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微小裂缝,全球影响:MIT研究人员揭示微观冰层缺陷如何塑造冰川
发布日期:2024-06-30 22:44:21  稿源:cnBeta.COM

麻省理工学院的研究人员通过研究冰的微观缺陷,开发出一种预测冰川流动的新模型,揭示了冰在应对环境压力时的显著变化。该模型通过捕捉冰原(尤其是南极洲的冰原)的细微行为,有助于更好地预测海平面上升的速度,从而加强对气候驱动的海平面变化的预测。

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一条冰川流入格陵兰岛西南海岸的峡湾。麻省理工学院的一项新研究介绍了一种基于微观冰缺陷绘制冰川流动图的模型,通过详细描述冰川对压力敏感性的区域变化,提供了冰川动力学的细微视角,并改进了海平面上升的预测。资料来源:Meghana Ranganathan

冰川流动与海平面上升

随着冰川和冰盖的融化和入海,全球水位正以前所未有的速度上升。科学家需要更好地了解冰川融化的速度以及影响冰川流动的因素,以便预测未来海平面上升的情况并做好准备。

现在,麻省理工学院科学家的一项研究根据冰的微观变形,为冰川流动提供了新的图景。研究结果表明,冰川的流动在很大程度上取决于微观缺陷如何在冰层中移动。

研究人员发现,他们可以根据冰川是否容易出现某种微观缺陷来估计冰川的流动情况。他们利用这种微观和宏观变形之间的关系,建立了冰川流动的新模型。利用这个新模型,他们绘制了南极冰原上各个地点的冰流图。

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穿过南极洲罗斯冰架附近山谷的冰流。图片来源:Meghana Ranganathan

挑战冰流的传统观点

他们发现,与传统观点相反,冰原并不是一个整体,相反,它在应对气候变暖压力时的流动地点和方式更加多样。研究人员在论文中写道,这项研究"极大地改变了海洋冰原可能变得不稳定并导致海平面快速上升的气候条件"。

Meghana Ranganathan 博士说:"这项研究真正展示了微观过程对宏观行为的影响。这些机制发生在水分子的尺度上,最终会影响南极西部冰盖的稳定性"。她是麻省理工学院地球、大气和行星科学系(EAPS)的研究生,现在是佐治亚理工学院的博士后。

共同作者、EAPS 副教授 Brent Minchew 补充说:"广义上讲,冰川正在加速,围绕这一点有很多变数。这是第一项从实验室到冰原的研究,开始评估自然环境中冰的稳定性。这最终将有助于我们了解灾难性海平面上升的概率。"

Ranganathan 和 Minchew 的研究最近发表在《美国国家科学院院刊》上。

冰川运动与海平面影响

冰川流动是指冰从冰川的顶峰或冰原的中心向下移动到边缘,然后冰在边缘断裂并融化到海洋中的过程--这个过程通常很缓慢,但随着时间的推移,会导致世界平均海平面上升。

近年来,在全球变暖以及冰川和冰原加速融化的推动下,海洋以前所未有的速度上升。众所周知,极地冰川的消失是导致海平面上升的主要原因,但这也是预测时最大的不确定因素。

"部分原因是规模问题,"Ranganathan 解释说。"很多导致冰流动的基本机制都发生在我们无法看到的非常小的尺度上。我们想准确地确定这些支配冰流的微物理过程是什么,而海平面变化模型中还没有体现出这些微物理过程。"

明尼苏达大学的地质学家在 2000 年代初进行了实验,研究了小块冰在受到物理压力和压缩时如何变形。他们的研究揭示了冰流动的两种微观机制:一种是"位错蠕变",即分子大小的裂缝在冰中移动;另一种是"晶界滑动",即单个冰晶相互滑动,导致它们之间的边界在冰中移动。

地质学家发现,冰对应力的敏感性,或者说冰流动的可能性,取决于两种机制中哪一种占主导地位。具体来说,当微观缺陷是通过位错蠕变而不是晶界滑动产生时,冰对应力更敏感。

兰加纳坦和明切意识到,这些微观层面的发现可以重新定义冰川尺度更大的冰流方式。他们解释说:"目前的海平面上升模型假定冰对压力的敏感性只有一个值,并且在整个冰原上保持这个值不变。"这些实验表明,实际上,由于这些机制中的哪一种在起作用,冰的敏感性存在着相当大的变异性"。

预测冰川流动的新模型

在新的研究中,麻省理工学院的研究小组从之前的实验中汲取灵感,建立了一个模型来估算冰区对应力的敏感度,这直接关系到冰流动的可能性。该模型吸收了环境温度、冰晶平均大小和该区域冰的估计质量等信息,并计算出冰通过位错蠕变和晶界滑动发生变形的程度。根据这两种机制中哪一种占主导地位,模型就能估算出该区域对应力的敏感性。

科学家们将从南极冰原上不同地点观测到的实际数据输入到模型中,其他科学家之前在这些地点记录了当地的冰层高度、冰晶大小和环境温度等数据。根据模型的估计,研究小组绘制了南极冰原上冰对压力的敏感性地图。当他们将该地图与卫星和实地对冰原的长期测量结果进行比较时,发现两者非常吻合,这表明该模型可用于准确预测冰川和冰原在未来的流动情况。

"随着气候变化使冰川开始变薄,这可能会影响冰对压力的敏感性,"Ranganathan 说。"我们预计南极洲的不稳定性可能会非常不同,我们现在可以利用这个模型捕捉这些差异。"

编译自/scitechdaily

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