Các nhà khoa học giải mã bí ẩn 100 năm về "Thác Máu" tại Nam Cực

Chỉnh sửa bởi: Tatyana Hurynovich

Một nhóm nghiên cứu quốc tế cuối cùng đã lý giải được nguyên nhân tại sao một dòng chất lỏng màu đỏ tươi lại chảy ra từ sông băng Taylor ở Nam Cực. Nghiên cứu mới được công bố vào năm 2026 trên tạp chí Antarctic Science đã khép lại một vấn đề từng bị bỏ ngỏ trong suốt hơn một thế kỷ qua.

Hiện tượng này lần đầu tiên được nhà địa chất người Úc Griffith Taylor mô tả vào năm 1911. Khi đó, ông giả định rằng màu sắc này là do tảo gây ra, nhưng giả thuyết này đã không được xác nhận.

Nguồn gốc của dòng "máu" này là một loại nước muối siêu mặn cổ đại bị kẹt dưới lòng sông băng từ khoảng 1,5 triệu năm trước. Nồng độ muối cực cao giúp dòng nước không bị đóng băng ngay cả trong điều kiện thời tiết giá rét khắc nghiệt nhất.

Khi nước muối dâng lên bề mặt và tiếp xúc với oxy, các hợp chất sắt chứa trong đó sẽ bị oxy hóa. Chính phản ứng hóa học này đã nhuộm dòng nước thành một màu đỏ thẫm đặc trưng như máu.

Đóng góp then chốt của công trình nghiên cứu mới là việc giải thích cơ chế giúp nước muối xuyên qua lớp băng dày để thoát ra bên ngoài. Trước đây, giới khoa học vẫn chưa thể lý giải được quá trình này diễn ra như thế nào.

Vậy làm thế nào mà thiên nhiên có thể giữ kín bí mật này trong suốt một thời gian dài đến vậy?

Các tác giả nhấn mạnh rằng: lời giải mã không chỉ kết thúc một hành trình tìm kiếm khoa học lâu đời, mà còn cho thấy những quá trình diễn ra bên dưới các lớp băng Nam Cực phức tạp đến nhường nào.

46 Lượt xem

Nguồn

  • Scientists have solved the 100-year mystery behind Antarctica's 'Blood Falls'

Bình luận

Đọc thêm bài viết về chủ đề này:

Korea Aerospace Industries says its AI module on the 12U BEE-1012 CubeSat, launched on Nuri Oct 7, passed an orbital pilot Oct 20. Given a simulated fault, it diagnosed cause and scope and sent back a fix plan. A main demo starts in December. Image Credit: Yonsei University

Image
Reply

Great paper from Anthropic on AI agents doing ML-for-science research. (bookmark it) If you build AI-scientist systems, this one is worth your time. They propose Agent4Sci, which gives frontier coding agents 20 scientific ML benchmarks across 11 domains and asks them to beat

Image
Reply
Bạn có phát hiện lỗi hoặc sai sót không?Chúng tôi sẽ xem xét ý kiến của bạn càng sớm càng tốt.