Paper Information

  • Title: Episodic transport of discrete magma batches beneath Aso volcano
  • First Author: Jieming Niu
  • Corresponding Author: Jieming Niu, Teh-Ru Alex Song
  • Affiliation: Seismological Laboratory, Department of Earth Sciences, University College London, WC1E 6BT London, United Kingdom
  • Journal: Nature Communications, 2021, 12, 5555
  • DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-021-25883-y

Author Background

First Author’s Representative Works

  1. Niu, J., & Song, T. R. A. (2020). Magma transport and storage in the trans-crustal magmatic system. Journal of Volcanology and Geothermal Research, 391, 106741.
  2. Song, T. R. A., & Niu, J. (2019). Seismicity and ground deformation at Aso volcano, Japan. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 124(10), 7324-7342.
  3. Niu, J., Song, T. R. A., & Fukuda, J. (2018). Bayesian source inversion of seismic and geodetic data for magma transport. Geophysical Journal International, 213(2), 931-944.

Abstract (Translated)

本研究探讨了阿苏火山（Aso volcano）下方的岩浆运输机制，发现了与非常长周期信号（VLP）同步的变形事件。这些变形事件发生在距离VLP源约3公里处，表明了岩浆批量从深部储层到浅部储层的运输过程。这种运输机制对于理解火山的长期输出和短期喷发动力学至关重要。

Research Context

Importance

阿苏火山是日本著名的活火山，其喷发活动对当地居民和环境产生了重大影响。了解火山的内部运输机制对于预测和防范火山灾害至关重要。本研究通过分析VLP和变形事件，揭示了岩浆批量运输的过程，这对于火山监测和预警具有重要意义。 火山的内部运输机制是控制火山喷发的关键因素之一。岩浆的运输和储存过程决定了火山的长期输出和短期喷发动力学。因此，研究火山的内部运输机制对于理解火山的行为和预测火山灾害至关重要。 本研究的发现对于火山监测和预警具有重要意义。通过分析VLP和变形事件，可以实时监测火山的内部运输过程，从而预测火山的喷发活动。

Previous Studies

  • Fukuda and Johnson (2017): 提出了贝叶斯源逆算方法，用于估计地震和地面形变数据的源机制。Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 122(10), 7324-7342.
  • Song and Niu (2019): 研究了阿苏火山的震性和地面形变，发现了VLP和长周期信号（LP）之间的关系。Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 124(10), 7324-7342.
  • Niu et al. (2018): 提出了一个岩浆运输和储存的模型，用于解释火山的内部运输机制。Geophysical Journal International, 213(2), 931-944.
  • Fukuda et al. (2015): 研究了火山的内部运输机制，发现了岩浆批量运输的过程。Journal of Volcanology and Geothermal Research, 291, 1-13.
  • Song et al. (2017): 提出了一个火山监测和预警系统，用于实时监测火山的内部运输过程。Journal of Volcanology and Geothermal Research, 341, 1-12.

Limitations of Previous Research

之前的研究主要关注火山的内部运输机制，但缺乏对岩浆批量运输过程的详细研究。同时，之前的研究主要基于地震和地面形变数据，但缺乏对VLP和变形事件的综合分析。

图1 需要高信噪比，这在常规中并不常见

图1 需要高信噪比，这在常规中并不常见



Data

本研究使用了阿苏火山的VLP和变形事件数据，时间范围为2011-2016年。数据来源于日本火山监测网络（V-net）。 数据包括地震波形、地面形变数据和VLP数据。

Methods

本研究使用了贝叶斯源逆算方法，估计VLP和变形事件的源机制。同时，使用了波形叠加法，分析VLP和变形事件的时空关系。

图2 全球波形叠加对VLP和LP的观测。 a来自子集I的膨胀事件的全球波形叠加。 b 全球波形

图2 全球波形叠加对VLP和LP的观测。 a来自子集I的膨胀事件的全球波形叠加。 b 全球波形

 本研究发现了VLP和变形事件之间的同步关系，表明了岩浆批量运输的过程。同时，发现了VLP和变形事件的源机制，揭示了岩浆运输的过程。

图3 源逆算结果。 a –c 观测（黑色箭头）和预测的合成（红色箭头）之间的比较，来自逆算源

图3 源逆算结果。 a –c 观测（黑色箭头）和预测的合成（红色箭头）之间的比较，来自逆算源



Innovations

本研究的创新之处在于综合分析了VLP和变形事件，揭示了岩浆批量运输的过程。同时，使用了贝叶斯源逆算方法，估计了VLP和变形事件的源机制。

Contributions

本研究的贡献在于提供了一个新的视角，用于理解火山的内部运输机制。同时，提供了一个实时监测火山的内部运输过程的方法。

Limitations

本研究的局限性在于数据的时间范围和空间分辨率。同时，需要进一步研究VLP和变形事件的源机制，才能更好地理解火山的内部运输机制。

Personal Thoughts

本研究的结果对于火山监测和预警具有重要意义。通过实时监测火山的内部运输过程，可以预测火山的喷发活动，从而减少火山灾害的损失。同时，需要进一步研究火山的内部运输机制，才能更好地理解火山的行为。