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Enregistrement W2117368666 · doi:10.1093/gji/ggt099

Glacial isostatic adjustment model with composite 3-D Earth rheology for Fennoscandia

2013· article· en· W2117368666 sur OpenAlexafffund
Wouter van der Wal, Auke Barnhoorn, Paolo Stocchi, Sofie Gradmann, Patrick Wu, Martyn R. Drury, Bert Vermeersen

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueHigh-pressure geophysics and materials
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEuropean Social FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésGeologyMantle (geology)Post-glacial reboundRheologyGeophysicsOlivineCreepGlacial periodMineralogyGeomorphologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Models for glacial isostatic adjustment (GIA) can provide constraints on rheology of the mantle if past ice thickness variations are assumed to be known. The Pleistocene ice loading histories that are used to obtain such constraints are based on an a priori 1-D mantle viscosity profile that assumes a single deformation mechanism for mantle rocks. Such a simplified viscosity profile makes it hard to compare the inferred mantle rheology to inferences from seismology and laboratory experiments. It is unknown what constraints GIA observations can provide on more realistic mantle rheology with an ice history that is not based on an a priori mantle viscosity profile. This paper investigates a model for GIA with a new ice history for Fennoscandia that is constrained by palaeoclimate proxies and glacial sediments. Diffusion and dislocation creep flow law data are taken from a compilation of laboratory measurements on olivine. Upper-mantle temperature data sets down to 400 km depth are derived from surface heatflow measurements, a petrochemical model for Fennoscandia and seismic velocity anomalies. Creep parameters below 400 km are taken from an earlier study and are only varying with depth. The olivine grain size and water content (a wet state, or a dry state) are used as free parameters. The solid Earth response is computed with a global spherical 3-D finite-element model for an incompressible, self-gravitating Earth. We compare predictions to sea level data and GPS uplift rates in Fennoscandia. The objective is to see if the mantle rheology and the ice model is consistent with GIA observations. We also test if the inclusion of dislocation creep gives any improvements over predictions with diffusion creep only, and whether the laterally varying temperatures result in an improved fit compared to a widely used 1-D viscosity profile (VM2). We find that sea level data can be explained with our ice model and with information on mantle rheology from laboratory experiments, heatflow and seismology and a pure olivine rheology above 400 km. Moreover, laterally heterogeneous models provide a significantly better fit to relative sea level data than the VM2 viscosity, for our ice model as well as for the ICE-5G model that is based on the VM2 profile. The new ice model gives different constraints on mantle rheology than the ICE-5G model, indicating a possible bias towards mantle viscosity in the latter or shortcomings in our ice model. Present-day uplift rates for a dry rheology are close to GPS observed uplift rate for certain combinations of grain size and temperature fields. Sea level data show a preference for a wet olivine rheology, but in that case uplift rates are too low for all grain sizes and temperature fields. The difficulty to fit sea level data and uplift rate data simultaneously can not be resolved by varying creep parameters below 400 km. Uncertainties in the flow law and the neglect of other materials in the upper mantle, as well as the neglect of flow in the crust could affect our conclusions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations98
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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