Anisovolumetric weathering in granitic saprolite controlled by climate and erosion rate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Erosion at Earth’s surface exposes underlying bedrock to climate-driven chemical and physical weathering, transforming it into a porous, ecosystem-sustaining substrate consisting of weathered bedrock, saprolite, and soil. Weathering in saprolite is typically quantified from bulk geochemistry assuming physical strain is negligible. However, modeling and measurements suggest that strain in saprolite may be common, and therefore anisovolumetric weathering may be widespread. To explore this possibility, we quantified the fraction of porosity produced by physical weathering, FPP, at three sites with differing climates in granitic bedrock of the Sierra Nevada, California, USA. We found that strain produces more porosity than chemical mass loss at each site, indicative of strongly anisovolumetric weathering. To expand the scope of our study, we quantified FPP using available volumetric strain and mass loss data from granitic sites spanning a broader range of climates and erosion rates. FPP in each case is ≥0.12, indicative of widespread anisovolumetric weathering. Multiple regression shows that differences in precipitation and erosion rate explain 94% of the variance in FPP and that >98% of Earth’s land surface has conditions that promote anisovolumetric weathering in granitic saprolite. Our work indicates that anisovolumetric weathering is the norm, rather than the exception, and highlights the importance of climate and erosion as drivers of subsurface physical weathering.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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)
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 ».