大气氧含量的升高是地球演化史上的关键转折，不仅深刻改变了地表环境，也为复杂生命的出现奠定了基础。然而，一个长期未解的核心科学问题是：地球氧气的持续上升究竟由谁主导——生物演化，还是地球内部的构造过程？尽管以往研究提出“大氧化事件”和“新元古代氧化事件”等阶段性模型，但受限于地质记录分辨率和时间覆盖范围，大气氧长期变化的连续过程及其驱动机制仍缺乏统一认识，尤其是生物与构造作用在不同时间尺度上的相对贡献尚不明确。

黄铁矿作为一种广泛分布的硫化物矿物，能够在形成过程中记录海水的氧化还原状态，并间接反映大气氧水平，相较传统沉积指标具有更高的稳定性和可靠性。然而，黄铁矿中微量元素的赋存受多种环境因素共同控制，表现出显著的非线性和多变量耦合特征，使得传统方法难以从复杂地球化学信号中提取其与大气氧之间的定量关系，从而制约了高分辨率氧演化历史的重建。

针对这一挑战，我校张振杰副教授、汤冬杰教授和成秋明院士以全球沉积黄铁矿为研究对象，系统整合了时间跨度达35亿年的2453颗黄铁矿颗粒微量元素数据，并创新性地引入机器学习方法，对多维地球化学信息进行定量解析，实现了大气氧含量的高分辨率重建（图1）。同时，结合特征贡献分析，定量识别了不同微量元素在氧气重建中的作用，揭示了其背后的地球化学机制。研究结果表明：地球大气氧的长期演化主要受生物圈扩张驱动，而构造过程主要调制其短期波动特征，从而首次在统一框架下厘清了生物与构造在氧气演化中的分工关系。研究取得了以下三方面重要认识：

1. 大气氧演化呈现长期趋势叠加多尺度波动特征。研究结果表明，大气氧含量的演化并非简单的阶段性跃迁，而是在长时间尺度上持续变化，并叠加不同频率的波动，尤其在中元古代仍存在显著波动，挑战了传统“稳定期”认识。

2. 生物圈扩张主导大气氧长期演化趋势。重建结果显示，大气氧含量与生物体量变化之间存在极显著正相关关系，表明生物生产力的提升及有机碳埋藏是驱动地球长期氧化的主要机制。

3. 构造过程对氧气变化具有调制作用。研究发现，板块构造及超大陆旋回通过影响营养物质输入、火山活动及还原性气体释放，对大气氧产生阶段性影响。其中，超大陆拼合有利于氧气积累，而裂解阶段则可能导致短期氧气下降。但总体而言，构造过程并不决定氧气演化方向，而主要调制其波动特征。

本研究提出了一个新的地球氧演化框架，即：生物过程主导大气氧长期演化趋势，构造过程对其进行阶段性调制。该认识深化了对地球系统多圈层耦合机制的理解，揭示了生命活动和构造运动在塑造地球表层环境中的核心作用。同时，该研究为早期地球环境重建及宜居性评估提供了新的约束，也为类地行星大气演化研究提供了重要参考。

该论文是由成秋明院士领导的数据驱动地球科学研究的重要成果之一，也是“深时数字地球”国际大科学计划（DDE）的典型代表性成果。研究展示了人工智能方法在地球科学中的应用潜力，通过大数据驱动与机器学习算法，有效挖掘海量地学数据中隐含的复杂关联关系，并揭示其背后的成因机制，为地球演化研究提供了一种新的研究范式。

图1. 机器学习大气氧反演结果及其与生物-构造的协调演化

本项工作受到国家自然科学基金项目（42430111、42472358、42595552、42050103）、教育部基础学科和交叉学科突破计划（JYB2025XDXM803）、“深时数字地球”中央高校科技领军人才团队项目（2652023001）以及国家重点研发计划（2023YFC2906402）的联合资助。成果发表在国际综合学术期刊《Proceedings of the National Academy of Sciences》上：Zhang, Z.-J.*（张振杰）, Tang, D.-J.（汤冬杰）, Cheng, Q.-M.（成秋明）, 2026. Biosphere expansion drives Earth’s secular oxygenation while tectonics modulate oxygen variability revealed by machine learning. Proceedings of the National Academy of Sciences 123 (12), e2536681123.

论文链接：https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2536681123.