全球N-MORB和E-MORB分类方案对比

引用本文

第鹏飞, 陈万峰, 张旗, 王金荣, 汤庆艳, 焦守涛. 2018. 全球N-MORB和E-MORB分类方案对比. 岩石学报, 34(2): 264-274 复制到剪切板

Di PF, Chen WF, Zhang Q, Wang JR, Tang QY and Jiao ST. 2018. Comparison of global N-MORB and E-MORB classification schemes. Acta Petrologica Sinica, 34(2): 264-274(in Chinese with English abstract) 复制到剪切板

全球N-MORB和E-MORB分类方案对比

第鹏飞^1,2 , 陈万峰¹ , 张旗³ , 王金荣¹ , 汤庆艳¹ , 焦守涛⁴

1. 兰州大学地质科学与矿产资源学院, 甘肃省西部矿产资源重点实验室(兰州大学), 兰州 730000;
2. 甘肃省矿产资源储量评审中心, 兰州 730000;
3. 中国科学院地质与地球物理研究所, 北京 100029;
4. 中山大学地球科学与工程学院, 广州 510275

2017-08-10 收稿; 2017-11-17 改回.

基金项目: 本文受国家自然科学基金项目(41472070)、中央高校基本科研业务费专项资金(lzujbky-2017-77)和甘肃省西部矿产资源重点实验室(兰州大学)开放项目(MRWCGS-2016-04、WCRMGS-2014-04)联合资助

第一作者简介: 第鹏飞, 男, 1985年, 博士生, 工程师, 矿物学、岩石学、矿床学专业, E-mail:dipf15@lzu.edu.cn

通讯作者: 王金荣, 男, 1958年, 博士, 教授, 博士生导师, 岩石大地构造学, E-mail:jrwang@lzu.edu.cn

摘要：N-MORB与E-MORB是大洋中脊玄武岩常用的分类，二者地球动力学意义不同，备受学术界关注。对于N-MORB与E-MORB的分类识别标志，不同作者有不同的见解。MORB中可以根据Rb/Nd ≤ 0.15、K/Ti ≤ 0.11、(La/Sm)_N ≤ 0.8、K₂O/TiO₂ < 0.09、△Nb=1.74+lg(Nb/Y)-1.92lg(Zr/Y) < 0、(La/Sm)_N < 1、100K₂O/TiO₂ ≤ 13等7种指标来识别N-MORB，否则为E-MORB。究竟何种标志区分效果较好、比较适合大多数MORB的情况?学术界对此还较少有人讨论。为此，本文尝试利用大数据方法，采用全球全体扩张中心数据，对上述7种标志进行对比，发现(La/Sm)_N < 1的标志比较适合大多数MORB的情况。为此，我们将(La/Sm)_N < 1和(La/Sm)_N ≥ 1的所有数据，选取La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Ba、Cs、Hf、K、Nb、Pb、Rb、Sc、Sr、Ta、Th、Ti、Tl、U、V、Y、Zr等31个元素，利用两两元素对数比值进行投图，并计算85%置信度的置信椭圆交叠率，共得出36856个元素对组合，根据最小交叠率的原则，得出使用稀土元素La、Ce、Pr、Sm和其他高场强元素Nb、Zr、Hf、Y之间的比值关系判别效果较好。我们又利用以上得出的8种元素进行投图判定，发现以La为分子或以La/Hf、La/Zr元素比值做为区分标志可以得出更好的结果。因此建议考虑应用以上元素之间的相关关系共同判定N-MORB与E-MORB。

关键词: N-MORB E-MORB 判别标志 La/Sm La/Hf La/Zr 大数据

Comparison of global N-MORB and E-MORB classification schemes

DI PengFei^1,2, CHEN WanFeng¹, ZHANG Qi³, WANG JinRong¹, TANG QingYan¹, JIAO ShouTao⁴

1. School of Earth Sciences, Lanzhou University, Key Laboratory of Mineral Resources in Western China, Lanzhou 730000, China;
2. Gansu Assessment Center of Mineral Resources Reserves, Lanzhou 730000, China;
3. Institute of Geology and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China;
4. School of Earth Sciences and Engineering, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, China

Abstract: The mid-ocean ridge basalt (MORB) can be generally divided into N-MORB and E-MORB, which have attracted much attention due to their different geodynamics significance. N-MORB and E-MORB are distinguishable from each other based on various classification criteria. The Rb/Nd ≤ 0.15, K/Ti ≤ 0.11, (La/Sm)_N ≤ 0.8, K₂O/TiO₂ < 0.09, △Nb=1.74+lg(Nb/Y)-1.92lg(Zr/Y) < 0, (La/Sm)_N < 1 and 100K₂O/TiO₂ ≤ 13 of MORB are commonly classified as N-MORB, otherwise E-MORB. So far, less discussion on the applicability of the classification criteria on most MORBs has been conducted. In order to solve this problem, we adopt the data from the global spreading center to compare these seven criteria, and find that the (La/Sm)_N < 1 is more suitable for identifying the most of the N-MORB. Therefore, 31 elements including La, Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Tm, Yb, Lu, Ba, Cs, Hf, K, Nb, Pb, Rb, Sc, Sr, Ta, Th, Ti, Tl, U, V, Y and Zr of all samples are selected to make 36856 element pairs. The logarithmic ratios of every two elements are used to make a plot and then the confidence elliptic overlap rate of 85% is calculated. According to the principle of minimum overlap rate, it is better to use the correlation of the rare earth elements La, Ce, Pr and Sm, and other high field elements Nb, Zr, Hf and Y to discriminate the N-MORB and E-MORB. Among these elements, the best discrimination is obtained if La as numerator or La/Hf and La/Zr ratios is applied. Therefore, the correlation between the above elements offer a better solution for discriminating N-MORB and E-MORB.

Key words: N-MORB E-MORB Discriminant criteria La/Sm La/Hf La/Zr Big data

大洋中脊玄武岩(MORB)作为玄武岩的一个主要分类，是玄武岩中研究最为成熟的一类玄武岩，也是玄武岩地球化学构造判别基本理论建立的主要基石。前人据玄武岩主量、微量、稀土元素富集程度的不同，将MORB主要分为N-MORB(正常型洋中脊玄武岩)和E-MORB(富集型洋中脊玄武岩)两种构造类型或N-MORB、T-MORB(过渡型洋中脊玄武岩)及E-MORB三种构造类型。不同学者采用分类标准不同，而不同分类标准所得到的结果也不同(Mahoney et al., 1994; Niu et al., 2002; Foulger and Jurdy, 2007; Arevalo Jr and McDonough, 2010; Perfit et al., 2012)。有些学者分别用Rb/Nd、K/Ti、(La/Sm)_N或Nb/Y-Zr/Y的关系图来区分N-MORB和E-MORB，而所用区分标准的不同，其结果也不尽相同。本文选用PetDB数据库中Spreading-Center构造环境的基性火山岩数据对目前N-MORB和E-MORB的分类标准进行简单评述。

1 N-MORB与E-MORB的对比

本次研究我们选用PetDB数据库下Spreading-Center构造环境下所有基性火山岩(包括玄武岩、辉绿岩、粗玄岩等，为避免热点对扩张中心成岩的影响，删去了苦橄岩)的地球化学数据对其进行构造环境判别。此次研究分别对前人提出的N-MORB与E-MORB的7种分类方案(表 1)进行评述，依据不同标准对扩张中心所有基性喷出岩进行了分类，并对二者分布位置及其微量元素元素相关关系进行了对比。

表 1 N-MORB和E-MORB分类方案 Table 1 The classification scheme of N-MORB and E-MORB

1.1 分布位置和微量元素含量对比

通常认为E-MORB相对于N-MORB，富集不相容元素和Nb、Ta、K₂O、P₂O₅等、亏损重稀土元素(Schilling，1975; Sun et al., 1979; Langmuir et al., 1986; Batiza and Niu, 1992; Perfit et al., 1994; Lundstrom et al., 1999; Smith et al., 2001)。通过这些图件我们发现，不同分类方案样品分布位置均不同(图 1-图 6)，但对不同分类的N-MORB与E-MORB求平均值做微量元素蛛网图和稀土元素配分图，其分布模式相近(图 1-图 6，，平均值见电子版附表 1)。因此，N-MORB和E-MORB没有一个标准的分类界限。并且将E-MORB的产出位置与热点位置进行比较，发现大多数E-MORB产出于远离热点的位置(图 7)。

图 1 第一类分类方案：Rb/Nd分类方案岩石样品分类图(a)、原始地幔标准化微量元素蛛网图(b)和球粒陨石标准化稀土元素配分图(c)(标准化值据Sun and McDonough, 1989) Fig. 1 The first classification scheme: Rb/Nd classification scheme MORB classification map (a), primitive mantle-normalized trace element spider diagrams (b) and chondrite-normalized REE patterns (c) (normalization values after Sun and McDonough, 1989)

图 2 第二类分类方案：K/Ti分类方案岩石样品分类图(a)、原始地幔标准化微量元素蛛网图(b)和球粒陨石标准化稀土元素配分图(c) Fig. 2 The second classification scheme: K/Ti classification scheme MORB classification map (a), primitive mantle-normalized trace element spider diagrams (b) and chondrite-normalized REE patterns (c)

图 3 第三类分类方案：(La/Sm)_N(0.8)分类方案岩石样品分类图(a)、原始地幔标准化微量元素蛛网图(b)和球粒陨石标准化稀土元素配分图(c) Fig. 3 The third classification scheme:(La/Sm)_N(0.8) classification scheme MORB classification map (a), primitive mantle-normalized trace element spider diagrams (b) and chondrite-normalized REE patterns (c)

图 4 第四类分类方案：K₂O/TiO₂分类方案岩石样品分类图(a)、原始地幔标准化微量元素蛛网图(b)和球粒陨石标准化稀土元素配分图(c) Fig. 4 The fourth classification scheme: K₂O/TiO₂ classification scheme MORB classification map (a), primitive mantle-normalized trace element spider diagrams (b) and chondrite-normalized REE patterns (c)

图 5 第五类分类方案：ΔNb=1.74+lg(Nb/Y)-1.92lg(Zr/Y)分类方案岩石样品分类图(a)、原始地幔标准化微量元素蛛网图(b)和球粒陨石标准化稀土元素配分图(c) Fig. 5 The fifth classification scheme: ΔNb=1.74+lg(Nb/Y) vs. 1.92lg(Zr/Y) classification scheme MORB classification map (a), primitive mantle-normalized trace element spider diagrams (b) and chondrite-normalized REE patterns (c)

图 6 第七类分类方案：100K₂O/TiO₂分类方案岩石样品分类图(a)、原始地幔标准化微量元素蛛网图(b)和球粒陨石标准化稀土元素配分图(c)(据王金荣等，2017) Fig. 6 The seventh classification scheme: 100K₂O/TiO₂ classification scheme MORB classification map (a), primitive mantle-normalized trace element spider diagrams (b) and chondrite-normalized REE patterns (c) (after Wang et al., 2017)

附表 1 全球不同分类N-MORB和E-MORB微量元素平均值表(×10^-6) AppendixTable1 The average trace element compositions from the global N-MORB and E-MORB in different classifications (×10 ^-6)

元素	Rb/Nd≤0.15			Rb/Nd＞0.15			K/Ti≤0.11			K/Ti＞0.11
元素	数据量	平均值	标准差	数据量	平均值	标准差	数据量	平均值	标准差	数据量	平均值	标准差
Cs	1415	0.01	0.01	2433	0.06	0.05	224	0.01	0.01	275	0.06	0.05
Rb	2587	0.70	0.45	3942	4.50	3.16	525	1.49	1.05	1252	4.60	2.97
Ba	2225	8.93	4.51	3442	49.62	37.99	664	10.21	5.55	1056	38.57	30.46
Th	2191	0.14	0.07	3542	0.53	0.39	241	0.11	0.05	306	0.43	0.29
U	2077	0.05	0.03	3403	0.16	0.11	243	0.04	0.02	302	0.15	0.08
Nb	2072	2.31	1.14	3318	7.24	5.23	884	2.77	1.39	1421	5.93	3.15
Ta	1824	0.16	0.08	2987	0.44	0.30	246	0.11	0.05	308	0.36	0.19
La	2284	3.08	1.17	3478	5.79	3.16	329	3.24	1.58	390	5.53	2.31
Ce	2229	9.75	3.45	3427	14.81	7.07	303	10.01	4.30	387	15.14	5.54
Pb	1986	0.39	0.18	3141	0.64	0.31	253	0.40	0.16	295	0.68	0.29
Pr	2053	1.71	0.57	3077	2.14	0.87	224	1.67	0.73	270	2.10	0.55
Sr	2415	104.5	22.42	3856	143.0	49.69	1234	103.3	20.68	1708	143.1	38.05
Nd	2587	9.39	2.91	3942	10.99	3.96	265	9.67	3.90	323	11.54	3.36
Sm	2562	3.31	0.92	3851	3.42	1.01	297	3.29	1.14	313	3.83	1.14
Zr	1998	86.78	29.23	3242	98.08	37.56	1241	101.8	34.90	1681	114.1	32.41
Hf	1852	2.31	0.73	2984	2.48	0.87	265	2.40	0.99	345	2.73	0.84
Eu	2204	1.20	0.28	3369	1.23	0.33	245	1.22	0.37	302	1.38	0.37
Gd	2160	4.53	1.21	3299	4.39	1.18	333	4.46	1.38	333	4.62	1.08
Tb	2048	0.84	0.21	3056	0.78	0.20	224	0.81	0.27	273	0.81	0.19
Dy	2203	5.53	1.35	3357	5.01	1.19	245	5.49	1.77	284	5.33	1.27
Y	2046	32.67	7.51	3299	29.47	6.93	1251	36.18	9.78	1708	33.38	7.73
Ho	2056	1.21	0.30	3050	1.07	0.25	224	1.17	0.36	255	1.15	0.27
Er	2198	3.46	0.83	3348	3.03	0.70	245	3.46	1.06	284	3.30	0.81
Tm	943	0.49	0.12	1863	0.44	0.11	221	0.49	0.14	248	0.47	0.11
Yb	2210	3.35	0.79	3373	2.88	0.67	292	3.33	0.87	379	3.08	0.74
Lu	2056	0.51	0.12	3093	0.43	0.10	265	0.47	0.12	327	0.45	0.11

元素	(La/Sm)_N≤0.8			(La/Sm)_N＞0.8			K₂O/TiO₂＜0.09			K₂O/TiO₂≥0.09
元素	数据量	平均值	标准差	数据量	平均值	标准差	数据量	平均值	标准差	数据量	平均值	标准差
Cs	2125	0.02	0.01	1851	0.07	0.05	287	0.01	0.01	212	0.08	0.07
Rb	3063	0.96	0.70	2661	5.44	3.64	787	1.86	1.23	990	5.39	3.32
Ba	3223	10.46	5.93	2762	62.83	42.94	885	12.36	7.03	835	49.30	38.28
Th	3252	0.15	0.07	2708	0.70	0.47	307	0.14	0.09	240	0.64	0.52
U	3132	0.06	0.03	2609	0.21	0.13	309	0.06	0.03	236	0.19	0.12
Nb	3014	2.35	1.12	2596	9.49	6.03	1250	3.22	1.56	1055	7.12	4.13
Ta	2944	0.16	0.07	2573	0.59	0.37	311	0.14	0.08	243	0.50	0.36
La	4760	3.04	1.16	3692	7.35	3.85	410	3.47	1.58	309	6.73	3.75
Ce	4474	9.58	3.45	3491	17.75	8.00	377	10.48	4.20	313	16.58	6.96
Pb	2683	0.40	0.18	2333	0.74	0.35	318	0.43	0.16	230	0.74	0.33
Pr	3367	1.65	0.58	2563	2.49	1.00	289	1.76	0.71	205	2.14	0.61
Sr	3137	105.9	24.40	2757	163.2	61.38	1677	108.5	22.48	1265	154.1	44.71
Nd	4352	9.11	2.95	3433	12.30	4.53	335	10.00	3.78	253	12.62	4.75
Sm	4760	3.26	0.95	3692	3.63	1.11	371	3.41	1.15	239	3.84	1.19
Zr	2997	86.15	29.37	2611	103.86	40.10	1677	104.35	33.07	1245	115.77	35.03
Hf	3140	2.31	0.73	2633	2.67	0.96	337	2.46	0.93	273	2.75	0.90
Eu	4507	1.19	0.29	3552	1.29	0.35	314	1.25	0.36	233	1.39	0.39
Gd	3939	4.46	1.21	3024	4.51	1.20	411	4.50	1.30	255	4.55	1.10
Tb	3918	0.82	0.21	3064	0.80	0.21	289	0.82	0.27	208	0.79	0.19
Dy	3888	5.41	1.31	3040	5.02	1.17	314	5.59	1.69	215	5.15	1.21
Y	3127	32.32	7.73	2705	28.96	6.49	1695	36.00	8.91	1264	32.28	7.53
Ho	3516	1.18	0.29	2640	1.07	0.24	289	1.20	0.36	190	1.09	0.25
Er	3766	3.39	0.79	2935	2.98	0.67	314	3.53	1.04	215	3.06	0.63
Tm	2067	0.49	0.12	1791	0.45	0.12	285	0.50	0.14	184	0.43	0.09
Yb	4507	3.29	0.77	3575	2.86	0.66	378	3.40	0.86	293	2.91	0.64
Lu	4102	0.50	0.12	3128	0.43	0.10	334	0.48	0.12	258	0.42	0.09

元素	1.74+log(Nb/Y)-1.92log(Zr/Y)＜0			1.74+log(Nb/Y)-1.92log(Zr/Y)＞0			100K₂O/TiO₂≤13			100K₂O/TiO₂＞13
元素	数据量	平均值	标准差	数据量	平均值	标准差	数据量	平均值	标准差	数据量	平均值	标准差
Cs	2206	0.02	0.01	1710	0.07	0.05	349	0.02	0.01	150	0.11	0.08
Rb	4599	1.48	1.05	3235	5.43	3.82	1051	2.06	1.27	726	6.77	3.67
Ba	3608	13.24	8.90	2820	64.57	46.98	1090	14.28	8.84	630	62.83	44.55
Th	2830	0.17	0.10	2194	0.72	0.51	371	0.20	0.14	176	0.94	0.81
U	2670	0.07	0.04	2094	0.21	0.14	374	0.07	0.04	171	0.24	0.16
Nb	5319	2.85	1.51	3475	9.59	6.14	1546	3.60	1.77	759	9.45	6.47
Ta	2794	0.18	0.09	2119	0.60	0.41	374	0.19	0.12	180	0.72	0.58
La	3194	3.45	1.42	2374	7.30	4.56	484	3.74	1.70	235	8.54	5.84
Ce	3151	10.67	3.77	2320	17.28	9.52	456	11.14	4.45	234	19.49	10.01
Pb	2621	0.46	0.21	2063	0.68	0.40	381	0.44	0.16	167	0.82	0.39
Pr	2805	1.80	0.57	2028	2.39	1.22	344	1.83	0.71	150	2.15	0.63
Sr	5104	114.9	27.98	3304	149.7	65.06	2051	112.5	24.37	891	169.5	53.89
Nd	3073	9.77	2.87	2244	11.76	5.23	400	10.25	3.76	188	13.78	5.90
Sm	3013	3.33	0.84	2236	3.41	1.18	434	3.45	1.11	176	3.89	1.28
Zr	5319	96.46	30.33	3475	100.3	42.17	2052	104.7	32.56	870	120.7	37.23
Hf	2981	2.41	0.73	2117	2.38	0.96	407	2.49	0.90	203	2.77	0.91
Eu	3004	1.21	0.25	2236	1.22	0.38	375	1.26	0.35	172	1.41	0.41
Gd	2987	4.48	1.04	2224	4.26	1.22	485	4.51	1.23	181	4.56	1.21
Tb	2755	0.83	0.18	2031	0.75	0.20	345	0.81	0.23	152	0.78	0.20
Dy	3014	5.40	1.17	2223	4.80	1.14	374	5.55	1.55	155	5.01	1.23
Y	5319	33.17	7.29	3475	29.34	6.82	2077	35.58	8.72	882	31.81	7.72
Ho	2770	1.17	0.25	2019	1.02	0.24	344	1.18	0.32	135	1.05	0.24
Er	2998	3.35	0.72	2220	2.87	0.65	374	3.49	0.95	155	2.95	0.61
Tm	1422	0.49	0.11	1162	0.41	0.10	340	0.49	0.12	129	0.42	0.09
Yb	3079	3.25	0.70	2262	2.74	0.62	453	3.38	0.81	218	2.79	0.62
Lu	2846	0.49	0.11	2070	0.41	0.09	402	0.48	0.11	190	0.40	0.08

图 7 全球热点分布图 Fig. 7 The distribution of global hotspots

1.2 N-MORB与E-MORB元素关系85%置信椭圆对比

我们将任意两种分类的N-MORB与E-MORB投在同一个图上，做85%置信椭圆发现，N-MORB的置信椭圆与E-MORB的置信椭圆均有较多重叠，两个N-MORB或两个E-MORB的置信椭圆中，Rb/Nd-K/Ti、La/Sm-Nb/Y、La/Sm-Zr/Y交叠率较大(图 8)，对此我们将做进一步讨论。

图 8 两种分类的N-MORB与E-MORB散点图 Fig. 8 Two classification scheme N-MORB and E-MORB scatter diagram

1.3 七类分类方法85%置信椭圆交叠率对比

对于多种N-MORB与E-MORB的分类方案，我们对其进行了简单的评价。我们选择Ba、Cs、Hf、Nb、Sr、Ta、Zr、Y、La、Sm、Gd、Yb这13种元素(共3911个数据；见附表 1)，分别对每种分类方法两两元素做对数比值，对各个分类的两种玄武岩进行投图并做85%置信度的置信椭圆，计算两个椭圆的交叠率(共得到861对)(交叠率介绍见刘欣雨等，2017)，我们得出以下结果(由于以上七种分类方案中，三种用主量元素K和Ti进行分类，其余四种采用微量元素进行分类，我们将主量元素的三类和微量元素的四类分开进行讨论)：

(1) 微量元素分类方案讨论

我们做了861个交叠率的频率直方图发现以(La/Sm)_N=1分类方案得出的交叠率最小，且峰窄而高，因此认为该种分类方案在这四种以微量元素为判别标准的方案中最好(图 9)。

图 9 微量元素分类方案频率直方图 Fig. 9 Frequency histogram of trace elements classification scheme

(2) 主量元素分类方案讨论以主量元素为判别标志的分类方案与以微量元素中Rb/Nd比值为判别标志的分类相近，区分效果较差(这可能是造成Rb/Nd-K/Ti两个同一类型置信椭圆交叠率大的原因)(图 10)。

图 10 主量元素分类方案频率直方图 Fig. 10 Frequency histogram of major elements classification scheme

1.4 对(La/Sm)_N=1分类进一步分析

我们将(La/Sm)_N < 1和(La/Sm)_N≥1的所有数据，选取La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Ba、Cs、Hf、K、Nb、Pb、Rb、Sc、Sr、Ta、Th、Ti、Tl、U、V、Y、Zr这31个元素进行两两元素配对，做对数比值投图，并计算85%置信度的置信椭圆交叠率，共得出36856个元素对组合的置信椭圆交叠率，将这些交叠率进行了统计，得出如下结论：

(1) 交叠率无负值；

(2) 交叠率分布于0~2之间，主要集中于0~0.8之间。

我们得出使用大离子亲石元素La、Ce、Pr、Sm和高场强元素Nb、Zr、Hf、Y之间的比值关系进行判别的效果最好。因此应考虑用以上元素之间的相关关系共同判定N-MORB与E-MORB。

我们用以上得出的8种元素，进行投图判定，发现以La为分子或以La/Hf、La/Zr元素比值作为区分标志可以得出更好的结果(图 11)。

图 11 以(La/Sm)_N=1区分的N-MORB与E-MORB区分度较好的散点图 Fig. 11 The high dipartite degree scatter diagram of N-MORB and E-MORB distinguished by(La/Sm)_N=1

2 讨论 2.1 N-MORB与E-MORB的意义

MORB最主要的地球化学性质是什么？早先的研究大多认为，MORB中以N-MORB为主，三大洋中尤以大西洋为典型(Pearce et al., 1984)。本次研究发现，三大洋仍然以LREE亏损的MORB为主，但是，LREE富集的MORB不可忽视。本次研究表明，以LREE亏损为标志的N-MORB与早先界定的N-MORB(见各种判别图的标志)也存在巨大的差异，说明人们对N-MORB的认识与实际情况还存在不小的距离。

对E-MORB的成因已经争论很长时间了，它可能反映了源区组成及其混合程度、熔融和/或结晶分异程度以及蚀变作用的不同等(Arevalo Jr and McDonough, 2010；安屹等，2017；王金荣等，2017)。流行的观点认为，E-MORB不是独立的组分，而是富集的地幔柱与亏损的地幔组分不同程度混合的产物。但是，大量具E-MORB特征的熔岩出现在远离地幔柱的洋中脊、或慢速扩张的洋中脊以及弧后盆地构造背景。说明E-MORB与地幔柱无关，是洋脊自身的特点(Schilling，1973)。

E-MORB的成因倍受关注(Zindler and Hart, 1986；Sims and Hart, 2006)。Hofmann and Hémond (2006)指出，E-MORB通常被认为是一种非典型的富集不相容元素的MORB，不同于正常的、亏损的、“典型”的N-MORB。关于E-MORB的成因，最早发现它与热点有关，基于这一点，很多学者认为E-MORB是热点-洋中脊相互作用的结果(Sun et al., 1975；Schilling et al., 1983；Bougault et al., 1988)。后来发现，在远离热点的洋脊处E-MORB也广泛分布，有些地方甚至与N-MORB结伴而生(Kay et al., 1970；Zindler et al., 1984；Langmuir et al., 1986；Cousens et al., 1995；Niu and Hékinian，1997；Niu et al., 1999)。对此，可能的成因解释有：地幔潜能温度和部分熔融程度的不同(McKenzie and Bickle, 1988；Langmuir et al., 1992)、地幔区域性的组成差异(Le Roux et al., 2002；Meyzen et al., 2003)、水及其他流体的参与(Asimow and Langmuir, 2003)、源区的富集(Hanson and Langmuir, 1978；Donnelly et al., 2004)等。其中，源区富集、地幔不同尺度的强烈不均一性两种原因是被大多数学者所接受的解释(Zindler et al., 1984；Langmuir et al., 1986；Allan et al., 1989；Prinzhofer et al., 1989；Reynolds et al., 1992；Mahoney et al., 1994；Perfit et al., 1994；Lundstrom et al., 1999；Niu et al., 1999；Reynolds and Langmuir, 2000；Sims et al., 2002)。

2.2 N-MORB与E-MORB的区分标志

王金荣等(2017)计算了以(La/Sm)_N=1区分的N-MORB与E-MORB的元素地球化学含量的平均值，并与Sun and McDonough(1989)的标准N-MORB与E-MORB对比，发现二者的分布模式十分接近，但其在计算主量元素的时候没有进行校正。安屹等(2017)以同样的条件区分了N-MORB与E-MORB，但在计算主量元素的时候将Mg^#校正至72，较正后分段计算了主量元素的平均值，发现E-MORB比N-MORB除了具有更高的K₂O和TiO₂之外，其它元素含量均较接近。

对于N-MORB与E-MORB的区分，总结前人研究成果，总共有7种分类方案，其中三种分类标准与主量元素K、Ti有关，其余四种与微量元素La、Sm、Rb、Nd、Nb、Zr、Y有关，通过上文的分析，我们得出以微量元素为标准的区分效果较以主量元素为标准的区分效果更好，并且是以(La/Sm)_N=1为区分标志区分效果最好。无论何种分类方式，E-MORB中的不相容元素总体较N-MORB富集，在微量元素蛛网图中，E-MORB中Nd元素比前人认为的更为富集(Sun and McDonough, 1989)。La作为稀土元素的第一个元素，分配系数最大，其相对富集程度为N-MORB和E-MORB最典型的区分特征。我们进行了计算，发现以La为分子或以La/Hf、La/Zr元素比值作为区分标志可以得出更好的结果，并且Zr相比Hf更不相容，因此使用La/Hf的结果优于La/Zr。因此建议考虑应用以上元素之间的相关关系共同判定N-MORB与E-MORB。受地幔不均一性的影响，只用个别元素之间的相互关系去区分N-MORB与E-MORB可能会对一些样品存在误判，采用多维度的判别方式可以得到更好的区分效果，效果好的区分标志对研究二者的成因有着重要的意义。

3 结论

(1) 以(La/Sm)_N=1为区分标志区分N-MORB与E-MORB区分效果最好。

(2) 以原有的区分标志，加上以La/Hf、La/Zr元素比值关系可以得出更好的区分结果。

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