通过分析火山的空间分布来确定弧段。在安第斯山脉北部对这种方法进行校准

《Journal of South American Earth Sciences》：Arc segmentation identified from analysis of spatial distribution of volcanoes. Calibration of methodology in the north Andes.

火山弧空间分布的聚类分析方法及北安第斯案例研究|火山弧分段|聚类指数|空间分布模式|安第斯山脉|核心群组识别|概率密度函数|地质结构边界|火山年龄影响|亚集群结构

　　火山活动在全球范围内广泛分布，特别是在板块边界处，如俯冲带区域。俯冲带相关的火山活动通常呈现出某种规律性，比如沿弧线分布的火山群或断续的火山活动。然而，这些火山活动的分布模式并非总是明确，有时被视为随机分布，有时则被认为具有某种分段特征。为了更好地理解这些模式，有必要开发一种可靠的分析方法，以确定火山活动的分段性是否普遍存在于全球多个俯冲带火山弧中。本文通过研究北安第斯火山弧，提出了一种无偏见的火山群识别方法，并展示了其有效性。

北安第斯火山弧是研究火山活动分段性的典型案例，因为它已通过多种地质证据（如结构、地震活动和重力异常）被证实具有分段特征。因此，北安第斯火山弧成为验证基于火山喷发中心位置的统计方法是否能够可靠地识别火山群的理想对象。通过分析火山喷发中心的分布，研究者能够揭示火山活动的空间模式，从而进一步探讨其形成机制。

研究使用了两个火山喷发中心的数据库。第一个数据库包含80个火山喷发中心，其中包括哥伦比亚和厄瓜多尔地区的火山，以及一些未被美国史密森学会数据库收录的火山。第二个数据库则包含118个近期发现的火山喷发中心，这些火山主要分布在北安第斯火山弧的前弧区域。通过分析这两个数据库，研究者能够探讨不同时间尺度的火山活动对火山分布模式的影响。例如，限制分析范围仅包括全新世火山活动可能会导致火山分段性不明显，而将数据扩展至更广泛的地质时期则有助于识别更清晰的火山群结构。

在方法论上，研究采用了概率密度函数（PDF）分析和核心群识别相结合的方式。PDF分析通过调整平滑因子（Cn）来探索火山喷发中心的空间分布模式。平滑因子的调整能够揭示火山活动的聚类特征，例如当平滑因子较大时，PDF呈现出单峰分布，而当平滑因子逐渐减小时，PDF可能会显示多个峰，从而表明火山活动存在分段性。核心群识别则通过多种聚类算法（如层次聚类、K-means、高斯模型等）来确定火山喷发中心的归属。研究发现，不同算法可能会产生不同的群归属结果，因此需要结合多种方法以识别那些在多个算法中被一致识别的核心群。

研究进一步探讨了如何通过统计方法来确定火山群的边界。这涉及到一些规则，例如同一火山群内部火山之间的最近邻距离（内部距离）应小于不同火山群之间的最近邻距离（外部距离）。此外，还可以通过计算每个火山群的PDF轮廓来判断其是否具有单峰分布特征。如果PDF轮廓呈现出圆或椭圆形的分布，那么该火山群可能具有单峰分布；如果轮廓形状复杂，则可能表明该火山群包含多个子群。

通过分析北安第斯火山弧的火山分布，研究者发现该弧存在明显的分段结构。例如，北安第斯火山弧被划分为六个主要的火山群，这些火山群的分布模式与地质证据高度一致。此外，研究还发现，近期发现的火山喷发中心虽然增加了数据的密度，但并未显著改变火山群的整体分布格局。这表明，即使在存在火山场的情况下，火山活动的大尺度分段性依然可以被识别。

研究还强调了不同地质时期火山活动对分析结果的影响。例如，全新世火山活动可能表现出较为随机的分布，而更新世火山活动则更可能显示分段性。这表明，如果仅依赖全新世火山活动的数据，可能会低估火山活动的分段性。因此，在进行火山活动分析时，应考虑更广泛的时间范围，以确保结果的可靠性。

最后，研究指出，所提出的方法不仅适用于北安第斯火山弧，还可以推广到其他火山弧的研究中。通过结合概率密度函数分析和核心群识别，可以更有效地揭示火山活动的空间模式，为未来的火山活动研究提供指导。同时，该方法也能够帮助识别火山活动的潜在控制因素，如地壳应力、岩浆源的特征以及俯冲板片的几何结构等。这些发现对于理解火山活动的形成机制和分布规律具有重要意义。