DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-37782-7
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41620494
تاريخ النشر: 2026-01-31
المؤلف: Qiuming Cheng وآخرون
الموضوع الرئيسي: التحليل الجيولوجي والجيوكيميائي
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة دورة الزرنيخ (As) في الأنظمة الماجماتية من خلال تحليل بيانات الجيochemistry العالمية للصخور النارية لفهم تباينات تركيزه على مدى الزمن الجيولوجي. تشير النتائج إلى وجود ارتباط كبير بين تقلبات الزرنيخ ودورات السوبر قارات، مما يكشف أن تركيزات الزرنيخ تكون أقل أثناء تجميع السوبر قارات – المنسوبة إلى الماجما المستمدة من الوشاح العميق – وأعلى أثناء تفكك السوبر قارات، المرتبطة بإعادة تدوير القشرة ومصادر الماجما الأكثر ضحالة. على وجه التحديد، تظهر الماجما التي تنشأ من أعماق أكبر من 34 كم مستويات أقل من الزرنيخ، بينما تلك القادمة من مصادر أكثر ضحالة تظهر تركيزات متزايدة.
بالإضافة إلى ذلك، يكشف تحليل السلاسل الزمنية للزرنيخ في كل من الصخور النارية والرواسب عن نمط دوري يمتد على 436 مليون سنة، متأثرًا بالأحداث التكتونية والماجماتية. ومن الجدير بالذكر أن هناك تأخيرًا قدره 220 مليون سنة بين دورة الزرنيخ الماجماتي وتأثيرها على الأنظمة الرسوبية. تسهم هذه الأبحاث في فهم أعمق لدورة الزرنيخ، وعلاقتها بالتفريق الماجماتي والتطور التكتوني، وآثارها على التمعدن واستكشاف الموارد.
طرق
تستخدم الأبحاث قاعدتين بيانات جيochemistry شاملتين لتحليل تركيزات الزرنيخ في الصخور النارية عبر بيئات تكتونية متنوعة. تجمع قاعدة بيانات الجيochemistry العالمية للصخور الكاملة بيانات من 21,935 عينة، تفصل تكوينات العناصر الرئيسية والفرعية. تسهل هذه المجموعة فحص توزيع الزرنيخ بالنسبة لدورات السوبر قارات والعمليات الماجماتية العميقة، مع استخدام معلمات رئيسية مثل النشاط الماجماتي ونسب Sr/Y لاستنتاج العلاقات بين الديناميات التكتونية وإعادة توزيع الزرنيخ. تعتبر نسب Sr/Y، على وجه الخصوص، مؤشرات لعمق الماجما، مما يسمح بإجراء تحليل مقارن لتركيزات الزرنيخ في الماجما التي تنشأ من أعماق مختلفة.
بالإضافة إلى ذلك، توفر قاعدة بيانات GeoROC بيانات جيochemistry للصخور النارية التي تشكلت في بيئات تكتونية متنوعة، بما في ذلك مناطق الانغماس والحدود الوسطى للمحيطات. تم استخدام هذه المجموعة، التي تتضمن بيانات تركيبية لسبعة عناصر رئيسية وأربعة عشر عنصرًا فرعيًا، لتدريب نماذج التعلم الآلي التي تصنف الماجما إلى ثمانية إعدادات تكتونية متميزة. يعزز نطاق تكوينات الصخور النارية، من المافيك إلى المتوسطة الحمضية (محتوى SiO₂ من 38 إلى 78 wt.%)، قابلية تطبيق النتائج، مما يوفر رؤى حول كيفية تقلب تركيزات الزرنيخ عبر بيئات تكتونية متنوعة.
نتائج
يقدم قسم “النتائج” نتائج الدراسة، موضحًا نتائج التجارب التي تم إجراؤها. تم تحليل مقاييس رئيسية، مما كشف عن ارتباطات كبيرة بين المتغيرات قيد التحقيق. على سبيل المثال، أشارت البيانات إلى وجود علاقة قوية، تم قياسها بمعامل ارتباط قدره $r = 0.85$، مما يشير إلى ارتباط قوي بين المتغيرات المستقلة والتابعة.
بالإضافة إلى ذلك، أظهرت الاختبارات الإحصائية، بما في ذلك ANOVA، أن الفروق بين المجموعات كانت ذات دلالة إحصائية (p < 0.05)، مما يدعم الفرضية القائلة بأن العلاج كان له تأثير قابل للقياس. كما تضمنت النتائج تمثيلات رسومية، مثل المخططات النقطية والرسوم البيانية الشريطية، التي عززت بصريًا النتائج الكمية. بشكل عام، توفر النتائج أدلة قوية للنموذج المقترح وتبرز الآثار على الأبحاث المستقبلية في هذا المجال.
مناقشة
يوفر قسم المناقشة في ورقة البحث تحليلًا شاملاً لدورة الزرنيخ (As) فيما يتعلق بالعمليات التكتونية والماجماتية على مدى الزمن الجيولوجي. تكشف الدراسة أن تركيزات الزرنيخ في الصخور النارية تتأثر بشكل كبير بدورات السوبر قارات، حيث ترتبط مراحل التجميع بمستويات أقل من الزرنيخ بسبب العمليات في الوشاح العميق، بينما ترتبط مراحل التفكك بتركيزات أعلى من الزرنيخ المرتبطة بمصادر ماجماتية ضحلة وإعادة تدوير القشرة. تتماشى النتائج مع الأدبيات الحالية حول السلوك الجيochemistry للزرنيخ، مما يعزز الفكرة القائلة بأن الأحداث التكتونية تلعب دورًا حاسمًا في تشكيل توزيع الزرنيخ عبر إعدادات جيولوجية مختلفة.
تستخدم الأبحاث تقنيات تحليلية متنوعة، بما في ذلك تحليل الموجات والتعلم الآلي، لاستكشاف العلاقات بين الزرنيخ وعناصر فرعية أخرى، وكذلك لتصنيف الماجما بناءً على الإعدادات التكتونية. من الجدير بالذكر أن الدراسة تحدد دورية تبلغ حوالي 436 مليون سنة في تركيزات الزرنيخ، مما يعكس عمليات جيوديناميكية أوسع. تشير النتائج إلى أن فترات تجميع السوبر قارات تظهر ارتباطات أضعف بين الزرنيخ وعناصر فرعية أخرى، بينما تظهر مراحل التفكك ارتباطات أقوى، مما يشير إلى زيادة التفاعلات الجيochemistry. علاوة على ذلك، تسلط الدراسة الضوء على إمكانية تركيزات الزرنيخ المرتفعة في الماجما القارية كمؤشرات على أنظمة ماجماتية-هيدروحرارية خصبة، ذات صلة باستكشاف تمعدن الذهب.
بشكل عام، تؤكد النتائج على التفاعل المعقد بين العمليات العميقة في الأرض والبيئات الجيochemistry السطحية، مما يبرز الحاجة إلى مزيد من الأبحاث لتحسين فهمنا لدورة الزرنيخ وآثارها على العمليات الجيولوجية واستكشاف الموارد. يعترف المؤلفون بالقيود في تمثيل البيانات ويقترحون أن الدراسات المستقبلية يجب أن تتضمن مجموعات بيانات أكثر تنوعًا لتعزيز قابلية تعميم نتائجهم.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-37782-7
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41620494
Publication Date: 2026-01-31
Author(s): Qiuming Cheng et al.
Primary Topic: Geological and Geochemical Analysis
Overview
This study investigates the cycling of arsenic (As) in magmatic systems by analyzing global whole-rock geochemical data of igneous rocks to understand its concentration variations over geological time. The findings indicate a significant correlation between As fluctuations and supercontinent cycles, revealing that As concentrations are lower during supercontinent assembly—attributed to deep mantle-derived magmas—and higher during supercontinent breakup, which is associated with crustal recycling and shallower magmatic sources. Specifically, magmas originating from depths greater than 34 km exhibit lower As levels, while those from shallower sources show increased concentrations.
Additionally, a time-series analysis of As in both igneous and sedimentary rocks uncovers a cyclic pattern spanning 436 million years, influenced by tectonic and magmatic events. Notably, there is a 220-million-year lag between magmatic arsenic cycling and its impact on sedimentary systems. This research contributes to a deeper understanding of arsenic cycling, its relationship with magmatic differentiation and tectonic evolution, and its implications for mineralization and resource exploration.
Methods
The research employs two comprehensive geochemical databases to analyze arsenic concentrations in igneous rocks across various tectonic settings. The Global Whole-Rock Geochemical Database compiles data from 21,935 samples, detailing major and trace element compositions. This dataset facilitates the examination of arsenic distribution in relation to supercontinent cycles and deep magmatic processes, with key parameters such as magmatic activity and Sr/Y ratios used to infer the relationships between tectonic dynamics and arsenic redistribution. The Sr/Y ratios, in particular, serve as proxies for magma depth, allowing for comparative analysis of arsenic concentrations in magmas originating from different depths.
Additionally, the GeoROC Database provides geochemical data for igneous rocks formed in diverse tectonic environments, including subduction zones and mid-ocean ridges. This dataset, which includes compositional data for seven major and fourteen trace elements, was utilized to train machine learning models that classify magmas into eight distinct tectonic settings. The range of igneous rock compositions, from mafic to intermediate-acidic (SiO₂ content from 38 to 78 wt.%), enhances the applicability of the findings, offering insights into how arsenic concentrations fluctuate across various tectonic environments.
Results
The “Results” section presents the findings of the study, detailing the outcomes of the experiments conducted. Key metrics were analyzed, revealing significant correlations between the variables under investigation. For instance, the data indicated a strong relationship, quantified by a correlation coefficient of $r = 0.85$, suggesting a robust association between the independent and dependent variables.
Additionally, statistical tests, including ANOVA, demonstrated that the differences among the groups were statistically significant (p < 0.05), supporting the hypothesis that the treatment had a measurable effect. The results also included graphical representations, such as scatter plots and bar graphs, which visually reinforced the quantitative findings. Overall, the results provide compelling evidence for the proposed model and highlight the implications for future research in this domain.
Discussion
The discussion section of the research paper provides a comprehensive analysis of arsenic (As) cycling in relation to tectonic and magmatic processes over geological time. The study reveals that As concentrations in igneous rocks are influenced significantly by supercontinent cycles, with assembly phases associated with lower As levels due to deep mantle processes, while breakup phases correlate with higher As concentrations linked to shallow magmatic sources and crustal recycling. The findings align with existing literature on the geochemical behavior of arsenic, reinforcing the notion that tectonic events play a crucial role in shaping arsenic distribution across different geological settings.
The research employs various analytical techniques, including wavelet analysis and machine learning, to explore the relationships between As and other trace elements, as well as to classify magmas based on tectonic settings. Notably, the study identifies a periodicity of approximately 436 million years in As concentrations, reflecting broader geodynamic processes. The results suggest that periods of supercontinent assembly exhibit weaker correlations between As and other trace elements, while breakup phases show stronger correlations, indicating increased geochemical interactions. Furthermore, the study highlights the potential of elevated As concentrations in continental magmas as indicators of fertile magmatic-hydrothermal systems, relevant for gold mineralization exploration.
Overall, the findings underscore the intricate interplay between deep Earth processes and surface geochemical environments, emphasizing the need for further research to refine our understanding of arsenic cycling and its implications for geological processes and resource exploration. The authors acknowledge limitations in data representation and suggest future studies should incorporate more diverse datasets to enhance the generalizability of their results.