The dynamics of large silicic systems from satellite remote sensing observations: the intriguing case of Domuyo volcano, Argentina
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Silicic magmatic systems are the most dangerous volcanoes on Earth, capable of large and catastrophic eruptions, yet their low eruptive frequency makes it challenging to interpret their short-term unrest. Here we present a decade-plus analysis that integrates, for the first time, time series of satellite interferometric synthetic aperture radar (InSAR) surface deformation and satellite thermal infrared edifice-scale surface warming at a large silicic system: Domuyo volcano, in Argentina. We find that deformation and warming are highly correlated, and depending on the sign and lag between the time series, either shallow sealing or magma influx could drive Domuyo’s ongoing inflation (~ 0.15 m/year; from an InSAR-derived tabular source, ~ 11 × 8 × 1 km; ~ 6.5 km depth; ~ 0.037 km3/year volume-change rate) and warming (0.3–0.4 °C/year). This study shows the potential that combined satellite surface deformation and edifice-scale surface warming time series have on assessing the physical mechanisms of silicic volcanic systems and for constraining deterministic models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».