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Enregistrement W2101194783 · doi:10.1111/j.1365-246x.2009.04133.x

Joint seismic, geodynamic and mineral physical constraints on three-dimensional mantle heterogeneity: Implications for the relative importance of thermal versus compositional heterogeneity

2009· article· en· W2101194783 sur OpenAlexaff
N. A. Simmons, A. M. Forte, S. P. Grand

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueHigh-pressure geophysics and materials
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMantle (geology)GeologyGeophysicsMantle convectionCore–mantle boundaryScalingGeodynamicsThermalShear (geology)TectonicsSeismologyPhysicsPetrologyLithosphereGeometryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The joint interpretation of seismic and geodynamic data requires mineral physical parameters linking seismic velocity to density perturbations in the Earth's mantle. The most common approach is to link velocity and density through relative scaling or conversion factors: Rρ/s = dlnρ/dlnVS. However, the range of possible Rρ/s values remains large even when only considering thermal effects. We directly test the validity of several proposed depth-dependent conversion profiles developed from mineral physics studies for thermally-varying properties of mantle materials. The tests are conducted by simultaneously inverting shear wave traveltime data and a diverse suite of convection-related constraints interpreted with viscous-flow response functions of the mantle. These geodynamic constraints are represented by surface spherical harmonic basis functions (up to harmonic degree 16) and they consist of the global free-air gravity field, tectonic plate divergences, dynamic surface topography and the excess ellipticity of the core-mantle boundary (CMB). The tests yield an optimum 1-D thermal Rρ/s profile that is generally compatible with all considered data, with the exception of the dynamic surface topography that is most sensitive to the shallow upper mantle. This result is not surprising given that cratonic roots are known to be compositionally-distinct from the surrounding ambient mantle. Moreover, it is expected that the temperature-dependence of the thermal Rρ/s in the upper mantle is significant due to the temperature-dependence of seismic attenuation or Q. Therefore, a simple 1-D density—velocity relationship is insufficient. To address this problem, we obtained independent estimates of the first-order correction factors to the selected Rρ/s profile within the cratonic roots and in the ambient (thermal) upper mantle. These correction factors, defined as ∂Rρ/s/∂lnVS, are highly negative within the cratons signifying considerable compositional buoyancy. This result confirms that the negative buoyancy associated with the low temperatures in the cratons is significantly counteracted by the composition-induced positive buoyancy resulting in near-neutral buoyancy of the cratonic roots. Within the ambient upper mantle, the correction factors are found to be positive which is consistent with the expected behaviour of the Rρ/s relationship in thermally-varying upper-mantle material. We obtain a significantly greater reconciliation of the global gravity anomalies and dynamic surface topography when applying these laterally-varying corrections compared to a simple 1-D Rρ/s relationship. Inversion for a fully 3-D Rρ/s relationship reveals secondary effects including additional compositional variation within the cratonic roots and the deep-mantle superplume structures. We estimate the relative magnitude of the thermal and compositional (non-thermal) contributions to mantle density anomalies and conclude that thermal effects dominate shear wave and density heterogeneity throughout the non-cratonic mantle. We also demonstrate the potential pitfalls of scaling a purely seismically-derived model to obtain density rather than performing a true joint inversion to obtain velocity and density simultaneously.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations224
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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