生物撹乱堆積物におけるマルチスケールのブラジルナッツの影響

Scientific Reports volume 12、記事番号: 11450 (2022) この記事を引用

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粒状物質におけるサイズの分離は、大きなナッツが振盪された容器の上部で終わる傾向から、ブラジル ナッツ効果 (BNE) として広く知られている普遍的な現象です。 本質的に、速い粒状の流れは、よく研究された混合プロセスと多くの類似点を持っています。 その代わりに、海底でのフェロマンガンノジュール（FN）の蓄積など、はるかに遅い現象がBNEに起因すると考えられていますが、本質的にはまだ説明されていません。 今回我々は、遠洋堆積物中のサブミリメートル粒子のBNEを初めて文書化し、生物撹乱堆積物の表面混合層のサイズ偏析モデルを提案する。 私たちのモデルは FN 種子のサイズ分布を説明し、摂食生物による選択的摂取に依存しない、1 mm 未満から 1 cm を超えるサイズの範囲にわたる均一な分離メカニズムを示しています。 FN 核形成の説明に加えて、私たちのモデルは微化石の年代測定や地球の磁場の堆積記録の基礎となるメカニズムに対して重要な意味を持ちます。

ミックス ナッツを詰めた容器を振ると、サイズの分離が発生し、大きなブラジル ナッツが上で終わります1、2。 この直感に反する現象は、ブラジル ナッツ効果 (BNE) として知られています。 BNE は、粒状混合や流動を伴うプロセスで発生します3。 簡単に言うと、振動や剪断中に粒状物質の結合構造が破壊されたときに、大きな粒子の下に優先的に発達する空隙に小さな粒子が侵入する能力によって引き起こされます1、4、5、6、7。 この原理は単純であるにもかかわらず、BNE は、粒状材料の局所構造がどのように破壊されるか、材料の凝集力、および構成要素の相対密度に驚くほど複雑に依存します 8。

BNE は地質学的輸送プロセスでも発生します。たとえば、河床は河床輸送中の表面の蓄積や大きな小石によって安定化します 9。 地球物理学的質量流の高速ダイナミクスは、よく研究された工業用粒状混合プロセスと多くの類似点を持っています10、11。 埋もれた考古学的遺物の自然な持ち上げ12、堆積物表面への粗い破片の移動13、海底でのフェロマンガンノジュール（FN）の蓄積14など、はるかに遅い現象は、生物擾乱の一種であると考えられているにもかかわらず、本質的に説明されていないままである。 -駆動型BNE。穴を掘る生物が大きすぎて摂取できない粒子を押しのける13。 この「生物学的ポンピング」機械の極端な遅さにより、BNE を直接観察することができないため、埋められた FN15、16、17 の相対的な希少性の場合と同様に、その存在は通常、別の説明を排除することによって推測されます。 FN 核 18 は堆積物の表面に残って成長するのに十分な大きさですが、微化石ほどの大きさの物体も BNE の影響を受けるかどうかという疑問が残ります。 これは、放射性炭素年代測定にとって重要な問題である。なぜなら、バーカー効果として知られる弱い貝殻の優先的溶解によって引き起こされる負の年代オフセットとは対照的に、実際に時々観察されるように、上向きのオフセットは周囲の堆積物よりも古いものになるからである。

今回我々は、約788万年前にインド洋の遠洋堆積物に堆積したミリメートル未満のマイクロテクタイト破片（図1）上でのBNEの発生を初めて記録した。 これは地質学的タイムスケールにおける瞬間的な出来事であるため、さまざまなマイクロテクタイト サイズクラスの異なる深さ分布は、表層混合層 (SML) における堆積物の混合とサイズ偏析の複合作用によって生成されたインパルス応答を表しています。 観察されたインパルス応答は、せん断誘起 BNE に基づくサイズ分離メカニズムでモデル化されています。 私たちのモデルは、観察された不一致を調整するために必要な FM 核の正しい最小サイズと微化石年代のオフセットを予測します。

インド洋コア MD90-0961 で発見されたマイクロテクタイトの破片の例。

SML内の堆積物の混合は生物撹乱によって引き起こされます（図2a）。 混合は、個々の堆積物粒子が SML の底部に到達するまで偏ったランダムウォーク 23 を実行し、生物撹乱のランダム化作用が停止する確率過程によって数学的に表されます (図 2b)。 有限の待ち時間とジャンプ長分布 23 を持つランダム ウォークの場合、SML 内の保存的トレーサー (この場合はマイクロテクタイト) の濃度 C は、各体積要素が完全に埋められる前に十分な (つまり、約 25) 生物撹乱イベント 24 を受けることになります。は、空隙率勾配を無視することによって得られる拡散移流方程式の簡略化されたバージョンによって支配されます 25,26。

ここで、t と z はそれぞれ堆積物と水の界面より下の時間と深さです、\({D}_{\mathrm{t}}\) はトレーサー粒子の拡散係数です、\({v}_{ \mathrm{b}}\) はバルクの埋没速度、\({v}_{\mathrm{t}}\) は生物移流やサイズ分離などによるトレーサー粒子の追加の上向き速度です (図.2c)。 上限条件 \(\left({v}_{\mathrm{b}}-{v}_{\mathrm{t}}\right)C-{D}_{\mathrm{t}}{\部分的 }_{z}C={F}_{\mathrm{t}}/{\varphi }_{\mathrm{s}}{\rho }_{\mathrm{s}}\) at z = 0 、ここで \({\varphi }_{\mathrm{s}}\) は固体の体積分率、\({\rho }_{\mathrm{s}}\) はその密度であり、入力トレーサーによって制御されます磁束 \({F}_{\mathrm{t}}\)。 マイクロテクタイト入力イベントは \({F}_{\mathrm{t}}={\Phi }_{\mathrm{t}}\delta (t)\) で記述されます。ここで \(\delta (t)\ ) はディラック インパルス、\({\Phi }_{\mathrm{t}}\) はマイクロテクタイト フルエンスです。

SML 内の粒子輸送。 (a) 底生生物による掘削と再加工。 (b) 個々の粒子（マイクロテクタイトの破片など）は、堆積物表面から始まり、SML 以下で乱れが止まるまで、偏ったランダムウォークを実行します。 (c) 特定の条件下では、(b) のランダム ウォークは拡散移流方程式によって支配されます。ここで、移流速度は埋没速度、生体移流速度、およびサイズ分離速度の合計です。 （ d ）埋もれるのに十分小さいトレーサー粒子（マイクロテクタイトの破片、実線）と、上部またはSMLに無限に留まるのに十分な大きさのフェロマンガンノジュールの深さ依存濃度C（破線）。 SML の下の曲線は、瞬間的な堆積プロセスから生じた履歴層内のマイクロテクタイトの分布を示しています。

生物撹乱強度は深さとともに減少するため、\({D}_{\mathrm{t}}\) と \({v}_{\mathrm{t}}\) は z の未知の関数です。 実際には、異なる深さ依存の拡散モデルでも実験データと同様の適合が得られます 25,27。これは、SML が厚さ L と定数 \({D}_{\mathrm{t}}\ を持つ等価な均質層で表すことができることを意味します) )、\({v}_{\mathrm{b}}\)、\({v}_{\mathrm{t}}\)。 方程式の解 (1) \(C\left(0,z\right)=\delta (z)\) を使用すると、インパルス応答 \(\mathcal{I}\left(t\right)=C(t,L)\ が得られます。 ）、堆積物の年齢モデルを使用して \(z>L\) にわたる深さ依存の濃度プロファイルに変換できます（図2d）。 インパルス応答に微視的に相当するものは、\(\left(t,z\right)=(\mathrm{0,0})\) で始まり \(\left(t, z\right)=({t}_{L},L)\)、ここで \({t}_{L}\) は確率密度関数 \(\mathcal{I} による通過 (または脱出) 時間 28 です。 \左(t\右)\)。 深さ \(z>L\) で見つかった粒子の年齢 T は、\(T={t}_{L}+{t}_{) によって \({t}_{L}\) に関連する確率変数です。 \mathrm{b}}\)、ここで \({t}_{\mathrm{b}}\) は年齢モデルから導出された SML の底部からの埋葬時間です。 T の確率性は、単一標本の年代測定に影響を与える重要な要素です29。

解決策の例 (図 3a) は、トレーサー速度 \({v}_{\mathrm{t}}\) が減少または逆転したため、\({v}_{\mathrm{t}}\) が SML を通過するのに必要な時間をどのように増加させるかを示しています。 {b}}-{v}_{\mathrm{t}}\)。 \(\mathcal{I}\left(t\right)\) の期待値として定義される平均通過時間 \(\langle {t}_{L}\rangle\) は、臨界値 \({v }_{\mathrm{t}}/{v}_{\mathrm{b}}\) のしきい値 (図 3b)。 移流が SML 全体にわたるトレーサー粒子の主要な輸送メカニズムである場合、このしきい値は 1 に近くなります。 拡散により、たとえ \({v}_{\mathrm{t}}>{v}_{\mathrm{b}}\) であっても SML を回避できる無視できない確率が保証され、より高い \({v}_ {\mathrm{t}}/{v}_{\mathrm{b}}\) 逆ペクレ数に依存するしきい値 \(G={D}_{\text{s}}/L{v}_バルク堆積物の {\mathrm{b}}\)、ここで \({D}_{\mathrm{s}}\) はバルク拡散係数です。 すべての場合において、\(\mathcal{I}\left(t\right)\) は、しきい値に近づくにつれて劇的に歪み、t > 0 にわたって均一な分布に収束します。これは、サイズの偏析により、それ以上の大きな粒子が再分布する傾向があることを意味します。層序の深さは堆積年代に対応します。 \(\mathcal{I}\left(t\right)\) の粒径依存性は、年代測定に明らかな影響を及ぼします。 一方、G は \(\mathcal{I}\left(t\right)\) の歪度、つまり個々の粒子の層序年齢に影響しますが、平均年齢には影響しません 26。\(\langle {t}_{L} 以来) \rangle =L/{v}_{\mathrm{b}}\) for \({v}_{\mathrm{t}}=0\)—サイズの偏析により、より大きな粒子の見かけの年齢が長くなります。意味のある層位関係が失われるまで、個々に、そして平均して、バルク。

堆積物粒子の分布と年齢に対する移流の影響。 (a) トレーサー粒子のモデル化されたインパルス応答。\({t}_{0}=L/{v}_{\mathrm{b}}\) は SML を通過する通常の堆積物粒子の平均通過時間です。トレーサーの分離速度 \({v}_{\mathrm{t}}\) と埋没速度 \({v}_{\mathrm{b}}\) の間の選択された比率。 (b) 逆ペクレ数 \({G}バルク堆積物の _{\mathrm{s}}\)。

特定のサイズ間隔 \([{s}_{1},{s}_{2}]\) に属するマイクロテクタイトの予想濃度はモデル関数によって支配されます

ここで、 \({g}_{\mathrm{t}}\) はすべての深さのマイクロテクタイト数から決定された経験的な粒径分布です (補足図 S1)、 \({z}_{0}\) は堆積物の深さです堆積イベントの時間に対応する、式 (1) の解から得られるインパルス応答 \(\mathcal{I}\) (1)。 \({v}_{\mathrm{b}}\) は堆積物コアの年代モデル、\({\Phi }_{\mathrm{t}}\)、\({D}_ {\mathrm{t}}\)、\(L\)、および \({v}_{\mathrm{t}}\) は、さまざまなサイズ クラスのマイクロテクタイト プロファイルをフィッティングすることによって決定する必要があります。 \({v}_{\mathrm{t}}=0\) に基づく従来の拡散移流モデルは、安定したトレーサー濃度プロファイルの良好な適合を提供するため、式 30 で得られるパラメーター推定値は、 (2) は完全に有意であるとは言えないため、\({D}_{\mathrm{t}}\) と \({v}_{\mathrm{t}} のサイズ依存関係に追加の制約を適用する必要があります。 \)。

SML における大きな粒子の分離は、BNE によって直接的に、または摂取 31、32、33、巣穴内張り 34、充填物 35、および再懸濁 36 を通じたより微細な粒子の選択的輸送から生じる生物起源の傾斜層によって間接的に引き起こされます。 段階的な層床は単一の底生生物が大半を占める堆積物で観察されていますが、それは規則的に堆積した堆積物の典型的な特徴ではありません 37,38。 さらに、傾斜床床から生じるサイズ分離は、摂取可能な粒子の最大寸法を超える粒子サイズに依存するとは予想されませんが、後で示すように、この依存性はFNの形成を説明するために必要です。 穴を掘る底生生物の周囲の堆積物の塑性変形 39,40 は、BNE 駆動メカニズムの可能性があります。これは、変形場には、多くの BNE 実験で使用される水平せん断に類似した、穴の先端の周囲の水平変位の垂直勾配が含まれるためです 6,41。 この場合、拡散率と偏析速度は両方ともせん断速度に比例します6,42。 サイズ分離は、有機物が豊富な堆積物中での微生物によって引き起こされる気泡形成によっても引き起こされる可能性があります 43。

選別されたガラスビーズを用いた実験 44 は、マイクロテクタイトと同様に、摂食生物による優先摂取の欠如を共有しています 31 が、トレーサーの拡散率のサイズ依存性が \({D}_{\mathrm{t}}\ の形式のべき乗則によって支配されることを示しています) propto {s}^{-q}\)、q ≈ 0.52。 ランダムな媒体を介したより小さな粒子の浸透も、粒子サイズに対するべき乗則の依存性を示します 45。 したがって、平均粒径 \({s}_{0}\) の堆積物中のサイズ \(s\) の大きなトレーサー粒子の拡散は \({D}_{\mathrm{t }}={{D}_{\mathrm{s}}(s/{s}_{0})}^{-q}\)。 粒状混合実験では、大きな粒の移流速度が \(s/{s}_{0}-{\psi }_{\mathrm{c}}\) に比例することが示されています。ここで \({\psi }_{ \mathrm{c}}\おおよそ\) 2.8 は、二元混合物における重要なサイズ比のしきい値です4,8。 したがって、偏析速度を \({v}_{\mathrm{t}}=(s/{s}_{0}-{\psi }_{\mathrm{c}}){\beta } としてモデル化します。 _{0}{D}_{\mathrm{s}}\)、\({\beta }_{0}\) は生物撹乱の分離効率を表す未知の係数です。 ほとんどの粒状混合研究は、凝集性のない粒子を使用して実施されており、これは細粒の堆積物の類似物としては不十分です。 湿った粒子を用いた実験では、凝集が防止されている限り、凝集性によりサイズの偏析が減少する傾向があることが示されています 46。 ただし、非球形粒子の場合、この効果はそれほど顕著ではありません 47。 小さな粒子は自由に落下できないため、凝集力によって空隙に侵入する能力が抑制される傾向があります。 しかし、サイズ分離の主な原因である重力による偏りの影響は消えません。 同様の効果が、弱い磁場の存在下で、粘着性の生物撹乱堆積物中の磁性粒子が受けるトルクでも観察されています48,49。 この場合、結果として生じる磁気配列は、磁気トルクと粒子の回転に抵抗するトルクとの比に比例することが判明しました。 これらを考慮すると、堆積物の凝集性の影響はすべて \({\beta }_{0}\) によって説明されます。

\({D}_{\mathrm{t}}(s)\) と \({v} の上記のモデルを使用して、ポアソン回帰モデルを使用して 3 つのサイズ クラスのマイクロテクタイト数 (図 4) を当てはめました。 _{\mathrm{t}}(s)\)。 モデル残差は、底質の不均一性によって説明される可能性のあるいくつかの例外を除き、ブートストラップで推定された不確実性の計数と一般に互換性があります。 サイズ分離パラメーター \({\beta }_{0}\) と q はどちらも、99.4% 以上の信頼水準でゼロから大きく異なります (表 1)。 \({D}_{\mathrm{s}}\) と L の推定値は、同様の堆積物の放射性トレーサーから得られる典型的な範囲内に含まれます50。 \({D}_{\mathrm{s}}\) のサイズ依存性のべき乗指数 q ≈ 0.25 (表 1) は、Wheatcroft44 が 10 ～ 300 µm のガラスビーズに対して得た値よりも小さいです。ほとんどのマイクロテクタイトは大きすぎて摂取できません。

マイクロテクタイト分布が適合します。 (a) コア MD90-0961 内の 3 つのマイクロテクタイト サイズ クラスの濃度 (ドット)、および式 (1) によるポアソン フィット。 (2) (実線)。 破線は、同じモデルによって予測された、平均サイズの堆積物粒子のインパルス応答 (同じフィッティングの最大値に再スケール) を表します。 インパルス応答に対する大きなマイクロテクタイトのオフセットに注目してください。 (b) (a) の適合に対応するモデル残差 (ドット)、およびマイクロテクタイト カウントのブートストラッピング シミュレーションから得られた 90% 信頼区間 (誤差バー)。

テクタイトのプロファイルは、通常の堆積物粒子（図4aの破線）の分布と比較して、サイズ偏析が埋没物体（図4aの実線）の年齢分布をどのようにオフセットするかを示しています。 図 4 の 3 つのサイズ クラスの予測平均年齢オフセット (0.05 ～ 0.2 mm で約 0.16 千、0.2 ～ 0.45 mm で約 0.87 千、0.45 ～ 0.9 mm で約 2.9 千) は、最大の正のオフセットと同等です。放射性炭素年代について報告されている20、21。 正の年齢オフセットの生成におけるサイズ分離の役割はペクレ数とともに増大し、正味埋没速度 \({v}_{\mathrm{b}}-{v}_{\mathrm) が大きくなるときに「暴走」効果を生み出します。 SML 内の {t}}\) が消滅します (図 3)。 このため、堆積速度の遅い堆積物は、サイズ偏析によって引き起こされる年代オフセットを特に起こしやすいと予想されます。 たとえば、MD90-0961 と同じ特性を持つ堆積物の \({v}_{\mathrm{b}}\) を 1.5 cm/kyr に減少させると、0.5 mm の天体の年齢オフセットは ~ 0.73 から ~ 10 に増加します。キル。 BNE によって引き起こされる大きな正のオフセットは、選択的溶解だけでは生じ得ない有孔虫の年齢差を説明できる可能性があります 21,51,52。 一方、サイズ分離は拡散係数の変化の影響をあまり受けません。たとえば、\({D}_{\mathrm{s}}\) を 2 倍にすると、上の例の 0.5 mm オブジェクトの年齢オフセットが増加します。 ~ 1.7 kyr。これは、結果として生じる \({v}_{\mathrm{t}}\) の増加が Pe の減少によって部分的に相殺されるためです。

大きなトレーサー粒子の定常フラックスの場合、BNE は \({v}_{\mathrm{t}}/{v}_{\mathrm{b}} に同様に依存して SML 内に濃度勾配を生成します。 \) として \(\langle {t}_{L}\rangle\) (補足図 S2): これは、垂直トレーサー フラックスの保存には、正味埋没速度の減少をより高い濃度で補償する必要があるためです。 したがって、SML 内の有孔虫濃度の変動の解釈は BNE によって偏っている可能性があります。 たとえば、過去～2000年間のインドの夏のモンスーンを再現するために使用されてきたオマーン周縁の堆積物中のG. bulloidesの濃度テスト53,54は、最上部～6cmで9～40%増加する可能性がある。表 1 と同じ偏析パラメータが、アラビア海の北西部の酸素最小ゾーンを表す生物撹乱データ (つまり、\({D}_{\mathrm{s}}\おおよそ\) 150 cm2/kyr) とともに仮定される場合、 L ≈ 6 cm、および \({v}_{\mathrm{b}}=\) 3–20 cm/kyr54,55)。

サブミリメートルスケールでのサイズ偏析は、磁性キャリアの再配向を引き起こす真の拡散プロセスと同化可能な堆積物の微細構造の再組織化を必要とするため、重要な古磁気学的な意味を持つ。 SML における非局所輸送は真の拡散とほとんど区別できません 23 が、この 2 つのプロセスは地球磁場の堆積記録に大きく異なる方法で影響を与えます。 コンベアベルトによる上向きの輸送により、深部の物質が除去され、堆積物表面に再堆積されます。そこでは、磁場中で浮遊粒子が部分的に整列することによって、いわゆる残骸残留磁化 (DRM) が得られます。 このモデルでは生物撹乱の影響を受けない埋没堆積物は、堆積年代と無傷の DRM 世代を保持していると考えられます 56。 一方、堆積物構造の局所的な破壊は、既存の DRM を消去し、堆積年代よりも若い堆積後磁化 (PDRM) に置き換えます。 従来の PDRM モデルは、この磁化が続成作用の初期に SML 以下で獲得されると想定しています 57。 しかし、実験室での実験では、拡散の回転成分を介した生物撹乱によって PDRM の獲得が促進される可能性があることが示されています 48,49。 拡散堆積物の混合は、続成作用の影響を受けない磁気層序記録に \(L/{v}_{\text{b}}\) 程度の遅れをもたらします。 この遅延は、海洋堆積物に対する L の適切な推定値 50 が使用される場合、磁性鉱物と松山-ブルンヘス磁場の反転 58 の 10Be 記録との間で観測されたオフセットと一致します。

FN 核生成とマイクロテクタイトの偏析が同じ起源を持つ場合、マイクロテクタイトのプロファイルから推定される偏析パラメーターを使用して、FN 核の最小サイズ (1 ～ 5 mm) を予測できます18。 単純な成長モデルでは、年齢 \(T\) の FN のサイズ \(s\left(T\right)={s}_{\mathrm{n}}+\gamma T\) が時間の経過とともに直線的に増加すると仮定します。一定の成長速度での初期核サイズ \({s}_{\mathrm{n}}\) から \(\gamma \おおよそ\) 1–5 mm/Myr59。 初期粒度分布 \({n}_{0}(s)\) を持つ種子の定常フラックス \({F}_{0}\) の場合、サイズ分布 \(n(s)\)堆積物と水の界面で成長する種子の数は次の式で与えられます。

ここで、 \(r(s)\) は、それぞれ z = L および z = 0 におけるトレーサー濃度間の比であり、式 (1) の定常状態の解から得られます。 (1)。 方程式の解 (3) 表 1 のサイズ偏析パラメータと水深約 4000 m の FN 田に典型的な SML 特性を用いると、最小種子サイズは約 2 ～ 3 mm と予測され (図 5)、これは観測されたものと同等である 18 。 これらの条件下では、\({v}_{\mathrm{b}}\) が 0.5 cm/kyr から 0.8 cm/kyr に増加し、\({D}_{\mathrm{s}}\) が 22 cm/kyr から減少します。約 2.3 mm の種子の成長を抑制するには、\({\beta }_{0}\) を 8 cm2/kyr に下げるか、\({\beta }_{0}\) を 0.075 m−1 から 0.064 m−1 に減らすだけで十分であり、最小限の生物撹乱と十分に小さい沈降速度は、FN の成長に必要な物理的条件です 17。 最後に、底生生物による選択的輸送の限界をはるかに超える少なくとも ~ 4 mm までのサイズに対する \({v}_{\mathrm{t}}\) の線形依存性が、沈没確率を減らすために必要となります。 FN 核は数 cm まで成長します (図 5 の破線)。 これは、底流による細粒堆積物の選択的除去などの他のメカニズムではなく、FN が BNE によって堆積物表面に保持されていることを示しています 17。

式(1)によって予測される、成長するフェロマンガンノジュールシードの定常状態の分布。 (3) コア MD90-0961 のマイクロテクタイトフィットからのサイズ分離パラメータ (表 1)、小結節成長速度 5 mm/Myr、および L = 6 cm、\({D}_{\mathrm{s}}\水深約 4000 m での代表的な SML 特性として、) = 22 cm2/kyr および \({v}_{\mathrm{b}}\) = 0.5 cm/kyr です。 結果は、σ = 0.1 および μ の 3 つの値 (mm 単位) を使用した、堆積種子の対数正規サイズ分布 (実線) について示されています。 破線は、\({v}_{\mathrm{t}}(s)\) の線形増加が s = 4 mm で停止する µ = 2.3 mm の場合を表しています。

私たちは、インド洋の遠洋堆積物中の 0.05 ～ 0.9 mm のマイクロテクタイト破片のサイズ偏析を初めて報告します。 これらのフラグメントの深さの分布は、SML の生物撹乱駆動 BNE によって説明できます。 その結果、大きな粒子はバルク堆積物に対して上向きの偏析速度 \({v}_{\mathrm{t}}\) を経験し、これは粒子サイズに応じて直線的に増加します。 堆積物に依存するサイズの閾値（例、コア MD90-0961 で約 1 mm）を超えると、\({v}_{\mathrm{t}}\) が埋没速度を超え、SML 以下に埋没する確率は小さくなります。 。 これには 2 つの重要な結果があります。(1) 微化石など、堆積物の平均粒径よりもはるかに大きい埋没物体は、層序年代よりもかなり古く、\({v }_{\mathrm{t}}={v}_{\mathrm{b}}\) 閾値、および (2) > 1 mm の粒子は堆積物表面に長時間残る傾向があり、成長の種として機能します。良好な条件下でのFNの。 後者の場合、継続的な成長により埋没確率はさらに低下し、埋没結節の希少性が説明されます。 粒状混合の実験から得られた、偏析速度と拡散率のサイズ依存性に関する単一の経験的モデルは、生物撹乱と実験室の時間スケールの間に 10 桁以上の差があるにもかかわらず、マイクロテクタイトの計数結果を説明し、FN シードの最小サイズを正確に予測します。 。 穴掘りに伴う堆積物の塑性変形が、BNE の駆動メカニズムである可能性が最も高いです。

BNE は、FN の成長や古磁気記録などの堆積物のマイクロメカニクスに依存する現象の基本的な理解、および有孔虫の年齢や濃度変動の解釈にとって重要な意味を持ちます。 BNE によって引き起こされる大きな正の年齢オフセットは、選択的溶解だけでは生じ得ない有孔虫の年齢差を説明できる可能性があります。 さらに、BNE は SML 内に濃度勾配を生成し、最近の気候変動の解釈に影響を与える可能性があります。 ここで紹介した単一の例を超えて、堆積物中の大きな粒子の再分布において BNE が果たす役割を評価するには、サイズ分離に対する凝集性などの堆積物の物理的特性の影響を調査する必要があります。

コア MD90-0961 (北緯 5 度 03.71 分、東経 73 度 52.57 分) は、1990 年のマリオン デュフレーン R/V のセイママ調査航海中に収集されました。長さ 45 メートルのコアはチャゴス山脈の東縁で回収されました。モルディブ・ラッカディブ海嶺は水深2450メートルにあり、豊富な有孔虫を含む石灰質のナノ化石軟泥で構成されています。 一般的なマイクロテクタイト濃度は、サンプルあたり数カウント (約 3 g) です。 したがって、3 つのサンプリング キャンペーン (補足表 S1、S2、S3) からのカウントは、それぞれ合計 137、287、および 49 カウントの 3 つのサイズ クラスに収集されました (表 2)。 堆積物の準備の詳細は補足情報に記載されています。

拡散移流方程式には、サイズ分離の場合の単純な解析的解決策がありません。 \(\mathcal{I}\left(t\right)\) の級数展開は、修正された境界条件を考慮して、Guinasso と Schink26 の解法アプローチで得られました (補足方法)。

サイズ分離パラメータ \({\beta }_{0}\) と \(q\) の有意性は、帰無仮説 \({H}_ の尤度間の比率 \(\Lambda\) を使用してテストされました。 {0}\) は分離が発生しないこと (\({\beta }_{0}\) = 0 または \({\beta }_{0}\) = q = 0)、および完全なモデル \ ({H}_{1}\)、マイクロテクタイトのカウントはポアソン統計によって支配されると仮定します (補足方法)。

私たちの調査結果を裏付けるすべてのデータは補足表に記載されています。

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この研究は、ERC 先行助成金 339899「EDIFICE」によって支援されました。 S. van de Velde の建設的なレビューに感謝します。

タチアナ・サブランスカヤ

現在の住所: Helmholtz Center Potsdam German Research Center for Geosciences GFZ、Telegrafenberg、14473、Potsdam、Germany

パリ地球物理学研究所、CNRS、パリ大​​学、75005、パリ、フランス

タチアナ・サブランスカヤ、ラモン・エグリ、ジャン＝ピエール・ヴァレ

気象地球力学中央研究所 (ZAMG)、1190、ウィーン、オーストリア

ラモン・エグリ

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TS、RE、J.-PV が実験を考案し、計画しました。 TSとREが原案を書きました。 TS はサンプルの準備と実験を実施しました。 RE は数学モデルを設計し、数値計算を実行しました。 J.-PVがプロジェクトを監督しました。 すべての著者は原稿を批判的に修正し、作品の完全性と正確性を確保することに完全な責任を負うことに同意し、最終原稿を読んで承認しました。

タチアナ・サブランスカヤまたはラモン・エグリへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

サヴランスカヤ、T.、エグリ、R.、ヴァレット、JP。 生物撹乱堆積物におけるマルチスケールのブラジルナッツの影響。 Sci Rep 12、11450 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-14276-w

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受信日: 2022 年 4 月 3 日

受理日: 2022 年 6 月 3 日

公開日: 2022 年 7 月 6 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-14276-w

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