연구는 후기 데본기 시대의 대량 멸종에 대한 이해를 재구성합니다

다양하고 해양 생물이 풍부한 지구의 데본기 시대(3억 7천만 년 전)에 최초의 종자 식물이 출현하여 곤드와나와 라우루시아 대륙에 걸쳐 큰 숲으로 퍼졌습니다.

그러나 이 시대 말기에 일어날 대량멸종 사건은 오랫동안 논쟁의 대상이 되어 왔습니다. 일부 과학자들은 후기 데본기 대량 멸종이 대규모 화산 폭발로 인해 발생하여 지구 냉각이 발생했다고 주장합니다. 다른 사람들은 육상 식물의 확장으로 인한 대량 탈산소 사건이 책임이 있다고 주장합니다.

최근 저널에 발표된 연구 커뮤니케이션 지구와 환경 IUPUI의 연구자들이 이끄는 연구진은 이제 두 요소가 모두 역할을 했다고 가정하고 오늘날 지구가 직면하고 있는 환경적 전환점에 주목하고 있습니다.

Filippelli와 Gilhooly는 이번 연구의 결론이 연구자들에게 고려해야 할 사항을 많이 제공한다고 말했습니다. 데본기 시대에 육지에 나타난 새로운 생물학적 결과는 해양 생물에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 현재 Gilhooly는 비료 유출과 같은 활동이 바다로 배출되고 화석 연료 연소로 인한 가열이 결합되어 바다의 산소 수준을 감소시키고 있다고 지적했습니다. 후기 데본기에서 이와 유사한 시나리오의 이전 결과는 재앙적인 결과를 가져왔다고 그는 말했습니다.

“지구 역사 전반에 걸쳐 바다와 육지의 생물 다양성과 환경 조건을 완전히 재편성한 일련의 생물학적 혁신과 지질학적 사건이 있었습니다.”라고 Gilhooly는 말했습니다. “데본기 시대에 육지에 대한 새로운 생물학적 전략은 해양 생물에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 이는 인간 활동으로 인한 현대의 지구적 변화와 기후 변화의 맥락에서 볼 때 냉철한 관찰입니다. 우리는 배울 점이 많습니다. 미래의 전환점을 피하기 위한 전략과 행동을 생각하는 데 도움이 될 수 있는 지구 역사입니다.”

이 연구에 참여한 다른 사람들로는 Tokyo Institute of Technology의 Kazumi Ozaki, Georgia Institute of Technology의 Christopher Reinhard, Southampton 대학의 John Marshall 및 San Diego 주립 대학의 Jessica Whiteside가 있습니다.

이 연구는 IUPUI 과학 대학의 Gabriel Filippelli 교수와 William Gilhooly III가 공동 저술했습니다. 주 저자는 연구 당시 Filippelli 연구실의 대학원생이었던 미국 해군 사관학교 해양학 조교수인 Matthew Smart입니다.

이 연구는 경쟁하는 두 가지 후기 데본기 멸종 이론을 포괄적인 원인과 결과 시나리오로 통합한 최초의 연구입니다. 본질적으로, 이 그룹은 대량 멸종이 일어나기 위해서는 두 가지 사건, 즉 대량 화산 활동과 과도한 영양분을 바다로 내보내는 육상 식물에 의한 탈산소화라는 두 가지 사건이 모두 일어나야 한다고 결론지었습니다.

“이 퍼즐을 해결하는 열쇠는 정교한 글로벌 모델을 사용하여 결정한 지구화학적 신호의 시기와 크기를 식별하고 통합하는 것이었습니다.”라고 Filippelli는 말했습니다. “이 모델링 노력을 통해 지구화학적 기록을 기반으로 우리가 보고 있는 영양분 사건의 규모가 상당한 해양 멸종 사건을 유발할 수 있지만 사건이 지속되는 동안 해양 조건을 유지하려면 나무 뿌리 진화와 화산 활동이라는 두 가지 요인이 모두 필요하다는 사실이 밝혀졌습니다. 유기체에 독성이 있었습니다.”

퇴적학, 고생물학, 지구화학, 생지화학, 수학적 모델링 분야의 전문가들로 구성된 이 그룹은 말 그대로 여러 대륙에 흩어져 있는 수백 개의 샘플을 지구화학적으로 분석하기 위해 깊이 파고들었습니다. 여기에는 지구상에서 가장 오래된 암석 샘플이 있는 그린란드 동부의 이메르 섬(Ymer Island)에서 채취한 샘플이 포함됩니다.

Gilhooly는 “이 과정은 매우 학제적이었습니다.”라고 말했습니다. “이러한 결합된 전문 지식은 샘플 수집, 시간에 따른 순서 상관 관계, 화학적 데이터 수집 및 지구화학적 모델을 사용하여 생물적(식물 및 화학적) 유발 요인의 상대적 영향에 대한 작업 가설을 테스트하는 엄격한 접근 방식을 만들었습니다. 우리의 분석은 영향이 둘 중 하나 또는 시나리오보다 훨씬 더 혼합되어 있음을 보여줍니다.”

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2023/12/231207161509.htm