Improved Greenland glacial isostatic adjustment models with 3D Earth structure inferred from the joint inversion of regional data sets
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--> Changes in sea level and vertical land motion associated with glacial isostatic adjustment (GIA) are embedded in paleo and geodetic data sets used to constrain the past and future evolution of the Greenland ice sheet. Thus, understanding of ice sheet evolution goes hand in hand with our ability to simulate the GIA signal accurately. We aim to improve the accuracy of Greenland GIA simulations by interrogating regional geophysical data sets to determine better 3-D models of Earth structure in this region. We use a self-consistent Bayesian joint inversion framework (LitMod) to constrain lithosphere and shallow mantle properties and their uncertainty from multiple data sets. The inversion results indicate a high sensitivity to the input seismic dataset, so we incorporate a new, regional high-resolution surface wave dataset based on the two-station interferometry method. In terms of simulating GIA, a key inversion output is the regional temperature field. We sub-sample a high variance set of 25 temperature fields to define 25 models of the lithospheric thickness (LT) and 50 models of sub-lithosphere viscosity structure (using two different scalings). Our results indicate that viscosity and LT vary, respectively, by 3-4 and 2 orders of magnitude across Greenland. So the predicted GIA signal shows significant differences compared to simulations based on the more traditional 1-D (spherically symmetric) viscosity models. We will present results based on these 50 Earth models and two different ice history models and compare them to geological reconstructions of relative sea-level change and GNSS observations of vertical land motion.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».