基于大数据方法建立大洋安山岩构造环境判别图

作者：刘欣雨; 张旗^*; 张成立

来源：地质通报, 2019, 38(12): 1963-1970.

• 安山岩
• 构造环境
• 大数据
• 地球化学

岩浆岩的地球化学元素往往对其构造环境具有一定的指示作用,前人使用构造环境判别图描述二者之间的关联关系。然而,安山岩因其岩石成因的复杂性和构造环境的"单调性",在判别图研究领域并未受到重视。收集了GEOROC和PetDB两个数据库中的全球新生代洋中脊安山岩(MORA)、洋岛安山岩(OIA)和岛弧安山岩(IAA)。使用43个元素组成的924个比值建立超过42万个直角坐标系,将三类安山岩数据投入坐标系中,并通过MATLAB计算三者之间的交叠率筛选出4个最佳判别图:lg(Ga/Cs)-lg(Ba/Nb)、lg(TFeO/Ga)-lg(Eu/Pb)、lg(K2O/Nb)-lg(Ga/Cs)和lg(MnO/Pb)-lg(Cs/Nb)。利用核密度曲线对比图分析判别图中的元素及元素比值,结果表明:①LILE(大离子亲石元素)与HFSE(高场强元素)的比值关系能有效区分MORA和IAA;②LILE与其他元素的比值关系则更有利于从三者中识别出OIA;③LILE在一定程度上比HFSE更易于判别大洋安山岩的构造环境。研究表明,安山岩可以成为一种使用范围更广泛的构造环境指示剂,其判别效果甚至优于玄武岩判别图。这也进一步说明,安山岩的成因虽然比玄武岩复杂,但是大数据方法是提取出具有构造环境指示意义的相关关系的有效途径。

• 单位
  中国科学院地质与地球物理研究所; 大陆动力学国家重点实验室; 西北大学