As imagens tomográficas em períodos de 10-20 s ( Figura 20b-d) têm demonstrado variações interessantes nas velocidades de grupo na crosta Borborema. Essas variações não parecem correlacionar-se com a localização das bacias intra-continentais ou grandes zonas de cisalhamento pré- cambrianas, sugerindo que elas estão relacionadas com características mais profundas que as observadas no período de 5 s. Como mencionado anteriormente, os episódios de vulcanismo intraplaca e elevação do Planalto da Borborema marcaram a evolução da Província durante o Cenozóico (Jardim de Sá et al., 1999; Almeida et al., 1988; Mizusaki et al., 2002; Knesel et al., 2011; Oliveira & Medeiros, 2012), e anomalias de baixa velocidade têm sido relacionadas com anomalias de alta temperatura e/ou a presença de fusão parcial (por exemplo, Kern & Richter, 1981; Schmeling, 1985). O alinhamento magmático que marca a localização superficial do vulcanismo Cenozóico, no entanto, não se correlacionam com a localização das anomalias de baixa velocidade na imagem tomográfica e descarta, em princípio, uma relação causal entre elas.
O modelo de células de convecção postulado em Oliveira & Medeiros (2012), por outro lado, sugere que grande parte do magmatismo na Província Borborema não alcançam a superfície, e que se manteve em profundidade formando uma camada de underplating magmático que elevou o Planalto da Borborema por conpensação isostática. Esta é uma proposta interessante já que, de acordo com este modelo, pode haver anomalias térmicas (talvez incluindo fusão parcial) no interior da crosta Borborema que não têm expressão na superfície. Em tal modelo, no entanto, poderia se esperar uma correlação entre altas topografias (onde existiria maior parte do material em fusão desencadeado pela célula de convecção em pequena escala presumivelmente acumulado em profundidade) e as anomalias de baixa velocidade. Porém ao avaliar detalhadamente as imagens tomográficas no período de 10-20 s (Fig. 20b-d) percebe-se que este não é o caso.
O mapa de fluxo de calor publicado para a Província Borborema (por exemplo, Carneiro et al., 1989) também foi correlacionado com as imagens tomográficas aqui obtidas. O mapa mostra que o fluxo de calor é maior ao longo das margens equatoriais e leste da Província, e que diminui em direção ao interior da Província. Esta não é a tendência observada nas imagens tomográficas do (Figura 20b-d) e sugere que a origem das anomalias de baixa velocidade não é de origem térmica. No entanto, o mapa de fluxo de calor de Carneiro et al. (1989) quase não tinha medidas do ponto onde as anomalias de velocidade são observadas, por isso pode-se ressaltar que a origem térmica não pode ser completamente descartada.
Resumindo, na Província Borborema do Nordeste do Brasil a correlação cruzada de ruído sísmico de ambiente permitiu a reconstrução das funções de Green para os pares de estações separados entre 60 e 1311 km,
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aproximadamente. As funções de Green mostraram um claro sinal dispersivo, que foi identificado com o modo fundamental de ondas de Rayleigh. As velocidades de grupo foram medidas com sucesso para períodos entre 5 e 20 s, e as medidas de dispersão foram invertidas tomograficamente para mapear características estruturais na subsuperfície da Província. As imagens tomográficas de períodos mais curtos (~5 s) mostram uma boa correlação com as feições geológicas da superfície tais como as bacias sedimentares de riftes Mesozóicas e as zonas de cisalhamento Pré-Cambrianas importantes que atravessam a Província. As imagens tomográficas de períodos mais longos (10 - 20 s) atingem profundidades da crosta superior e nenhuma correlação clara tem sido observada entre as anomalias de velocidade mais lentas que a média e feições geológicas ou geofísicas. Assim, a interpretação das imagens tomográficas permanece incerta. Além disso, as imagens tomográficas obtidas aqui podem complementar medidas de velocidade de dispersão de ondas de superfície obtidas a partir de terremotos, melhorar a cobertura azimutal e a resolução de tomografias de ondas de superfície existentes para o Nordeste brasileiro (por exemplo, Feng 2004; Feng et al., 2007; Lloyd et al., 2010; Assumpção et al., 2013).
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