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趙勇等-GRL:用機器學習方法研究中國東北部新生代玄武巖形成過程中的流體作用
2019-05-24 | 作者: | 【 】【打印】【關閉

  中國東北地區廣泛出露新生代玄武巖(1),對于其成因,特別是其形成過程中的流體作用目前仍然存在爭議。爭議的焦點主要集中在兩個方面,即是否有流體作用以及流體的來源。 

  前人的研究通常根據一種或幾種特定的傳統地球化學指標(例如Ba/Th)來探究中國東北部新生代玄武巖的成因,對于流體作用分別得出了不同的結論。因此,需要開拓出一種新方法對巖石的地球化學成分進行更加綜合性的研究。 

1  (a) 東亞板塊構造簡圖。綠色虛線代表太平洋俯沖板片深度等值線(Tang.,2014)。 (b) 中國東北地區新生代火山巖分布圖(修改自Liu.,2001)。紅色線代表主要斷裂    

  為了解決上述問題,中國科學院地質與地球物理研究所地球與行星物理院重點實驗室博士生趙勇張毅剛研究員的指導下,利用機器學習Machine Learning,簡稱ML)方法——隨機森林(Random Forest,簡稱RF;2a)和深度學習(Deep Neural Network,簡稱DNN;2b),對中國東北部新生代玄武巖的流體作用開展了研究。 

 

2  (a) 隨機森林對SFE (島弧玄武巖) NSFE (洋島玄武巖) 分類示意圖。(b) 深度神經網絡結構示意圖。(c) 深度神經網絡交叉驗證第二輪準確度及損失曲線    

  利用RFDNN模型對中國東北部新生代玄武巖成因進行了預測,獲得了玄武巖形成過程中流體影響程度的指標(SFE指數),然后將該指標的結果與地震學層析成像和地球化學分析的結果進行了對比,獲得了中國東北部新生代玄武巖形成過程中流體作用情況及主要影響因素。中國東北部新生代玄武巖根據指標可以分為兩組:鏡泊湖、龍崗、長白山、五大連池、雙遼、赤峰和諾敏河較強地受到了滯留板片釋放流體的影響,并且距離太平洋板塊邊界越遠,影響程度越??;柴河-阿爾山、阿巴嘎和哈拉哈受滯留板片釋放流體的影響較?。?span>圖3)。 

  兩組區域邊界線(圖4a黑色和灰色虛線)與鎂同位素定義的地球化學邊界(圖4a紅色虛線)以及地震層析成像觀測到的現今滯留太平洋板片西邊界(圖4a淺綠色虛線)有較好的一致性。 

3  隨機森林和深度神經網絡對中國東北部新生代玄武巖SFE指數預測結果。隨機森林預測結果用實心圓表示,深度神經網絡預測結果用空心圓表示。紅色箭頭表示SFE指數大致的下降方向    

   

4  (a) 隨機森林預測結果SFE指數插值圖。黑色虛線代表隨機森林預測的SFE指數為0的線,灰色虛線代表深度神經網絡預測的SFE指數為0的線。綠色和淺綠色虛線表示地幔過渡帶中滯留太平洋板片的西邊界,分別取自HuangZhao2006)以及Liu等(2017)。紅色虛線為Mg同位素獲得地球化學邊界(Li.,2017)。(b) 滯留太平洋板片釋放流體對中國東北部新生代玄武巖產生影響卡通圖  

  這些研究結果表明,俯沖流體對中國東北部新生代玄武巖的形成產生的影響主要受控于滯留太平洋板片(圖4b),而不是下沉的伊支那岐Izanagi)板塊誘發的地幔柱。因為如果是地幔柱控制,由于地幔柱驅動的流體上升后會以地幔柱為中心向四周逐漸散開,使得流體作用程度呈放射狀向外逐漸減弱,這與RFDNN模型預測的流體作用程度從東往西逐漸減弱的趨勢不一致。 

  ML通過在大尺度空間中自動搜尋對應關系,來減小人類主觀因素帶來的偏差。該研究結果表明RFDNN可以從巖石樣本數據中獲取地球化學過程信息,也證明了ML在處理高維地球化學數據上等具有潛在應用價值。另外,RF可以獲取分類過程中的主要特征屬性,使模型具有可解釋性,有助于我們對地質過程的理解。    

  研究成果發表于Geophysical Research Letters。(Zhao Y, Zhang Y, Geng M et al. Involvement of Slabderived Fluid in the Generation of Cenozoic Basalts in Northeast China Inferred from Machine Learning[J]. Geophysical Research Letters, 2019, 46.DOI:10.1029/2019GL082322)(原文鏈接

 
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