机器学习筛选35年间200多万条地震记录,在地幔与地核边界附近发现六个前所未记录的结构。

AI从筛选200万条数据,在地幔底部发现六个前所未见的结构

在你脚下约2900公里处,固体但黏滞的地幔过渡为液态外核。这些圈层在热量驱动下缓慢运动,推挤并变形着我们居住的薄薄地壳。这种运动是地球能容纳多样生命的原因之一,也可能带来地震等灾害,因此弄清地球内部如何运动,不只是满足好奇心,也关系到防灾。

地震本身也是地质学家的工具,地震波穿行地球内部,带回的信息能描绘比钻探深远得多的内部结构。中国科学院的研究人员在《地球物理学研究杂志:固体地球》(Journal of Geophysical Research: Solid Earth)上发表新研究,用机器学习程序筛选了三十五年间收集的200多万条地震记录,找出近17.5万个微弱信号,揭示出地幔与地核边界附近意料之外的小尺度结构。

AI从筛选200万条数据,在地幔底部发现六个前所未见的结构

核心线索是一种叫PKP前驱波的微弱地震波。地震发生时,较强的PKIKP波和较弱的波都在地球内部穿行;如果部分波在地幔-核边界附近遇到物质的微小差异,会被散射到略微不同的路径上。这些散射波穿过液态外核但不穿过固态内核,早于主信号到达。分析到达时间的差异,就能"照出"地球深处的异常结构。难点在于这些信号太微弱,过去只能靠人工在海量记录里逐条辨认,费时费力,而且研究人员对某个信号算不算真正的前驱波还可能意见不一。

研究团队训练深度学习系统做初筛,检查1990年至2024年间近5000次地震的数百万条波形。算法先按质量给记录分类,再判断其中有无PKP前驱波;研究人员随后人工核对并纠正AI的错误,把纠正后的样本回填训练。最终系统识别出174929个高质量信号,是以往所有研究总和的十倍以上。

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观测量的暴增改变了图景。早先的地幔底部地图上,异常结构往往显得孤立而随机;数据集扩大后,研究人员看到其中一些斑块实际连接成大得多的连续带。研究还标出六个此前从未被记录、采样不足的区域,位于高纬度欧亚大陆、中亚和南大西洋等地之下,如今被列为优先目标,等着用多种地震波做更高分辨率的研究。

这些结构从哪里来?研究人员谨慎地推断,它们可能是"热化学堆",由多期俯冲板片的残余、局部发生的部分熔融和矿物相变共同塑造,还牵涉与大型低剪切波速省这类"巨型斑块"的相互作用。俯冲作用会把物质拖入地球深处;2023年的研究显示,深地幔里存在大陆地壳、沉积物、大洋地壳和原始地幔物质等多种材料,甚至可能有当年撞击地球、造就月球的那颗天体的残余。在地幔-核边界的巨大压力和温度下,这些物质可能发生化学分异、矿物转变或部分熔融,形成物理性质与周围地幔大不相同的囊状结构。

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这些结构也有实际影响。它们影响地幔如何运动,也影响火山下方或深海洋脊沿线岩浆的温度,因为不同岩石受热的温度不同,这关系到喷发是否会发生、有多猛烈。它们还可能帮助解答构造板块如何形成、地球磁场为何失衡等科学问题。研究团队在论文结语中说,随着信号目录继续扩充,其高分辨率的时空覆盖将推进最下地幔精细结构模型的完善,为理解地球深部动力学状态提供越来越丰富的约束。

原文:https://www.sciencealert.com/six-never-before-seen-mystery-structures-found-lurking-deep-inside-the-earth