基于数据科学方法的岩石行星地幔储水能力的研究：地球、火星和系外行星

名义无水矿物(NAMs)是岩石行星地幔中水的主要载体，研究地幔中主要NAMs的水溶解度可以帮助我们估测岩石行星地幔理论上的储水能力，并间接约束其内部的实际含水量。通过统计和统计学习算法等数据科学方法，本文旨在介绍并总结前人对地球、火星和系外行星地幔储水能力的模拟研究工作。本文首先回顾了岩石行星地幔储水能力的热力学理论模型；然后围绕地球和火星的两个实例研究，探讨了如何使用包括稳健回归拟合、蒙特卡罗方法和自助聚集算法等方法，把原子尺度的水溶解度实验数据点和其测量误差转化成行星尺度的储水能力模型；接着介绍了系外行星观测的大样本数据是如何帮助我们理解系外岩石行星储水能力的统计学性质；最后讨论了数据科学方法在矿物物理学研究中的局限性，并对如何更好地将统计及统计学习算法与矿物物理数据研究相结合作出展望。