Hillslope grain size variation across evolving landscapes linked to climate, tectonics and lithology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The grain size of bedload sediment regulates rates of river incision into bedrock and thus influences topographic response to temporal and spatial variations in climate, tectonics and lithology. Grain size in river networks, in turn, depends on the size distributions of rock particles produced by weathering on hillslopes, which vary with local climate, erosion rate and rock properties. Hence, understanding the evolution of erosional landscapes requires consideration of the role of grain size as both a driver and a response to topographic change. However, conventional landscape evolution models do not explicitly account for the role of grain size, in part because algorithms for predicting hillslope grain size have been lacking. Here, we couple a recently proposed model for grain size production on hillslopes with a conventional landscape evolution model, to explore the controls on grain size at the landscape scale. We conducted a series of numerical experiments, varying rock uplift rate, temperature, precipitation and rock properties, to evolve a suite of steady‐state and transient landscapes. Model simulations suggest that rock uplift rate, through its effect on erosion rate and hillslope residence time, is more influential than climate in controlling the variation in hillslope grain size distributions in tectonically active landscapes. Overall, coarser size distributions result from faster rates of uplift, as well as from colder and drier conditions, and lithologies with lower erodibility and weathering susceptibility. These results are broadly consistent with patterns of hillslope grain size variation reported in field studies but likely underpredict the potential magnitude of variation because of the limitations of the model linking grain size and hillslope weathering. This work is a first step toward incorporating grain‐sized explicit algorithms for bedrock incision into landscape evolution models to capture the potential for feedback among grain size, climate, tectonics and lithology in evolving landscapes.
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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 ».