董吉寶，安芷生，盧鳳艷

(1.中國科學院地球環(huán)境研究所 黃土與第四紀地質(zhì)國家重點實驗室，陜西 西安 710075;2.中國科學院研究生院，北京 100049)

湖泊沉積物中風成和水成組分定量判據(jù)的初步研究
——以青海湖為例

董吉寶1，2，安芷生1，盧鳳艷1，2

(1.中國科學院地球環(huán)境研究所 黃土與第四紀地質(zhì)國家重點實驗室，陜西 西安 710075;2.中國科學院研究生院，北京 100049)

對青海湖沉積物進行物質(zhì)來源進行聚類分析，并對周邊風成黃土與現(xiàn)代湖泊表層沉積物進行粒度分析，在此基礎(chǔ)上，以青海湖周邊典型風成黃土作為風成組分端元，以青海湖表層沉積物作為水成組分端元，首次利用已知端元的粒度分布特征對青海湖沉積物中典型粒度分布進行擬合，進而估算了其中風成和水成組分的比例。結(jié)果表明，青海湖沉積物粒度分布特征可分為三大類:1.水成組分占主導(dǎo);2.風成組分占主導(dǎo) (風成黃土主導(dǎo));3.兩者以不同比例混合。希望此方法能成為未來湖泊沉積物中不同組分的定量判據(jù)和古環(huán)境的解讀提供新途徑。

青海湖;粒度;風成組分;定量判據(jù);聚類分析

沉積物的粒度特征記錄了沉積環(huán)境、搬運動力等信息，因而常被用于沉積物成因類型的判別［1～4］。利用沉積物的粒度特征判別沉積環(huán)境的方法可分為定性法和定量法兩大類。自上世紀50、60年代至今，已有很多學者嘗試以粒度特征定性-半定量地判別沉積環(huán)境，并取得了豐碩的成果，提出了許多不同的方法，如Q1-Md-Q3法、概率累計曲線法、結(jié)構(gòu)散點圖法、判別函數(shù)法、C-M圖法、因子分析法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、分維值法［1～2，5～17］等等，其中結(jié)構(gòu)散點圖法、判別函數(shù)法和C-M圖法在國內(nèi)的應(yīng)用較多［3～4，18～20］。但隨著研究的不斷深入，定性-半定量的方法已不能滿足需求，人們越來越希望定量地區(qū)分沉積環(huán)境中的不同來源的貢獻比例，其中，以沉積物粒度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)而進行的定量判別方面已取得了豐碩的成果，并得到了廣泛的運用［21～33］例如，孫東懷等［21～26］，殷志強等［27］、Prins M.A. 等［29～33］，基于各自的理解，建立了不同的定量分離方法。此外，也有其他學者從地球化學角度做了積極有益的研究和探索［34～35］。

以粒度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的定量判據(jù)研究雖已取得了不少成果，但判別的方法和結(jié)果仍然存在不足之處，有待進一步改進，如基于不同的函數(shù)分布進行擬合的方法，由于函數(shù)分布并不能完全代表真實環(huán)境中沉積物的粒度分布，因此，擬合的結(jié)果必然存在一定的偏差?；诖丝紤]，本文試圖以青海湖為例，利用已知沉積類型的粒度數(shù)據(jù)作為端元，定量判別湖泊沉積物中不同物源組分的比例，而國內(nèi)至今尚未見此方法的報道。

1 端元的選擇

湖泊作為流域的一個匯，其物質(zhì)來源復(fù)雜，使得各種環(huán)境代用指標的解讀復(fù)雜化，因此有必要加強湖泊沉積物中不同物源組分貢獻的定量研究;此外，對于如何區(qū)分湖泊沉積物中不同組分的貢獻，一直以來并沒有得到很好的解決。因此，作者試圖在已知物源作為端元的基礎(chǔ)上，通過數(shù)學擬合的方法，實現(xiàn)定量判別湖泊沉積物中不同物源組分的比例。需要說明的是，在進行擬合之前，首先要分析確定端元的可靠性及其代表性。下面以青海湖為例，從物質(zhì)來源分析和聚類分析兩個方面確定分離端元。

1.1 物質(zhì)的來源

青海湖是我國最大的內(nèi)陸封閉湖泊，流域面積約30000km2，湖泊面積4400km2［36］，由于其獨特的地理位置及封閉的特性而備受研究者的關(guān)注。青海湖沉積物的主要來源包含水動力搬運的貢獻 (如河流的懸浮物)和風塵物質(zhì)的輸入 (風成黃土)［34～35］。毋庸置疑，前者的貢獻主要是通過河流搬運的方式進入湖泊，而到達湖心的沉積物則主要為河流懸浮物;由于搬運動力的突然減弱，河流搬運的躍移組分則在河流入湖口附近沉積下來。關(guān)于風塵物質(zhì)的貢獻，青海湖周邊大量風成黃土的堆積即可視為風成物質(zhì)輸入最好的佐證［37～41］。最近有學者基于地球化學原理，探討了現(xiàn)代青海湖表層沉積物中風成物質(zhì)的貢獻比例［34～35］，但結(jié)果之間仍存在較大差異，有必要進行深入的研究?；谏鲜龅姆治黾扒叭说难芯拷Y(jié)果，青海湖沉積物可視為兩個主要端元組成，即水成組分端元和風成組分端元。

1.2 聚類分析結(jié)果

為進一步確證上述的推理并確定端元，我們對青海湖南盆湖心1A孔沉積物粒度進行了快速聚類分析，聚類數(shù)設(shè)為三類，并將聚類結(jié)果與已知沉積物類型的粒度分布進行對比，以判別聚類結(jié)果可能的實際指示意義。聚類分析結(jié)果見圖1。圖1A顯示了聚類為三類的結(jié)果;圖1 B、C分別為Cluster1、Cluster2與現(xiàn)代青海湖表層沉積物 (表層4cm)和青海湖周邊典型風成黃土的粒度分布特征對比圖。對比結(jié)果表明，Cluster 1與現(xiàn)代表層沉積物的粒度分布非常的相似，而Cluster 2則與周邊黃土的粒度分布幾乎完全重疊在一起，據(jù)此可以認為，Cluster 1和Cluster 2可分別視為水成組分和風成組分沉積占主導(dǎo)，而Cluster 3則可視為兩者以不同比例混合后的結(jié)果。聚類分析結(jié)果與上述推理一致，均表明青海湖沉積物主要由水成組分和風成組分組成。然而聚類分析只能做到定性地區(qū)分沉積物類型，也即風成為主、水成為主或兩者混合。因此，我們試圖利用兩個已知端元的粒度分布特征，即表層沉積物和周邊典型風成黃土的粒度分布特征，分別作為水成組分端元和風成組分端元，對青海湖1A孔沉積物的粒度分布進行擬合，進而估算兩個端元貢獻的比例。

2 端元擬合的可行性

雖然上述分析表明青海湖沉積物主要包含水成組分和風成組分，但在進行端元擬合分析前，仍然需分析端元擬合的可行性。顯然，以粒度為基礎(chǔ)進行端元分析的前提條件是各個端元的粒度分布之間要存在明顯差異性;倘若各個端元之間的差異性很小，則無法確定合理的端元個數(shù)，因而，擬合結(jié)果也就失去了意義。為此，我們利用前人使用的定性方法，分析判別上述兩個端元之間的差異性是否明顯。

圖1 聚類分析結(jié)果及其與青海湖表層沉積物和周邊黃土粒度分布特征對比Fig.1 Results of cluster analysis and its comparison with grain size distributions of surface lake sediments and loess deposits around Lake QinghaiA:聚類分析結(jié)果;B:Cluster 1與青海湖表層沉積物粒度分布特征對比;C:Cluster 2與青海湖周邊黃土粒度分布特征對比

在粒度頻率分布圖中 (圖1B、C)，典型風成黃土呈不對稱雙峰分布，粒度偏粗，分布范圍較寬;而湖泊表層沉積物 (水成組分)則呈單峰分布，粒度偏細，有較長的粗尾，整體分布范圍較窄，由此可見，兩者的頻率分布特征之間有顯著不同之處。在粒度結(jié)構(gòu)參數(shù)散點圖中 (圖2)，前者的標準偏差較大且較離散，呈正偏態(tài)，偏度值較大;而后者的標準偏差則較小且相對集中，偏度值在0.2～-0.2之間，呈近似正態(tài)分布;兩者在粒度參數(shù)散點圖中分布在兩個相互并不重疊的區(qū)域，也指示了兩者之間存在明顯差異性。同時，我們還利用常用的風成和水成沉積物判別公式［3，7，19］計算了兩者判別值大小，雖然計算結(jié)果與前人將判別值＜-2.7411作為風成和水成沉積物的判別界限存在一定差異，但從圖3中可見，青海湖周邊的典型風塵黃土的判別值大都小于-2.7411，而青海湖表層沉積物的判別值則相對較穩(wěn)定，全部小于-10，是否可以將-10作為風成和穩(wěn)定湖相沉積的界限，還有待進一步的研究。綜合上述表明，本文所選擇的兩個端元之間存在顯著的差異性，符合端元分析的前提條件，可以進行端元擬合。

圖2 湖泊表層沉積物和周邊黃土粒度結(jié)構(gòu)參數(shù)散點圖Fig.2 Standard Deviation and Skewness vs.Mean Grain Size(Φ)of surface lake sediments and loess deposits around Lake Qinghai

圖3 湖泊表層沉積物和周邊黃土判別值Fig.3 Discriminant values of surface lake sediments and loess deposits around Lake Qinghai

3 定量分離的實現(xiàn)

3.1 定量分離的算法

具體算法的核心是以最小二乘法原理，用兩組已知端元的粒度頻率分布曲線擬合所有實測的粒度頻率分布曲線，在擬合過程中計算兩個端元的比例。具體表達式可用矩陣形式表示如下:

其中M為已知端元矩陣 (100×2矩陣)，B系所求端元的比例 (2×1矩陣)，X為實測數(shù)據(jù)(100×1矩陣)。

在Matlab7.0軟件中實現(xiàn)具體的計算和擬合，并輸出兩個端元的比例。每個樣品擬合計算的次數(shù)則取決于兩組端元的個數(shù)，即兩組端元個數(shù)的乘積。本文每個樣品的擬合計算次數(shù)為7×19=133次，7個現(xiàn)代青海湖表層沉積物作為水成組分端元，19個周邊典型黃土作為風成組分端元，以擬合殘差為最小值時兩個端元的比例作為最終的輸出結(jié)果。擬合殘差為每個樣品各個粒級的擬合結(jié)果與相應(yīng)的實測結(jié)果之差的絕對值之和，具體公式為

其中xfi，xii分別為擬合結(jié)果和實測結(jié)果中第i粒級的百分含量。

3.2 定量判別的結(jié)果

所有樣品擬合結(jié)果的統(tǒng)計分析表明，本研究的擬合殘差平均約為8%。主要擬合結(jié)果見圖4，可知擬合結(jié)果 (紅色虛線)與實測結(jié)果 (黑色實線)重合性較好，擬合殘差較小，說明端元擬合的效果比較理想。同時擬合估算結(jié)果表明，青海湖沉積物粒度分布特征可歸為三大類:1.水成組分占主導(dǎo) (圖4A，C)，其中水成組分貢獻達87.3%和71.3%;2.風成組分占主導(dǎo) (風成黃土主導(dǎo)，圖4B)，風成組分可達63.3%;3.兩者以不同比例混合 (圖4D)。其中鉆孔上部沉積物主要為水成組分占主導(dǎo)，擬合估算的風成組分含量與Xu H et al.，(2010)［34］研究結(jié)果相似，這表明端元擬合的結(jié)果是可靠的。

由于本研究只是初步探討，所使用的兩組端元的個數(shù)相對較少，尤其是風成端元個數(shù)較少，對擬合殘差影響較大。因為風成端元的粒度頻率分布波動較大，當使用的風成端元的個數(shù)較少時，可能無法包含較全的風成組分的信息，因而，對擬合結(jié)果影響較大，使得擬合殘差偏大。而水成端組分元的標準偏差小，粒度頻率分布相對比較集中，所以對擬合的影響也相對較小。這也同樣暗示了此方法仍有很大的發(fā)展空間，待各端元粒度數(shù)據(jù)的增多，擬合殘差將會大大降低，擬合結(jié)果也將更加理想。

圖4 端元擬合結(jié)果Fig.4 Results of end-member fitting

4 結(jié)論與展望

基于前人的研究結(jié)果、青海湖沉積物的物質(zhì)來源分析、聚類分析以及將聚類分析結(jié)果與實測粒度分布的對比一致表明，青海湖沉積物主要由水成組分和風成組分兩個端元混合組成?；诙ㄐ苑治隹芍?，兩個端元的粒度分布特征存在顯著的差異性，風成組分與水成組分在粒度頻率分布特征、判別值大小及粒度結(jié)構(gòu)參數(shù)散點圖中的分布區(qū)域都存在顯著的差異，符合端元擬合的前提條件;端元擬合的結(jié)果表明，利用此方法估算湖泊沉積物中不同組分的貢獻是可行的，且可以與其它研究方法的結(jié)果對比，同時表明，青海湖沉積物可分為風成組分主導(dǎo)、水成組分主導(dǎo)及兩者以不同比例混合的三種粒度頻率分布類型。

相對于前人的研究而言，本研究方法的難點在于確定端元，而端元的確定則需要綜合考慮研究區(qū)域的特點，具體情況具體對待。同時，由于各個端元的粒度頻率分布的在一定范圍內(nèi)波動，為了提高擬合的效果，保證研究結(jié)果的可靠性與準確性，需要收集大量的端元數(shù)據(jù)。除此之外，未來應(yīng)當考慮不同方法之間的對比研究，交叉檢驗，以確定不同方法的可靠性等。

致謝:感謝王旭龍副研究員提供青海湖周邊風成黃土樣品。

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QUANTITIVELY PARTITION OF EOLIAN AND HYDROMORPHIC COMPONENTS IN LACUSTRINE SEDIMENTS:AN EXAMPLE FROM LAKE QINGHAI

DONG Jibao1，2，AN Zhisheng1，LU Fengyan1，2
(1.State Key Laboratory of Loess and Quaternary Geology，Institute of Earth Environment，The Chinese Academy of Sciences，Xi'an 710075，P.R.China;2.Graduate School of The Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，P.R.China)

This paper reports a cluster analysis on sources of Lake Qinghai sediments，and a grainsize analysis on the surface sediments of Lake Qinghai and its adjacent typical aeolian loess Based on the results，we have fitted the typical grain size distributions of the lake sediments and evaluated the proportions of eolian and fluvial components by using the grain size distributions of given end members，i.e.，taking the aeolian loess sediments around the lake as eolian end-member and the surface lake sediments as fluvial end-member. The fitting result shows that the grain size distributions of Lake Qinghai sediments can be grouped into three types:1)dominated by fluvial components;2)dominated by eolian components(aeolian loess);3)mixture of both with different proportions.It is hopeful that this method will provide a new way for quantitively partition of different components in lake sediments and for understanding of paleoenvironment.in the future researches.

Lake Qinghai;Grain size;Eolian component;Quantitively partition;Cluster analysis

P588.2

A

1006-6616(2010)04-0402-10

2010-05-07

董吉寶 (1985-)，男，博士研究生，主要從事第四紀地質(zhì)與便于變化研究，E-mail:dib@ieecas.cn。