Exploring the relationships between low-temperature thermochronometers, temperature-time histories, and geological processes using Tc1D
Notice bibliographique
Résumé
Low temperature thermochronology is a field of research in which the thermally controlled retention of radioactive decay products in geological materials is measured to reconstruct mineral and rock temperature-time histories, especially in regard to their passage through the upper crust (i.e., <350 °C). Such temperature-time histories are most often constructed by inverting low temperature thermochronological data using geological constraints in order to identify envelopes of plausible rock thermal histories. While such inversions are highly informative models of the thermal history of rocks, the ultimate goal of most low temperature thermochronological studies is to relate thermal histories to geological processes in order to reconstruct upper crustal tectonic activity and/or landscape evolution. To do this, the (evolving) depths of thermochronometer effective closure temperatures must be estimated, as both heat transfer processes and crustal rock composition/thermal properties will affect the crustal thermal field. Here we present an exploration of the relationships between low temperature thermochronometers, temperature-time histories, and geological processes produced using the software Tc1D (https://doi.org/10.5281/zenodo.7124271). Tc1D is a new, open-source thermal and thermochronometer age prediction model for simulating the competing effects of tectonic and surface processes on thermochronometer ages. The Tc1D software is written in Python and uses the finite difference method to solve the heat transfer equation in 1D including the effects of heat conduction, advection (e.g., erosion, sedimentation), and radiogenic heat production on the thermal profile of the lithosphere. The flexibility of the software means that it can be used to explore the effects of a variety of geological processes, including magmatic intrusion and lithospheric delamination, for example. Thermochronometer ages (U-Th/He and fission track ages for apatite and zircon) are predicted by tracking the thermal history of rock particles in the model as they travel from depth to the surface during their exhumation history, both for samples at the modern-day surface and those reaching the surface at past times. The thermal histories are input to age prediction algorithms, including those that account for the effects of radiation damage in minerals (e.g., Flowers et al., 2009; Guenthner et al., 2013), making the software applicable to thermochronometer age interpretation in a wide variety of geological scenarios. In this contribution, we present a selection of results using Tc1D, demonstrating potential applications and providing some examples of unintuitive temperature and age relationships. These examples include cases where sample depth does not correlate with temperature, where variations in predicted effective closure temperatures produce unexpected age relationships, and where the thickness of the layer of exhumed rocks can significantly affect predicted ages. We hope that these illustrative examples demonstrate the role for Tc1D in the thermochronologist’s interpretational toolbox.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».