Excavation of subglacial bedrock channels by seasonal meltwater flow
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Subglacial water flow drives the excavation of a variety of bedrock channels including tunnel valleys and inner gorges. Subglacial floods of various magnitudes – events occurring once per year or less frequently with discharges larger than a few hundred cubic metres per second – are often invoked to explain the erosive power of subglacial water flow. In this study we examine whether subglacial floods are necessary to carve bedrock channels, or if more frequent melt season events (e.g. daily production of meltwater) can explain the formation of substantial bedrock channels over a glacial cycle. We use a one‐dimensional numerical model of bedrock erosion by subglacial meltwater, where water flows through interacting distributed and channelized drainage systems. The shear stresses produced drive bedrock erosion by bed‐ and suspended‐load abrasion. We show that seasonal meltwater discharge can incise an incipient bedrock channel a few tens of centimetres deep and several metres wide, assuming abrasion is the only mechanism of erosion, a particle size of D =256 mm and a prescribed sediment supply per unit width. Using the same sediment characteristics, flood flows yield wider but significantly shallower bedrock channels than seasonal meltwater flows. Furthermore, the smaller the shear stresses produced by a flood, the deeper the bedrock channel. Shear stresses produced by seasonal meltwater are sufficient to readily transport boulders as bedload. Larger flows produce greater shear stresses and the sediment is carried in suspension, which produces fewer contacts with the bed and less erosion. We demonstrate that seasonal meltwater discharge can excavate bedrock volumes commensurate with channels several tens of metres to a few hundred metres wide and several tens of metres deep over several thousand years. Such simulated channels are commensurate with published observations of tunnel valleys and inner gorges. Copyright © 2018 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».