地質学は、現代の世界を見ることによって過去を理解しようとします。 「現在は過去への鍵である」という統一主義の有名な言葉がありますが、これは、自然の「法則」が地質学的過去を通じて多かれ少なかれ同じように作用してきたと理解することができます。したがって、岩の上の古代の氷河の痕跡を理解するには、現代の氷河を知っているか、見たことがある方がよいでしょう。一方、ジェイムズ・ハットン（現代地質学の創始者と呼ばれる）は、有名な論文「地球の理論」で次のように述べています。または、地球上の土地の組成、分解、および復元において観察可能な法則の調査について、彼は次のように述べています。
したがって、今日のデータを抽出することは過去の鏡であり、未来を予測することを可能にします。一方で、ここに注意を払う必要があります。地質学者は研究を行っていますが、ほとんどの場合、彼らの目的は未来を理解することではなく、学術的な好奇心です。
今日、気候変動は社会や科学界で注目されているトピックの 1 つであり、気候予測や気象予報は私たちの日常生活の中にあります。トレーニング データと比較する気象データがなければ、動的気候予測モデルを構築することはほとんど不可能です。気象予報は、現在と数時間前の気象状況を知らなければ不可能です。さらに、過去を知らずして、将来どのような気候に遭遇する可能性があるかを知ることは不可能です.
気象の直接測定は 200 年程度に過ぎず、データが古いほど解像度が低くなり、測定誤差が大きくなります。では、地質学的な時間スケールに関して、非常に短い時間データを持つことの欠点は何かを見てみましょう。図 1. は、グリーンランド掘削プロジェクトからの安定酸素同位体データです。リーダーは、y 軸の単位を無視して、データを北半球の高緯度の温度変化として読み取ることができます。
上の曲線は、38 ～ 39 kyr BP の間の変化を示しています (現在の 1000 年前と読みます)。この1000年分のデータによると、気温は上昇傾向にあると言えます。ただし、時間スケール (中央の曲線は 30 ～ 60 kyr BP の間の変化を表す) を拡大すると、温度はより複雑なパターンを示します。ほぼ周期的なパターンを示していると言えます。では、最後の 125 kyr BP にわたるグリーンランドのデータ全体 (下の曲線) を見てみましょう。レコードはより洗練されたものになり、パターンを定義することは非常に難しくなっています。したがって、未来を語るには、過去の記録に感謝することが不可欠です。
過去の変化を知る方法とは？このトピックはこの記事の範囲を超えていますが、主なものは古生物学的パラメーター、地形学的特徴、海洋および陸生堆積物から収集された地球化学的プロキシです。
19 世紀に、ジェームズ クロール (グラスゴーのアンダーソン大学博物館の用務員) は、地球の気候は地質学的タイムスケールでの太陽の周りの地球の軌道のパラメーターの変化によって影響を受けるという仮説を立てました。しかし、彼の仮説は 20 世紀の初期段階で放棄されました。これは、地形学的特徴が氷河期の数とそのタイミングを反映していなかったためです。 1976年、コアリング技術の進歩と地球化学的プロキシの使用により、クロールの理論を拒否した地形学的テストを偽造することが可能になり、ジェームズ・クロールの仮説が確認されました.それ以来、地球化学的プロキシは、古気候の解釈において最も信頼できる情報源の 1 つと見なされています。
最も有名な地球化学的プロキシのいくつかは、安定同位体 (特に酸素、水素、および炭素)、XRD (X 線回折) 分析、および XRF (蛍光 X 線) スキャンです。どちらも完璧ではなく、これらすべてのプロキシの説明能力は、サンプルの場所と解像度によって異なります。
コアを掘削して分析することは、第四紀 (過去 260 万年) の古気候研究で最も広く使用されている手法です。堆積物コアは歴史書として解釈されます。基本的に、コアの上が現在を表し、下が地史の時代を表しています。コア全体は、一部の条件を除いて、流域の過去の環境のほぼ連続的なストーリーを提供します。
XRF スキャンは、X 線放射を放出し、電子などを放出することによって (背後にある物理学は範囲を超えています)、サンプルのスペクトルを生成し、これを行うことによって、いくつかの元素の半定量的なカウントを研究者に提供します。比較的新しいコアスキャン技術により、コア全体を XRF スキャナーの下に置くことができるような技術が提供されます。さらに、この技術により、コアを最大 0.2 mm の解像度でスキャンできるようになりました。つまり、ほぼ連続的にスキャンします。したがって、XRF カウントは古環境研究にとって貴重なリソースです。
XRF カウントは、地理、流域、または流域の特性に応じて、さまざまな方法で解釈できます。たとえば、ある研究では、古降水量の指標として Ti (チタン) の数を使用しています。これは、Ti が不動の元素であり、親和性が比較的低いためです。しかし、別の研究では、Ca に正規化された K (カリウム) (K/Ca) を古降水量の指標として使用する可能性があります。侵食、有機物含有量、酸化還元条件などには、他のいくつかのプロファイルが使用される場合があります。
流域ベースのアプローチ以外にも、XRF データを「解読」するための統計的アプローチがいくつかあります。因子分析などの線形法を使用して支配的な元素プロファイルを見つけたり、主成分分析を使用して最大分散を持つ直交方向を見つけたりすることができます。しかし、自然界では直線性はほとんど達成されません。私たちの最近の研究では、古気候研究のための新しい非線形手法を提供しました。信号処理、電気通信などで広く使用されている独立成分分析は、抽出されたデータが統計的に互いに独立しているように、XRF データの軸を新しい軸のセットに回転させます。これを行うことで、唯一のデータを調べたり正規化したりするのではなく、調査対象サイトの降水量と気温の記録を明らかにしたと著者は主張しました。
XRF データは、統計分析の適用に適した、豊富でほぼ連続したデータ セットを提供します。したがって、過去を見ることによって現在の気候変動の範囲を理解するために、XRF データは非常に貴重な情報を提供します。
μ-XRF データの独立成分分析によって抽出されたこの研究、ハザール湖 (東アナトリア) からの最後の 17.3 ka の気候プロキシは、最近 Quaternary International 誌に掲載されました。著者の Z. Bora Ön は、Muğla Üniversitesi の地質学科と Istanbul Teknik Üniversitesi の Avrasya Earth Sciences Institute に所属しています。
参照
Rothwell、R. G. (2015)。海洋堆積物をスキャンする XRF コアの 20 年:地球化学的プロキシは何を教えてくれるのか?. 堆積物コアのマイクロ XRF 研究 (pp. 25-102)。スプリンガー オランダ
