Deformation processes and their basic mechanisms are widely understood, whereas the knowledge about the distribution of strain accumulation in space and time on various scales is still insufficient. However, this is crucial for the determination of the dominant deformation frameworks (e.g., continuum- Euclidean model, block model, fractal complexity). In this thesis, the distribution of strain accumulation on the orogen scale is examined, both in space and in time (geological long-term deformation), plus its interaction with the next smaller regional scale. The analysis is carried out on a comprehensive data base on deformation activity in the Central Andes (17-27°S and 69-63°W), complemented by artificial data from analogue simulations (two experimental series) monitored by a high-resolution system employing particle imaging velocimetry (PIV). By means of statistics and geostatistics, characteristic scale lengths of active structures and their typical duration for the regional scale can be quantified. On the orogen scale, the scale lengths are multiples of these values, as the orogen scale represents a summary of the active structures on the regional scale, being adjacent and coevally active. These scale lengths are artefacts resulting from the current resolution of the data set. In analogue models, the effect of both intrinsic and external parameters on the resulting strain pattern for the above mentioned scales is analyzed. Firstly, the experiments show that threshold values exist for coupled parameters of both basal (20%) and internal (35%) strength contrasts, which determine if either wedge-like or plateau-style settings will result. These threshold values indicate the absence of gradual transitions between the two end members. The experiments also reveal parameter combinations for the plateau initiation including the growth of two anticlinal hinges enclosing an undeformed basin, which is subsequently drained. Driving parameters can be ranked first or second order, influencing the pattern on the orogen scale or the next smaller regional scale, respectively. Thus, the effect of controlling parameters is scale-dependent. In spite of such an unusually well resolved data set on strain accumulation both in space and time from nature, we cannot conclusively distinguish the varying deformation frameworks, possibly due to a still insufficient data resolution. Depending on the applied resolution, we might unintentionally integrate data from different scales, so that their original strain pattern cannot be identified. It is nevertheless likely that dominant frameworks alternate over time. The strain distribution pattern does not provide conclusive information on the underlying deformation mechanisms. For example, both strain weakening and strain hardening can affect a deformation system that is basically fractal. Such deformation modes can coincide with the different deformation frameworks. Both likely alternate in space and time and so does their effect on different scales. Generally, the lack of highly resolved data precludes the identification of the respective patterns and deformation modes.
Deformationsprozesse und die zugrunde liegenden Mechanismen sind weitgehend verstanden; jedoch ist bis heute noch unzulänglich erklärt, wie die Deformation in räumlicher und zeitlicher Verteilung auf verschiedenen Skalen akkumuliert wird und welche Faktoren dabei eine bedeutende Rolle spielen. Dies ist jedoch wichtig für das Verständnis der möglichen Deformationsmodelle (Kontinuumsmodell, Blockmodell, fraktale Komplexität). Diese Arbeit untersucht die Verteilung von Deformation insbesondere auf der Orogenskala, sowohl im Raum als auch in der Zeit (geologische Langzeitdeformation) sowie deren Interaktion mit der nächst kleineren, regionalen Skala. Die Datengrundlage bildet zum einen eine umfassende Kompilation publizierter Deformationsdaten für die Zentralanden (17-27°S und 69-63°W), sowie experimentelle Daten aus der Analogmodellierung (zwei Experimentserien), die aufgrund des gewählten Aufnahmesystems ( particle imaging velocimetry , PIV) sehr hoch aufgelöst sind. Mittels statistischer und geostatistischer Untersuchungen der räumlichen und zeitlichen Deformationsverteilung werden charakteristische Skalenlängen aktiver Strukturen sowie deren Deformationsdauer quantifiziert. Auf der Orogenskala haben aktive Strukturen ein Vielfaches der Werte der nächst kleineren Skala, was auf eine räumliche und zeitliche Zusammenfassung benachbarter aktiver Strukturen der vorliegenden Datenauflösung zurückzuführen ist. In Analogexperimenten wurden systeminterne und externe Parameter auf ihre Wirkung auf das resultierende Deformationsmuster für die oben genannten Skalenbereiche untersucht. Diese zeigen zum einen, dass kritische Schwellenwerte mechanischer Heterogenitäten existieren, die bestimmen, ob ein keilartiges oder plateau-ähnliches Deformationssystem entsteht, ohne dass es graduelle Übergänge zwischen Systemtypen gibt. Zum anderen geben die Experimente Aufschluss über die Parameter der Plateauinitiierung, bestehend aus der Bildung zweier Gebirgsrücken, die eine flache, relativ undeformierte Ebene einschließen, welche im Folgenden von jeglichen Materialzuflüssen abgetrennt wird. Hierbei können Parameter ersten und zweiten Grades unterschieden werden, die entweder das resultierende Gesamtmuster des Systems beeinflussen oder nur die kleineren, regionalen Skalen. Trotz der einmaligen räumlich und zeitlich hochaufgelösten Datengrundlage aus der Natur ist eine Aussage über die zugrunde liegenden Deformationsmechanismen nicht eindeutig möglich, da die zeitliche und räumliche Auflösung eventuell immer noch nicht hoch genug ist. Je nach verwendeter Auflösung kann es dazu kommen, dass Daten unterschiedlicher Skalen zusammengefasst werden, und damit nicht mehr ihr ursprünglich zugrunde liegendes Muster erkennbar ist, was sich wiederum auch über die Zeit ändert. Ein zugrunde liegendes Verteilungsmuster lässt keine eindeutigen Rückschlüsse auf die dominanten Deformationsmechanismen zu. So können sowohl strain weakening als auch strain hardening Effekte erzeugen, wenn das zugrunde liegende Muster generell fraktal ist. Die verschiedenen Deformationsmodelle und Deformationsmechanismen können also zeitlich und räumlich zusammenfallen und schließen sich dabei nicht aus. Aufgrund mangelnder Datenauflösung kann die genaue Zuordnung in Raum und Zeit jedoch oft nicht quantifiziert werden.
