Glacial Isostatic Adjustment with 3D Earth models: A comparison of case studies of deglacial relative sea level records of North America and Russian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian landmass of North America and the Russian Arctic were covered by large ice sheets during the Last Glacial Maximum, and have been key areas for Glacial Isostatic Adjustment (GIA) studies. Previous GIA studies have applied 1D models of Earth’s interior viscoelastic structure; however, seismic tomography, field geology and recent studies reveal the potential importance of 3D models of this structure. Here, using the latest quality-controlled deglacial sea-level databases from North America and the Russian Arctic, we investigate the effects of 3D structure on GIA predictions. We explore scaling factors in the upper mantle (βUM) and lower mantle (βLM) and the 1D background viscosity model (ηo) with predictions of of the ICE-6G_C (VM5a) glaciation/deglaciation model of Peltier et al (2015, JGR) in these two regions, and compare with the best fit 3D viscosity structures. We compute gravitationally self-consistent relative sea-level histories with time dependent coastlines and rotational feedback using both the Normal Mode Method and Coupled Laplace-Finite Element Method. A subset of 3D GIA models is found that can fit the deglacial sea-level databases for both regions. These databases cover both the near and intermediate field regions. However, North America and Russian Arctic prefer different 3D structures (i.e., combinations of (ηo, βUM, βLM)) to provide the best fits. The Russian Arctic database prefers a softer background viscosity model (ηo), but larger scaling factors (βUM, βLM) than those preferred by the North America database. Outstanding issues include the uncertainty of the history of local glaciation history. For example, preliminary modifications of the ice model in Russian Arctic reveal that the misfits of 1D models can be significantly reduced, but still fit less well than the best fit 3D GIA model.An additional issue concerns the extent to which the 3D models are able to improve both fits in North America and Russian Arctic when compared with 1D internal structure (ICE-6G_C VM5a & ICE-7G VM7), will be assessed in a preliminary fashion.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».