マグマ化学組成のバリエーションの情報科学的解析によるマグマ進化プロセスの理解

通过信息科学分析岩浆化学成分的变化来了解岩浆演化过程

• 批准号: 19K04026
• 负责人: 上木 賢太
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K04026/
• 关键词: マグマ化学組成; データ駆動; 火成活動; 物質循環; 機械学習; マグマ生成; データ解析; 数値モデル; 多変量解析; 情報科学的解析

機械学習及び統計数理に基づいた高度なデータ解析によってマグマの化学組成バリエーションを高次元空間で定量的および客観的に解析する方法を確立し、天然火山岩化学組成データおよび高圧実験に基づくマグマ化学組成データに適用して、地球内部でのマグマ進化プロセスやその時空推移を捉えることが本研究の目的である。その目的のために具体的テーマとして設定した課題1から3に基づき、2022年度の研究を遂行した。「課題1: 統計数理に基づいた天然マグマ化学組成バリエーションの特徴抽出手法の確立」に関しては、新規高精度化学分析や文献データ収集に基づいて火山岩化学組成データベースを構築するとともに、データベースを用いた数理解析を行い、天然マグマの組成バリエーションを理解するとともにマグマ進化プロセスを議論する研究を行った。構築したデータベースについては論文として公表した。「課題2: 統計数理に基づいた実験マグマ化学組成バリエーション解析手法の確立」に関しては、2021年度から継続して、マグマ生成場の条件を推定する数理モデルの開発を行った。「課題3: マグマ生成プロセスの時空間推移解析」では、多数の変数から小数の重要な特徴を抽出する機械学習手法を適用して、グローバルな火山岩化学組成やプレート運動のデータセットから、地球内部でのマグマ生成やプレート運動を支配する重要な地球科学的特徴を抽出した。この結果を基に、プレート運動やマントル対流に駆動されるマグマ生成プロセスや地球内部ダイナミクスを議論し、論文として公表した。

这项研究的目的是建立一种基于机器学习和统计数学的先进数据分析，以定量和客观地分析高维空间中的岩浆化学成分变化，并将它们应用于天然火山岩石化学岩石化学成分数据和基于高压力实验的天然火山岩石化学组成数据，并捕获岩浆进化和斑点的质量和时间表。根据第1到3的问题进行了2022年的研究，为此目的是特定主题。关于“问题1：基于统计数学的天然岩浆化学成分变化，建立特征提取方法”，我们基于新的高精度化学分析和文献数据收集的新火山岩石化学成分数据库，并使用数据库使用数据库来了解天然岩浆的组成变体并讨论岩浆进化过程。构建的数据库作为论文发表。关于“问题2：基于统计数学建立实验性岩浆化学成分变化分析方法”，我们继续开发一个数学模型，以估计岩浆生成场的条件。在“状态3：岩浆生成过程的时空过渡分析”中，我们应用了一种机器学习方法来从大量变量中提取重要的十进制特征，并提取了重要的地球科学特征，这些特征从地球内部岩浆产生和板块运动从地球内部的全球火山岩石化学岩石化学成分和板块运动。基于这些结果，我们讨论了由板运动和地幔对流和地球内部动力学驱动的岩浆产生过程，并将其作为论文发表。

项目成果

Feature Selection of Magmatic Tectonic Settings Based on Sparse Multinomial Regression

基于稀疏多项回归的岩浆构造环境特征选择

• 发表时间: 2019
• 作者: UEKI KENTA;HINO HIDEITSU KUWATANI TATSU
• 通讯作者: HINO HIDEITSU KUWATANI TATSU

Subduction-zone parameters that control slab behavior at the 660-km discontinuity revealed by logistic regression analysis and model selection

通过逻辑回归分析和模型选择揭示控制 660 公里不连续面处板片行为的俯冲带参数

• DOI: 10.3389/feart.2022.1008058
• 发表时间: 2022
• 期刊: Frontiers in Earth Science
• 影响因子: 2.9
• 作者: Nakao Atsushi;Kuwatani Tatsu;Ueki Kenta;Yoshida Kenta;Yutani Taku;Hino Hideitsu;Akaho Shotaro
• 通讯作者: Akaho Shotaro

沈み込むプレートのスタグネーション/ペネトレーションと沈み込み帯パラメタを関係づける回帰分析とモデル選択

将俯冲带参数与俯冲板块停滞/渗透相关的回归分析和模型选择

• 发表时间: 2022
• 作者: 中尾篤史;桑谷立;上木賢太;吉田健太;油谷拓;日野英逸;赤穂昭太郎
• 通讯作者: 赤穂昭太郎

化学組成データベース構築に基づく鬼界カルデラの火成活動の理解

基于化学成分数据库的构建了解Kikii破火山口的火成活动

• 发表时间: 2022
• 作者: 上木賢太;原口悟;吉田健太;桑谷立;浜田盛久;Iona McIntosh;宮崎隆;羽生 毅
• 通讯作者: 羽生 毅

Bayesian modeling of the equation-of-state by integration of various data sets for liquid iron in Earth’s outer core

通过整合地球外核液态铁的各种数据集对状态方程进行贝叶斯建模

• 发表时间: 2021
• 作者: 松村太郎次郎;桑山靖弘;上木賢太;桑谷立;安藤康伸;永田賢二;伊藤伸一;長尾大道
• 通讯作者: 長尾大道