Inverse-forward method for heat flow estimation: case study for the Arctic region
Notice bibliographique
Résumé
The heat flow data are important in many aspects including interpretation of various geophysical observations, solutions of important engineering problems, modelling of the ice dynamics, and related environmental assessment. However, the distribution of the direct measurements is quite heterogeneous over the Earth. Different methods have been developed during past decades to create continuous maps of the geothermal heat flow (GHF). Most of them are based on the principle of similarity of GHF values for the lithosphere with comparable age and tectonic history or inversion of magnetic field data. Probabilistic approach was also used to realize this principle. In this paper, we present a new method for extrapolating the GHF data, based on the inversion of a geophysical data set using optimization problem solution. We use the results of inversion of seismic and magnetic field data into temperature and data from direct heat flow measurements. We use the Arctic as the test area because it includes the lithosphere of different ages, types, and tectonic settings. In result, the knowledge of GHF is important here for various environmental problems. The resulting GHF map obtained well fits to the observed data and clearly reflects the lithospheric domains with different tectonic history and age. The new GHF map constructed in this paper reveals some significant features that were not identified earlier. In particular, these are the increased GHF zones in the Bering Strait, the Chukchi Sea and the residual GHF anomaly in the area of the Mid-Labrador Ridge. The latter was active during the Paleogene.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».