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Bayesian Preprocessing for Palaeomagnetic Sediment Records Using a Flexible Lock-In Function Approach
Journal of Geophysical Research: Solid Earth ( IF 3.9 ) Pub Date : 2024-12-24 , DOI: 10.1029/2024jb029936 L. Bohsung, M. Schanner, M. Korte, M. Holschneider
Journal of Geophysical Research: Solid Earth ( IF 3.9 ) Pub Date : 2024-12-24 , DOI: 10.1029/2024jb029936 L. Bohsung, M. Schanner, M. Korte, M. Holschneider
Geomagnetic field models covering past millennia rely on two main data sources: archaeomagnetic data, that provide snapshots of the geomagnetic field at specific locations, and sediment records, that deliver time series of the geomagnetic field from individual cores. The limited temporal and spatial global coverage with archaeomagnetic data necessitates use of sediment data, especially when models go further back in time. However, the accurate preprocessing and interpretation of sediment data is crucial. Unlike archaeomagnetic data, sediment data does not provide absolute values for intensities and declinations; instead, it represents relative variations. The detrital remanent magnetization (DRM) of sediment records is influenced by various depositional (dDRM) effects that can result in inclination shallowing, as well as post-depositional (pDRM) processes that cause a delayed and smoothed signal. To address the distortion associated with the pDRM effects, a novel class of flexible parameterized lock-in functions has been proposed. These lock-in functions involve four parameters, which are estimated using a Bayesian modeling technique and archaeomagnetic data. By extending the space of hyperparameters to include the calibration factor for intensities, the declination offsets and the inclination shallowing factor, we present a fully Bayesian preprocessing method for sediment records in form of a Python package, called sedprep. By applying the estimated parameters to the raw sediment data sedprep is able to provide a calibrated and preprocessed palaeomagnetic record.
中文翻译:
使用灵活的锁相函数方法对古地磁沉积物记录进行贝叶斯预处理
涵盖过去数千年的地磁场模型依赖于两个主要数据源:古地磁数据(提供特定位置的地磁场快照)和沉积物记录(提供来自各个岩芯的地磁场时间序列)。古地磁数据的全球时间和空间覆盖范围有限,因此有必要使用沉积物数据,尤其是当模型追溯到更远的时代时。然而,沉积物数据的准确预处理和解释至关重要。与古地磁数据不同,沉积物数据不提供强度和赤纬的绝对值;相反,它表示相对变化。沉积物记录的碎屑剩余磁化 (DRM) 受各种沉积 (dDRM) 效应的影响,这些效应可能导致倾斜变浅,以及导致信号延迟和平滑的沉积后 (pDRM) 过程。为了解决与 pDRM 效应相关的失真问题,人们提出了一类新颖的灵活参数化锁相函数。这些锁相函数涉及四个参数,这些参数是使用贝叶斯建模技术和古地磁数据估计的。通过扩展超参数的空间以包括强度的校准因子、赤纬偏移量和倾斜浅层因子,我们以 Python 包的形式提出了一种完全贝叶斯的沉积物记录预处理方法,称为 sedprep。通过将估计参数应用于原始沉积物数据,sedprep 能够提供经过校准和预处理的古地磁记录。
更新日期:2024-12-24
中文翻译:
使用灵活的锁相函数方法对古地磁沉积物记录进行贝叶斯预处理
涵盖过去数千年的地磁场模型依赖于两个主要数据源:古地磁数据(提供特定位置的地磁场快照)和沉积物记录(提供来自各个岩芯的地磁场时间序列)。古地磁数据的全球时间和空间覆盖范围有限,因此有必要使用沉积物数据,尤其是当模型追溯到更远的时代时。然而,沉积物数据的准确预处理和解释至关重要。与古地磁数据不同,沉积物数据不提供强度和赤纬的绝对值;相反,它表示相对变化。沉积物记录的碎屑剩余磁化 (DRM) 受各种沉积 (dDRM) 效应的影响,这些效应可能导致倾斜变浅,以及导致信号延迟和平滑的沉积后 (pDRM) 过程。为了解决与 pDRM 效应相关的失真问题,人们提出了一类新颖的灵活参数化锁相函数。这些锁相函数涉及四个参数,这些参数是使用贝叶斯建模技术和古地磁数据估计的。通过扩展超参数的空间以包括强度的校准因子、赤纬偏移量和倾斜浅层因子,我们以 Python 包的形式提出了一种完全贝叶斯的沉积物记录预处理方法,称为 sedprep。通过将估计参数应用于原始沉积物数据,sedprep 能够提供经过校准和预处理的古地磁记录。