Emulating the influence of laterally variable Earth structure in a model of glacial isostatic adjustment
Notice bibliographique
Résumé
At present, exploring the space of rheological parameters in models of glacial isostatic adjustment (GIA) and relative sea level (RSL) which incorporate laterally variable Earth structure is computationally expensive. A single simulation using the Seakon model (Latychev et al., 2005), using contemporary high-performance computing hardware, requires several wall-days & ≈ 1 core-year for one RSL simulation from late Marine Isotope Stage 3 to present day. However, it is well established that the impact from laterally variable mantle viscosity and lithospheric thickness on RSL and GIA is significant (Whitehouse, 2018). We present initial results from using the Tensorflow (Abadi et al.) framework to construct artificial neural networks that emulate the difference in the rate of change of relative sea level and relative radial displacement between model configurations using spherically symmetric (SS) and laterally variable (LV) Earth structures. Using this emulator we can accurately sample the parameter space (≈ 360 realisations of the background (SS) structure) for a given realization of lateral Earth structure (e.g. viscosity variations derived from shear-wave tomographic models) using ≈ 1/10th the amount of parameter vectors as a training set. Average misfits are O(0.1-1%) of the total RSL signal when using the emulator to adjust SS GIA model output to incorporate the impact from LV. We shall report on two case studies which allow us to examine the influence of lateral Earth structure on inferences of background (i.e. global-mean) viscosity. For these case studies, the emulator, in conjunction with a fast SS GIA/RSL model, is used to determine optimal Earth model parameters (elastic lithosphere thickness, upper and lower mantle viscosities) by calculating the model misfits across the parameter space. The first case study uses the regional RSL database of Vacchi et al. (2018) which spans the Canadian Arctic and East Coast with several hundred sea level index points and limiting points for the early to late Holocene. The second case study uses a global database of several thousand contemporary uplift rates derived from GPS data (Schumacher et al., 2018). For the first case study we find two main features from incorporating LV structures compared to the SS configuration: a decrease in the best scoring misfit and a shift of the misfit distribution in the parameter space to favour a reduced upper mantle viscosity and reduced sensitivity to the lower mantle viscosity.ReferencesAbadi, M., Agarwal, A., Barham, P., et al.: TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Systems, https://www.tensorflow. org/.Latychev, K., Mitrovica, J. X., Tromp, J., et al.: Glacial isostatic adjustment on 3-D Earth models: a finite-volume formulation, GJI, 161, 421–444, https://doi.org/10.1111/j.1365-246x.2005.02536.x, 2005.Schumacher, M., King, M. A., Rougier, J., et al.: A new global GPS data set for testing and improving modelled GIA uplift rates, GJI, 214, 2164–2176, https://doi.org/10.1093/gji/ggy235, 2018.Vacchi, M., Engelhart, S. E., Nikitina, D., et al.: Postglacial relative sea-level histories along the eastern Canadian coastline, QSR, 201, 124–146, https://doi.org/10.1016/j.quascirev.2018.09.043, 2018.Whitehouse, P. L.: Glacial isostatic adjustment modelling: historical perspectives, recent advances, and future directions, Earth Surface Dynamics, 6, 401–429, https://doi.org/10.5194/esurf-6-401-2018, 2018.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».