Autogenic vs Subsidence Controls on Grain Size Fining through Multi-Channel Landscape Evolution Modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Within the stratigraphic record, changes in grain size are often interpreted as a signature of external forcing events. However, it is not yet well constrained how autogenic processes (such as channel mobility) influence grain size signatures within the fluvial system. Here, we combine a landscape evolution model based on the Stream Power Law but modified for sedimentation (Yuan et al., 2019) with an extension of the self-similar grain size model Fedele and Paola (2007) to multiple dimensions (i.e., along dynamically evolving river channels) to study the relative importance of autogenic processes in con- trolling grain size fining. We first show how our new model can reproduce the results obtained by classical analytical solutions assuming that fining is controlled by subsidence only, in a single or amalgamated channel. We then show that deviations from past (subsidence and single channel only) predictions arise when varying two main parameters: first the ratio between the incoming sediment flux and integrated subsidence rate (F ), which increases with the degree of bypass of the system; and second, the ratio of the discharge leaving the mountain to the discharge generated within the subsiding basin (β), which controls the shape of the topography of the basin. We demonstrate that there exists two regimes, one corresponding to low values of F or high values of β, where the grain size fining is controlled by subsidence, and one corresponding to high F and low β values, where grain size fining is controlled by autogenic processes under steep topographic slopes that propagate sedimentary waves through the basin. Coupling the LEM to a flexural model predicts that grain size fining evolves from subsidence to autogeniccontrol in basins characterized by a progressive increase of F (under-filled to over-filled foreland), as seen in the case example of the Alberta Foreland Basin. Our results indicate that grain size fining during low filling conditions (e.g. early stage as the basin is forming) can indicate the dominantly tectonic controlled parameter of the flux relative to underlying subsidence ratio (F ); whereas, any fining under high bypass conditions (e.g. late stage once the basin is overfilled) can indicate the climate controlled upstream vs downstream ratio (β).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».