Magnitude and timing of transient incision resulting from large‐scale drainage capture, Sutlej River, Northwest Himalaya
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Few studies have constrained the magnitudes and timescales associated with large‐scale drainage captures (areas >10 3 km 2 ), even though these constraints are crucial to reconstruct sediment budgets, assess the potential for drainage reorganization to be preserved in the rock record, and determine the extent to which environmental signals (i.e., structures, composition and fossil assemblages within sedimentary rocks that are influenced by sediment supply and transport) are representative of conditions during deposition. In this work, we characterize the Pleistocene capture of the Zhada Basin, an ~23 000 km 2 extensional basin in southern Tibet, by the Sutlej River, a prominent tributary to the Indus River. We quantify the magnitudes and timescales of capture‐driven erosion using knickpoint celerity modelling, paleotopographic reconstructions, 10 Be‐derived denudation rates, and topographic analyses of drainage divides. We find that capture has removed 2010 ± 400 km 3 of sediment from the Zhada Basin, increasing sediment supply to the Sutlej network by 17%–29% since 735 ± 269 ka. This work represents a crucial step towards reconstructing the Pleistocene sediment budget of the Indus sedimentary system and identifying potential impacts from sediment redistribution. We also identify several plausible tectonic or autogenic mechanisms that may have facilitated capture of the Zhada Basin, including: (1) preferential erosion of weak lithologies along active faults, (2) headward erosion in response to prior capture of the Spiti River and (3) headward erosion generated by breaching of a structural culmination downstream (the Kullu‐Rampur Window). This provides a framework to assess the mechanistic links between arc‐parallel extension, large‐scale drainage capture, landscape evolution and orogenic wedge deformation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».