Mathematical Geosciences | 数据驱动硫矿物系统发现

本研究通过数据驱动方法，分析了硫矿物的时空演化规律、多样性分布及共生网络特征。研究背景基于硫作为地球和太阳系中丰度较高的元素，其矿物种类占已发现矿物种类的21.9%，是研究地球氧化还原演化和成矿作用的重要载体。研究目的是揭示硫矿物的时空演化规律、多样性分布及共生网络特征，以理解地球深部地质过程和氧化历史。主要结论包括：硫矿化作用与超大陆聚合旋回存在显著相关性；硫矿物记录了地壳氧化的演化过程；硫矿物空间分布符合大量稀有事件（LNRE）模型；硫矿物网络呈现显著的S-O键矿物与非S-O键矿物分区现象。这些发现深化了对地球矿物演化的理解，并为资源勘探和环境治理提供了理论依据。