摘要
惰质组是煤中常见且重要的显微组分组,作为古野火指示物在古环境研究中发挥着至关重要的作用,古野火在多种生态系统中扮演着不可替代的角色.通过惰质组来讨论古野火与古气候变化及古植物演化的研究逐年增多.丝质体和半丝质体的反射率可以用来估算古野火的燃烧温度及类型,进而判断不同类型野火的燃烧特征.惰质组的相对丰度可以重建大气氧含量.人工智能(AI)和科学数据库的在线搜索工具的快速发展,使得查找、收集、整理和分析从最老到最新的出版物,以及出版物中的全球惰质组数据成为可能.本文使用数据提取工具Deep Shovel收集分析从志留纪到新近纪的全球惰质组数据,然后应用Gplates、ArcGIS pro、Tableau等多个软件建立地质历史时期惰质组相对丰度的变化模型,该模型可以与其他因素如大气氧含量、植物进化及古气候变化等进行关联.惰质组在地质历史中的分布特征差异很大,二叠纪属于典型的"高惰质组含量-高大气氧含量"时期,新生代属于典型的"低惰质组含量-低大气氧含量"时期.本文提出惰质组特征与古环境因素之间的可能性正负反馈关系,揭示出惰质组在地质古环境演化研究中发挥着不可替代的作用.未来惰质组相关研究应该聚焦在有机岩石学和有机地球化学的深入结合,大数据驱动的惰质组时、空分布特征,古野火在不同气候背景下的地球系统中发挥的作用以及融合现代野火研究预测未来由于气候变化导致的野火发生的频率和强度.
基金项目
国家自然科学基金项目(42321002)
国家自然科学基金项目(41572090)
深时数字地球(Deeptime Digital Earth,DDE)国际大科学计划项目资助()
NETL
NSTL
万方数据