Bayesian inference for ultralow velocity zones in the Earth's lowermost mantle: Complex ULVZ beneath the east of the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ultralow velocity zones (ULVZs) are small‐scale structures with a sharp decrease in S and P wave velocity, and an increase in the density on the top of the Earth's core‐mantle boundary. The ratio of S and P wave velocity reduction and density anomaly are important to understanding whether ULVZs consist of partial melt or chemically distinct material. However, existing methods such as forward waveform modeling that utilize 1‐D and 2‐D Earth‐structure models face challenges when trying to uniquely quantify ULVZ properties because of inherent nonuniqueness and nonlinearity. This paper develops a Bayesian inversion for ULVZ parameters and uncertainties with rigorous noise treatment to address these challenges. The posterior probability density of the ULVZ parameters (the solution to the inverse problem) is sampled by the Metropolis‐Hastings algorithm. To improve sampling efficiency, parallel tempering is applied by simulating a sequence of tempered Markov chains in parallel and allowing information exchange between chains. First, the Bayesian inversion is applied to simulated noisy data for a realistic ULVZ model. Then, measured data sampling the lowermost mantle under the Philippine Sea are considered. Cluster analysis and visual waveform inspection suggest that two distinct classes of S c P ( S waves converted to, and reflected as, P waves) waves exist in this region. The distinct waves likely correspond to lateral variability in the lowermost mantle properties in a NE‐SW direction. For the NE area, Bayesian model selection identifies a two‐layer model with a gradual density increase as a function of depth as optimal. This complex ULVZ structure can be due to the percolation of iron‐enriched, molten material in the lowermost mantle. The results for the SW area are more difficult to interpret, which may be due to the limited number of data available (too few waveforms to appropriately reduce noise) and/or complex 2‐D and 3‐D structures that cannot be explained properly by the 1‐D models required by our inversion approach. In particular, the complex waveforms require highly layered 1‐D models to fit the data. These models appear physically unreasonable and suggest that the SW region cannot be explained by 1‐D structure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».