南極氷床コアの高分解能光散乱強度解析による層位形成物質の解明と年層解析

通过南极冰芯的高分辨率光散射强度分析来阐明地层材料和年层分析

• 批准号: 17710006
• 负责人: 高田 守昌
• 金额: $ 2.3万
• 依托单位: Nagaoka University of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2005
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2005 至 2006
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17710006/
• 关键词: 氷床コア; 光学; 年代; ドームふじ; 含有不純物

これまでの研究で,南極ドームふじ雪氷コアには,光の散乱強度の変動が存在し,その変動がグリーンランドで採取された雪氷コアと同様に年変動に対応している可能性から,氷床コア解析で重要な氷の年代の決定に要素に貢献できる可能性を示唆した.しかし,南極ドームふじの涵養量が小さいため,従来の解析手法では,散乱光強度の変動要因について調べることが難しかった.そこで,氷中で光の散乱を引き起こす内部物質の形状・サイズおよび位置情報を明らかにし,年層との関係を明らかにするとが,本申請の目的である.昨年度は内部物質を検出するために,反射光による照明を用いていたため,得られる画像が暗く,氷中のものは検出することが出来なかった.そこで,高出力の透過光を用い照明方法に装置を改良し,粒径0.2μmの微量のシリカ粒子を人工的に含ませた氷試料中のシリカ粒子と思われるものを検出することに成功した.そこで,南極ドームふじコアの温暖で微粒子の少ない試料および寒冷で微粒子の多い試料の測定を行なった.前者では,ほとんど内部物質が存在せず,後者では,多量に含まれていることが分かった.しかし,この内部物質が微粒子であるのか,またサイズについては明らかにできていない.また,散乱物体の分布測定には,数万枚の画像を得る.そこで,画像処理によるこの粒子検出の自動化を試みた.メディアンフィルタ,平坦化処理を行なうことにより,70%の確率で散乱帯の検出に成功した

In this study, the possibility that the intensity of scattered light varies according to the year of the snow is discussed, and the possibility that the intensity of scattered light varies according to the year of the snow is discussed. The intensity of scattered light varies depending on the intensity of the scattered light. The object of the present application is to clarify the relationship between the layers and the shape of the internal substance. In the past year, the internal matter was detected, reflected light was used, and the image was obtained. The method of illumination for high output transmitted light was improved, and the artificial detection of trace particles with particle size of 0.2μm was successfully carried out. In addition, the measurement of the amount of fine particles in warm and cold samples was carried out at the south pole. The former contains a lot of internal substances, while the latter contains a lot of internal substances. The internal matter of these particles is not clear. Tens of thousands of images were obtained by measuring the distribution of scattered objects. In addition, the automatic detection of particles in the image processing system is tried. 70% accuracy rate of detection of scattered band is successful in planarization processing.