Optimal resolution seismic tomography: Lithospheric thinning beneath the British Tertiary Igneous Province and other new observations
Notice bibliographique
Résumé
The maximum achievable resolution of a tomographic model varies spatially and depends on the data sampling and errors in the data. Adaptive parameterization schemes match the spatial variations in data sampling but do not address the effects of the errors. The propagation of systematic errors, however, is resistant to data redundancy and results in models dominated by noise if the target resolution is too high. This forces us to look for smoother models and thus limits the imaging resolution. We develop a surface-wave tomography method that finds optimal lateral resolution at every point by means of error tracking. We first measure inter-station phase-velocities at simultaneously recording station pairs and compute phase-velocity maps at densely, logarithmically spaced periods. Unlike in the classical approach, multiple versions of the maps with varying smoothness constraints are computed, so that the maps range from very rough to very smooth. Phase-velocity curves extracted from the maps at every point can then be inverted for shear-velocity (Vs) profiles. As we show, errors in these phase-velocity curves increase nearly monotonically with the map roughness. Very smooth Vs models computed from very smooth phase-velocity maps will be the most robust, but at a cost of a loss of most structural information. At the other extreme, models that are too rough will be dominated by noise. We define the optimal resolution at a point such that the error of the local phase-velocity curve is below an empirical threshold. The error is estimated by isolating the roughness of the phase-velocity curve that cannot be explained by any Earth structure. A 3D Vs model is then computed by the inversion of the phase-velocity maps with the optimal resolution at every point. The estimated optimal resolution shows smooth lateral variations, confirming the robustness of the procedure. Importantly, optimal resolution does not scale with the density of the data coverage: some of the best-sampled locations require relatively low lateral resolution, probably due to systematic data errors. We apply the method to image the Ireland’s and Britain’s upper mantle, using our large, new regional dataset. We report a pronounced thinning of the lithosphere beneath the British Tertiary Igneous Province, with important implications for the Paleogene uplift and volcanism in the region.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».