Wetenschap
Michigan Tech-student Katie Bristol bereidt een gemagnetiseerd gesteentemonster voor met vloeibare stikstof. Krediet:Michigan Tech, Sarah Vogel
Het verzamelen van gegevens van oude rotsen kan leiden tot vooringenomenheid. Nutsvoorzieningen, geofysici hebben een manier om hun methoden te verbeteren om uitdagingen te overwinnen bij het bestuderen van de geschiedenis van de kern van de aarde en het magnetische veld waaruit de geodynamo bestaat.
Omdat onderzoekers de kern niet kunnen bezoeken, ze gebruiken rotsen aan de oppervlakte als een proxy. specifiek, vulkanische rotsen registreren de intensiteit en veranderingen in het magnetische veld van de aarde. Het record gaat miljarden jaren terug tot de vroege dagen van de jonge kern van de planeet en de ontwikkeling van de geodynamo. Het probleem is dat de meeste gegevens die uit deze oude rotsen worden gehaald, vertekend kunnen zijn.
In een nieuwe studie gepubliceerd in wetenschappelijke vooruitgang en geleid door geofysici van de Michigan Technological University, het onderzoeksteam legt uit hoe vooringenomenheid wordt geïntroduceerd en wat eraan te doen.
Begin met het Jura - een tijd van verschrikkelijke hagedissen, hoge kooldioxidegehaltes en frequente magnetische poolwisselingen. De rockplaat laat zien dat met meer flips, de intensiteit van het magnetische veld nam af. Het is een omgekeerde relatie die geodynamo-modellen voorspellen; echter, het was moeilijk om een back-up te maken van gegevens uit veldmonsters, die tot op heden geen correlatie hebben aangetoond tussen magnetische omkeringen en de sterkte van magnetische velden in het verleden, of paleointensiteit.
De discrepantie is besproken, maar bleef onopgelost, zegt Aleksej Smirnov, een universitair hoofddocent geofysica aan Michigan Tech en hoofdauteur van de studie. de vooringenomenheid, geïntroduceerd door de conventionele Thellier-methode voor het analyseren van magnetisme van gesteentemonsters, produceert lager dan verwachte paleointensiteitssterkten en kan deze controverse oplossen.
Aleksej Smirnov, een geofysicus bij Michigan Tech, leidde een onderzoek dat systematische vooroordelen onderzoekt in gegevens die zijn verkregen uit enkele van de oudste rotsen van de aarde. Krediet:Michigan Tech, Sarah Vogel
"Eerdere gegevens moeten mogelijk worden heroverwogen, "Smirnov zegt, toe te voegen dat in de nieuwe studie, zijn team testte eerst systemische vooroordelen op synthetische monsters. "Zien, als je met natuurlijke stenen werkt, het is moeilijk om de effecten van niet-ideale granen en veranderingen te scheiden."
In theorie, de Thellier-methode vereist zeer kleine magnetische korrels en ze moeten tijdens de analyse als een lijn worden uitgezet; echter, omdat de meeste rotsen veel grotere niet-ideale korrels bevatten, zijn de percelen kromgetrokken. Dit probleem is bekend, maar grotendeels genegeerd, zegt Smirnov, in plaats daarvan hebben onderzoekers de neiging om slechts een deel van de gebogen plot te gebruiken om de lineaire relatie zo goed mogelijk te schatten. Dit levert consequent lager dan verwachte metingen en systemische vertekening op in paleo-intensiteitsdatasets, zegt Smirnov.
Geofysicus Aleksey Smirnov neemt actief studenten zoals Katie Bristol op in zijn onderzoekslaboratorium voor aardmagnetisme. Krediet:Michigan Tech, Sarah Vogel
De sleutel tot het verzamelen van betere gegevens, hij stelt voor, gebruikt demagnetisatie bij lage temperatuur samen met de Thellier-methode. De extra stappen zijn het onderdompelen van het monster in vloeibare stikstof in een omgeving zonder magnetische velden, laat het vervolgens op natuurlijke wijze weer opwarmen tot kamertemperatuur voordat u doorgaat met magnetometertests. De procedure stabiliseert het monster. Een andere optie is om de bias te berekenen die wordt geïntroduceerd door de korrelgrootte. Helaas, omdat de meeste datasets geen korrelgrootte voor elk monster bevatten, oudere gegevens moeten opnieuw worden geanalyseerd.
"Dit is een meer rigoureuze manier om deze specifieke wetenschap te doen, " zegt Smirnov. "Ik doe dit al heel lang - en als we goede gegevens willen, we moeten goede methoden gebruiken."
Wetenschap © https://nl.scienceaq.com