Chemical weathering detection in the periglacial landscapes of Maritime Antarctica: New approach using geophysical sensors, topographic variables and machine learning algorithms

A intensidade do intemperismo químico na Antártida é subestimada. À medida que a intensidade do intemperismo químico aumenta, mudanças hidrológicas, geoquímicas e geofísicas ocorrem nas diferentes esferas ambientais e em suas interfaces por meio de reações e fluxos de energia. Assim, uma vez que as...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Danilo Césarde Mello, Elpídio Inácio Fernandes Filho, Edgar Batista de Medeiros Júnior, José Alexandre Melo Demattê, Gustavo Vieira Veloso, Cassio Marques Moquedace, Isabelle de Angeli Oliveira, Márcio Rocha Francelino, Fábio Soares de Oliveira, José João Lelis Leal de Souza, Lucas Carvalho Gomes, Carlos Ernesto Gonçalves Reynaud Schaefer
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2023
País:Brasil
Institución:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
Repositorio:Repositório Institucional da UFMG
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:repositorio.ufmg.br:1843/76196
Acceso en línea:https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2023.116615
http://hdl.handle.net/1843/76196
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Spectrometry
Weathering
Geophysics
Machine Learning
Espectrometria
Intemperismo
Geofísica
Aprendizado de Máquina
Descripción
Sumario:A intensidade do intemperismo químico na Antártida é subestimada. À medida que a intensidade do intemperismo químico aumenta, mudanças hidrológicas, geoquímicas e geofísicas ocorrem nas diferentes esferas ambientais e em suas interfaces por meio de reações e fluxos de energia. Assim, uma vez que as taxas de intemperismo químico são compreendidas e estimadas, elas podem ser usadas para prever e avaliar mudanças e tendências em diferentes esferas ambientais. Poucos estudos sobre a intensidade do intemperismo químico foram realizados na Antártida. Usamos propriedades radiométricas e magnéticas associadas a atributos do terreno e o grau químico de alteração da rocha ígnea para modelar a intensidade do intemperismo químico na Antártida Marítima usando aprendizado de máquina. Então, relacionamos a intensidade do intemperismo químico e as variáveis ​​geofísicas com processos periglaciais. Para fazer isso, leituras gamaespectrométricas e magnéticas foram realizadas usando sensores de campo proximal em 91 pontos localizados em diferentes litologias em uma área representativa da Antártida Marítima. Uma análise qualitativa da alteração química para as diferentes litologias foi realizada com base em observações de campo e propriedades das rochas, e os níveis do grau de intemperismo químico foram estabelecidos. Os dados geofísicos associados aos atributos do terreno foram usados como dados de entrada na modelagem da intensidade do intemperismo. Então, os níveis do grau de intemperismo da rocha foram usados ​​como a variável “y” nos modelos. Os resultados indicaram que o algoritmo C5.0 teve o melhor desempenho na previsão da intensidade do intemperismo, e as variáveis ​​mais importantes foram eTh, 40K, 40K/eTh, 40K/eU, a suscetibilidade magnética e atributos do terreno. Os conteúdos de radionuclídeos e minerais ferrimagnéticos em diferentes litologias, concomitantemente com a intensidade em que ocorre o intemperismo químico, determinam os conteúdos desses elementos. No entanto, a estabilidade e a distribuição desses elementos em um ambiente periglacial frio são controladas por processos periglaciais. O modelo de previsão da intensidade do intemperismo químico usando dados gama-espectrométricos e magnéticos correspondeu à estimativa in situ do grau químico de alteração da rocha. Os andesitos piritizados mostraram as maiores intensidades de intemperismo, seguidos por tufitos, dioritos, basaltos andesíticos e andesitos basálticos, e a menor intensidade de intemperismo foi mostrada por sedimentos marinhos indiferenciados. Este trabalho destacou a adequação do uso de técnicas de aprendizado de máquina e dados de sensores de campo proximal para estudar o processo de intemperismo químico em diferentes rochas nessas áreas importantes e inóspitas do sistema criosférico.