From large rivers to the rock record: channel patterns, bedforms and a facies model for the Amazon River (2020)
- Authors:
- Autor USP: GALEAZZI, CRISTIANO PADALINO - IGC
- Unidade: IGC
- Sigla do Departamento: GSA
- Subjects: SEDIMENTOLOGIA FLUVIAL; RIOS; CANAIS FLUVIAIS
- Keywords: Channel pattern classification; Large river bedforms; Large river facies models; Large rivers; Paleocurrent variance
- Language: Inglês
- Abstract: A interpretação no registro rochoso de rios de grande escala e do estilo de canal são lacunas reconhecidas da sedimentologia fluvial. Apesar da importância dos rios grandes ser reconhecida há décadas, com um crescente interesse em tempos mais recentes, estes sistemas fluviais tem sido relativamente negligenciados em pesquisas sedimentológicas. Rios no geral tem sido objeto de pesquisa há mais de um século, mas o elo entre as classificações propostas e o registro rochoso tem sido problemático, com uma persistente falta de critérios efetivos para interpretar o estilo de canal em sistemas fluviais fósseis. Estilos de canal estão relacionados à vazão de água e sedimentos, declividade, granulação, razão entre largura e profundidade e tipos de clima. Dessa forma, o reconhecimento tanto de rios grandes quanto do estilo de canal no registro rochoso é importante para reconstruções paleogeográficas e paleoclimáticas, modelos de reservatório, estimação de entrada de sedimentos em bacias sedimentares e gestão de rios. O presente trabalho tem como objetivo cobrir as lacunas mencionadas da sedimentologia fluvial com a apresentação de três manuscritos. O Manuscrito (1) pretende contribuir com a classificação de estilos de canal e seu reconhecimento no registro rochoso. Para isso, é apresentada uma classificação baseada na quantificação de sinuosidade e número de canais e um método de reconhecimento de estilo de canal no registro rochoso baseado na quantificação da variabilidade de direçõesobservada nas formas de leitos preservadas nas planícies de inundação na escala do cinturão de canais. O Manuscrito (2) pretende contribuir com o reconhecimento de rios grandes no registro com a discussão da relação entre formas de leito com escala e profundidade do canal. São apresentadas imagens do canal submerso do Rio Solimões-Amazonas junto com a quantificação de dados das formas de leito e amostras do leito dos rios. As relações entre morfologia das dunas, altura, ângulo lee e granulação são usadas para inferir como identificar grandes rios no registro rochoso e os resultados são comparados a depósitos interpretados de grandes rios. O Manuscrito (3) pretende contribuir com o reconhecimento de grandes rios no registro rochoso apresentando um modelo de facies para o Rio Solimões-Amazonas baseado na integração da morfodinâmica, de dados geofísicos e de amostras do leito do canal
- Imprenta:
- Data da defesa: 04.12.2020
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ABNT
GALEAZZI, Cristiano Padalino. From large rivers to the rock record: channel patterns, bedforms and a facies model for the Amazon River. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-01032021-101102/. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Galeazzi, C. P. (2020). From large rivers to the rock record: channel patterns, bedforms and a facies model for the Amazon River (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-01032021-101102/ -
NLM
Galeazzi CP. From large rivers to the rock record: channel patterns, bedforms and a facies model for the Amazon River [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-01032021-101102/ -
Vancouver
Galeazzi CP. From large rivers to the rock record: channel patterns, bedforms and a facies model for the Amazon River [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-01032021-101102/ - Morphology and distribution of bedforms in the Amazon river channel in Jatuarana: implications for the rock record
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