“间接测年法还包括对含有火山灰的沉积层序开展年龄模拟 ， 本次研究就属于这一范畴 。 ”陈宣谕说 。
据介绍 ， 本次研究利用英国牛津大学的OxCal软件建立阶段模型分析火山灰的近源14C年龄 。 样品依据其与火山灰层的相对地层关系 ， 被纳入不同的沉积阶段 ， 如喷发前、同喷发、喷发后阶段 。 阶段模型在校正样品年龄的过程中 ， 同时考虑了样品地层位置给火山灰带来的年代学制约 。 陈宣谕告诉采访人员：“这与先前研究中 ， 将采自火山灰之中和之下（紧邻地层中）样品的年龄均认为是喷发年龄相比更为准确 。 ”
由于Ko-g和Ma-f~j火山灰在远源湖泊中被识别 ， 且相应湖泊沉积记录具有大量14C测年数据 ， 这使得利用贝叶斯统计方法进一步分析所有近、远源信息成为可能 。 研究人员利用湖泊14C年代学和地层学数据 ， 构建了正式的“沉积”模型 ， 该模型利用泊松过程模拟湖泊沉积物形成过程 。 根据火山灰在沉积记录中的层位 ， 沉积模型在相应位置交叉引用了上述两层火山灰的阶段模型 ， 实现了同时分析与火山灰相关的所有可用的年代学和地层学信息 。
有助完善东亚全新世火山灰地层框架
本次研究运用的年代学建模方法是基于贝叶斯分析的一种统计方法 。
“贝叶斯分析方法就是将关于未知参数的先验信息与样本信息综合 ， 根据贝叶斯公式得出后验信息 ， 再根据后验信息推断未知参数的方法 。 该方法的优势之一是在处理非常复杂问题时的高效性 。 ”据陈宣谕介绍 ， 对于东亚火山灰研究 ， 过去对火山喷发年龄的估算通常基于单个14C测年结果 ， 但由于采样偏差、可能的样品污染以及14C年龄校正等问题 ， 单个样品测年结果的误差较大 ， 不同研究得到的结果可以相差数千年的时间 。
“测年结果的误差主要与两方面因素有关 。 一方面是各类测年方法固有的误差 ， 如仪器测定的误差 ， 又如14C年龄校正过程中产生的误差 ， 这类误差较难避免；另一方面 ， 是采样过程中可能存在的偏差或样品污染等 ， 这类误差属于样品处理过程中人为引入的误差 ， 通常可以避免 。 ”陈宣谕说 。
本次研究利用贝叶斯统计方法构建模型 ， 综合分析了来自多个地点的、与火山灰相关的所有可用的年代学信息 ， 同时还将地层学信息纳入模型 。 这类综合分析大量信息的方法 ， 使得对火山喷发年龄估算的准确度有极大的提升 。 研究中 ， 喷发年龄估算的精确度也较过去的研究有所提升 。
在国际火山学界 ， 学者们已经意识到贝叶斯统计方法可以为估算火山喷发年龄提供准度和精度更高的结果 ， 该方法也越来越多地被应用至火山灰年代学研究中 。 大型爆炸性火山喷发的产物 ， 由于其分布广泛 ， 常在不同记录中被发现和测年 ， 因此文献中有很多这类火山灰的地层和年龄信息 ， 而利用贝叶斯统计方法可以综合分析这些信息并对火山喷发年龄进行优化 。
“这一方法目前在欧美地区应用较多 ， 但在亚洲地区应用很少 。 ”陈宣谕表示 ， 该项研究是利用贝叶斯统计方法优化火山灰年龄的一个范例 ， 研究结果厘清了过去关于火山喷发年龄的争论 ， 增强了相应火山灰作为定年工具的作用 ， 为完善东亚全新世火山灰地层框架提供了关键信息 。

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