Land‐To‐Sea Sediment Fluxes From a Major Glacial Lake Outburst Flood Were Stepped Rather Than Instantaneous
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glacial lake outburst floods can transport large volumes of sediment. Where these floods reach the coastline, much of the particulate matter is delivered directly to the marine environment. It has been suggested that offshore deposits, specifically in fjord settings, may provide a faithful record of past outburst flood events. However, a lack of observations means that the mechanics and the timing of sediment transport offshore following a glacial lake outburst event remain poorly constrained. Here, we document the changes in sea surface sediment dynamics following the 28 November 2020 Elliot Lake outburst flood in British Columbia, which transported ∼4.3 × 10 6 m 3 of sediment into an adjacent fjord (Bute Inlet) as a deep nepheloid layer directly following the event. However, analysis of sea surface turbidity using in situ measurements and satellite‐derived estimates reveals that changes in fjord‐head surface turbidity in the months following the major flood were surprisingly small. The highest measured sea surface turbidity instead occurred 5 months after the initial outburst flood. This delayed increase in seaward sediment flux coincided with the onset of the spring freshet, when the discharge of the rivers feeding Bute Inlet increases each year. We suggest that large quantities of sediment were temporarily stored within the river catchment and were only remobilized when river discharge exceeded a threshold level following seasonal snowmelt. Our results reveal a temporal disconnect, where onshore to offshore transfer of sediment is stepped following a glacial lake outburst flood, which could complicate the sedimentology of subsequent deposits.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».