近日，PNAS发表论文，基于沉积黄铁矿微量元素记录并结合机器学习方法重建了35亿年来的大气氧演化过程，揭示生物主导长期氧化而构造调制短期波动，为利用黄铁矿示踪古氧化还原环境及理解地球宜居性演化提供了新的定量框架。 题目：Biosphere expansion drives Earth’s secular oxygenation while tectonics modulate oxygen variability revealed by machine learning作者：Zhen-Jie Zhang*（张振杰）；Dong-Jie Tang（汤冬杰）；Qiu-Ming Cheng（成秋明）期刊：Proceedings of the National Academy of Sciences （PNAS）摘要：大气氧含量的上升从根本上改变了地球表层环境，并促成了复杂生命的演化。然而，驱动大气氧长期波动的过程仍缺乏清晰认识，这在一定程度上源于代用指标分辨率和时间覆盖范围的限制。沉积黄铁矿中的微量元素浓度为重建古海洋氧化还原状态及其与大气氧水平之间的联系提供了可靠记录。本文整合了跨越35亿年的黄铁矿颗粒高分辨率地球化学数据，并结合机器学习方法重建大气氧演化历史。研究识别出两类具有一致变化特征的微量元素组合，分别代表氧化还原敏感过程和热液作用影响。结果表明，大气氧长期演化趋势与生物圈扩张密切耦合，而叠加其上的短期波动则主要受构造事件控制，包括超大陆的拼合与裂解。具体而言，主要的氧化事件即大氧化事件和新元古代氧化事件均与生物扩张密切相关。持续氧化阶段通常与大陆拼合时期相对应，这可能反映了风化作用增强、营养物质输入增加以及有机碳埋藏加强；而超大陆裂解阶段则常与较还原的环境相联系，可能与火山活动增强及生物圈净产氧降低有关。该重建结果不仅细化了地球氧化还原演化的时间动态，也揭示了生物生产力、构造过程、海洋化学及地球系统多圈层过程在塑造行星宜居性中的协同作用。这些发现为理解地球大气演化提供了综合框架，并为早期地球及其他宜居行星的环境变化研究提供了重要参考。机器学习大气氧反演结果及其与生物-构造的协调演化
