本文介绍了利用物理信息神经网络对地球极移驱动机制进行全面解析的最新研究成果。文章阐述了极移的现象及长期以来的研究困惑，并指出了研究的关键点在于物理信息神经网络的应用。研究结果表明，冰盖融化、陆地水储量变化等地球表面质量重新分布是造成极移数年至数十年周期波动的主要原因，贡献率高达90%。此外，地幔对流和冰川均衡调整是驱动极移长期趋势的两个主要因素，而地核运动对极移的影响也不容忽视。该研究为理解地球系统内部的复杂相互作用提供了全新视角，强调了气候变化对地球系统的影响，并为监测全球水循环和研究地核运动提供了新思路。
地球的自转轴并非静止不动，会缓慢移动，这种现象被称为“极移”。一个多世纪以来，天文学家和大地测量学家们一直在追踪记录着地球两极的位置变化。
近期，科学家们利用物理信息神经网络对地球极移之谜进行了全面解析，为揭示百年极移背后的驱动力提供了迄今为止最为全面的分析。
研究发现，冰盖融化、陆地水储量变化等地球表面质量重新分布是造成极移数年至数十年周期波动的主要原因，贡献率高达90%。地幔对流和冰川均衡调整是驱动极移长期趋势的两个主要因素。地核运动对极移的影响也不容忽视，可能源于地核-地幔边界产生的电磁力和地形力矩。
该研究为我们理解地球系统内部的复杂相互作用提供了全新视角，强调了气候变化对地球系统的影响。此外，它为监测全球水循环和研究地核运动提供了新的思路和方法。这项研究是地球科学领域的一项重大突破，为我们打开了探索地球系统奥秘的“新窗口”。
地球的自转轴并非静止不动，它相对于地壳会缓慢移动，这种现象称为“极移”。近日《自然·地球科学》期刊发表最新成果，利用物理信息神经网络，首次全面解析了过去120年来地球极移的驱动机制。研究发现，冰盖融化、陆地水储量变化等地球表面质量重新分布，是造成极移数年至数十年周期波动的主要原因，贡献率高达90%。地幔对流和冰川均衡调整则是驱动极移长期趋势的两个主要因素。研究还揭示了地核运动对极移长期趋势和波动都具有不可忽视的贡献，可能源于地核-地幔边界产生的电磁力和地形力矩。该研究为理解地球系统内部的复杂相互作用提供了全新视角，并强调了气候变化对地球系统的影响，也为监测全球水循环和研究地核运动提供了新思路。
地球的自转轴并非静止不动，它相对于地壳会缓慢移动，这种现象被称为“极移”。一个多世纪以来，天文学家和大地测量学家们一直在追踪记录着地球两极的位置变化。观测数据表明，地球自转轴并非遵循简单的轨迹，而是呈现出复杂的模式：在以每年约3毫弧秒的速度漂移，并叠加着周期为数年至数十年的、幅度达20至40毫弧秒的波动。
长期以来，科学家们普遍认为，地球表面和内部的各种过程是驱动极移的幕后推手。然而，究竟是哪些过程在起主导作用，它们之间又如何相互影响，共同塑造出观测到的复杂信号，这些问题一直困扰着学界，成为地球科学领域的一大谜团。
近期，科学家们利用一种名为“物理信息神经网络”的人工智能技术，对地球极移之谜发起了挑战。研究成果发表在最新一期的《自然·地球科学》杂志上，为揭示百年极移背后的驱动力提供了迄今为止最为全面的分析。
这项研究的关键在于“物理信息神经网络”的应用。与传统的神经网络不同，物理信息神经网络不仅能够从数据中学习模式，还能够将已知的物理规律融入到学习过程中。这意味着，这种新型人工智能技术不仅能够揭示数据之间的相关性，还能够帮助我们理解隐藏在数据背后的物理机制。
研究团队构建了一个由16个相互连接的神经网络组成的复杂模型，分别代表了可能影响极移的不同地球物理过程，包括冰盖和冰川的质量变化、陆地水储量的变动、地幔对流、地核运动以及地震活动等。通过对1976年至2018年间的极移观测数据和地球物理数据进行训练，这些神经网络学会了如何模拟各个过程对极移的影响，并最终能够重现出观测到的极移信号。
更令人惊讶的是，经过训练后的模型不仅能够精确地拟合训练数据，还能够准确地预测出1900年至1976年间的极移变化，而这段时间的观测数据并没有用于模型训练。这表明，该模型并非简单地记忆了数据模式，而是真正地捕捉到了驱动极移的物理机制。
研究结果表明，在过去一个多世纪里，地球表面质量的重新分布，主要是由于气候变化导致的冰盖融化、陆地水储量变化以及海平面上升，是造成极移数年至数十年周期波动的主要原因，贡献率高达90%。
这一发现也为我们提供了一个新的视角来理解全球水循环和气候变化之间的联系。极移的波动可以作为监测全球水储量变化的敏感指标，帮助我们更好地预测未来海平面上升的趋势，以及评估人类活动对地球系统的影响。
研究还发现，地幔对流和冰川均衡调整是驱动极移长期趋势的两个主要因素。地幔对流是指地球内部地幔物质的缓慢流动，它会导致地球内部质量分布的变化，进而影响极移的方向和速度。冰川均衡调整则是指地球对末次冰期以来冰盖消融的响应，随着冰盖的消失，地壳逐渐回弹，也会导致极移的发生。对极移长期趋势的分析可以帮助我们更好地约束地幔粘度模型，了解地球内部的结构和演化历史，并为研究地球长期气候变化提供重要线索。
长期以来，由于缺乏直接观测数据，地核运动对极移的影响一直是一个充满争议的话题。这项研究首次利用物理信息神经网络，揭示了地核运动对极移长期趋势和波动都具有不可忽视的贡献。
研究人员推测，地核运动对极移的影响可能源于地核与地幔之间的相互作用。地核运动会在地核-地幔边界产生电磁力和地形力矩，进而影响地幔的自转，最终导致极移的发生。
这一发现为我们研究地球深部动力学过程开辟了新的途径。通过分析极移信号，我们或许可以反演地核运动的模式，了解地核-地幔之间的能量交换机制，以及地球磁场的产生和演化规律。
这项研究的意义远不止于解开了地球极移之谜。它向我们展示了人工智能技术在地球科学研究中的巨大潜力，为构建更精确的地球系统模型、预测地球未来演化趋势提供了新的思路。
未来，随着观测技术的进步和计算能力的提升，物理信息神经网络将会在地球科学领域发挥越来越重要的作用，帮助我们更好地理解地球系统的复杂性，应对气候变化等全球性挑战。
这项研究是地球科学领域的一项重大突破，它不仅解开了地球极移之谜，也为我们打开了探索地球系统奥秘的“新窗口”。相信在不久的将来，随着人工智能技术的不断发展和应用，我们将会有更多令人惊叹的发现，不断刷新我们对地球家园的认知。
论文信息：Kiani Shahvandi, M., Adhikari, S., Dumberry, M. et al. Contributions of core, mantle and climatological processes to Earth’s polar motion. Nat. Geosci. 17, 705–710 (2024). https://doi.org/10.1038/s41561-024-01478-2
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