Старые породы, смещенные данные: Преодоление трудностей в изучении геодинамо

Использование данных, полученных из древних пород, может привести к систематическому смещению. Геофизики предложили способ усовершенствовать методы, чтобы преодолеть трудности в изучении истории земного ядра и магнитного поля, которые составляют геодинамо.

Поскольку исследователи не могут получить доступ к ядру, они используют горные породы на поверхности в качестве прокси. В частности, вулканические породы фиксируют интенсивность и изменения магнитного поля Земли. Эта летопись простирается на миллиарды лет назад, к ранним дням молодого ядра планеты и развитию геодинамо. Проблема в том, что большинство данных, извлеченных из этих старых пород, могут быть смещенными.

В новом исследовании, опубликованном в Science Advances под руководством геофизиков из Мичиганского технологического университета, команда описывает, как возникает это смещение и как с ним бороться. Рассмотрим юрский период — время динозавров, высокого уровня CO₂ и частых инверсий магнитных полюсов. Геологическая летопись показывает, что с увеличением числа инверсий интенсивность магнитного поля ослабевала. Это обратная зависимость, которую предсказывают модели геодинамо; однако её было сложно подтвердить полевыми данными, которые до сих пор не демонстрировали корреляции между магнитными обращениями и силой прошлых магнитных полей (палеонапряженностью).

«Расхождение обсуждалось, но оставалось неразрешенным», — говорит Алексей Смирнов, доцент геофизики и ведущий автор исследования. Смещение, вносимое традиционным методом Тейлье для анализа намагниченности образцов пород, дает более низкие, чем ожидалось, значения палеонапряженности и может разрешить этот спор.

Ключ к получению более качественных данных — использование низкотемпературного размагничивания вместе с методом Тейлье. Процедура стабилизирует образец. Другой вариант — рассчитывать смещение, вносимое размером зерен. К сожалению, поскольку большинство наборов данных не включают размер зерен для каждого образца, старые данные потребуют переанализа. «Предыдущие данные, возможно, нуждаются в пересмотре», — отмечает Смирнов.