Insights on Hydrothermal‐Magmatic Interactions and Eruptive Processes at Poás Volcano (Costa Rica) From High‐Frequency Gas Monitoring and Drone Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identification of unambiguous signals of volcanic unrest is crucial in hazard assessment. Processes leading to phreatic and phreatomagmatic eruptions remain poorly understood, inhibiting effective eruption forecasting. Our 5‐year gas record from Poás volcano, combined with geophysical data, reveals systematic behavior associated with hydrothermal‐magmatic eruptions. Three eruptive episodes are covered, each with distinct geochemical and geophysical characteristics. Periods with larger eruptions tend to be associated with stronger excursions in monitoring data, particularly in SO 2 /CO 2 and SO 2 flux. The explosive 2017 phreatomagmatic eruption was the largest eruption at Poás since 1953 and was preceded by dramatic changes in gas and geophysical parameters. The use of drones played a crucial role in gas monitoring during this eruptive period. Hydrothermal sealing and volatile accumulation, followed by top‐down reactivation of a shallow previously emplaced magma body upon seal failure, are proposed as important processes leading to and contributing to the explosivity of the 2017 eruption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».