《中国科学院海洋研究所在海底热液区岩浆混合过程及时间尺度方面获新进展》

  • 来源专题:中国科学院文献情报系统—海洋科技情报网
  • 编译者: liguiju
  • 发布时间:2020-09-29
  • 幔源基性岩浆注入热液区浅部酸性岩浆房内发生的岩浆混合作用,不仅是影响岩浆化学成分和矿物结构多样性的重要过程,而且是岩浆喷发的主要诱因。在此过程中,如果岩浆混合不完全,通常会出现基性岩浆包体;若混合完全,矿物的不平衡结构和环带特征可能是岩浆混合的唯一证据。斜长石是热液区火山岩中常见矿物,结晶于从玄武质到流纹质各演化系列的岩浆中,因此可以记录不同寄主岩浆的成分信息。且斜长石晶体内扩散速率较慢的元素(如NaSi-CaAl以及Sr-Ba等)保留了结晶时的原始信息,可以用来揭示不同岩浆的混合过程;而扩散速率快的元素(如Mg)可以用来限定岩浆混合到喷发的时间尺度。

    基于此,海洋所曾志刚研究团队及合作者对采自西太平洋弧后盆地热液区附近的英安岩及其基性岩浆包体内的斜长石进行了详细的矿物学及微区主量、微量元素和Sr同位素分析。结果显示:英安岩中斜长石斑晶表现出明显的成分环带,核部具有高An值和高Sr/Ba比值,边部具有低An值和低Sr/Ba比值,且从核部到边部An值与Sr/Ba比值骤降。斜长石斑晶边部具有低Sr/Ba比值且87Sr/86Sr比值与英安岩全岩Sr同位素相似,表明斜长石边部是在寄主英安质岩浆中结晶的。相比之下,斜长石核部Sr同位素具有两种类型,一种是富集放射性成因Sr同位素(0.70724-0.70791);另一种具有非放射性成因Sr同位素(0.70535-0.70595),但两种类型的核均具有高An值和高Sr/Ba比值的特征。

    此外,斜长石核部高Ca/Na比值及其平衡熔体高Sr含量均表明它们与寄主英安质岩浆不平衡,因而来自于深部不同的铁镁质岩浆系统,被上升岩浆夹带进入浅层岩浆房。

    研究人员利用Mg元素在斜长石中的扩散速率结合扩散方程(菲克第二定律),利用有限差分的数值方法模拟计算出钙质斜长石核部进入浅层岩浆房后经历了很长的滞留时间(可达600年),说明热液区浅部岩浆房具有较长的持续时间。而包体和寄主英安岩中斜长石不同的Sr同位素,尤其是钛磁铁矿成分的显著差异(钛磁铁矿晶体内阳离子扩散速率快,易达到扩散平衡),反映了基性岩浆注入浅层岩浆房中形成包体到岩浆喷发必须发生在很短的时间内(几十天),从而抑制包体与寄主英安岩发生完全化学平衡。因而,基性岩浆的注入很可能触发了英安质岩浆的喷发。

    因此,热液区酸性岩浆中具有复杂的、开放体系结晶历史的矿物组合,幔源基性岩浆注入浅层酸性岩浆房内,随后进行的岩浆混合作用,是控制岩浆化学成分和矿物结构多样性的重要过程而且是岩浆喷发的主要诱因。

    该研究成果发表在国际地学期刊LITHOS(JCR一区)上,第一作者为陈祖兴博士。研究得到了国家自然科学基金、中国科学院海洋地质与环境重点实验室开放基金、中国科学院先导专项B、全球变化和海气相互作用等基金项目联合支持。   

    论文信息:

    Chen Zuxing, Zeng Zhigang, et al. Lithos. https://doi.org/10.1016/j.lithos.2020.105776.

  • 原文来源:http://www.qdio.cas.cn/2019Ver/News/kyjz/202009/t20200928_5707925.html
相关报告
  • 《中国科学院海洋研究所在北太平洋海水涩度年代际变化研究方面取得新进展》

    • 来源专题:中国科学院文献情报系统—海洋科技情报网
    • 编译者:liguiju
    • 发布时间:2022-03-20
    • 近日,中国科学院海洋研究所张荣华研究团队在北太平洋涩度年代际变化及其气候效应研究方面取得新进展,首次从Argo观测资料中发现海水涩度信号存在一个完整的年代际循环过程。研究结果发表在学术期刊Advances in Atmospheric Sciences上。 众所周知,海水是咸的,其盐度和温度共同确定密度,又进一步决定海水压力从而控制海水的运动和变化。海洋中温度和盐度的分布、变化及其相互间关系涉及海洋热力学和动力学,一直是海洋科学研究的基本问题。之前的研究大多关注温度的作用,随着盐度观测资料的增多,学者们发现盐度在全球水循环、气候变率和可预报性等方面也起重要作用。海洋中存在两种类型的温盐关系,对应于不同的强迫和反馈过程,对密度等产生不同的影响和气候效应。一种是温盐变化对密度影响是非补偿性的,对密度产生显著的增强效应。这类温盐扰动主要反映了风场的强迫作用,主要反映在温跃层深度变化上,其信号在表层也较为明显(如在海面高度异常中有清楚地显现),动力学上主要反映了行星波的波动过程(如向西传播的第一斜压罗斯贝波等)。另一种是温盐变化对密度的影响是相互补偿的,可引入涩度这一状态量来描述对海水密度相互补偿的温度和盐度变化现象,如暖而咸(或冷而淡)的海水具有高(低)的涩度,可通过等密度分析来具体定量估算,如在水团分析中经常用涩度来度量在给定的等密度面上海水有多涩(暖而咸)的程度,证实了温盐扰动对密度的影响具有相互补偿的特征。 已有分析表明,涩度信号具有很好的守恒性,便于追踪,是海水物理属性年代际尺度变化现象的一个载体,从而可用涩度来表征年代际时间尺度上温盐扰动所具有的清晰一致的结构特征和时空演变。但由于缺少观测资料,目前对涩度的认知还很有限,例如其时空结构和演变过程及其对海洋环境和气候的影响还不十分清楚;其在连接热带外与热带间充当年代际时间尺度上次表层海洋通道的作用还没有明确的观测证据,特别需要利用长期观测资料来更系统地刻画涩度信号的时空演变,认知其在热带外海洋过程对热带影响中的作用。 为此,张荣华研究团队利用Argo观测到的温度和盐度数据,研究了北太平洋涩度年代际异常及其在海盆尺度上的时空演变特征。利用等密度分析得到涩度变率的三维空间分布。首次发现北太平洋涩度变率存在一个完整的年代际循环过程,分别由一个暖而咸和一个冷而淡的过程所组成。其中暖而咸的涩度正异常信号在2007-2013年间从东北太平洋潜沉进入次表层,之后沿北太平洋副热带流涡顺时针向西南热带海区平流,于2014-2015年到达热带太平洋西边界海区,信号强度明显减弱。另一个海水特性相反的冷而淡的涩度负异常在2014-2020年间也有着类似的演变过程。进一步,通过追踪涩度年代际异常的平流轨迹,发现等密度面上流函数等值线可以充分显示出从东北太平洋露头区到热带西边界的潜沉通道。在海盆尺度上涩度信号演变和相位转换过程中,温跃层潜沉通道中的温度和盐度变化具有高度一致性,反映出对密度的补偿特性。此外,当涩度信号中心传到热带太平洋海区时对应于局地温盐结构的改变,从而产生远程的下游效应。如影响热带海区的层结和稳定度、上层海洋混合等动力过程,从而对热带海洋热力和动力场产生影响(包括海表温度)。这样在年代际尺度上,起源于东北太平洋潜沉过程的涩度信号,表现出沿北太平洋副热带流涡的传播特征和时空演变。另外,还发现南北太平洋中涩度信号传播特征和时空演变的差别。例如,在北太平洋副热带海区潜沉的涩度信号在25 kg m-3的等密度面上随平均环流运动,约5年后到达热带区域;而在南太平洋则只需要2年左右的时间,这种南北太平洋的不对称性和相对重要性可能导致热带海气变率特征的差异性。 当前关于太平洋热带外与热带间相互作用的研究较多地关注于大气过程,对海洋作用的研究比较匮乏。该研究通过分析由盐度效应所引入的涩度这个变量,发现温跃层中的涩度信号在等密度面上有较好的守恒性,反映了海洋中的气候信号长时间记忆能力。这种通过涩度年代际变率的识别及其传播路径的确定,揭示出热带外海洋与热带间存在一个海洋通道,这一潜沉通道的发现有助于阐释北太平洋热带外-热带间海洋过程相互作用和机制,为建立发生在北太平洋的太平洋年代际涛动(PDO)和发生在热带太平洋的ENSO之间的关联提供观测证据,对于解释ENSO的多样性和年代际变化等有重要意义。 该研究由中国科学院海洋研究所博士研究生周光辉和研究员张荣华(通讯作者)共同完成。研究成果获得中国科学院海洋大科学研究中心、青岛海洋科学与技术试点国家实验室、中国科学院第四纪科学与全球变化卓越创新中心、中国科学院战略性先导科技专项、国家自然科学基金等项目资助。 相关文章链接: Zhou, G. H., and R.-H. Zhang, 2022: Structure and evolution of decadal spiciness variability in the North Pacific during 2004–20, revealed from Argo observations. Adv. Atmos. Sci., https://doi.org/10.1007/s00376-021-1358-6.
  • 《中国科学院海洋研究所在海洋障碍层结构反演重构方面取得新进展》

    • 来源专题:中国科学院文献情报系统—海洋科技情报网
    • 编译者:liguiju
    • 发布时间:2023-10-12
    • 近日,中国科学院海洋研究所尹宝树研究团队与美国加利福尼亚大学洛杉矶分校(UCLA)的学者携手合作,针对海洋障碍层结构反演重构方面取得新进展,研究成果在英国物理学会学术期刊Environmental Research Communications上发表。 海洋障碍层位于海洋的密度混合层底部与温度等温层顶部之间,其厚度变化对海洋的垂直混合过程产生直接影响,进而调控海表温度和海-气交互作用。障碍层的变化会影响热量和盐分在海洋内部的输运,从而对局地天气气候产生影响,包括热带气旋的生成和强度、降水模式的变化,以及更大尺度的气候现象如厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)和印度洋偶极现象(IOD)。由于观测技术的局限性,目前获取高质量的海洋障碍层结构实测数据仍然具有挑战性。因此,利用高分辨率的卫星遥感资料与实测数据相结合来反演重构海洋内部关键结构,已经成为物理海洋学研究中的一项重要课题。 尹宝树团队采用先进的元学习技术,成功集成了卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和人工神经网络(ANN)三种机器学习模型,提出了一种新颖的多模型集成方法,从而显著提升了海洋障碍层结构的反演精度。通过利用海表温度(SST)、海表盐度(SSS)和海表风速(SSW)等关键海表环境要素,研究团队能够准确地重构出海洋障碍层结构。这一研究成果不仅突破了传统观测技术和数值模型的局限性,更展示了机器学习,尤其是元学习在海洋学研究中所拥有的巨大潜力和广阔应用前景。此外,该研究对于我们深入了解海洋动力学、推动海洋环境变化研究,以及应对全球气候变化均提供了宝贵的支持与贡献,具有显著的学术价值和广泛的实际应用前景。 该研究得到了国家重点研发计划和国家自然科学基金共同资助。中国科学院海洋研究所齐继峰副研究员为第一作者,合作者包括美国加州大学洛杉矶分校曲堂栋研究员和中国科学院海洋研究所尹宝树研究员。 文章信息: Qi, Jifeng, Tangdong Qu, and Baoshu Yin. Meta-learning-based Estimation of the Barrier Layer Thickness in the Tropical Indian Ocean. Environ. Res. Commun. 5 091005. https://doi.org/10.1088/2515-7620/acf9e1 https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2515-7620/acf9e1