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    De vieux rochers, données biaisées :surmonter les défis en étudiant la géodynamo

    Katie Bristol, étudiante à Michigan Tech, prépare un échantillon de roche magnétisée avec de l'azote liquide. Crédit :Michigan Tech, Sarah l'oiseau

    Le glanage des données de vieilles roches peut entraîner un biais. Maintenant, les géophysiciens ont un moyen d'améliorer leurs méthodes pour surmonter les défis liés à l'étude de l'histoire du noyau terrestre et du champ magnétique qui composent la géodynamo.

    Étant donné que les chercheurs ne peuvent pas visiter le noyau, ils utilisent des roches à la surface comme proxy. Spécifiquement, les roches volcaniques enregistrent l'intensité et les changements du champ magnétique terrestre. Le record remonte à des milliards d'années jusqu'aux premiers jours du jeune noyau de la planète et au développement de la géodynamo. Le problème est que la plupart des données glanées sur ces vieilles roches peuvent être biaisées.

    Dans une nouvelle étude publiée dans Avancées scientifiques et dirigé par des géophysiciens de la Michigan Technological University, l'équipe de recherche explique comment le biais est introduit et que faire à ce sujet.

    Commencez par le Jurassique, une époque de terribles lézards, niveaux élevés de dioxyde de carbone et renversements fréquents des pôles magnétiques. Le record de rock montre qu'avec plus de flips, l'intensité du champ magnétique a diminué. C'est une relation inverse que prédisent les modèles de géodynamo; cependant, il a été difficile de sauvegarder avec des données provenant d'échantillons de terrain, qui à ce jour n'ont pas montré de corrélation entre les inversions magnétiques et la force des champs magnétiques passés, ou paléointensité.

    La divergence a été débattue mais n'a pas été résolue, dit Alexeï Smirnov, professeur agrégé de géophysique à Michigan Tech et auteur principal de l'étude. Le biais, introduit par la méthode conventionnelle de Thellier pour l'analyse du magnétisme des échantillons de roche, produit des forces de paléointensité plus faibles que prévu et peut résoudre cette controverse.

    Alexeï Smirnov, un géophysicien à Michigan Tech, a dirigé une étude qui examine les biais systématiques dans les données glanées sur certaines des roches les plus anciennes de la Terre. Crédit :Michigan Tech, Sarah l'oiseau

    « Les données précédentes devront peut-être être reconsidérées, " Smirnov dit, ajoutant que dans la nouvelle étude, son équipe a d'abord testé le biais systémique sur des échantillons synthétiques. "Voir, lorsque vous travaillez avec des roches naturelles, il est difficile de séparer les effets des grains non idéaux et des altérations."

    En théorie, la méthode de Thellier nécessite de très petits grains magnétiques et ils doivent être tracés sous forme de ligne lors de l'analyse; cependant, parce que la plupart des roches contiennent des grains non idéaux beaucoup plus gros, les parcelles sont déformées. Ce problème est connu mais largement ignoré, dit Smirnov, au lieu de cela, les chercheurs ont tendance à n'utiliser qu'une section du graphique courbe pour estimer au mieux la relation linéaire. Cela produit systématiquement des mesures inférieures aux attentes et un biais systémique dans les ensembles de données de paléointensité, dit Smirnov.

    Le géophysicien Aleksey Smirnov inclut activement des étudiants de premier cycle comme Katie Bristol dans son laboratoire de recherche sur le magnétisme terrestre. Crédit :Michigan Tech, Sarah l'oiseau

    La clé pour collecter de meilleures données, Il suggère, utilise la démagnétisation à basse température avec la méthode de Thellier. Les étapes supplémentaires sont l'immersion de l'échantillon dans de l'azote liquide dans un environnement sans champ magnétique, puis le laisser se réchauffer naturellement jusqu'à la température ambiante avant de procéder aux tests du magnétomètre. La procédure stabilise l'échantillon. Une autre option consiste à calculer le biais introduit par la taille des grains. Malheureusement, car la plupart des ensembles de données n'incluent pas la taille des grains pour chaque échantillon, les données plus anciennes devront être réanalysées.

    "C'est une façon plus rigoureuse de faire cette science particulière, " dit Smirnov. " Je fais ça depuis longtemps et si nous voulons de bonnes données, nous devons utiliser de bonnes méthodes."


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