9334

Метеориты и Химический состав земной коры

Доклад

Астрономия и авиация

Метеориты и Химический состав земной коры Имеются убедительные доказательства того, что Земля в целом имеет элементный состав, близкий к составу каменных метеоритов (хондритов) (Рингвуд ,1979). Различие химического состава метеоритов и поверхн...

Русский

2013-03-01

36.5 KB

3 чел.

Метеориты и Химический состав земной коры

Имеются убедительные доказательства того, что Земля в целом имеет элементный состав, близкий к составу каменных метеоритов (хондритов) (Рингвуд ,1979). Различие  химического состава метеоритов и поверхности Земли (земной коры)является одним из основных ориентиров в исследовании разнообразных процессов, происходящих при формировании нашей планеты. Сопоставление средних составов метеоритов и литосферы приводит к выявлению трех  групп элементов:

  1.  Содержание в метеоритах значительно больше , чем в литосфере: Ni,Se,Pd,Co,Au,Cr,Hg,S,Ng,Fe,Je всего элементов11 элементов, расположены в порядке убывания С метеорн. С литосферы
  2.  С метеорн ~ C литосферы: О,Si,Ca,C,P,Mn,CI,U,Zn,Cu,Be,Sc,Mo,Hf,Cd,Ag,Re (всего 18 элементов, расположены в порядке распространенности.)
  3.  С метеор. Меньше, чем С литосферн.: Ai,Na,K,Ti,F,Zi,Zr,Sr,N,B,Ja,Ce и др. (всего 42 элемента, расположены в порядке распространенности.)

На первых  этапах фракционного разделения элементного состава протопланетного вещества основную роль, по-видимому, играли те свойства которые способствовали объединеию рассеянных в пространстве частиц в крупные агрегаты. Среди элементов первой группы Pd и Au отличаются особенно высокой химической энертностью большой плотностью металической формы. По последнему признак присоединяется и Hg.  Поэтому именно эти три элемента могли учавствовать в формировании вначале крупных агрегатов, а затем земного ядра за счет гравитационной аккреции уже на стадии сортировки материала по химическому составу (Барсуков,1988).

Магнитные свойства, по-видимому, играют роль в обогащении земного ядра железом и его геохимическим аналогам: Co,Ni,Cs,Je, эти элементы могут геохимически связывать S и Se, обогащая ими ядро Земли. Иные причины приводят к обогащению мантии Mo. Выявленная линейная зависимость между концентрациями в литосфере и протопланетном веществе этих II элементов позволяет сделать прогноз  относительно тех элементов, содержание которых  в литосфере недостаточно изучено. Можно ожидать, что по аналогии с Pd и Au концентрация Ru и Rh,OS,Jr и Pt в литосфере также на 1-2 порядка меньше, чем их концентрация в метеоритном веществе. Это касается и Ag, содержание которого вероятно на порядок ниже 10ˉ г /мм.

В.И.Вернадский полагал, что поверхность Земли никогда не была расплавленной, не находил геологических причин, которые объясняли бы химический состав литосферы.

А.П.Виноградов (1959) объяснял дифференциацию химических элементов в радиальном направлении зонной плавкой.

Сейчас многие считают, что энергия гравитационной аккреции адиабатического сжатия во внутренних частях планеты и радиоактивного распада элементов привела к разогреву Земли, которая весьма долгое время могла иметь температуру поверхности 1000-I - 1500°С (Сороктин,1974). В этом случае вещество поверхности могло фракционировать.

При охлаждении Земли  происходят такие конденсации вещества из атмосферы, что тоже усиливает специфику состава литосферы.

Показано, что процесс плавления поверхности Земли сопровождался обогащением литосферы не только летучими и легкоплавкими веществами, но более существенно- малораспространенными в протопланетном веществе элементами.

Постоянный поток космического вещества на остывшую поверхность Земли является реальным фактором формирования элементного состава литосферы, который оглаживает результаты расмотренного выше фракционного распределения элементов на поверхности планеты. Интенсивность потока космического вещества на Землю оценивается различными авторами в пределах 10 - 10 т/год. Согласно этим оценкам за всю историю Земли (4,6 . 10  лет) на ее поверхности мог образоваться при условии стабильности потока во времени слои космического вещества от нескольких метров до километров.

Итак, элементный состав современной литосферы – это результат действий всех факторов, учавствующих в преобразовании протопланетного вещества на фоне постоянного метеоритного потока. (По книге В.Д.Корк “Геохимия элементного состава гидросферы”. ,М.,Наука.1991, с 191-196.

 


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

33921. Определение структурных средних в интервальном вариационном ряду 41.92 KB
  При вычислении моды для интервального вариационного ряда необходимо сначала определить модальный интервал по максимальной частоте а затем значение модальной величины признака по формуле: где: значение моды нижняя граница модального интервала величина интервала заменить на iМе частота модального интервала частота интервала предшествующего модальному частота интервала следующего за модальным Медиана это значение признака которое лежит в основе ранжированного ряда и делит этот ряд на две равные по...
33922. Закономерные изменения частот за счет изменения варьирующего признака в вариационных рядах 12.67 KB
  Главной задачей анализа вариационных рядов является выявление закономерностей распределения и характера распределения. Тип закономерности распределения это отражение в вариационных рядах общих условий определяющих распределение в однородной совокупности. Следовательно должна быть построена кривая распределения.
33923. Виды дисперсий. Правило сложения дисперсий 23.06 KB
  Правило сложения дисперсий Вариация признака происходит в резте влияния на него различных факторов. Признакам на вариации под влиянием осн. Отклонение индивидуальных значений результативного признака от ср.значения результативного признака для всей совокупности можно представить как сумму отклонений где i текущий номер признака общей совти; j текущий номер группы в интером ряду распределения; среднее значение результативного признака в jгруппе.
33924. Использование показателей вариации в анализе взаимосвязей социально-экономических явлений 15.36 KB
  Эмпирическое корреляционное отношение характеризует тесноту связи; рассчитывается как корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации Оба показателя находятся в пределах от 0 до 1 при этом чем ближе показатели к 1 тем связь между изучаемыми признаками теснее. Для оценки тесноты связи с помощью корреляционного отношения можно воспользоваться шкалой Чеддока: 0103связь слабая 0305связь умеренная 0507связь заметная 0709связь тесная 09099связь весьма тесная.
33925. Теоретические основы выборочного наблюдения 12.04 KB
  Теоретические основы выборочного наблюдения. Выборочное наблюдение относится к несплошному виду наблюдения. Преимущества выборочного наблюдения: экономия средств оперативность получения результатов возможность расширения программы наблюдения возможность проверки качества продукции которая при этом уничтожается высокая достоверность результатов. Совокупность которая получилась в результате отбора единиц для наблюдения наз.
33926. Простая случайная выборка 12.98 KB
  Простая случайная выборка отбор единиц из генеральной совокупности путем случайного отбора но при условии вероятности выбора любой единицы из генеральной совокупности.возвращается в генер. не возвращается в генеральную совокупность. Характеристика генер.
33927. Понятие и виды рядов динамики. Требования к рядам динамики 13.07 KB
  Понятие и виды рядов динамики. Требования к рядам динамики. Ряд динамики ряд стат. Ряд динамики характеризуют 2 элемента: показатель времени t и уровни ряда y числовая характеристика изучаемого явления.
33929. Методы прогнозирования разновидность математических методов прогнозирования, позволяющих построить динамические ряды на перспективу 12.01 KB
  Методы прогнозирования разновидность математических методов прогнозирования позволяющих построить динамические ряды на перспективу. Статистические методы прогнозирования охватывают разработку изучение и применение современных математикостатистических методов прогнозирования на основе объективных данных в том числе непараметрических методов наименьших квадратов с оцениванием точности прогноза адаптивных методов методов авторегрессии и других; развитие теории и практики вероятностностатистического моделирования экспертных методов...