Classification of paralic channel sub-environments in an ancient system using outcrops: The Cretaceous Gallup system, New Mexico, U.S.A.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Distinguishing trunk channels and delta-plain distributary channels in ancient systems can be difficult due to poor or incomplete data (e.g., limited outcrop or sparse well data). Accurate channel classification is required to reconstruct the plan view of channel networks in a paralic fluvio-deltaic system and to quantify source-to-sink systems. Channel formative mechanisms, such as allogenic versus autogenic and avulsion versus bifurcation, also remain equivocal. In this paper we classify channel types and quantify their discharge and dimensions in an ancient paralic depositional system of the Late Cretaceous Gallup system, New Mexico, in a recently developed high-resolution sequence stratigraphic framework. Six key facies associations are identified and integrated into a detailed facies architectural analysis using bedding diagrams from two outcrop cliffs. Backwater lengths are calculated and used for interpretation of channel forming mechanisms and classification of channel types. Two types of channels are interpreted in the study area: meandering fluvial avulsive distributary channels formed in the upstream backwater region in an upper delta plain with a paleodischarge of 280–410 m3/s, and terminal distributary channels in a subaqueous lower delta plain with a paleodischarge of 80–190 m3/s. The results show that upper-delta-plain fluvial distributary channels are formed by erosive avulsion and resemble fluvial meandering rivers characterized by laterally accreting point bars and a wide range of paleocurrents, whereas terminal distributary channels are formed by both avulsion and bifurcation and show more aggradation with lateral confinement and relatively larger width-to-depth ratios of individual channel stories. The quantification of channels and their depositional system provides new data from a well-known ancient system for the global database and comparison with other modern and ancient systems.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».