N-MORB、E-MORB 和OIB 的区别及其可能的原因：大数据的启示

MORB 是玄武岩中研究得最详细的玄武岩类,可分为N-MORB 和E-MORB 两类。通常认为,N-MORB 和OIB 都是独立的端元,分别来自亏损和富集的地幔源岩,而E-MORB 则是N-MORB 与OIB 混合的结果。本文研究表明,E-MORB 具复杂的成因,洋脊深度、洋脊扩张速率及源区部分熔融程度及压力不是造成E-MORB 富集的主要原因。压力及部分熔融程度对玄武岩成分的影响远小于地幔不均一性的影响。推测E-MORB 可能有两个主要的形成方式：1） 由较深处略富集的地幔发生部分熔融而成;2） 由N-MORB 与OIB 混合形成。玄武岩微量元素频率直方图表明,N-MORB 基本上保持了来自亏损地幔源区的特征;OIB 则多多少少受到外来物质加入或与N-MORB 混合的影响; E-MORB 则是N-MORB 受OIB 影响的产物。OIB 与E-MORB 似乎没有本质上的区别, 仅仅是受影响和混合程度的不同而已。OIB 富集LILE,可能既有继承了来自源区的特征（深部富集地幔、循环的古洋壳、循环的陆壳、大陆岩石圈地幔、LVZ 熔体层或早期交代岩脉等）,也可能有外来物质加入的影响（与N-MORB 发生不同程度的混合作用）。3 类玄武岩的87Sr/86Sr 和143Nd/144Nd 同位素频率分布与早先的结论一致,但206Pb/204Pb、207Pb/204Pb和208Pb/204Pb同位素频率分布显示OIB 具有更加复杂的特征。     

N-MORB和E-MORB数据挖掘——玄武岩判别图及洋中脊源区地幔性质的讨论

MORB分为N-MORB和E-MORB,二者的区分通常是以LREE亏损和富集为标志。玄武岩的基本理论主要是在MORB研究成果的基础上建立起来的。通常认为,N-MORB和OIB是两个独立的端元,E-MORB是N-MORB与OIB不同程度混合形成的。在20世纪70~80年代,玄武岩构造环境判别图的建立极大促进了玄武岩在地球动力学及大地构造背景研究的进展,其方法应用持续盛行了几十年。然而,国外学者现在已逐渐淡化玄武岩判别图解的应用,但在中国仍有方兴未艾之势。本文利用Pet DB数据库5万多个MORB数据的投图表明,全体样品投图的效果显然比抽样和典型样品得出的结果更扎实可靠,许多原先被广泛应用的主量、微量元素判别图无论从实践上还是理论上均存在一些问题。本文的研究结果进一步表明,MORB样品既有LREE亏损的,又有富集的,但亏损和富集程度与早先定义的差异较大,揭示了洋脊下地幔不均一性要比早先认识的更为复杂,成分范围变化更大,仅少数是强烈亏损的,部分可能是相当富集,甚至可以与OIB源区相类比;玄武岩构造环境判别图需要重新审视,基于岩浆成因机理的多维度、高置信度的判别体系有待于建立。     

电子探针分析锆石Hf和Ti含量的结果意义与技术优势

锆石是一种重要的定年矿物,其微量元素地球化学行为是解释锆石年龄地质意义的重要依据。锆石微量元素分析一般采用的是在大束斑条件下(10~50μm)的质谱仪测试方法,其结果反映的是在该束斑范围内,元素的平均含量信息。相比之下,电子探针显微分析可以在极小微区范围内(< 5μm)进行元素的定量分析,更能有效地揭示元素的地球化学行为,可作为研究锆石微量元素的重要技术补充。本文以锆石定年中常用标准锆石(TEMORA、Qinghu和Plešovice)作为研究对象,在20kV加速电压、50~300nA轰击电流以及2~5μm束斑条件下,对其中的Hf和Ti进行了定量分析,包括常规的点和线分析(Point/Line Analysis)以及网格分析(Grid Analysis),并以此为基础进行了线性拟合并建模,对元素的面分布情况进行了探讨。在较长的计数时间条件下(300s),本文得到了20μg/g(1σ)的Ti含量检测限。实验结果表明：锆石中的Zr与Hf之间具有负相关性,反映了两者的类质同象替代;其次,在概率统计方面,电子探针Hf和Ti的定量分析结果明显高于LA－ICP－MS方法,反映了其在更小微区下的含量信息以及地球化学行为,须在诸如(锆石)Ti温度计的应用中特别注意。再者,测试所用标准锆石样品的Hf含量(和Zr/Hf比值)在微区下具有环带分布特征,表现为从核部到边部具有升高(降低)的趋势,这与锆石结晶生长过程中的熔体分异程度有关。另一方面,标准锆石样品中的Ti并未表现出类似Hf的分布特征,且Hf(和Zr/Hf比值)与Ti含量之间也没有发现明显的相关性。因此,对于前人提出的Hf具有类似Ti一样的温度计指示功能的观点仍有待进一步探讨。     

甘肃北山和金川与铜镍矿床有关的超基性岩与全球板内环境超基性岩的对比:大数据研究的初步结果

在收集甘肃北山和金川地区与铜镍硫化物矿床有关的超基性岩数据的基础上,与GEOROC和PetDB两个数据库中的全球板内超基性岩数据进行对比,发现甘肃北山、金川地区与铜镍有关的超基性岩与全球板内超基性岩各元素平均值较接近(除稍富集LILE之外),而北山地区以高的Th/Nb和富集HREE与金川区分,同时Cu、Cs、Nb、Ta、Rb/Nb、CaO/REE等元素或元素比可作为甘肃北山和金川地区超基性岩是否含矿的重要地球化学标志。皮尔逊相关系数研究表明,虽然甘肃北山和金川地区与铜镍硫化物矿床有关的超基性岩的产出位置、形成时代及源区特征均不同,但是具有很高的地球化学相关性,而WPU(板内超基性岩)与WPUT(大陆溢流、大陆裂谷和板内超基性岩合并)及WPU中坐标值相近的数据相关性较差。WPUT内部本身相似性极差,但其平均值却与甘肃北山和金川地区的超基性岩相似性极高。同时,笔者选取了白石泉、石西、葫芦、黄山东等26个与铜镍硫化物矿床有关的超基性岩数据,与甘肃北山、金川铜镍硫化物矿床有关的超基性岩数据进行比对,整体显示出极高的相关性。因此我们推断与铜镍硫化物矿床有关的超基性岩在形成过程中虽受到其他地质作用的改造,但总体上具相似的地球化学特征。     

福建河田高分异花岗岩的矿物和全岩地球化学找矿标志研究

我国的华南地区是一个钨、锡、钼、铋、铀、铌钽、铅锌、稀有、稀土多金属成矿区。近年来,高精度年代学数据表明上述矿产集中爆发形成于晚侏罗世的165~150Ma。野外和实验证据表明,花岗岩可以划分为高分异花岗岩、低分异花岗岩和未分异花岗岩。从目前的研究结果来看,钨、锡、铌钽、锂、铍等成矿作用都与高分异花岗岩密切相关。建立与这些矿产有关高分异花岗岩的普适性的矿物学、矿物地球化学和全岩地球化学的指标,有助于判断植被覆盖严重和风化严重地区、数据积累较少的岩体的成矿潜力。位于福建省长汀县境内的河田花岗岩体新鲜露头少,大部分岩体都掩盖在厚厚的风化层下,且植被覆盖严重,但是该岩体中已发现多处锡、钨、铅锌矿(化)点。本研究发现,该岩体的锆石U-Pb年龄、石榴子石和全岩地球化学特征与江西西华山第二期成矿花岗岩具有高度相似性,因此推断河田岩体可能具有成钨锡多金属(超)大型矿的成矿潜力。此外,当花岗岩向高分异阶段不断演化的过程中,某些元素比值(例如Rb/Sr、Zr/Hf和Nb/Ta)可以作为衡量岩浆的结晶分异程度的参数;西华山和河田花岗岩在达到熔体-流体相互作用阶段时,全岩Zr含量和Zr/Hf比值大概在Zr=50×10-6和Zr/Hf=15处发生转折。同时,与不成矿花岗岩中的石榴子石相比,成矿花岗岩中石榴子石的Sn、Y和Yb元素含量明显升高,可达2~10倍,因此,高分异花岗岩的石榴子石的微量元素特征可能是重要的找矿标志之一。     

全球大陆弧玄武岩（CAB）的特征——与岛弧玄武岩（IAB）和弧后玄武岩（BAB）的对比

活动陆缘玄武岩（CAB）主要出现在安第斯,早先大多认为CAB 大体相当于IAB,在许多判别图中, CAB 基本上与IAB 在一起, 只是LILE 富集和HFSE 亏损的程度略有差别而已。本文的研究表明,尽管CAB 富集LILE,但是,Nb-Ta 亏损不是非常明显。在最新的采用大数据方法厘定的判别图中,CAB 不同于IAB,不是落在IAB 区,而是位于IAB 与OIB 的过渡区域。CAB 中保留了很多OIB 的印记,说明板块俯冲时伴随有来自地幔深部的岩浆的加入,故CAB 中保留了OIB 的印记。我们的研究还发现, 在安第斯弧后盆地玄武岩具有OIB 的印记,而非MORB 的特征。本文按照大数据的思路,讨论了CAB 的特征,并与IAB、BAB 进行了初步的对比。研究表明,CAB 明显不同于IAB,CAB 兼具IAB 和OIB 的特征,但对其深度的认识还有待于今后进一步的研究。     

基于卷积神经网络和火山岩大数据的构造源区判别

早先的构造源区判别图由于受时代、研究区域、研究思路以及研究手段、分析技术和样本数量的限制, 存在某些不足,导致部分学者在研究中遇到各种困惑和矛盾。在大数据的冲击下,部分传统图解的可靠性正在接受考验。本文提出了一种将地球化学数据二维图像化的方法,将GEOROC数据库中来自11个构造环境的火山岩数据生成了34 468张灰度二维码图像。根据深度学习理论和方法构造了卷积神经网络(CNN)模型,利用其中75%的二维码数据进行自动学习和训练。该模型可以对不同来源的火山岩数据进行有效分类,总体分类准确度可达95%以上。该模型具备较好的泛化能力,可以作为日常工具辅助人工进行火山岩样本的构造源区的判别。     

论地质研究中的因果关系和相关关系——大数据研究的启示

我们对大数据两年多来的研究表明,大数据是一个非常有效的方法。一直以来,人们都是通过因果关系来认识世界的;而大数据不是,大数据是从数据出发,挖掘数据之间的相关关系,从而提升数据的价值。例如在矿床学研究中,人们往往过分关注矿床的成因,关注成矿与岩浆、流体与岩体之间的因果关系。实际上,流体与岩体、矿床与岩浆之间主要不是因果关系而是相关关系。早先的玄武岩构造环境判别图几乎都是按照因果关系的思路设计的,虽然取得了一定的效果但并不完美。我们采用大数据方法对全球全体玄武岩和安山岩的数据进行挖掘,取得了极佳的效果,主要依据的是元素之间的相关关系而非因果关系。多少年来,人们在科学研究的实践活动中习惯于对因果关系的追求。现在,科学的发展要求我们更加重视数据之间的相关关系,从对因果关系的追求转变为对相关关系的追求。实践表明,追求因果关系不可避免人为因素的干扰,而大数据方法挖掘数据之间的相关关系,在很大程度上避免了人为因素的干扰,因此,大数据的结果是真实可靠的。     

太古宙TTG 能否与埃达克岩对比？——全球数据给出的结果

文中收集了全球太古宙TTG 和后太古宙埃达克岩的数据,研究对比表明,太古宙TTG 不同于埃达克岩,早先学术界认为太古宙TTG 相当于现代的埃达克岩,是一个错误的见解,是一个伪命题。TTG 术语最早出现时并没有类似于埃达克岩的见解,后来发现了埃达克岩才引出二者类似的认识。为什么会出现这种见解？推测有两种可能：1）早先的研究均来自抽样的研究,即从典型到一般的推理方法。但是,抽样研究可能没有代表性。2）TTG平均值的误导,TTG 的Sr的平均值的确＞400×10^-6,相当于埃达克岩,但是,通过分析TTG 全球数据表明,TTG 中的Sr含量变化很大,与埃达克岩没有关系。TTG 主要出现在太古宙,后太古宙很少;TTG 是太古宙岩石地壳的主体;而埃达克岩主要出现在后太古宙,是火山岩中很少的类型。这表明,TTG 和埃达克岩分别处于不同的构造体制。太古宙异常的热,可能还没有板块构造。太古宙的岩浆岩（包括TTG）即使与后太古宙某些岩浆岩具有类似的地球化学特征,可能也不能照搬现代板块构造的解释。     

滇西北普朗斑岩铜矿与成矿有关的花岗岩与全球埃达克岩的对比:大数据研究的初步结果

云南格咱岛弧是西南三江构造-岩浆岩带中义敦岛弧的重要组成部分,位于义敦岛弧带的南端,是中国西部地区一个重要的铜铅锌多金属成矿带和印支期斑岩铜矿带,其中普朗斑岩型铜矿是印支期斑岩铜矿的典型代表。本文在前人研究基础上,采用大数据分析技术,对普朗斑岩铜矿与成矿有关的花岗岩与全球埃达克岩进行了对比研究,得到506个元素组合,获得交叠率比值127765个。结果表明,普朗斑岩与全球埃达克岩的地球化学数据基本上重叠,具有与全球埃达克岩类似的特征;但Cu、Mo、Pb、Zn成矿元素明显超出全球埃达克岩的分布范围,REE和Ga与主元素的比值虽然在全球埃达克岩范围内,却显示了位于全球埃达克岩某个端元的现象。另外,与斑岩铜矿有关的埃达克岩分布于全球埃达克岩范围的局部,数据部分或大部分逸出了全球埃达克岩分布的范围,具有低Sr/Cu、Ta/Cu、Al/Mo、Mn/Zn、Mn/Cu、Mn/Mo以及Hf、K、Ti、P、Co、Th、Ca/Cu比值的特征,数据点偏离全球埃达克岩范围越远,蚀变与矿化作用越强烈,与铜钼成矿关系越密切。本文地球化学数据挖掘结果可以作为找矿标志来使用,这为普朗铜矿床深部及外围的地质找矿提供了新的科学依据。     

南桥高度亏损N—MORB的发现及其地质意义

对赣西北九岭古岛弧西延部分的湖南浏阳南桥玄武岩进行了单颗粒锆石蒸发法2 0 7Pb/ 2 0 6Pb年龄测定 ,结果为 12 71± 2Ma。该玄武岩辉绿岩显示高度亏损的地球化学特性 :K2 O极低 ,不相容的高场强元素和稀土元素的丰度均低于 (少数接近 )N_MORB的平均丰度 ,εNd(12 71Ma)为 6 .86～ 8.98,具典型N_MORB特性 ,可能为沿古俯冲带分布的洋壳残片 ,为九岭古岛弧提供了新的证据。     

CCSD主孔金红石与石榴子石中锆石包裹体的Hf元素地球化学特征

本文样品是采自中国大陆科学钻探(CCSD)主孔的含金红石榴辉岩,在这些样品中常常含有锆石副矿物,锆石可以呈粒间矿物存在,也可以包裹在其他矿物(如石榴子石、金红石)中。背散射电子图像(BSE)显示这些锆石包裹体的亮度较弱,颗粒较小(约10~30μm),发育多晶面,晶体内部结构和成分均匀。采用能谱分析(EDS)方法来测量锆石的元素成分含量,结果表明:1这些锆石具有很高的Hf含量,金红石中达到1.51%~2.45%,石榴子石中为1.77%~2.13%;2Zr/Hf值约为35.92,比一般的基性原岩中的锆石的Zr/Hf值明显要低,这些特征说明它们很可能是形成在超高压条件下的变质锆石。     

微量元素La,Nb,Zr在判别大地构造环境方面的应用

La，Nb，Zr是一组耐熔强亲岩浆元素。其相互之间的比值关系恢复深部作用的地球化学过程。玄武岩类特别是原始玄武岩浆形成的岩石的La／Zr及Nb／Zr比值，能较好地反映其源区的La，Nb。Zr之间的分异特征，在一般情况下这一特征与某种确定的大地构造环境有密切关系，可用来判别玄武岩类形成的大地构造环境及其源区分异特征。本文根据世界上典型大地构造环境区玄武岩类的La，Nb，Zr数据。划分玄武岩形成的大地构造位置，提出了La／Zr-Nb／Zr双对数图及判别方法。     

佛冈高分异I型花岗岩的成因:来自Nb-Ta-Zr-Hf等元素的制约

华南南岭地区发育有大面积的与钨锡成矿相关的侏罗纪花岗岩,然而其中有些花岗岩的成因类型却难以确定。本文以佛冈岩体为例,结合前人已发表数据,对佛冈花岗岩体中Nb、Ta、Zr和Hf等元素的迁移特征及其原理进行探讨,并对佛冈花岗岩的成因类型进行了厘定。随着分异程度增加,佛冈花岗岩Nb和Ta含量增加,Nb/Ta(3.6~15.3)和Zr/Hf(17.3~38.9)比值降低并发生分异。随着Zr含量的降低,佛冈花岗岩的Zr/Hf比值降低,这一特征表明锆石的分离结晶作用使得佛冈花岗岩的Zr/Hf比值分异。Nb/Ta比值分异可能与角闪石和黑云母的分离结晶作用有关。随着Nb/Ta比值降低,Y/Ho比值增加,这一特征表明佛冈花岗岩Nb/Ta比值的分异也和岩浆演化后期的流体有关。佛冈花岗岩不含原生的富铝矿物,为准铝质到弱过铝质岩石。随着分异程度增加,佛冈花岗岩P2O5含量降低,表明它不是S型花岗岩。随着Y/Ho比值增加和Nb/Ta和Zr/Hf比值降低,佛岗花岗岩Ga/Al和Fe OT/Mg O比值增加,从典型I型花岗岩特征演化到类似A型花岗岩的地球化学特征。因此,我们认为佛冈花岗岩不是A型花岗岩而是高分异的I型花岗岩。区域上与成矿相关的流体和花岗质岩浆的相互作用和分离结晶作用,使得华南南岭地区的花岗岩地球化学特征复杂,所以其成因类型也变的难以确定。     

磷灰石Eu/Y-Ce:基于大数据的源区类型判别新图解SCIEI北大核心CSCD

磷灰石广泛分布于火成岩、沉积岩和变质岩中,是一种常见的、包含丰富微量元素的副矿物。磷灰石晶格可容纳丰富的微量元素,且因其形成的物理化学条件不同会表现出差异明显的微量元素特征。利用磷灰石微量元素特征可以追踪物质来源和演化。现在常用的方法是利用磷灰石的微量元素绘制二元判别图解,经典判别图解包括Sr-Y、Sr-Mn、Y-(Eu/Eu^(*))和(Ce/Yb)_(N)-REE图解。随着微区测试技术发展,磷灰石微量元素数据日渐丰富,同时由于磷灰石化学成分的复杂性,传统图解已逐渐无法有效利用这些数据所携带的信息,进而无法准确判别其生成环境。建立能准确判别磷灰石物源的新型判别图解故而迫切。近年来,磷灰石微量元素数据的大量积累,为运用以大数据为依托,准确判别磷灰石物源奠定了数据基础。本研究将大数据技术与地球化学数据相结合,共收集整理了1925个代表性磷灰石测试点的微量元素数据,对富碱性火成岩、超镁铁质岩石、镁铁质火成岩、长英质花岗岩、中-低级变质岩、高级变质岩六种类型中磷灰石微量元素数据进行穷举端元处理,共获得7140个磷灰石物源判别图解端元组合,在轮廓系数限定下,进一步有效筛选并提取出能判别磷灰石物源类型的最优图解端元。本文构建了Eu/Y-Ce磷灰石判别新图解,相较于之前的磷灰石判别图解,其涵盖了更全面的物源类型,可以更准确地判别源区类型。     

延边开山屯花岗闪长岩-石英闪长岩体年代学、地球化学特征及对古太平洋板块俯冲作用时限的制约

近年来古太平洋构造域的构造演化备受学者关注。本文报道的延边开山屯地区花岗闪长岩-石英闪长岩体LAICP-MS U-Pb年龄表明其形成时间为早侏罗世早期(198±1Ma),所采样品可根据Zr/Hf值分为高Zr/Hf值组花岗闪长岩和低Zr/Hf值组石英闪长岩。高Zr/Hf值组花岗闪长岩起源深度浅,富集Rb、Th、U、K等大离子亲石元素(LILEs),贫Nb、Ta、Ti等高场强元素(HFSEs),具壳源岩浆的特点。低Zr/Hf值组为壳源岩浆与来自深部的亏损地幔岩浆混合而成,岩石亏损Nb、Ta、Zr、Hf、Ti等高场强元素,具有典型的弧型岩浆地球化学特征。岩体中存在细粒闪长质包体,镜下可见针柱状磷灰石。开山屯岩体属钙碱性系列岩石,结合前人资料,认为其与该地区同时代火成岩组成北-东向分布的早侏罗世活动大陆边缘型火成岩带,而位于该带西侧的小兴安岭-张广才岭地区存在同时代弧后拉张带,两者构成典型的大陆弧与弧后拉张带模型,共同揭示了早侏罗世早期古太平洋板块对东北地区的俯冲作用。     

In the name of Development: Power,profit and the datafication of the global South

We examine the current ‘datafication’ process underway in low- and middle-income countries (LMICs), and the power shifts it is creating in the field of international development. The use of new communications and database technologies in LMICs is generating ‘big data’ (for example from the use of mobile phones, mobile-based financial services and the internet) which is collected and processed by corporations. When shared, these data are also becoming a potentially valuable resource for development research and policy. With these new sources of data, new power structures are emerging within the field of development. We identify two trends in particular, illustrating them with examples: first, the empowerment of public–private partnerships around datafication in LMICs and the consequently growing agency of corporations as development actors. Second, the way commercially generated big data is becoming the foundation for country-level ‘data doubles’, i.e. digital representations of social phenomena and/or territories that are created in parallel with, and sometimes in lieu of, national data and statistics. We explore the resulting shift from legibility (Scott, 1998) to visibility, and the implications of seeing development interventions as a byproduct of larger-scale processes of informational capitalism.