Surface heat flux histories from inversion of geothermal data: Energy balance at the Earth's surface
Notice bibliographique
Résumé
Past changes in the Earth's surface energy balance propagate into the subsurface and appear as perturbations of the subsurface thermal regime. This paper presents a singular value decomposition inversion method used to reconstruct surface heat flux histories (SHFH) from the heat flux anomalies detected in the shallow subsurface. Synthetic tests were used to assess the robustness of the inversion procedure. It was found that data noise can have a significant effect on the stability of the SHFH inferred from inversion. This translates in SHFHs having lower temporal resolution than ground surface temperature histories (GSTHs) obtained from the same data, but the long‐term trends are robust. Results are encouraging for temperature data noise levels typically encountered in field measurements. Synthetic data tests yield results in agreement with analytical expressions derived from GSTHs for the same parameterization. Temperature‐depth profiles from Canada's geothermal database were used to illustrate the inversion procedure. Individual temperature profile inversions are shown as examples. All 112 temperature logs in the database were used to obtain a mean heat flux history for the region. Results indicate that the ground heat flux has increased an average of 24 mW m−2 over the last 200 years in Canada. Application of this method to the existing global geothermal data base should allow for a quantification of the global energy balance at the Earth's surface for the past few centuries and may be useful for land surface models.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».