Ученые обнаружили, что вещество на глубине 2900 км от поверхности Земли куда более гетерогенно, чем было принято считать ранее. Статья, описывающая процесс моделирования условий на границе нижней мантии и ядра, опубликована в Scientific Reports.
Команда ученых из Австралийского национального университета изучила данные более чем 4000 сейсмозаписей. Сейсмические волны возникают во время землетрясений и в общем случае делятся на продольные (P) и поперечные (S). Скорость распространения P- и S-волн отличается в несколько раз и зависит от свойств среды. Регистрируя скорость распространения волн каждого типа, ученые делают вывод о составе и состоянии пород, через которые проходят волны.
Используя сейсмические данные, австралийские ученые создали математическую модель поверхности раздела ядра и мантии, основанную на байесовской сети (графической вероятностной модели). Модель была дополнена данными геофизической томографии и спектрографии, что позволило объединить мелко- и крупномасштабные исследования глубоких слоев мантии в одну картину. По сути у ученых получилась «глобальная» карта распределения параметров вещества на границе нижней мантии и ядра.
Оказалось, что параметр вариативности физическо-химических свойств (состава, температуры, плотности и других) отличается от рассчитанного ранее в три раза – что означает куда более сложный состав вещества нижней мантии. Было принято считать, что нижняя толща мантии это наиболее «нейтральная» часть Земли, характеризующаяся постоянством состава, однако модель Австралийского национального университета демонстрирует гетерогенность пород этой области.
Строение глубокой мантии и ядра поможет понять геодинамические процессы, благодаря которым существует магнитное поле Земли. При этом руководитель исследования Хрвое Ткаучич (Hrvoje Tkalčić) отмечает, что исследовать центр Земли сложнее, чем центр Солнца.
Александра Стуккей
Нейрофизиологи из Финляндии разработали объективный метод отслеживания моторного развития ребенка, который потенциально может применяться в клинической оценке. Метод заключается в сборе данных движений и поз младенца во время игры с помощью комбинезона с датчиками движения. Результаты наблюдательного исследования с 59 младенцами опубликованы в Communications Medicine.