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Enregistrement W2511215906 · doi:10.1093/gji/ggw309

Azimuthal seismic anisotropy in the Earth's upper mantle and the thickness of tectonic plates

2016· article· en· W2511215906 sur OpenAlexaff
A. J. Schaeffer, Sergei Lebedev, T. W. Becker

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueHigh-pressure geophysics and materials
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesScience Foundation Ireland
Mots-clésGeologyLithosphereSeismic anisotropyAnisotropyAzimuthGeophysicsMantle (geology)CrustSeismogramSeismologyAmplitudeGeodesyTectonicsGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Azimuthal seismic anisotropy, the dependence of seismic wave speeds on propagation azimuth, is largely due to fabrics within the Earth's crust and mantle, produced by deformation. It thus provides constraints on the distribution and evolution of deformation within the upper mantle. Here, we present a new global, azimuthally anisotropic model of the crust, upper mantle and transition zone. Two versions of this new model are computed: the rough SL2016svAr and the smooth SL2016svA. Both are constrained by a very large data set of waveform fits (∼750 000 vertical component seismogram fits). Automated, multimode waveform inversion was used to extract structural information from surface and S wave forms in broad period ranges (dominantly from 11 to 450 s, with the best global sampling in the 20–350 s range), yielding resolving power from the crust down to the transition zone. In our global tomographic inversion, regularization of anisotropy is implemented to more uniformly recover the amplitude and orientation of anisotropy, including near the poles. Our massive waveform data set, with complementary large global networks and high-density regional array data, produces improved resolution of global azimuthal anisotropy patterns. We show that regional scale variations, related to regional lithospheric deformation and mantle flow, can now be resolved by the global models, in particular in densely sampled regions. For oceanic regions, we compare quantitatively the directions of past and present plate motions and the fast-propagation orientations of anisotropy. By doing so, we infer the depth of the boundary between the rigid, high-viscosity lithosphere (preserving ancient, frozen fabric) and the rheologically weak asthenosphere (characterized by fabric developed recently). The average depth of thus inferred rheological lithosphere-asthenosphere boundary (LAB) beneath the world's oceans is ∼115 km. The LAB depth displays a clear dependence on the age of the oceanic lithosphere, closely matching the 1200 °C half-space cooling isotherm for all oceanic ages. In continental regions, azimuthal anisotropy is characterized by smaller-scale 3-D variations. Quantitative comparisons of the tomographic models with global SKS splitting measurements confirm the basic agreement of the two types of anisotropy analysis; they also offer a new insight into the average rheological thickness of continental lithosphere. In spite of significant recent improvements in the resolution of upper-mantle anisotropic structure, correlations between the anisotropic components of current global tomographic models remain much lower than between the isotropic ones. Our comparisons of the current models show which features are resolved consistently by different models, and therefore provide a means to estimate the robustness of anisotropic patterns and amplitudes. Significantly lower correlations are observed at depths greater than ∼300 km, compared to those shallower, which suggests that global azimuthal anisotropy models are yet to reach consensus on the nature of anisotropy in the transition zone.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations104
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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