debris from catastrophic rock avalanches, forming the largest concentration of giant landslide dams known worldwide, whereas the Tsangpo seems devoid of comparable landslide dams. In contrast, glacial dams such as river-blocking moraines in the headwaters of both rivers are limited to where isolated mountain ranges intersect the regional snowline. We find that to first-order, high local topographic relief along both rivers corresponds to conspicuously different knickzones and differences in the type and potential longevity of these dams. In both syntaxes, glacier and landslide dams act as a negative feedback in response to fluvial dissection of the plateau margins. Natural damming protects bedrock from river incision and delays headward knickpoint migration, thereby helping stabilize the southwestern and southeastern margins of the Tibetan Plateau in concert with the effects of upstream aridity and localized rock uplift.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».