В статье, опубликованной в журнале
Nature Reviews Earth and Environment, команда исследователей заявляет, что не существует единой модели, которая могла бы описать, как развиваются эти катастрофические события. Это чрезвычайно затрудняет определение того, как супервулканы могут извергаться в будущем.
Супервулкан — это вулкан, который извергался как минимум один раз с показателем в 8 баллов по шкале вулканической активности (это самый высокий показатель для вулканов). Это означает, что он выпустил более 1000 кубических километров материала.
Когда эти огромные вулканические системы взрываются, связанное с ними разрушение чудовищно. Оно приводит к интенсивному выпадению пепла и пирокластическим потокам, глубина которых может достигать сотен метров, охватывая от тысяч до десятков тысяч квадратных километров. Эти события также оставляют огромные впадины в земле, называемые кальдерами.
Однако такие извержения крайне редки и происходят примерно раз в 100 000 лет. На сегодняшний день нет однозначных объяснений того, с чем это может быть связано.
В своем исследовании команда, в которую вошли ученые из Кардиффского университета,
провела углубленный обзор полевых, геохимических и петрологических свидетельств 13 сверхразрушений, произошедших за последние два миллиона лет. Они также рассмотрели геофизические исследования современных вулканических систем. Изучаемые события варьировались от последнего извержения вулкана Таупо в Новой Зеландии более 24000 лет назад до самого старого извержения вулкана Йеллоустоун в США примерно два миллиона лет назад.
Анализ данных не выявил единой модели, которая описывала бы, как развивалось каждое из 13 событий, и показал, что суперразрушения могут начинаться постепенно в течение нескольких недель/месяцев или же немедленно перейти в активную фазу. Индивидуальные суперэрозии могли длиться от нескольких дней до десятилетий.
Неопределенность, связанная с этими событиями, очень затрудняет понимание того, когда и как эти вулканы могут потенциально извергнуться в будущем. Команда призвала провести дополнительные исследования, чтобы помочь ответить на эти вопросы. Они собираются использовать алгоритмы машинного обучения, расположенные на станциях мониторинга, чтобы помочь интерпретировать сигналы, которые показывают движение магмы к поверхности.
Фото: Unsplash/CC0 public domain