科学家揭示阿加迪尔海底滑坡的形成时间和动力学过程

简介: 研究发现阿加迪尔海底滑坡并没有演变为大规模的浊流事件,这一发现在摩洛哥浊积体系的沉积记录中得到佐证。该研究成果不仅有助于更好地理解海底滑坡的形成过程和动力学机制,而且对科学评估海底滑坡造成的深水地质灾害风险具有一定指导意义。

近日获悉,中国科学院南海海洋研究所“海洋新构造与地质灾害”研究团队研究员李伟与国际科学家合作,首次揭示了非洲西北部大陆边缘阿加迪尔海底滑坡的地貌特征、内部结构、形成时间及动力学过程,相关研究成果发表在Earth and Planetary Science Letters上。

据介绍,阿加迪尔海底滑坡位于阿加迪尔海底峡谷南部,影响面积多达5500平方千米,造成了340立方千米的海底滑坡沉积物。科研人员利用海底多波束测深和多道地震相结合的探测方法,成功揭示了阿加迪尔海底滑坡的地貌特征和内部结构。研究发现阿加迪尔海底滑坡形成于14.2万年,主要沿着两个不同深度的滑移面发生滑动,研究认为其形成的触发因素可能与断层活动和盐构造运动相关的地震有关。

此外,此前学者普遍认为阿加迪尔海底峡谷区域大规模的海底滑坡是造成全球规模最大的摩洛哥浊积体系的主要原因,然而,本次研究发现阿加迪尔海底滑坡并没有演变为大规模的浊流事件,这一发现在摩洛哥浊积体系的沉积记录中得到佐证。该研究成果不仅有助于更好地理解海底滑坡的形成过程和动力学机制,而且对科学评估海底滑坡造成的深水地质灾害风险具有一定指导意义。

该研究成果得到了中科院率先行动“百人计划”项目(Y8SL011001)和国家重点研发计划项目(2017YFC1500401)的联合资助。

image

图1. 阿加迪尔海底滑坡的形成时间

image

图2. 阿加迪尔海底滑坡三维形成模式图

原文发布时间为:2018-08-02
本文来自云栖社区合作伙伴“中科院之声”,了解相关信息可以关注“中科院之声

相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Genesis:卡内基梅隆大学联合 20 多所研究机构开源生成式物理引擎,能够模拟各种材料、物体和物理运动现象
Genesis是由卡内基梅隆大学联合20多所研究机构开源的生成式物理引擎,能够模拟世界万物,具有高度的物理准确性和快速的模拟速度,适用于机器人仿真、游戏开发、电影特效制作等多个领域。
51 21
Genesis:卡内基梅隆大学联合 20 多所研究机构开源生成式物理引擎,能够模拟各种材料、物体和物理运动现象
|
3月前
|
人工智能
合成生物学:设计生命的新时代
【9月更文挑战第19天】合成生物学作为21世纪新兴交叉学科,融合基因工程、系统生物学与计算机科学,通过工程化设计理念改造生物体遗传物质,开创人工生命体新时代。它旨在构建自然界中不存在的生物系统,应对能源、材料、健康和环保等全球挑战。核心技术包括基因编辑(如CRISPR/Cas9)、基因合成及系统生物学方法。应用领域涵盖医药、化学品与生物材料、农业及食品,展现出巨大潜力。预计到2025年,其经济价值将达1000亿美元。尽管面临法律、伦理等挑战,但合成生物学正引领创新未来,助力人类可持续发展。
|
7月前
|
人工智能 UED
清华大学研究提出用大模型做心理测量
【2月更文挑战第24天】清华大学研究提出用大模型做心理测量
292 2
清华大学研究提出用大模型做心理测量
基于纳什谈判理论的风–光–氢多主体能源系统合作运行方法(含matlab代码)
基于纳什谈判理论的风–光–氢多主体能源系统合作运行方法(含matlab代码)
|
算法
基于纳什谈判理论的风–光–氢多主体能源系统合作运行方法(Matlab代码实现)
基于纳什谈判理论的风–光–氢多主体能源系统合作运行方法(Matlab代码实现)
106 0
|
决策智能
博弈论第十一集总结(进化稳定—合作,突变,与平衡 “ 观后感)
博弈论第十一集总结(进化稳定—合作,突变,与平衡 “ 观后感)
81 0
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
北大&北航团队揭示电子转移规律,深度学习定量预测96种元素在任意压力下的电负性
北大&北航团队揭示电子转移规律,深度学习定量预测96种元素在任意压力下的电负性
171 0
|
机器学习/深度学习
以前所未有的原子数量进行量子力学模拟,机器学习发现新的高压固体氢
以前所未有的原子数量进行量子力学模拟,机器学习发现新的高压固体氢
|
存储 算法 数据可视化
Science | 智能计算揭示前生命化学网络中合成的连接、出现和自我再生
Science | 智能计算揭示前生命化学网络中合成的连接、出现和自我再生
141 0
Science | 智能计算揭示前生命化学网络中合成的连接、出现和自我再生