In-situ Weathering of Alluvial Sediments in the Southern Central Andes Recorded by Ground- and Space-Based Hyperspectral Reflectance
Notice bibliographique
Résumé
Alluvial fans comprise abandoned sedimentary surfaces undergoing physical and chemical weathering. While weathering pathways and kinetics have been described over seconds to decades, few field-based studies have quantified these processes in alluvial deposits over geologic timespans. We examine 14 alluvial-fan surfaces flanking the Sierra del Aconquija, southern Central Andes, which have ages between 3 and 320 ka as determined by cosmogenic nuclide exposure dating. These fans present an opportunity to study the evolution of alluvial sediments across late-Quaternary timescales; including silicate weathering pathways, products, rates, and sensitivity to known past climate changes. We use space- and ground-based hyperspectral reflectance measurements to characterize surface mineralogy, and we test whether in-situ weathering records signals of landform age and regional climatic history. We collect fan-surface reflectance using both a handheld spectroradiometer and the PRISMA hyperspectral satellite sensor. In both datasets, bridging several orders of magnitude in spatial scale, we detect spectral features indicative of changing quantities of primary minerals, clays, and iron oxides. These patterns suggest a gradual increase in absolute weathering with surface age, but at progressively slower rates over time. Superimposed on the long-term weathering kinetics, secondary minerals are generated in amounts and at rates that correlate systematically with ~23 kyr precessional cycles and millennial-scale climate perturbations. We interpret that these alluvial fans are sensitive archives of past weathering, which was more pronounced during episodes of wetter and warmer climate. Furthermore, the surface signals are corroborated by the downward accumulation of iron oxide, as shown in soil profiles from four alluvial fan units which were spectrally scanned from the surface to below the weathering front. Our findings highlight the geomorphological applications of hyperspectral data for (i) quantifying weathering processes over 1-100 kyr timescales; (ii) developing novel chronometers for alluvial sediments; and (iii) recovering new palaeoclimate signals from terrestrial sedimentary archives.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».