Evolution of Venusian rifts: Insights from Numerical Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Venus is a terrestrial planet with dimensions similar to the Earth and, although it is generally assumed that it does not host plate-tectonics, there are indications that Venus might have experienced, or still does experience, some form of tectonics. In fact, there are widespread observations of rifts on Venus called ‘chasma’ (plural ‘chasmata’), from radar-image interpretation of normal-fault-bounded graben structures (Harris & Bédard, 2015).The rifts on Venus have been likened to continental rifts on Earth such as the East African (e.g., Basilevsky & McGill, 2007) and Atlantic rift system prior to ocean opening (Graff et al., 2018), even if they are commonly wider than their terrestrial equivalent (e.g., Foster & Nimmo, 1996). However, despite being a prominent feature on its surface, little is known about the mechanisms responsible for creating rifts on Venus beyond the assumption that they are extensional features (Magee & Head, 1995).Since rifting on Earth in both continental and oceanic settings has been extensively studied through modeling, we adapted 2D thermo-mechanical numerical models of rifting on Earth to Venus in order to study how rifting structures observed on the Venusian surface could have been formed. More specifically, we investigated how rifting evolves under the high pressure and temperature conditions of the Venusian surface and the lithospheric structure proposed for Venus.Our results show that a strong crustal rheology such as diabase is needed to localize strain and to develop a rift under the harsh surface conditions of Venus. The evolution of the rift formation is predominantly controlled by the crustal thickness, with a 25 km-thick diabase crust required to produce mantle upwelling and melting. Lastly, we compared the surface topography produced by our models with the topography profiles of different Venusian chasmata. We observed a good fit between models characterised by different crustal thicknesses and the Ganis and Devana Chasmata, suggesting that differences in rift features on Venus could be due to different crustal thicknesses. ReferencesBasilevsky, A. T., & McGill, G. E. (2007). Surface evolution of Venus. In Exploring Venus as a terrestrial planet (p. 23-43). American Geophysical Union. doi: 10.1029/176GM04Foster, A., & Nimmo, F. (1996). Comparisons between the rift systems of East Africa, Earth and Beta Regio, Venus. Earth and Planetary Science Letters, 143 (1), 183-195. doi: 10.1016/0012-821X(96)00146-XGraff, J., Ernst, R., & Samson, C. (2018). Evidence for triple-junction rifting focussed on local magmatic centres along Parga Chasma, Venus. Icarus, 306 , 122-138. doi: 10.1016/j.icarus.2018.02.010Harris, L. B., & Bédard, J. H. (2015). Interactions between continent-like ‘drift’, rifting and mantle flow on Venus: gravity interpretations and Earth analogues. In: Volcanism and Tectonism Across the Inner Solar System. Geological Society of London. doi: 10.1144/SP401.9Magee, K. P., & Head, J. W. (1995). The role of rifting in the generation of melt: Implications for the origin and evolution of the Lada Terra-Lavinia Planitia region of Venus. Journal of Geophysical Research: Planets, 100 (E1), 1527-1552. doi: 10.1029/94JE02334
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».