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Enregistrement W4409259777 · doi:10.1016/j.epsl.2025.119348

Modeling earthquake-induced seiche processes and subsequent homogenite deposition in lacustrine settings

2025· article· en· W4409259777 sur OpenAlexaff
Muhammad Naveed Zafar, Pierre Sabatier, Denys Dutykh, Hervé Jomard, William Rapuc, Patrick Lajeunesse, Emmanuel Chapron

Notice bibliographique

RevueEarth and Planetary Science Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesMinistère de l'Enseignement supérieur, de la Recherche et de l'Innovation
Mots-clésSeicheGeologyDeposition (geology)SeismologyGeophysicsGeochemistryGeomorphologySediment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• First earthquake-landslide-induced tsunami model, which included seismic waves. • Simulated seiche mechanism and homogenite formation in Lake Bourget. • Seismically induced seiche kept fine sediments in suspension, forming homogenite. • Numerical results validated against geological and historical records. • Framework to distinguish seismic vs. nonseismic sources of homogenite in lake deposits. Earthquakes leave distinct signatures on lake systems, including event deposits that serve as valuable paleoseismological archives. Among these deposits, homogenite layers are commonly associated with lake oscillations, i.e., seiches. Here, we investigate the seiche mechanism and the formation of a homogenite related sediment deposit within a lacustrine environment. This study focuses on the 1822 CE earthquake in the Western European Alps, which triggered subaqueous landslides in Lake Bourget (France). This event caused oscillations in the lake's water, which subsequently resulted in the formation of a homogenite layer in the deep basin. The underlying mechanism is resolved by presenting the first comprehensive numerical model via coupling of coseismic displacement, seismic wave propagation, and mass movement with the tsunami model. The numerical simulations show excellent agreement with the available geological and historical observations. The water disturbances caused by subaqueous landslides generated small tsunami waves with a maximum runup height of approximately 2.5 m. By analyzing the tsunami signals using Fourier spectral analysis and fast iterative filtering, we determined that seismic waves are the primary drivers of seiche, which excite the natural modes of Lake Bourget. Our numerical results confirm that the sediments found in the deep basin originated from one main subaqueous landslide and from tsunami erosion of littoral sands (backwash). However, the seismically induced seiche was solely responsible for keeping the fine-grained sediment cloud in suspension for several days and led to the formation of the homogenite layer (or seiche deposit) with typical grain orientation characteristics. The proposed numerical framework could also be effective in identifying whether landslides or delta collapses (linked to homogenite/megaturbidites) in closed lakes were triggered by seismic or nonseismic sources. This distinction is crucial for reconstructing the history of past earthquakes and associated hazards.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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