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16.8.6 : Uvarovite - Géosciences

16.8.6 : Uvarovite - Géosciences


16.8.6 : Uvarovite - Géosciences

16.8.6 : Uvarovite - Géosciences

L'uvarovite synthétique cultivée en flux, Ca 3 Cr 2 [SiO 4 ] 3 , a été étudiée par des méthodes optiques, une analyse par microsonde électronique, une microspectrométrie UV-VIS-IR et une spectroscopie de luminescence. La structure cristalline a été affinée à l'aide de données de diffraction CCD monocristal. L'uvarovite synthétique est optiquement isotrope et cristallise dans le groupe spatial de grenat cubique « habituel » Ia3d [a=11.9973 Å, Z=8 21524 réflexions, R1=2.31% pour 454 données uniques et 18 variables Cr-O=1.9942(6) , Si-O=1,6447(6), Ca-Oa =2,3504(6), Ca-Ob = 2,4971(6) ]. La structure de Ca 3 Cr 2 [SiO 4 ] 3 est conforme aux attentes cristallochimiques pour les grenats du groupe ugrandite en général ainsi qu'aux prédictions tirées de données « moyennes cubiques » de solutions solides non cubiques d'uvarovite-grossulaire (Wildner et Androut 2001). Les spectres d'absorption électronique du Cr 3+ dans les octaèdres trigonalement déformés d'uvarovite synthétique ont été analysés en fonction du modèle de superposition (SM) des champs cristallins. Les paramètres SM résultants et de répulsion interélectronique sont =9532 cm -1 , =4650 cm -1 , exposant de la loi de puissance t 4 =6,7, Racah B 35 =703 cm -1 à 290 K (distance de référence R 0 =1,995 Å loi de puissance fixe exposant t 2 =3 et paramètre spin-orbite =135 cm -1 ). Les paramètres de répulsion interélectronique Racah B 55 =714 cm -1 et C=3165 cm -1 ont été extraits des transitions à spin interdit. Cet ensemble de paramètres SM a ensuite été appliqué à des solutions solides d'uvarovite-grossulaire naturelles précédemment bien caractérisées (Andrut et Wildner 2001a Wildner et Andrut 2001) en utilisant leurs longueurs de liaison Cr-O extrapolées pour calculer les énergies des bandes à spin autorisé. Ces résultats sont en très bon accord avec les positions de bandes déterminées expérimentalement et indiquent l'applicabilité du modèle de superposition aux systèmes naturels 3d N dominants en géosciences. Les spectres d'absorption IR monocristallins de l'uvarovite synthétique dans la région de la vibration d'étirement OH présentent une bande d'absorption isotrope à 3508 cm -1 aux conditions ambiantes, qui passe à 3510 cm -1 à 77 K. Cette bande est causée par la structure incorporée des groupes hydroxyle via la substitution (O 4 H 4 )-hydrogrenat. La teneur en eau, calculée à partir d'un coefficient d'extinction intégral =60417 cm -2 l mol -1 , est de c H 2 O = 33 ppm.


Qu'est-ce que l'habitude de cristal?

L'habitude cristalline est la tendance des spécimens d'un minéral à se développer à plusieurs reprises en des formes caractéristiques. Ces formes sont influencées par la structure atomique du minéral, mais elles peuvent également être influencées par l'environnement de croissance cristalline.

Indépendamment de l'influence, les formes cristallines peuvent être caractéristiques du minéral et affichées par de nombreux spécimens de ce minéral provenant de divers endroits. Quelques exemples:

Aciculaire : rutile, millerite et tourmaline

Dendritique : cuivre et pyrolusite

bagué les minéraux ont des couches ou des bandes étroites de couleur et/ou de texture différentes. Ceux-ci peuvent être une réponse à des changements dans la composition du liquide de croissance, le processus sédimentaire ou d'autres conditions. Exemples de minéraux : quartz (agate), malachite, rhodochrosite et fluorite. La photo ci-dessus montre des cabochons de rhodochrosite qui affichent un port en bandes. Dans l'un des cabochons, le port en bandes est en fait une caractéristique interne d'un port stalactitique. Les cabochons ont été taillés dans du matériel extrait en Argentine, et le cabochon de gauche mesure environ deux centimètres de long.

L'habitude du cristal est une forme externe affichée par un cristal individuel, mais le plus souvent c'est une forme externe affichée par un agrégat de cristaux. Les noms d'habitude de cristal sont souvent des adjectifs qui aident à transmettre la forme d'un cristal ou d'un groupe de cristaux.

Lame, cubique, fibreux, granulaire, prismatique et rayonnant sont des noms d'habitudes cristallines qui transmettent rapidement un aspect géométrique généralisé. D'autres noms d'habitudes cristallines sont moins familiers, mais une fois qu'une personne apprend le nom, il peut facilement être appliqué aux spécimens minéraux auxquels cette habitude s'applique.

De nombreux minéraux ont des habitudes caractéristiques qui peuvent servir d'indices à leur identification. Cependant, de nombreux minéraux n'ont pas de forme externe caractéristique et le nom de cette habitude est « massif ». De plus, la plupart des spécimens de tout minéral ne présentent pas un port caractéristique.

Dans de rares cas, un minéral peut remplacer les cristaux d'un autre minéral pour assumer son habitude caractéristique. Les cristaux formés dans cette situation sont appelés pseudomorphes.

Lame les cristaux sont allongés. Ils sont beaucoup plus longs que larges et leur largeur dépasse leur profondeur. Ils ont la forme d'une épée droite ou d'une lame de couteau. Leurs extrémités se rétrécissent parfois en pointe. Ils peuvent exister sous forme de monocristaux, d'amas de nombreux cristaux parallèles ou d'amas rayonnants de cristaux. Exemples de minéraux : kyanite, actinolite et stibine. Ces cristaux bleus de kyanite ont un port en lame. Les cristaux de cyanite sont intéressants car ils ont une dureté de 4,5 à 5 parallèlement à la longueur de leurs lames, et une dureté de 6,5 à 7 sur toute la largeur de leurs lames. Ce spécimen mesure environ sept centimètres de diamètre. Image d'Aelwyn, utilisée ici sous licence Creative Commons.


Le grenat uvarovite est une matrice de silicate peu commune dans les filons de chromitite du corps de norite du complexe igné de Bushveld, Transvaal, Union sud-africaine. Des échantillons d'uvarovite séparés ont été analysés chimiquement, et les valeurs des cellules unitaires, de la densité et de l'indice de réfraction ont été déterminées. L'uvarovite, la grossularite et l'andradite sont les « membres finaux » dominants. Une relation linéaire entre la teneur en oxyde chromique et les propriétés physiques est modifiée par le titane et le fer. Les écarts sont discutés et estimés. La couleur verte est teintée de brun où le titane et le fer sont élevés. Les grains de chromite associés ont une composition chimique similaire à celle des filons de chromitite avoisinants. Des couches d'uvarovite-diopside entre des filons de chromitite à uvarovitc dans la ceinture orientale de la Norite sont décrites. On considère que l'uvarovite s'est formée dans la pyroxénite et la chromitite où du chrome adéquat était disponible, par des processus métamorphiques métasomatiques après la consolidation du corps de norite lui-même.

La roche ornementale vert pâle à grain fin connue sous le nom de jade sud-africain est hydrogrossulaire dont la composition varie sur une gamme restreinte près de l'extrémité grossularite de la série hydrogrenat. La densité et l'indice de réfraction diminuent avec l'augmentation de l'eau combinée. Le minéral remplace le feldspath basique à travers la zoisite, dans les horizons de pyroxénite riches en anorthosite et en feldspath près du groupe inférieur de filons de chromitite dans la ceinture ouest de la norite. On pense que les changements minéralogiques sont dus à l'ajout de calcium dans les eaux chauffées.


2.1 Zone d'étude

Le site de la ferme est situé sur une propriété détenue et gérée par le Kirkwood Community College (Kirkwood) à Cedar Rapids, dans le sud du comté de Linn, en Iowa (figure 1). Kirkwood gère le plus grand programme agricole de collège communautaire aux États-Unis et exploite une ferme diversifiée de 325 ha dans le cadre de son programme éducatif. Notre étude a été menée dans un champ de 14 ha situé au sud du campus principal qui est actuellement géré selon une rotation de maïs et de soja de 2 ans (Figure 1). Le site du champ s'incline légèrement vers le sud-est en direction du ruisseau Hoosier, un cours d'eau de troisième ordre qui coule vers l'est sur environ 10 km avant de se déverser dans le réservoir de Coralville sur la rivière Iowa. Les sols du site sont principalement constitués de loam limono-argileux de Tama (fine-limoneux, mixte, superactif, mésique Typic Argiudolls pente 0–2%), Kenyon (fine-loameux, mixte, superactif, mésique Typic Hapludolls) et Saude (loameux grossier sur des loams sablonneux ou sablo-squelettiques, mixtes, superactifs, mésiques Hapludolls typiques) (2 à 5 % de pentes) et Klinger (fine-limoneux, mixte, superactif, mésique Aquic Hapludolls)–Maxfield (fine-limoneux, mixte, superactif, mesic Typic Endoaquolls) loam argilo-limoneux (pente 2–5%). L'étendue du drainage souterrain présent sur le terrain est inconnue du propriétaire actuel (Kirkwood). Il n'y a aucune expression de surface terrestre de la tuile ou de l'exutoire connu, et le gestionnaire actuel de la ferme n'a aucun souvenir de son installation.

2.2 Gestion de la ferme et essai en bande

Les essais en bande répétés à la ferme sont des expériences sur le terrain qui peuvent être utilisées pour établir des relations de cause à effet statistiquement valides entre les facteurs mesurés à travers et à l'intérieur des champs. Les essais en bande ont été largement utilisés par l'Iowa Soybean Association (ISA) au cours de la dernière décennie (plus de 4 000 essais dans l'Iowa de 2005 à 2017). En 2018, l'ISA a été approchée par Kirkwood pour mener un essai en bande dans leur champ de 14 ha et évaluer les effets de l'application fractionnée de la forme N (UAN vs. urée) et du placement de l'application (diffusion, soc, Y-drop). Trois bandes répétées de forme N et de placement, chacune de 9 m de large et 450 m de long, ont été orientées dans une direction nord-sud dans la moitié est du champ (figure 1).

Une application de base de 32 kg ha -1 d'UAN (32 % N) a été appliquée à l'ensemble du champ avant la plantation, ainsi qu'une application de base sur 2 ans de 112 kg ha -1 de P2O5 et 134 kg ha -1 K2Le maïs de la variété O. Pioneer P1366AM a été semé le 7 mai 2018. Le 13 juin 2018 (environ le stade V6), une application latérale de 32 kg ha -1 de N supplémentaire a été appliquée au champ. Dans trois bandes, UAN a été appliqué par injection sur soc, et dans une bande adjacente, UAN a été appliqué avec un système Y-drop. L'urée a été appliquée à la volée dans une troisième bande avec un tampon non traité de chaque côté. La zone tampon non traitée a été considérée comme un contrôle de base dans notre étude sur les eaux souterraines parce que la bande a reçu une application de base mais pas l'application de revêtement latéral. Une dérive par rapport à l'application d'urée diffusée était probablement probable. Le 22 octobre 2018, le champ a été récolté et un moniteur de rendement lié à un GPS a été utilisé pour enregistrer avec précision les réponses de rendement aux traitements d'essai en bande. Le 30 mai 2019, le champ a été ensemencé en soja. Aucun autre traitement fertilisant n'a été appliqué à la culture de soja.

2.3 Enquête sur le terrain

Pour aider à identifier les variations spatiales de la géologie du site, une étude géophysique du site de la ferme a été menée à l'aide de méthodes de conductivité électromagnétique du terrain (EM) à l'aide d'un conductimètre au sol Geonics EM-31 MK2. L'EM-31 cartographie la variation de la conductivité du sol (inverse de la résistivité) en utilisant une technique d'induction électromagnétique avec une profondeur de pénétration effective de ∼6 m (www.geonics.com). Le levé EM-31 consistait à traverser des lignes de levé orientées nord-sud à travers la zone. Les valeurs ont été enregistrées en continu et estampillées avec les emplacements des coordonnées à l'aide d'un GPS de haute précision. Les points de topographie ont été convertis en grille raster à l'aide du krigeage dans ArcGIS.

Douze puits de surveillance peu profonds ont été installés sur le terrain après l'application de la couche latérale, avec trois puits installés par traitement (couter UAN [C], Y-drop UAN [Y] et diffusion d'urée [B]) et le quatrième ensemble de puits installés dans le contrôle tampon (contrôle) (Figure 1). Tous les puits ont été installés à l'aide d'une plate-forme de forage Giddings montée sur camion. Le diamètre 3,8 cm. les puits ont été installés à une profondeur uniforme de 4,5 m et consistaient en un filtre de puits de 3,0 m et une colonne montante de 1,5 m qui prolongeait le puits jusqu'à la surface du sol. Les puits ont été bouchés et complétés pour affleurer la surface du sol afin que les activités agricoles puissent avoir lieu sans heurter un puits. Un filtre à sable de silice a été versé autour du tamis et des copeaux de bentonite ont été ajoutés pour assurer l'étanchéité. Après l'installation des puits, les puits ont été développés par pompage et surpompage à l'aide d'un système d'échantillonnage Waterra. Deux puits ont été instrumentés avec un transducteur miniTROLL ventilé (207 kPa [30 psi], in situ) pour mesurer les fluctuations horaires de la nappe phréatique. Les données régionales sur les précipitations ont été téléchargées à partir du Iowa Environmental Mesonet (http://mesonet.agron.iastate.edu/).

Les puits de surveillance ont été échantillonnés à huit reprises de juin à octobre en 2018 (année du maïs) et à six reprises d'avril à octobre en 2019 (année du soya). Les niveaux d'eau dans les puits ont été mesurés à 0,3 cm (0,01 pi) près au moment de l'échantillonnage. Des échantillons d'eau ont été prélevés à l'aide d'une pompe péristaltique et analysés sur le terrain pour la température, la conductance spécifique (SC), le pH, l'oxygène dissous (OD) et le potentiel d'oxydoréduction à l'aide d'un compteur de qualité d'eau YSI modèle 556. Échantillons à analyser pour le NO3–N, Cl et SO4 ont été collectés dans des bouteilles en polyéthylène. Les échantillons à analyser pour le P réactif dissous (DRP) ont été filtrés sur le terrain à travers un filtre de 0,45 µm dans une bouteille en verre brun lavée à l'acide de 60 ml. Tous les échantillons ont été immédiatement stockés dans une glacière à 4 °C jusqu'à ce qu'ils puissent être ramenés au laboratoire et réfrigérés. Les échantillons étaient généralement analysés dans les 24 heures suivant l'échantillonnage.

Nitrates-azote, Cl et SO4 ont été mesurés à l'aide d'un chromatographe ionique Dionex ICS-1000 équipé d'une colonne échangeuse d'ions AS-14A de 5 µm, d'une colonne de garde AS-14A et d'un suppresseur AMMS-III ou AERS 500, et d'un filtre Na2CO3/NaHCO3 éluant.6 Un échantillonneur automatique Dionex (AS40) a été utilisé avec des flacons d'échantillonneur automatique équipés de bouchons filtrants de 20 μm. L'orthophosphate réactif dissous (DRP) a été analysé à l'aide d'un analyseur d'injection de flux Lachat QuikChem 8500 Series 2 utilisant la méthode Lachat 10-115-01-1-P.7 Toute la verrerie utilisée pour l'échantillonnage et l'analyse du DRP ont été lavées à l'acide dans de l'acide chlorhydrique 1 M .

2.4 Analyse des données

Les concentrations de nutriments ont été résumées sous forme de moyennes annuelles et d'écarts types dans les puits individuels et par effet de traitement et par année (2018 par rapport à 2019). Toutes les données sur l'eau ont été analysées par ANOVA avec le logiciel statistique Minitab avec le type de traitement (forme N et placement) et la lithologie souterraine (till glaciaire ou sable) comme variables. Les différences entre les rendements de maïs ont été analysées en utilisant par paires T tests avec le logiciel Minitab.


3 ANALYSES CLIMATOLOGIQUES

Britton a résumé les informations du journal et les données climatologiques dans un court manuscrit non publié (Britton, 1927), conservé avec le journal (Figure 2). Son résumé a été compilé à partir du quotidien de Hughes. Par exemple, en juillet 1793, il effectua de multiples mesures de température au cours de l'après-midi, sans doute pour déterminer la valeur maximale. les relevés des mesures météorologiques accompagnés de commentaires à la fois météorologiques et, le cas échéant, saisonniers et médicaux. Britton a envisagé d'extraire les jours de brouillard mais n'a pas jugé utile de fournir un résumé, car la définition appliquée à la brume, à la brume et au brouillard semblait assez variable. De plus, Britton a fourni un tableau des jours de grêle, mais ceux-ci ne sont pas extraits ici car l'utilisation des jours de tonnerre, avec lesquels il y a un chevauchement, est beaucoup plus précieuse. Les données mensuelles de Britton pour la quantité de précipitations et les jours de pluie, la pression de surface, les jours de neige, les jours d'orage et les nuits aurorales sont fournies ici sous forme de tableaux de données, disponibles dans les archives de données de recherche de l'Université de Reading à l'adresse http://dx.doi.org/10.17864/ 1947.234. Dans ces tableaux, les valeurs jugées douteuses par Britton sont indiquées en italique, par exemple lorsqu'il y avait moins de 20 valeurs à partir desquelles dériver des valeurs moyennes mensuelles : l'utilisation originale par Britton des zéros et des blancs dans les tableaux a été conservée, car elle n'est pas clair dans certains cas si un blanc doit être interprété comme rien n'a été observé ou rien n'a été enregistré.

Des statistiques récapitulatives sont fournies pour toutes les données disponibles, bien que les premières années jusqu'en 1774 concernent un site différent mais probablement voisin dans le sud du Gloucestershire, peut-être dans les anciennes résidences de Hughes à Wotton-under-Edge (51,638°N 2,349°W) ou Marshfield (51,462°N 2,317°W). De plus, certaines vérifications sont appliquées aux données, présentées à la figure 3. Étant donné que les données de Hughes ont été utilisées à diverses prises pour éviter la possibilité d'une comparaison circulaire, et des contrôles d'auto-cohérence conçus.

3.1 Quantités de pluie et jours de pluie

Le tableau 1 fournit les quantités de précipitations mensuelles et annuelles. Les valeurs de données originales fournies par Britton ont été données en pouces, et une conversion a été effectuée en millimètres. Les totaux annuels ont été recalculés à partir des valeurs mensuelles converties. Les précipitations annuelles les plus importantes ont été enregistrées en 1799 et les plus faibles en 1788. Le tableau 2 présente la répartition des jours de pluie, définis comme les jours au cours desquels au moins 0,1 mm (0,005 pouce) de pluie a été enregistré. Septembre 1804 n'a pas eu de jours de pluie et décembre 1781 en a eu le plus grand nombre, 27. Pour vérifier les deux sources de données sur les pluies, les quantités de pluie mensuelles ont été tracées par rapport aux jours de pluie mensuels, et les deux quantités sont fortement corrélées (Figure 3a). La distribution de fréquence des précipitations quotidiennes a également été trouvée en combinant les valeurs des tableaux 1 et 2 (figure 3b). Les précipitations quotidiennes médianes sont de 4,7 mm, avec un intervalle interquartile de 2,6 mm.

3.2 Pression barométrique de surface

Le tableau 3 fournit la pression de surface mensuelle pour les mois où il y a des mesures de 20 jours ou plus disponibles. Suite à l'analyse de Britton, les valeurs de pression ont été corrigées pour un vide défectueux et réduites au niveau moyen de la mer en ajoutant 0,5 pouce de mercure aux mesures originales, avant conversion en unités SI en utilisant le facteur de 33,8639 hPa/(pouce Hg). Les valeurs quotidiennes extrêmes de pression au niveau de la mer identifiées par Britton (corrigées et converties de la même manière) étaient de 1 050,1 hPa le 26 décembre 1778 et de 961,1 hPa le 20 janvier 1791. Ces valeurs maximales et minimales sont corroborées par des mesures de 1 047 hPa et 961 hPa, respectivement, à Londres, aux mêmes dates (Cornes et al., 2012 ). La figure 3c représente la pression moyenne mensuelle par rapport aux précipitations moyennes mensuelles. Il en ressort clairement qu'il y a des précipitations négligeables lorsque la pression est élevée et les précipitations les plus importantes lorsque la pression est faible, ce qui permet de vérifier la cohérence des valeurs tabulées.

3.3 Jours de neige

Les totaux mensuels de jours où la neige est tombée sont fournis dans le tableau 4. Britton remarque que Hughes a fait une note marginale le 11 juin 1791 que "la neige tombait sur les collines", mais cet événement n'a pas été pris en compte dans le tableau car seulement à partir de une source secondaire. Le plus grand nombre de jours de neige était de 13 en mars 1789. Pour vérifier les données sur les jours de neige, des totaux pour chaque hiver (décembre-janvier-février) ont été effectués et comparés à la température centrale de l'Angleterre (CET) pour la même année, en moyenne au cours des mêmes mois. La figure 3d montre les valeurs obtenues.Il est évident que le total hivernal de jours de neige augmente avec la diminution du CET, c'est-à-dire qu'il y a plus de jours de neige dans les hivers plus froids. En divisant les données aux valeurs médianes et en construisant un tableau de contingence, le test exact de Fisher rejette l'hypothèse nulle d'un rapport de cotes unitaire avec p =0 .003.

3.4 Jours d'orage

Les totaux mensuels de jours avec tonnerre ou éclairs (tels que définis par Britton, cela inclut donc potentiellement la possibilité d'éclairs lointains avec tonnerre inaudible) sont présentés dans le tableau 5. Ces valeurs peuvent être comparées aux jours de pluie et sont généralement plus petites. Pour tester les données des jours d'orage, les jours d'orage mensuels ont été comparés au CET. La figure 3e montre cette comparaison pour les données de juin. Encore une fois, en divisant les données aux valeurs médianes et en construisant un tableau de contingence, le test exact de Fisher rejette marginalement l'hypothèse nulle d'un rapport de cotes unitaire à un niveau de confiance de 95 %.

3.5 Nuits aurorales

Malgré la vue limitée de l'horizon nord, il y a 69 observations d'aurores boréales enregistrées dans les journaux entre 1771 et 1809 (identifiées par une note marginale de 'AB') qui se sont avérées concorder avec d'autres enregistrements internationaux d'observations d'aurores boréales sur le même dates (Harrison, 2005). Le tableau 6 fournit les données aurorales sous forme de totaux mensuels. Ceux-ci sont représentés par rapport aux nombres annuels de taches solaires sur la figure 3f. En construisant un tableau de contingence en divisant les données à la médiane, le test exact de Fisher rejette un rapport de cotes unitaire avec p =0 .002.

3.6 Données diverses et phénologiques

Hughes a noté d'autres phénomènes astronomiques. Il a enregistré huit éclipses lunaires dans la période de juillet 1776 à janvier 1804 et sept éclipses solaires partielles entre juin 1778 et juin 1806. Les phénomènes météorologiques enregistrés comprennent un halo lunaire à 22 reprises entre février 1771 et novembre 1806, et deux arcs-en-ciel lunaires en août 1781 et Octobre 1797. Il a observé cinq halos solaires et un parhélie solaire (faux soleil) entre avril 1771 et mars 1804. Il a également enregistré un tremblement de terre le 8 septembre 1775, qui est connu d'après d'autres enregistrements pour avoir été centré sur Swansea dans le sud du Pays de Galles, avec magnitude 5,1 sur l'échelle de Richter (Harrison, 2005 ). Hughes a mentionné à plusieurs reprises que le vent à des niveaux plus élevés venait d'une direction différente qu'à des niveaux inférieurs ("8 Mai 1791—Vent dans les régions supérieures NE—surface NO".) Cette variation du vent avec la hauteur est un détail ajouté rarement noté dans les autres journaux de l'époque.

Thomas Hughes a noté les dates auxquelles le coucou a été entendu pour la première fois et la foliation des hêtres pendant la plupart des années. Les premières auditions de coucou se sont déroulées du 17 avril (1785) au 16 mai (1778) et la foliation des hêtres s'est déroulée entre le 14 avril (1791) et le 12 mai (1771). Hughes a inclus divers commentaires indirectement liés au climat local tels que le succès de la récolte. Par exemple, il enregistre en octobre 1783 : « No cyder made » et le 26 mai 1795 : « Slight frost… Kidney Haricots blessés ». Le 4 novembre 1806, il mentionne qu'il a « pris une bonne assiette de haricots rouges pour le dîner ».

Année janvier février Mars avril Mai juin juillet août septembre octobre novembre décembre Annuel
1771 53 23 53 15 25 46 51 74 48 147 43 94 673
1772 69 86 84 74 53 51 71 69 145 109 198 43 1,052
1773 58 150 20 48 147 61 28 53 124 124 132 86 1,034
1774 124
1775 69 89 56 20 13 61 137 157 84 84 66 38 874
1776 56 122 56 18 51 53 53 117 74 48 43 33 724
1777 43 41 64 86 89 71 97 61 20 127 53 30 782
1778 84 25 20 23 76 76 97 3 53 86 130 97 770
1779 18 20 18 74 66 69 76 48 61 94 69 127 739
1780 28 28 53 76 46 53 48 33 117 81 61 3 627
1781 69 74 3 69 36 79 46 38 94 8 107 86 706
1782 86 25 86 104 127 41 112 140 112 43 46 23 945
1783 119 104 61 10 51 48 56 46 66 38 43 13 655
1784 20 38 86 69 53 91 79 53 23 8 81 43 645
1785 41 51 3 10 18 33 33 89 109 84 46 81 597
1786 140 28 38 36 61 43 20 64 89 104 79 84 785
1787 15 74 104 25 43 48 114 38 79 81 61 69 752
1788 43 51 28 18 36 23 71 79 74 15 25 10 472
1789 130 64 71 46 112 109 102 30 66 119 48 71 968
1790 51 8 15 48 71 33 69 43 43 41 135 104 660
1791 117 58 25 48 20 18 99 38 23 91 165 58 762
1792 79 41 94 74 46 53 94 122 130 76 23 36 866
1793 74 38 89 89 25 25 36 89 91 36 79 53 724
1794 30 41 74 71 41 10 38 61 61 89 104 76 696
1795 30 89 107 81 10 91 33 53 13 201 84 61 853
1796 130 58 15 18 94 28 104 28 28 61 46 91 701
1797 61 13 33 51 109 137 56 89 180 51 76 130 986
1798 66 33 28 79 30 20 155 25 84 107 132 43 803
1799 51 104 51 97 66 18 114 157 183 89 124 18 1,072
1800 135 20 53 104 74 28 3 56 48 74 170 102 866
1801 94 51 117 15 99 43 89 43 61 86 112 91 902
1802 41 91 18 20 66 61 109 15 23 109 66 74 693
1803 66 41 15 38 48 74 15 33 38 18 109 160 655
1804 147 36 58 61 66 8 84 48 0 81 132 56 777
1805 69 43 20 79 61 43 48 71 53 51 25 56 620
1806 150 56 51 20 33 23 66 76 30 28 76 119 729
1807 58 38 10 10 124 51 89 41 66 48 142 61 739
1808 23 33 10 112 79 36 97 30 61 107 71 46 704
1809 142 102 43 112 71 51 64 122 107 5 43 112 973
1810 30 53 71 97 91 48 122 74 30 79 175 137 1,008
1811 66 89 74 76 147 71 91 64 76 122 89 46 1,011
1812 56 114 119 58 99 107 66 51 43 152 84 15 965
1813 53 145 25
Compter 43 42 42 41 41 41 41 41 41 41 41 41 41
Min 15 8 3 10 10 8 3 3 0 5 23 3 472
Médian 66 51 52 58 61 48 71 53 66 81 79 61 762
Signifier 71.7 59.2 50.5 55.6 65.2 52.0 73.9 63.9 71.0 78.1 87.7 67.7 794.3
Max 150 150 119 112 147 137 155 157 183 201 198 160 1,072
Année janvier février Mars avril Mai juin juillet août septembre octobre novembre décembre Annuel
1771 9 11 8 6 13 9 14 15 17 23 17 20 162
1772 8 15 18 15 12 11 11 13 21 25 26 17 192
1773 20 15 4 14 19 18 12 10 20 24 26 22 204
1774
1775 20 20 21 8 4 10 24 22 17 14 18 9 187
1776 5 26 12 9 12 18 21 20 14 11 14 10 172
1777 11 15 13 21 18 16 13 8 12 17 9 153
1778 18 12 11 11 16 15 16 3 10 16 24 16 168
1779 6 8 6 16 16 11 15 7 18 18 16 19 156
1780 7 11 15 21 15 13 11 10 18 19 15 5 160
1781 14 17 3 14 9 17 10 12 11 4 21 27 159
1782 18 10 16 19 20 10 18 22 17 19 15 8 192
1783 25 19 11 9 13 12 11 13 16 13 13 6 161
1784 6 8 11 19 7 20 10 12 8 5 18 6 130
1785 13 6 1 5 11 11 14 16 17 16 16 13 139
1786 17 11 8 7 13 9 7 15 17 7 16 15 142
1787 8 14 17 11 10 12 20 14 11 24 12 21 174
1788 11 15 13 8 7 9 16 14 16 2 5 3 119
1789 16 16 14 13 19 17 21 7 19 14 15 171
1790 12 4 5 12 18 12 15 12 10 12 14 16 142
1791 20 18 6 14 11 8 17 6 15 22 12 149
1792 16 11 16 13 17 11 16 15 23 20 8 13 179
1793 15 17 17 11 8 16 8 13 15 10 10 13 153
1794 5 15 13 13 14 4 9 12 18 20 14 137
1795 2 11 14 18 5 12 10 13 5 25 17 17 149
1796 21 11 8 4 17 9 21 5 9 14 12 12 143
1797 15 3 8 13 18 21 15 24 19 18 14 20 188
1798 15 5 9 12 14 6 22 9 15 16 18 11 152
1799 13 8 9 20 17 8 20 17 14 17 14 7 164
1800 16 6 9 20 13 10 4 11 16 15 18 16 154
1801 14 13 16 8 9 7 15 5 18 22 18 14 159
1802 8 16 10 13 9 14 20 10 7 17 14 11 149
1803 16 13 8 18 11 15 3 10 3 10 14 21 142
1804 23 12 14 15 17 5 15 10 0 20 17 11 159
1805 15 16 7 13 8 10 12 12 9 12 7 18 139
1806 25 15 13 9 9 4 20 12 8 7 18 26 166
1807 10 15 10 8 18 9 13 13 11 10 17 7 141
1808 10 11 4 13 14 8 15 8 16 22 15 10 146
1809 17 19 8 14 13 11 19 8 9 24 142
1810 6 15 15 13 11 6 19 14 7 11 21 19 157
1811 10 20 6 11 20 10 13 13 9 20 14 15 161
1812 11 20 17 10 16 15 15 10 8 22 14 6 164
1813 13 22 8
Compter 42 41 42 40 41 41 41 40 38 41 41 41 41
Min 2 3 1 4 4 4 3 3 0 2 5 3 119
Médian 14 14 11 13 13 11 15 13 14 16 16 14 157
Signifier 13.3 13.4 10.8 12.5 13.3 11.5 14.5 12.6 12.7 15.4 15.8 14.0 158.0
Max 25 26 21 21 21 21 24 24 23 25 26 27 204
Année janvier février Mars avril Mai juin juillet août septembre octobre novembre décembre Annuel
1771 1,009 1,018 1,014 1,020 1,016 1,022 1,021 1,017 1,020 1,016 1,025 1,005 1,016.9
1772 1,005 1,002 1,016 1,021 1,023 1,021 1,017 1,013 1,016 1,008 1,019 1,014.7
1773 1,014 1,014 1,014 1,014 1,017 1,023 1,021 1,013 1,012 1,007 1,008 1,014.3
1774
1775 1,017 1,016 1,017 1,025 1,026 1,023 1,021 1,019 1,018 1,020 1,017 1,027 1,020.5
1776 1,014 1,003 1,022 1,027 1,018 1,020 1,021 1,020 1,021 1,020 1,021 1,022 1,019.1
1777 1,020 1,017 1,024 1,022 1,023 1,025 1,028 1,016 1,024 1,019 1,021.8
1778 1,015 1,019 1,017 1,020 1,021 1,027 1,023 1,031 1,026 1,013 1,014 1,019 1,020.5
1779 1,035 1,033 1,031 1,024 1,014 1,024 1,021 1,027 1,022 1,024 1,014 1,013 1,023.5
1780 1,019 1,024 1,017 1,008 1,019 1,018 1,019 1,018 1,008 1,015 1,028 1,017.6
1781 1,009 1,012 1,025 1,014 1,008 1,014 1,019 1,014 1,015 1,008 1,011 1,013.7
1782 1,012 1,016 1,010 1,007 1,017 1,020 1,017 1,008 1,016 1,016 1,017 1,021 1,014.6
1783 1,002 1,011 1,009 1,024 1,021 1,014 1,017 1,017 1,011 1,015 1,014 1,016 1,014.2
1784 1,013 1,008 1,007 1,009 1,020 1,025 1,016 1,020 1,018 1,021 1,014 1,010 1,015.0
1785 1,011 1,013 1,022 1,025 1,015 1,023 1,013 1,013 1,010 1,015 1,012 1,010 1,015.2
1786 1,006 1,017 1,009 1,014 1,016 1,017 1,019 1,015 1,013 1,017 1,010 1,006 1,013.3
1787 1,024 1,013 1,011 1,017 1,020 1,015 1,013 1,017 1,010 1,009 1,011 1,007 1,013.9
1788 1,019 1,005 1,008 1,021 1,013 1,018 1,014 1,015 1,012 1,023 1,022 1,017 1,015.5
1789 1,008 1,009 1,007 1,009 1,015 1,013 1,013 1,020 1,007 1,008 1,012 1,011.0
1790 1,019 1,025 1,026 1,014 1,019 1,020 1,013 1,017 1,019 1,015 1,012 1,015 1,017.8
1791 1,003 1,016 1,025 1,010 1,017 1,016 1,015 1,010 1,007 1,006 1,008 1,012.1
1792 1,007 1,017 1,010 1,015 1,021 1,017 1,014 1,015 1,011 1,010 1,018 1,014 1,014.2
1793 1,018 1,012 1,013 1,015 1,019 1,017 1,020 1,017 1,019 1,017 1,010 1,009 1,015.4
1794 1,020 1,013 1,018 1,015 1,025 1,021 1,019 1,017 1,012 1,009 1,017 1,016.7
1795 1,019 1,007 1,013 1,012 1,009 1,014 1,020 1,017 1,021 1,007 1,015 1,017 1,014.2
1796 1,009 1,011 1,020 1,020 1,014 1,017 1,012 1,021 1,018 1,018 1,013 1,013 1,015.6
1797 1,021 1,027 1,018 1,011 1,018 1,015 1,018 1,014 1,010 1,015 1,016 1,012 1,016.2
1798 1,016 1,021 1,018 1,017 1,013 1,023 1,009 1,022 1,014 1,015 1,006 1,015 1,015.7
1799 1,020 1,010 1,014 1,006 1,014 1,021 1,013 1,011 1,012 1,012 1,014 1,017 1,013.7
1800 1,003 1,014 1,015 1,008 1,014 1,028 1,026 1,022 1,012 1,016 1,009 1,008 1,014.6
1801 1,012 1,015 1,021 1,021 1,022 1,013 1,022 1,016 1,015 1,010 1,004 1,015.7
1802 1,020 1,013 1,024 1,022 1,018 1,014 1,015 1,021 1,022 1,014 1,008 1,012 1,016.9
1803 1,009 1,017 1,022 1,015 1,018 1,021 1,025 1,022 1,023 1,023 1,003 1,007 1,017.0
1804 1,005 1,023 1,007 1,011 1,016 1,024 1,014 1,018 1,025 1,010 1,015 1,014 1,015.2
1805 1,007 1,015 1,019 1,015 1,017 1,021 1,018 1,017 1,019 1,016 1,029 1,010 1,016.9
1806 1,005 1,014 1,012 1,021 1,014 1,025 1,018 1,015 1,017 1,012 1,006 1,014.4
1807 1,022 1,014 1,021 1,017 1,018 1,021 1,017 1,017 1,014 1,017 1,005 1,018 1,016.7
1808 1,015 1,024 1,024 1,015 1,017 1,020 1,019 1,016 1,015 1,013 1,016 1,014 1,017.3
1809 1,004 1,013 1,023 1,014 1,017 1,017 1,017 1,013 1,012 1,025 1,021 1,006 1,015.1
1810 1,024 1,016 1,009 1,010 1,023 1,013 1,016 1,024 1,018 1,002 1,010 1,015.2
1811 1,018 1,004 1,022 1,019 1,017 1,019 1,017 1,017 1,021 1,012 1,016.3
1812 1,016 1,008 1,012 1,017 1,019 1,019 1,020 1,023 1,005 1,015 1,019 1,015.8
1813 1,022 1,013 1,029
Compter 41 41 40 41 39 40 39 39 38 40 41 41 41
Min 1,002 1,002 1,007 1,006 1,008 1,013 1,009 1,008 1,010 1,005 1,002 1,004 1,011
Médian 1,015 1,014 1,017 1,015 1,017 1,020 1,018 1,017 1,016 1,015 1,014 1,013 1,016
Signifier 1,014.0 1,014.5 1,016.8 1,016.0 1,017.2 1,019.8 1,017.3 1,018.1 1,016.8 1,015.1 1,013.4 1,013.4 1,016.0
Max 1,035 1,033 1,031 1,027 1,026 1,028 1,026 1,031 1,028 1,025 1,029 1,028 1,024
Année janvier février Mars avril Mai juin juillet août septembre octobre novembre décembre Total
1771 8 4 8 1 0 0 0 0 0 0 0 0 21
1772 10 7 4 2 0 0 0 0 0 0 0 0 23
1773 1 7 0 1 2 0 0 0 0 0 2 2 15
1774
1775 3 0 4 0 0 0 0 0 0 0 1 0 8
1776 10 4 2 0 0 0 0 0 0 0 0 5 21
1777 7 3 3 0 0 0 0 0 0 0 0 2 15
1778 3 4 0 2 0 0 0 0 0 1 0 0 10
1779 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 4 3 10
1780 2 6 0 4 0 0 0 0 0 0 5 3 20
1781 2 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 5
1782 2 5 6 3 0 0 0 0 0 0 4 0 20
1783 5 1 5 0 1 0 0 0 0 0 1 4 17
1784 4 6 10 6 0 0 0 0 0 1 0 7 34
1785 6 8 6 1 0 0 0 0 0 2 1 2 26
1786 4 3 3 1 0 0 0 0 0 0 2 3 16
1787 1 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 2 5
1788 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 8 12
1789 6 1 13 1 0 0 0 0 0 0 0 2 23
1790 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 3 6
1791 1 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 10
1792 2 3 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8
1793 1 1 4 4 0 0 0 0 0 0 0 0 10
1794 4 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 2 8
1795 9 9 4 1 0 0 0 0 0 0 1 0 24
1796 0 4 4 0 0 0 0 0 0 0 0 2 10
1797 3 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 7
1798 2 3 6 0 0 0 0 0 0 0 3 2 16
1799 2 5 7 2 0 0 0 0 0 0 0 3 19
1800 3 2 3 0 0 0 0 0 0 0 1 6 15
1801 2 4 2 2 0 0 0 0 0 0 2 2 14
1802 6 3 2 2 2 0 0 0 0 0 0 1 16
1803 6 4 2 0 0 0 0 0 0 0 1 1 14
1804 1 3 3 4 0 0 0 0 0 0 1 5 17
1805 7 1 2 2 0 0 0 0 0 0 0 4 16
1806 8 3 5 5 0 0 0 0 0 0 0 0 21
1807 4 5 1 3 0 0 0 0 0 0 7 1 21
1808 4 1 3 6 0 0 0 0 0 0 0 8 22
1809 7 1 2 6 0 0 0 0 0 0 1 0 17
1810 2 4 3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 11
1811 4 0 1 2 0 0 0 0 0 0 0 1 8
1812 4 1 5 0 0 0 0 0 0 0 0 4 14
1813 3 0 1
Compter 42 42 42 41 41 41 41 41 41 41 41 41 41
Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5
Médian 3 3 3 1 0 0 0 0 0 0 0 2 15
Signifier 3.8 2.9 3.1 1.7 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.9 2.3 15.2
Max 10 9 13 6 2 0 0 0 0 2 7 8 34
Année janvier février Mars avril Mai juin juillet août septembre octobre novembre décembre Annuel
1771 1 0 0 0 2 1 0 0 0 0 0 0 4
1772 0 0 0 0 0 1 2 0 2 0 0 0 5
1773 0 0 0 0 0 3 1 1 4 1 0 0 10
1774
1775 0 0 0 0 0 5 3 2 4 1 0 1 16
1776 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 3
1777 0 0 0 0 0 0 1 3 0 0 0 0 4
1778 1 0 0 0 0 4 3 0 0 0 0 0 8
1779 0 0 0 2 0 2 3 1 3 0 0 0 11
1780 0 0 1 0 0 0 1 2 1 1 0 0 6
1781 0 1 0 0 1 4 0 2 1 0 1 0 10
1782 0 0 0 0 1 1 1 1 2 0 0 0 6
1783 1 0 0 0 0 2 4 3 2 0 0 0 12
1784 0 0 0 0 1 1 3 0 0 0 0 0 5
1785 1 0 0 0 0 1 3 0 0 0 0 0 5
1786 0 1 0 0 1 2 4 0 2 0 0 0 10
1787 0 0 0 0 0 4 0 3 1 2 0 0 10
1788 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 3
1789 0 0 0 1 1 5 3 1 0 0 0 0 11
1790 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 1 3
1791 1 0 0 0 0 1 1 2 0 0 1 1 7
1792 0 0 0 0 1 0 1 3 0 0 0 1 6
1793 0 0 0 0 1 0 2 2 0 1 0 0 6
1794 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 3
1795 0 0 0 1 0 2 1 1 0 0 0 0 5
1796 2 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 3
1797 0 0 0 0 3 2 1 4 0 0 0 0 10
1798 0 0 0 1 1 0 2 0 0 2 0 0 6
1799 0 1 0 1 1 0 3 0 0 0 0 0 6
1800 0 0 0 0 1 0 0 2 1 1 0 0 5
1801 0 0 0 0 2 1 3 1 0 0 0 0 7
1802 0 0 0 0 0 2 0 1 1 0 0 0 4
1803 0 0 0 2 0 0 2 1 0 0 1 0 6
1804 0 0 0 0 1 0 2 2 0 0 0 0 5
1805 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 0 3
1806 0 0 0 0 1 0 4 4 0 0 0 1 10
1807 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 3
1808 0 0 0 0 1 1 7 1 2 0 0 0 12
1809 0 0 1 0 4 0 2 3 1 0 0 0 11
1810 0 0 1 0 0 1 1 3 1 0 0 2 9
1811 0 0 0 0 5 2 1 1 2 1 0 0 12
1812 0 1 1 0 2 0 2 0 0 0 0 0 6
1813 0 1 0
Compter 42 42 42 41 41 41 41 41 41 41 41 41 41
Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3
Médian 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 6
Signifier 0.2 0.1 0.1 0.2 0.9 1.2 1.8 1.3 0.7 0.2 0.1 0.2 7.0
Max 2 1 1 2 5 5 7 4 4 2 1 2 16
Année janvier février Mars avril Mai juin juillet août septembre octobre novembre décembre Annuel
1771 0 1 2 0 2 4 0 0 0 1 1 0 11
1772 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 5
1773 1 0 2 0 0 0 0 0 1 1 0 0 5
1774 2
1775 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1776 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4
1777 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1
1778 0 0 1 0 0 0 0 0 3 1 0 0 5
1779 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1
1780 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 3
1781 0 0 2 1 0 0 0 0 1 1 1 0 6
1782 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 2
1783 0 0 1 3 0 0 0 0 1 1 0 0 6
1784 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1785 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1786 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 2
1787 1 0 1 3 0 0 0 0 0 2 0 0 7
1788 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 3
1789 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1
1790 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1791 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2
1792 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1
1793 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
1794 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1795 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1
1796 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1797 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1798 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1799 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1800 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1801 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1802 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1803 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1804 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1
1805 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1
1806 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1807 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1808 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1809 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1810 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1811 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1812 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1813 0 0 0 0
Compter 43 42 42 41 41 41 41 41 41 41 41 41 42
Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Somme 7 6 10 9 3 5 2 0 7 15 5 2 69
Max 2 2 2 3 2 4 1 0 3 2 1 1 11

5. Conclusions

[42] Nous avons fourni une nouvelle estimation de la déshydratation globale des plaques dans les zones de subduction en utilisant des modèles thermiques à haute résolution et une modélisation pétrologique améliorée. Les estimations de flux global sont quelque peu inférieures à celles des compilations précédentes mais permettent toujours un flux de retour significatif de H2O au manteau en dessous de 230 km de profondeur. Plusieurs incertitudes demeurent qui concernent principalement l'état d'hydratation de la croûte inférieure et du manteau supérieur de la dalle. Néanmoins, nous notons une bonne concordance au niveau global entre nos nouveaux résultats et les rapports existants du H global2Le flux d'O hors des arcs, les concentrations relatives entre les sources du manteau supérieur et du panache, et les exigences de la géochimie des gaz rares.


Tous les géoscientifiques, en particulier les géophysiciens, les scientifiques atmosphériques et les mathématiciens qui apprennent l'assimilation de données

Chapitre 2 : Présentation de l'algèbre linéaire

  • Abstrait
  • 2.1 Propriétés des matrices
  • 2.2 Normes matricielles et vectorielles
  • 2.3 Valeurs propres et vecteurs propres
  • 2.4 Décompositions matricielles
  • 2.5 Formule Sherman-Morrison-Woodbury
  • 2.6 Résumé

Chapitre 3 : Théorie de la distribution univariée

  • Abstrait
  • 3.1 Variables aléatoires
  • 3.2 Théorie des probabilités discrètes
  • 3.3 Théorie des probabilités continues
  • 3.4 Théorie de la distribution discrète
  • 3.5 Attente et variance des variables aléatoires discrètes
  • 3.6 Moments et fonctions génératrices de moments
  • 3.7 Théorie de la distribution continue
  • 3.8 Distribution lognormale
  • 3.9 Distribution exponentielle
  • 3.10 Distribution gamma
  • 3.11 Distribution bêta
  • 3.12 Distribution du Khi deux (χ2)
  • 3.13 Distribution de Rayleigh
  • 3.14 Répartition de Weibull
  • 3.15 Distribution de Gumbel
  • 3.16 Résumé des statistiques descriptives, des fonctions génératrices de moments et des moments pour la distribution univariée
  • 3.17 Résumé

Chapitre 4 : Théorie de la distribution multivariée

  • Abstrait
  • 4.1 Statistiques descriptives pour les fonctions de densité multivariées
  • 4.2 Distribution gaussienne
  • 4.3 Distribution lognormale
  • 4.4 Distribution mixte gaussienne-lognormale
  • 4.5 Distribution mixte gaussienne-lognormale multivariée
  • 4.6 Distribution gamma
  • 4.7 Résumé

Chapitre 5 : Introduction au calcul de la variation

  • Abstrait
  • 5.1 Exemples de problèmes de calcul de variation
  • 5.2 Résolution des problèmes de calcul de variation
  • 5.3 Fonctionnel avec des dérivés d'ordre supérieur
  • 5.4 Problèmes tridimensionnels
  • 5.5 Fonctionnelles avec contraintes
  • 5.6 Fonctionnel avec des extrémaux qui sont des fonctions de deux variables ou plus
  • 5.7 Résumé

Chapitre 6 : Introduction à la théorie du contrôle

  • Abstrait
  • 6.1 Le problème du contrôle
  • 6.2 Le problème incontrôlé
  • 6.3 Le problème contrôlé
  • 6.4 Observabilité
  • 6.5 Dualité
  • 6.6 Stabilité
  • 6.7 Commentaires
  • 6.8 Résumé

Chapitre 7 : Théorie du contrôle optimal

  • Abstrait
  • 7.1 Optimisation des problèmes de contrôle scalaire
  • 7.2 Cas multivarié
  • 7.3 Problème autonome (invariant dans le temps)
  • 7.4 Extension des conditions générales aux limites
  • 7.5 Problèmes de contrôle optimal de l'heure de fin gratuite
  • 7.6 Problèmes de calcul lissé par morceaux des variations
  • 7.7 Maximisation des problèmes de contrôle contraint
  • 7.8 Deux problèmes classiques de contrôle optimal
  • 7.9 Résumé

Chapitre 8 : Solutions numériques aux problèmes de valeur initiale

  • Abstrait
  • 8.1 Erreurs locales et de troncature
  • 8.2 Méthodes linéaires multi-étapes
  • 8.3 Stabilité
  • 8.4 Convergence
  • 8.5 Schémas de Runge-Kutta
  • 8.6 Solutions numériques aux équations aux dérivées partielles de valeur initiale
  • 8.7 Équation d'onde
  • 8.8 État du Courant Friedrichs Lewy
  • 8.9 Résumé

Chapitre 9 : Solutions numériques aux problèmes de valeurs limites

  • Abstrait
  • 9.1 Types d'équations différentielles
  • 9.2 Méthodes de prise de vue
  • 9.3 Méthodes des différences finies
  • 9.4 Problèmes auto-adjoints
  • 9.5 Analyse des erreurs
  • 9.6 Équations aux dérivées partielles
  • 9.7 Problème auto-adjoint en deux dimensions
  • 9.8 Conditions aux limites périodiques
  • 9.9 Résumé

Chapitre 10 : Introduction aux méthodes d'advection semi-lagrangiennes

  • Abstrait
  • 10.1 Historique des approches semi-lagrangiennes
  • 10.2 Dérivation de l'approche semi-lagrangienne
  • 10.3 Polynômes d'interpolation
  • 10.4 Stabilité des schémas semi-lagrangiens
  • 10.5 Analyse de cohérence des schémas semi-lagrangiens
  • 10.6 Schémas semi-lagrangiens pour une vitesse d'advection non constante
  • 10.7 Schéma semi-lagrangien pour un forçage non nul
  • 10.8 Exemple : Tourbillon potentiel quasi-géostrophique 2D (modèle d'Eady)
  • 10.9 Résumé

Chapitre 11 : Introduction à la modélisation par éléments finis

  • Abstrait
  • 11.1 Résoudre le problème de la valeur limite
  • 11.2 Solutions faibles de l'équation différentielle
  • 11.3 Précision de l'approche par éléments finis
  • 11.4 Pince à épingles
  • 11.5 Fonctions de base des éléments finis
  • 11.6 Codage des approximations par éléments finis pour les éléments triangulaires
  • 11.7 Éléments isoparamétriques
  • 11.8 Résumé

Chapitre 12 : Modélisation numérique sur la sphère

  • Abstrait
  • 12.1 Opérateurs vectoriels en coordonnées sphériques
  • 12.2 Opérateurs dérivés de vecteurs sphériques
  • 12.3 Différenciation finie sur la sphère
  • 12.4 Introduction à l'analyse de Fourier
  • 12.5 Modélisation spectrale
  • 12.6 Résumé

Chapitre 13 : Modélisation linéaire tangente et jointures

  • Abstrait
  • 13.1 Théorie de la modélisation linéaire tangente additive et adjointe
  • 13.2 Théorie de la modélisation linéaire tangente multiplicative et adjointe
  • 13.3 Exemples de Dérivations Adjointes
  • 13.4 Modélisation des prévisions de perturbations
  • 13.5 Sensibilités Adjointes
  • 13.6 Vecteurs singuliers
  • 13.7 Résumé
  • Abstrait
  • 14.1 Observations conventionnelles
  • 14.2 Télédétection
  • 14.3 Contrôle de la qualité
  • 14.4 Résumé

Chapitre 15 : Méthodes d'assimilation de données séquentielles non variationnelles

  • Abstrait
  • 15.1 Insertion directe
  • 15.2 Coup de coude
  • 15.3 Corrections successives
  • 15.4 Moindres carrés linéaires et non linéaires
  • 15.5 Régression
  • 15.6 Interpolation optimale (optimale)/Interpolation statistique/Correction d'analyse
  • 15.7 Résumé

Chapitre 16 : Assimilation de données variationnelles

  • Abstrait
  • 16.1 Sasaki et les contraintes fortes et faibles
  • 16.2 Assimilation de données en trois dimensions
  • 16.3 Assimilation de données en quatre dimensions
  • 16.4 VAR incrémentale
  • 16.5 Contrainte faible — Erreur de modèle VAR 4D
  • 16.6 Erreurs d'observation
  • 16.7 4D VAR comme problème de contrôle optimal
  • 16.8 Résumé

Chapitre 17 : Sous-composantes de l'assimilation de données variationnelles

  • Abstrait
  • 17.1 Solde
  • 17.2 Transformer les variables de contrôle
  • 17.3 Modélisation de la covariance d'erreur d'arrière-plan
  • 17.4 Préconditionnement
  • 17.5 Algorithmes de minimisation
  • 17.6 Mesures de performance
  • 17.7 Résumé

Chapitre 18 : Méthodes d'assimilation des données variationnelles dans l'espace d'observation

  • Abstrait
  • 18.1 Dérivation de la VAR 3D spatiale d'observation
  • 18.2 VAR 4D dans l'espace d'observation
  • 18.3 Dualité des systèmes VAR et PSAS
  • 18.4 Résumé

Chapitre 19 : Filtre de Kalman et lisseur

  • Abstrait
  • 19.1 Dérivation du filtre de Kalman
  • 19.2 Dérivation du filtre de Kalman à partir d'une approche statistique
  • 19.3 Filtre de Kalman étendu
  • 19.4 Filtre de Kalman à racine carrée
  • 19.5 Plus lisse
  • 19.6 Propriétés et équivalences du filtre de Kalman et du lisseur
  • 19.7 Résumé

Chapitre 20 : Assimilation de données basée sur un ensemble

  • Abstrait
  • 20.1 Modélisation dynamique stochastique
  • 20.2 Filtre de Kalman d'ensemble
  • 20.3 Ensemble de filtres racine carrée
  • 20.4 Filtre de Kalman de transformation d'ensemble et d'ensemble local
  • 20.5 Filtre d'ensemble de vraisemblance maximale
  • 20.6 Méthodes d'assimilation de données hybrides et variationnelles
  • 20.7 NDEnVAR
  • 20.8 Ensemble Kalman Smoother
  • 20.9 Sensibilité d'ensemble
  • 20.10 Résumé

Chapitre 21 : Assimilation de données variationnelles non gaussiennes

  • Abstrait
  • 21.1 Définitions des erreurs
  • 21.2 VAR 3D Lognormale Plein Champ
  • 21.3 Transformées logarithmiques
  • 21.4 VAR 3D mixte gaussien-lognormal
  • 21.5 Calcul lognormal de VAR 4D basé sur la variation
  • 21.6 VAR 4D bayésienne
  • 21.7 Formulation de réseaux bayésiens de faible contrainte/erreur de modèle 4D VAR
  • 21.8 Résultats du modèle Lorenz 1963 pour 4D VAR
  • 21.9 Lognormal incrémental et VAR mixte 3D et 4D
  • 21.10 Régions d'optimalité pour les statistiques descriptives lognormales
  • 21.11 Résumé

Chapitre 22 : Méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov et de filtre à particules

  • Abstrait
  • 22.1 Méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov
  • 22.2 Filtres à particules
  • 22.3 Résumé

Chapitre 23 : Applications de l'assimilation de données aux géosciences

  • Abstrait
  • 23.1 Sciences de l'atmosphère
  • 23.2 Océans
  • 23.3 Applications hydrologiques
  • 23.4 Assimilation de données couplées
  • 23.5 Réanalyse
  • 23.6 Assimilation de données ionosphériques
  • 23.7 Application de données sur les énergies renouvelables
  • 23.8 Pétrole et gaz naturel
  • 23.9 Application en biogéoscience de l'assimilation de données
  • 23.10 Autres applications de l'assimilation de données
  • 23.11 Résumé

Chapitre 24 : Solutions pour sélectionner l'exercice

  • Chapitre 2
  • chapitre 3
  • Chapitre 5
  • Chapitre 6
  • Chapitre 7
  • Chapitre 8
  • Chapitre 9

Propriétés physiques

Propriétés

Les espèces de grenat se trouvent dans de nombreuses couleurs, notamment le rouge, l'orange, le jaune, le vert, le violet, le marron, le bleu, le noir, le rose et l'incolore. Le plus rare d'entre eux est le grenat bleu, découvert à la fin des années 1990 à Bekily, à Madagascar. On le trouve également dans certaines parties des États-Unis, de la Russie, du Kenya, de la Tanzanie et de la Turquie. Il change de couleur du bleu-vert à la lumière du jour au violet à la lumière incandescente, en raison des quantités relativement élevées de vanadium (environ 1 % en poids V2O3). D'autres variétés de grenats aux couleurs changeantes existent. À la lumière du jour, leur couleur va des nuances de vert, beige, marron, gris et bleu, mais à la lumière incandescente, ils apparaissent d'une couleur rougeâtre ou violacée/rose. En raison de leur qualité de changement de couleur, ce type de grenat est souvent confondu avec l'Alexandrite.

Les propriétés de transmission de la lumière des espèces de grenat peuvent aller des spécimens transparents de qualité gemme aux variétés opaques utilisées à des fins industrielles comme abrasifs. Le lustre minéral est classé comme vitreux (comme du verre) ou résineux (comme de l'ambre).

Structure en cristal

Les grenats sont des nésosilicates de formule générale X3Oui2(Si O4)3. Le site X est généralement occupé par des cations divalents (Ca, Mg, Fe, Mn) 2+ et le site Y par des cations trivalents (Al, Fe, Cr) 3+ dans un cadre octaédrique/tétraédrique avec [SiO4] 4− occupant les tétraèdres. Les grenats sont le plus souvent trouvés dans l'habitude cristalline dodécaédrique, mais sont également couramment trouvés dans l'habitude trapézoédrique. (Remarque : le mot « trapézoèdre » tel qu'il est utilisé ici et dans la plupart des textes sur les minéraux fait référence à la forme appelée icositétraèdre deltoïde en géométrie solide.) Ils cristallisent dans le système cubique, ayant trois axes qui sont tous de longueur égale et perpendiculaires à l'un l'autre. Les grenats ne présentent pas de clivage, donc lorsqu'ils se cassent sous contrainte, des morceaux irréguliers et pointus se forment (conchoïdaux).

Dureté

Parce que la composition chimique du grenat varie, les liaisons atomiques chez certaines espèces sont plus fortes que chez d'autres. En conséquence, ce groupe minéral présente une gamme de dureté sur l'échelle de Mohs d'environ 6,5 à 7,5. Les espèces plus dures comme l'almandine sont souvent utilisées à des fins abrasives.


5. CONCLUSIONS

Il n'y avait pas de différence entre le brûlage dirigé et la gestion sans labour sur des propriétés telles que la MOS et l'activité de la -glucosidase (résidus de chaume de blé) et l'abondance absolue de la communauté microbienne (résidus de chaume de blé et de maïs). Ces similitudes suggèrent que l'élimination des résidus par brûlage dirigé n'a pas eu d'impacts à long terme dans ces systèmes de production subtropicaux humides. Cependant, les impacts de la gestion globale du système (c'est-à-dire la rotation des cultures et la fertilisation) ont eu une grande influence par rapport à la gestion des résidus. Les apports de résidus de soja et les applications d'engrais sur le blé dans la rotation blé-soja ont contribué à l'augmentation du NH4 Concentrations + –N, activité β-glucosidase et NAGase, et abondance relative des champignons Gram– et saprophytes dans les échantillons prélevés après 6 mois de gestion. Dans les systèmes de maïs en continu, l'ajout d'engrais N 2 semaines après la gestion des résidus a augmenté le NH4 + –N et NON3 – –Les concentrations de N et l'afflux de résidus de maïs ont soutenu une plus grande abondance relative d'actinomycètes, de bactéries totales et de champignons saprophytes. Cependant, les changements en réponse à la gestion des résidus n'étaient pas toujours cohérents entre les années d'échantillonnage (résidus de chaume de blé), ce qui suggère que les facteurs abiotiques ont également eu une influence significative. Bien que les communautés microbiennes aient été affectées par la gestion des résidus, elles étaient sensibles aux variations annuelles des précipitations et de la température. Les résultats de cette recherche ont identifié certains avantages pour la fertilité du sol qui peuvent être utilisés pour améliorer la production après un brûlage dirigé dans le chaume de blé et ont indiqué que l'utilisation du brûlage dirigé de résidus de culture pourrait ne pas avoir d'impacts à long terme sur les propriétés chimiques ou biologiques du sol.


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