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老板互娱俱乐部合伙人:在地核附近,发现了意想

2020-06-21 14:10老板联盟官方 人已围观

简介老板互娱俱乐部合伙人: 科学家是如何描绘地球内部的结构的?地震波所蕴含的信息是关键所在。 地震波是地震在地表之下产生的传播数千公里的声波。当地震波在传播途中所经过的岩...

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老板互娱俱乐部合伙人:  
  科学家是如何描绘地球内部的结构的?地震波所蕴含的信息是关键所在。  地震波是地震在地表之下产生的传播数千公里的声波。当地震波在传播途中所经过的岩石密度、温度或成分发生变化时,它们也会改变速度,发生弯曲或散射,从而产生可被探测到的回声。  来自探测仪附近结构的回声会更快地抵达探测器,而来自较大结构的回声则更加“响亮”。当这些回声在抵达不同地点的地震仪时,通过测量它们的传播时间和振幅,就可以建立隐藏在地表之下的岩石的物理属性模型,从而使我们获取关于地球内部结构的信息。这样一个过程与蝙蝠用回声定位来描绘环境相似。  早在20世纪初,科学家就利用这种方法推断出地球应该有一个液态的外核,其依据是在地球另一边的地震仪没有检测到地震的剪切波。  
  从地壳到地核的地球结构。| 图片来源:thegeographeronline  现在,地球科学家仍利用地震波的回声来研究熔融地核和在其上方的固体地幔之间的分界面,即所谓的核-幔边界,以此来获取地下结构的信息。地幔底部的结构在大程度上仍然是一个谜,原因在于过去的研究大多一次只能关注少数几个核-幔边界回声,这种情况下科学家所能获取的信息是非常有限的,因此大大限制了科学家的视野。  
  上图显示的是地震(橘色五角星)通过地球传播声波。当地震波沿着核-地幔边界传播,在致密的岩石结构周围发生衍射和弯曲时,地震仪(蓝色倒三角形)会记录下回声。图中的两个黄色三角形标记的分别是夏威夷和马克萨斯群岛。| 图片来源:Doyeon Kim  在一项新的研究中,马里兰大学的地球物理学与约翰霍普金斯大学和特拉维夫大学的天体物理学家合作,利用一种人工智能算法,同时分析了数千份地震波记录。他们的研究发现,核-幔边界的不均质结构(异常致密、炽热的岩石)比之前以为的要广泛得多。
  这项新的结果被发表在近期的《科学》杂志上,它是首个以如此全面、详尽的细节,描绘的一个大范围核-幔边界视图。  一直以来,科学家并不太确定核-幔边界的不均质结构的构成。然而,更好地理解这些结构的形状和范围,对于揭示发生在地球内部深处的地质过程,并进一步理解板块构造的运作和地球的演化非常重要。
  分析地震信号的模式是进行此类研究的关键。研究人员需要寻找的是由一种特定的波在核-幔边界传播时所产生的回声,这种波即前文提到的剪切波。剪切波是一种横波,它指的是地球内的粒子的震动方向垂直于能量的传导方向。  从单次地震的记录中,我们很难区分衍射的剪切波回声与随机噪声;因此我们需要同时分析许多次地震的地震记录,才能揭示它们的相似性和模式,识别出隐藏在数据中的回声。然而,随着来自世界各地的地震数据越来越多,科学家越来越需要诉诸于计算机算法才能更加准确地分析其中的模式。  在新的研究中,研究人员使用了一种名为Sequencer的机器学习算法,分析了在1990年至2018年间,发生在太平洋海盆的数百次6.5级及以上地震的共7000多个地震记录。  Sequencer原是天体物理学家开发来用于研究来自遥远恒星和星系的辐射模式的工具。而当研究的第一作者Doyeon Kim将其应用于分析地震记录时,他发现了大量的剪切波回声。这表明核-幔边界区域的许多结构都可以产生这些回声,这样的结果令地球科学家们非常意外。  他们在大约40%的地震波路径中发现了这样的回声,这个数字很令人惊讶,因为地球科学家原以为这些回声会十分罕见,这意味着在核-幔边界的异常结构比之前认为的要广泛得多。  他们集中分析了在太平洋海盆之下传播的地震波的回声,发现在夏威夷地底的核-幔边界上有一块很大的密度很高的高温物质,它可以产生“响亮”得出奇的回声。这表明这块物质比之前预计的还要大。这种被称为超低速度区域(ULVZ)的结构位于火山羽状流的根部,在那个位置,热的岩石从核-幔边界区域升腾,形成火山岛。现在,夏威夷下方的ULVZ是已知的最大的。  
  图中的红色文字部分显示的是炽热的高密度岩石区域,被称为超低速度区域(ULVZ)的结构,它会弯曲和衍射地震(Earthquake)产生的声波。通过分析地震波记录的回声,科学家可以确定ULVZ的大小和形状。| 图片来源:Doyeon Kim  此外,这项研究还在南太平洋的火山群岛——马克萨斯群岛下发现了一个过去不为人知的ULVZ结构,这令研究人员倍感惊讶,因为如此巨大的一个结构就隐藏在马克萨斯群岛之下,而此之前却无人知晓。
  可以说,新的发现是非常鼓舞人心的,因为它表明,像Sequence这样的算法将可以帮助研究人员以一种前所未有的方式在全球范围内解读地震记录数据。它标志着像Sequencer这样的机器学习正在地球科学研究中迅速发展,从而使得研究人员能够更加系统地探测地震的回声,对地幔底部的结构产生新的了解。  https://cmns.umd.edu/news-events/features/4604  http://doyeonkim.us/sequencing_seismograms  https://physicsworld.com/a/artificial-intelligence-spots-unusual-feature-at-earths-core-mantle-boundary/

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