什麼?火山底下的岩漿網是這樣的?

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很久之前,我們曾經介紹過火山的相關基礎知識,介紹了火山的分類,火山的形成,火山的分佈。想必大家對火山有了一定的了解了,如果還沒有一定了解的話,出門右轉看看之前的推文去!(指路👉湯加火山爆發後,你應該了解的火山故事!(一)、湯加火山爆發後,你應該了解的火山故事!(二))分佈在世界的各地火山,或多或少都成為了著名旅遊景點,比如日本富士山,中國的長白山天池,以及美國的太平洋珍珠——夏威夷。今天我們就來聊聊這個著名度假景點、旅遊勝地,同樣也是地球科學研究的熱點(真·熱點,與地幔柱相關)。

夏威夷風光

夏威夷風光

(來源:知乎@huanqiuqby)

夏威夷位於太平洋中部,由132個島嶼組成,這些島嶼由火山爆發而形成,因此海洋中火山爆發是可以造陸的。早在上個世紀,板塊理論提出之後,人們發現夏威夷島並不在板塊邊緣,那麼為什麼會存在這麼大範圍的火山分佈呢?業界祖師爺約翰·圖佐·威爾遜( John Tuzo Wilson)這時候提出了一個絕妙的想法,那就是熱點理論,熱點理論認為即使不在板塊邊界,板塊內部的單個固定地幔柱也會形成火山。到了2003年,研究人員發現其實熱點不是固定的,而是移動的,也就是說夏威夷島現在的分佈形狀是由於熱點移動造成的。對於夏威夷島的研究從來沒有斷過,研究越來越細也越來越深入。

夏威夷位置(來源:百度地圖)

夏威夷位置(來源:百度地圖)

不久前,Science上發佈了一篇文章,文章題目是:The magmatic web beneath Hawai’i. 頂尖期刊文章的題目總是這樣簡潔有力,意思就是夏威夷底下的岩漿網。由於技術手段的限制,人們無法直接的看到地下的結構,你總不可能把地球來個切片吧?這活,可能就「三體人」乾的動。以目前我們人類的科學水平還是辦不到的,畢竟就算鑽井也最多12km,地殼都沒鑽透,就更別想研究地幔了。因此就發展更多的間接研究技術,用的最多的就是地球CT技術——地震!地震的科普相當多了,大家可以自己蒐羅。我們知道利用地震資訊可以研究地球內部結構,甚至是地核。因此,更多的地震資料可以幫助我們獲得更精細的地下結構。這裡面還有更多的分析方向,比如說獲得地下地震波速度結構進行研究,以及利用地震定位的資料進行研究。這兩者都是研究地下結構的地震學利器,著重的方向不一樣,速度結構強調的是整體的結構分析,比如哪一塊低速體對應什麼構造,哪一塊高速體又對應什麼構造;而地震定位更容易判斷某些邊界或者構造活動更強烈的地方,比如說Benioff zones(貝尼奧夫帶),就是俯衝板片的構造。

雙層地震帶——貝尼奧夫帶

雙層地震帶——貝尼奧夫帶

(Tatsumi and Eggins, 1995)

既然地震定位資料能夠判斷構造更活躍的地帶,那麼火山底下的這些岩漿網肯定就是其中之一了。上述提到的這篇文章就是利用地震定位的資料進行岩漿網的識別判定,不過還需要加點其他作料,這個作料就是深度學習演算法。深度學習等AI演算法現在已經廣泛應用在了各個行業和領域,無人駕駛汽車等等,在地球科學領域近幾年也呈現了井噴式的相關論文數量增長。具體的AI演算法如何助力地球科學領域,我們會在後續其他推文中單獨聊聊。

無人駕駛汽車(來源:環球網)

無人駕駛汽車(來源:環球網)

現在來看夏威夷的岩漿網,文章的中心結論就是通過深度學習演算法等得到的地震定位資料,在地幔重構成了一個巨大的岩床,規模達到15km長,並通過狹長的地震活動帶(25km)和火山相連接,另外還會連通到淺部的一些岩床等。這些結構充分證實了地幔的這個巨大岩床是地下岩漿運輸的樞紐,進一步證實了岩漿網的連通性。

地震定位結果分佈圖 A平面圖,B三維分佈

(Wilding et al., 2022)

至於具體是怎麼做的,我們大致描述下:首先,所有的定位資料都是從2018年基拉韋厄火山口(Kīlauea)坍塌後開始的,總的資料量達到20萬個,為什麼會有這麼多,得益於地震學觀測手段的進步(地震臺網和流動臺站的廣泛佈設)。自從基拉韋厄火山口坍塌和爆發後,地震活動變得更加強烈。研究者利用這個資料庫,通過深度學習的手段進行了處理,並獲得了精細的地震目錄(空間和時間上都更加精細)。更加精細的地震目錄是進行結構分析的基礎,這樣的地震目錄在空間和時間上會更加準確,也更能反演地震活動的空間和時間演化規律。

研究者通過對資料的空間分佈和時空演化的研究分析後,識別出Pāhala的結構,也就是地幔中的巨大岩床結構。在2018年後的3.5年內,這個區域總共記錄到了192000次地震,可謂數量驚人。在進行聚類分析後,研究者們發現其主要是離散的層狀近水平結構,整體水平延展17公里,向西傾斜約25°,各簇厚度可達300m。在時間演化上,各簇在的活躍時間也呈現了明顯的不同,顯示了其岩漿活動的規律。

左圖AB為Pāhala的地震定位結果以及聚類結果,右圖ABCD為針對左圖四個五角星區域地震結果的時間演化規律(Wilding et al., 2022)

研究者們通過結合深度學習的演算法對地震資料進行了精細的處理,並藉此對夏威夷火山地下岩漿網進行了精細的成像,獲得了明確的岩漿網結構,這是一篇異常精彩的研究文章,也推進了人類對於火山的活動性有了進一步的認識。看來我們人類即使作為蟲子也是會積極思索的蟲子!(順帶一提,大家快去看三體電視劇,哈哈)

Reference

Tatsumi Y., Eggins S. Subduction zone magmatism. Cambridge: Blackwell Science, Inc. 1995. 1-49

Wilding, J. D., Zhu, W., Ross, Z. E., & Jackson, J. M. (2022). The magmatic web beneath Hawai ‘i. Science, eade5755.

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