Analysis of chemical weathering trends across three compositional dimensions: applications to modern and ancient mafic-rock weathering profiles
Notice bibliographique
Résumé
Chemical weathering indices (one-dimensional/1D index values) and accompanying ternary plots (two-dimensional/2D compositional space) facilitate quantitative comparison of whole-rock and mineral major-element data, and empirical chemical trends with predicted weathering vectors. However, data analysis in ternary plots is restricted by poles grouping elements that are hosted in different minerals or that are influenced selectively by later alteration (e.g., diagenesis/metasomatism). Tetrahedral plots (three-dimensional/3D compositional space) offer enhanced analytical utility of major-element data by shifting elements across four poles and (or) incorporating additional proxy elements. Tetrahedral space can better reveal combined effects on major-element compositions from independent mineralogical controls and post-depositional alteration via curvilinear trends that are otherwise simplified and linear in ternary space. This study focuses on mafic-rock weathering and first reviews applications and limitations of the 1D mafic index of alteration (MIA) and index of lateritization/bauxitization (IOL/IOB) that integrate into molar Al 2 O 3 –CaO * –Na 2 O–K 2 O–(FeO (T) /Fe 2 O 3(T) )–MgO and SiO 2 –Al 2 O 3 –Fe 2 O 3(T) ternary compositional space, respectively. Analysis in tetrahedral space is then demonstrated with Phanerozoic weathering profile and Precambrian paleosol data in two plots of the molar Al 2 O 3 –CaO * –Na 2 O–K 2 O–(FeO (T) /Fe 2 O 3(T) )–MgO system (A–CN–K–FM and AF–CN–K–M plots) and one plot of the molar Al 2 O 3 –CaO * –Na 2 O–K 2 O–(FeO (T) /Fe 2 O 3(T) )–MgO–SiO 2 system (A–L–F–S plot). Common chemical weathering indices are integrated into these 3D tetrahedral spaces or onto some of their 2D ternary faces. However, the tetrahedral compositional space is a key to (1) assessing integrative effects from labile element loss while accounting for the variable, redox-dependent behaviour of Fe, (2) better exposing, and correcting for, overprinting effects of diagenesis/metasomatism, and (3) tracking Si loss across all stages of chemical weathering.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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.
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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 ».