Z. Cai 研究室
主宰者:Z. Cai
京都大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Cai研究室は、深海の溝(トレンチ)における炭素循環と堆積プロセスを統合的に研究しています。特に、日本海溝を主要なフィールドとして、地震によって引き起こされる海底地滑りや堆積物の移動が、有機物の埋没や分解にどのように影響するかを明らかにしています。海底に降り積もった有機物がどの程度分解されずに地下に保存されるか、その過程でどのような化学変化が起きるかを、堆積物試料の分析と数値シミュレーションにより調査しています。
また、極深海域の微生物叢に注目し、堆積物中で暮らす微生物の遺伝情報を解析することで、深海での物質循環を支える生命活動を明らかにしています。同時に、乱流による堆積物の運搬と沈降のメカニズムを理解するため、水路実験や機械学習を用いた逆解析手法の開発も行っています。これらの研究を通じて、地震が引き起こす海底での急激な変化が、地球規模の炭素循環にいかに関わるかという課題に取り組んでいます。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果(8 件)
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-72049-9
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-55883-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.margeo.2024.107387
- DOI: https://doi.org/10.1128/msphere.00337-23
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-41116-w
- DOI: https://doi.org/10.2110/jsr.2021.142
- DOI: https://doi.org/10.1093/fqsafe/fyac058
- [2021] Inverse Analysis of Experimental Scale Turbidity Currents Using Deep Learning Neural NetworksDOI: https://doi.org/10.1029/2021jf006276
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