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牧师

考虑到老南极冰盖,为什么它不能多厚?

维基百科文章的主题”南极冰盖”说:

南极洲的冰开始于大约4550万年前的始新世中期,升级期间Eocene-Oligocene灭绝事件大约3400万年前。

这篇文章后说:

通过降水如雪冰进入表。这雪就压实形成冰川冰在重力下向海岸移动。

不过看起来,从南极洲的照片,这冰转移到海岸不是到处都发生在南极洲。相反,许多地方下似乎是一个永恒的古老的冰层覆盖。

如果沉淀回收速度连续无处不在,它不可能获得一位150万岁的核心样本(《自然》杂志的一篇文章根据)或结构,如Vostok站覆盖一个古老的湖泊。

类似的位置圆顶F,根据维基百科的年降水量约为25毫米(毫米;约。0.98英寸)。

问题是,如果我们有25毫米降水每年仅仅1000万年,我们应该有一个250公里厚的冰层覆盖。或者如果我们在500万年的时间跨度,它应该给我们一个125公里厚的冰层覆盖。

我们可以允许一些合理压缩冰但仍然记住,我们不是讨论的是一颗中子星。

为什么当前南极冰盖几英里厚吗?

回答

一个有趣的观点考虑来自你的假设恒定速率的降水。许多地球系统过程有重要的随机变化(或高维混沌)。考虑冰的质量守恒定律:冰层厚度变化量=(降水、质量)——(选择你最喜欢的过程,质量)。(质量)和(质量)过程有明显的随机变化,无论是在空间和时间。当你把一个随机变量,一个特殊的事情发生了:你得到一个随机游走。下面的图显示了5随机漫步[![随机漫步][1]][1]<子>(来源:[jburkardt people.sc.fsu.edu] (https://people.sc.fsu.edu/ ~ jburkardt / m_src / random_walk_1d_simulation / walk_5_steps_500_plot.png)) < /订阅>注意几个不同的随机漫步和时间分开吗?一个随机游走的属性,标准差所有走在一起,随着时间的平方根。如,所有的传播在给定的时间点上,生长时间的平方根成正比。如果随机游走并不是随机的,而是是恒定的,你会一条直线(这是你描述的这种情况)。 So here is the first point to be made: a constant rate of precipitation leads to a linear increase in ice thickness, growing without bound. By adding in some randomness to approximate nature better, the rate at which the ice thickness grows is fractional with time rather than linear. A true random walk is still unbounded, and so there are clearly some negative feedback mechanisms at play as mentioned in the previous posts. Second point (actually answering your question). As this is a 2d surface, you could model glacial topography as 2D random field. In the absence of forcing, the dynamics of glacial topography is effectively a diffusion equation. A randomly forced diffusive surface has a natural (or internal) cutoff length scale, or scale above which ice won't grow. However, this cutoff scale would be a function of ice surface diffusivity, rather than a feedback mechanism between the system and forcing. So this is all to say, it could be a feedback mechanism, or it could be set internally by the material properties of the system. I'll look and see if anyone has written papers on this yet. The figure below shows an example of a 2D random field. I don't know how exactly it was generated, but it's basically the kind of solution you would get from a 2D diffusion equation with random forcing. ![2d random noise][2] [1]: https://i.stack.imgur.com/suiBL.png [2]: https://i.stack.imgur.com/veC49.png

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