MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3160670299 · doi:10.5194/egusphere-egu21-14572

Spatial variability of Holocene relative sea level on the China coast

2021· article· en· W3160670299 sur OpenAlexaff
Nicole S. Khan, Howard Yu, Circle Yuanyuan Hong, Erica Ashe, Tanghua Li, Fengling Yu, Huixian Chen, Benjamin P. Horton, W. R. Peltier, Yongqiang Zong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHolocenePost-glacial reboundPeninsulaChinaGeologySea levelPhysical geographyClimatologyGeographyOceanographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The coast of China is located in the far-field of past large ice sheets, and therefore relative sea-level (RSL) data from this region have been used to infer sea-level equivalent changes during the Holocene using geophysical models of the glacial-isostatic adjustment (GIA) process. However, there are known misfits between GIA models and Holocene RSL data along the coast of China. For example, GIA model predictions compared to RSL data from China and the Malay-Thailand peninsula show misfits in the amplitude and timing of maximum RSL (highstand) and temporal variations of RSL from the highstand to the present. Furthermore, two different preferred viscosity profiles were recognized between China and the Malay-Thai Peninsula, suggesting the presence of lateral (3D) variations in mantle viscosity across this region. These previous findings lead to several questions: 1) Are the interpretations of RSL proxies and ages robust? 2) Do 3D GIA models improve the fit compared to 1D models? and 3) Are other local- to regional-scale processes significantly influencing RSL on the China coast?</p><p>We aim to answer these questions by completing an updated, quality-controlled database of Holocene RSL data and integrating it into a spatio-temporal empirical hierarchical model (STEHM) and comparing the results to GIA models. Here, we use standardized protocols to present a preliminary compilation of Holocene RSL data (105 index points and 134 limiting points) from the southern China coast, which extends geographically from 119.19°N (Fuzhou city of Fujian Province) to 111.82°N (Xisha Islands) and 21.82 °E (Qinzhou city of Guanxi Province) to 25.22 °E (Putian city of Fujian Province). Sedimentary (salt marsh, mangrove, tidal flat, lagoon), geomorphic (Chenier ridge, beach rock), fixed biological (oyster), and coral indicators comprise the majority of RSL data in the compilation for the last 12 ka. The database is divided into sub-regions to investigate the influence of tectonics and GIA on RSL.</p><p>We apply the STEHM to the preliminary dataset to estimate the magnitudes and rates of RSL, and compare them to the radially symmetric (1D) ICE-6G_C (VM5a) GIA model pairing and an analysis of the sensitivity of the region to 3D viscosity structure. We find that sub-regional variability (i.e., spatial variability over a shorter spatial scale than the long-wavelength GIA signal) is observed throughout the Holocene. This spatial pattern suggests there is strong influence of local- to regional-scale processes causing RSL to vary from GIA model predictions because no data from sub-regions most sensitive to 3D viscosity structure (e.g., Bohai Bay) were included in these model runs. This preliminary analysis lays the groundwork to assess the potential influence of local-scale processes, such as sediment compaction and tidal range change, as well as regional impacts from tectonic vertical motion.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGeophysics and Gravity MeasurementsTravaux en français237 207