沉积学报  2019, Vol. 37 Issue (1): 115−123

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吴超, 郑祥民, 王辉, 周立旻, 钱鹏
WU Chao, ZHENG XiangMin, WANG Hui, ZHOU LiMin, QIAN Peng
长江三角洲第一硬质黏土层粒度多元统计分析及沉积环境判别
Multivariate Statistical Analysis of Grain Size of the First Hard Clay Layer in the Yangtze River Delta and Sedimentary Environment Discrimination
沉积学报, 2019, 37(1): 115-123
ACTA SEDIMENTOLOGICA SINCA, 2019, 37(1): 115-123
10.14027/j.issn.1000-0550.2018.100

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收稿日期:2017-10-31
收修改稿日期: 2018-01-18
长江三角洲第一硬质黏土层粒度多元统计分析及沉积环境判别
吴超1 , 郑祥民1 , 王辉1 , 周立旻1 , 钱鹏1,2     
1. 华东师范大学地理科学学院 地理信息科学教育部重点实验室, 上海 200241;
2. 南通大学地理科学学院, 江苏南通 226000
摘要: 长江三角洲第一硬质黏土层成因是长期争论的问题。对上海市青浦区第一硬质黏土层全样粒度多元统计分析,并与南京周家山下蜀黄土、长江悬浮颗粒物对比,探索长江三角洲第一硬质黏土层成因。第一硬质黏土层机械颗粒组成均一,频率曲线呈正偏态、中等或尖锐峰形的双峰分布,频率累积曲线呈“S”型分布,具有风成沉积特性。粒度特征分析为沉积环境判别提供沉积学证据时,综合运用多元统计分析可以使分析结果更准确。聚类分析将硬黏土与典型风成沉积物下蜀黄土粒度分布归为一类,长江悬浮颗粒物单独为一类,表明硬黏土与下蜀黄土成因一致。下蜀黄土与长江悬浮颗粒物粒度参数判别函数,将绝大部分硬黏土样品判定为风成沉积。粒级—标准偏差曲线结合现代风场,显示硬黏土粒度特征存在高空西风和低空西北季风两个主控因子。表明长江三角洲第一硬质黏土层是由西风和西北季风控制的风成成因堆积物。
关键词: 粒度特征    成因    硬黏土    聚类分析    判别分析    
Multivariate Statistical Analysis of Grain Size of the First Hard Clay Layer in the Yangtze River Delta and Sedimentary Environment Discrimination
WU Chao1 , ZHENG XiangMin1 , WANG Hui1 , ZHOU LiMin1 , QIAN Peng1,2     
1. Key Laboratory of Geo-information Science of Ministry of Education, East China Normal University, Shanghai 200241, China;
2. School of Geography, Nantong University, Nantong, Jiangsu 226000, China
Foundation: National Fund for Talent Training in Basic Science, No.J1310028; National Natural Science Foundation of China, No. 41371032, 41671003
Abstract: The origin of the first hard clay layer in the Yangtze River Delta is a debated issue. To explore its origin, its grain size was examined by clustering analysis and discriminant analysis, and compared with the Xiashu loess in Nanjing and suspended particles in the Yangtze River. The grain size characteristic is uniform, with positive skewness, medium or sharp peak shape, bimodal distribution, S-shape cumulative frequency curve distribution, and with aeolian deposition characteristics. When the grain size analysis provides sedimentological evidence for a sedimentary environment, multivariate statistical analysis improves its accuracy. The first hard clay and Xiashu loess fall into the same classification; the suspended particles in the Yangtze River are in a separate class. The application of clustering analysis shows that the hard clay and Xiashu loess have the same aeolian genesis, as confirmed by discriminant analysis. Standard deviation curves of the hard clay, together with the present-day wind field, show that the grain size characteristics of the hard clay have two controlling factors: high-altitude westerly winds and the East Asian winter monsoon. All analyses indicate that the first hard clay layer in the Yangtze River Delta is an aeolian deposit transported by westerly winds and the northwestern monsoon.
Key words: grain size characteristic    origin    hard clay    clustering analysis    discriminant analysis    
0 引言

长江三角洲东部平原区,全新世沉积物之下的基底为一层暗绿色、黄绿色或黄褐色的硬质黏土,在地层划分上归属于晚更新统的上段,其厚度一般在几米至10余米[1]。由于该地层在平原地区工程地质实际应用中常被利用作为中、高层建筑的桩基持力层,为第四纪地层划分的重要标志层,因而在理论研究和经济应用中均具有重要意义和价值。20世纪80年代以来,国内许多学者从地层分布[1-3]、形成年代[4]、成因[5-6]、古土壤特征[7]、古气候与古环境[8]等角度对硬黏土展开系统而深入的研究。然而,第一硬质黏土层成因问题一直存在风成与水成的争议。水成说包括河流成因[7]、河湖成因[9]、湖沼成因[10];风成说主要包括郑祥民等[2]提出的第一硬质黏土层为下蜀黄土向东延伸的埋藏风尘堆积以及于洪军等[11-12]提出的硬黏土是陆架沙漠化的产物。

沉积物粒度是分析沉积环境、沉积及搬运过程和搬运机制的重要参量。未知与已知沉积环境沉积物对比分析,是沉积相分析的常用方法[13-16]。聚类分析和判别分析都是研究样品分类问题的一种多元统计分析方法。粒度聚类分析主要集中在水域表层沉积物及沉积环境划分上[17-20],风尘沉积研究中较为少见。沉积环境判别分析是通过建立多种已知沉积环境沉积物之间粒度参数综合判别公式[16, 21],计算参数值推断待判沉积物的沉积环境。张平等[21]通过建立稳定湖相沉积物和风成黄土粒度判别函数,成功应用在兰州黄土、岱海湖相沉积物、罗布泊沉积物沉积环境判别上。杨立辉等[16]通过建立河漫滩相沉积与风成沉积粒度判别函数,在第四纪红土成因判别上效果显著。综合利用沉积学和统计学方法,可以使沉积环境分析结果更准确。

中国黄土的研究已取得了系列的研究成果,但也有许多重要的基础理论问题尚未得到解决。例如中国第四纪黄土地层分布范围的东界到底在哪里?下蜀黄土的同期风尘黄土在长江三角洲东部平原地区是否仍有分布?而长江三角洲东部平原晚更新世晚期硬质黏土层又是怎样的一次事件形成的?硬质黏土层成因探讨可以加深对这些问题的认识。因此,本文在第一硬质黏土层粒度特征分析的基础上,与典型风成黄土和长江悬浮颗粒物对比分析、多元统计分析,探讨硬质黏土层沉积环境。

1 材料与方法 1.1 样品采集

大量钻孔资料[1]揭示了第一硬黏土层在长江三角洲东部平原区地层分布与埋深情况。本研究钻孔位于长江三角洲南翼,上海市青浦区(31°11′13″N,121°16′2″E),具体位置见图 1。野外钻孔取样,取得25~27 m深处硬质黏土岩芯总长约2 m,根据颜色、质地、结核分布等特征将岩芯分三层详细描述,具体见表 1。室内分样间距为2 cm,共获得样品100个。2012—2014年,在南通滨江公园滨江观景台收集长江水,实验室抽滤、低温烘干,获得长江悬浮颗粒物样品25个。

图 1 中国冬季(12月、1月、2月)500 hPa和1 000 hPa风场图及采样点分布图 风场基于2006-2016NCEP/RCAR再分析数据;蓝色间断箭头线为1 000 hPa风场指示冬季风;红色连续箭头线为500 hPa风场指示西风;黑色实心圆为青浦位置;红色实心圆为长江悬浮颗粒物采样位置;黑色空心圆为周家山位置 Figure 1 China winter (December-February) mean 500 hPa and 1 000 hPa wind fields and locations of sampling sites
表 1 岩芯记录 Table 1 Description of core
层号 深度/cm 野外描述
2 500~2 540 深褐色黏土。顶部见贝壳碎屑,含少量白斑,见铁锰结核、小结核,质地均一,无层理。
2 540~2 650 2 540~2 562 cm为灰黑色粉质黏土,黄褐色铁锰侵染斑体增多,见钙质结核。2 562~2 650 cm为灰色,夹大量铁锈浸染斑痕。本层颜色变化明显,见黄色锈斑和少量黑色植物根榍。
2 650~2 700 灰黄相间的粉质黏土,黄色侵染斑大量增加,黑色腐殖质增多,且沿垂直方向呈条带状分布。
1.2 实验方法

硬黏土与悬浮颗粒物样品粒度测试在华东师范大学地理科学学院完成。称取样品约0.1 g于50 mL烧杯中,加入10 mL浓度10%的过氧化氢,加热蒸发至少量溶液,冷却后加入10 mL浓度为10%的稀盐酸充分反应;烧杯中注满蒸馏水,并静置一夜。粒度测试前,去除上层液,加入10 mL浓度为0.05 mol/L的六偏磷酸钠,超声振荡10 min。样品在英国生产的Mastersizer 2000激光粒度仪上测量,粒度测量范围为0.02~2 000 μm,重复测量误差 < 2%。周家山下蜀黄土样品粒度前处理及实验仪器均与本研究相同。

1.3 数据分析方法

硬黏土、下蜀黄土和长江悬浮颗粒物样品粒度参数均运用Gradistat软件中矩值法计算得到。

1.3.1 对数比分析

粒度分布是自然创作的结果,在数学上定义为所有粒级占恒定总体(1或100)的权重[22-23]。粒级含量数据集分布在一个不开放的数据空间(大于等于0且小于等于100),而多元和大多数双变量统计分析(例如皮尔森相关系数[24]),需要在实数空间里面进行分析。中心—对数—比率转换(clr)由Aitchison[22]建立且能将粒度分布转换后使其接近实数空间。具体方法如下:

(1) 每一个粒度值(XiXmaxXi最大值)除以各自粒度分布几何平均数(g(GSD)), 使单个粒度值相对依赖其他粒级(恒定总数问题)最小化。

(2) 对数比率计算,去除相除后的不对称性(如果Xi < g(GSD),比率在0~1范围里面,如果Xi>g(GSD)比率在1~Xmax/g(GSD)之间):

    (1)
1.3.2 判别函数建立

以长江悬浮颗粒物代表水成环境,南京周家山下蜀黄土代表风成环境,运用统计软件SPSS22.0对两组粒度参数进行Fisher判别函数的建立[25]。建立过程如下:

组均值相等的检验中四个粒度参数变量的组均值均等性显著性概率均小于0.05,说明纳入判别函数的四个变量对正确判断分类都有作用,可以进行判别分析。协差阵相等的Box′s M检验中,Box′s M统计量值为225.648,远远大于0.05,各类协方差矩阵相等。同时,F检验的显著性概率小于0.05,表明判错率极小。判别函数的显著性检验结果表明,λ值为0.082,卡方为200.054,自由度为4,显著性概率为0,判别函数有意义。结构矩阵表示判别变量和标准化判别函数之间的汇聚组间相关性,各变量和判别函数之间的相关性由大到小依次是Mz(0.676)、Kg(-0.597)、Sk(-0.162)、Sd(-0.072)。由给出的分类函数1、2的系数及常数项,可以得到两组函数y1y2

    (2)
    (3)

为了简化计算结果,(3)-(2)得:

    (4)

Y为判别参数,若Y < 0,则归为1类,即风成沉积;Y>0,则归为2类,即水成沉积。为验证判别函数可靠性,将已知沉积环境的镇江下蜀黄土四个粒度参数代入判别函数,结果107个镇江下蜀黄土[26]全部被判定为风成沉积,正确率100%,表明建立的判别函数可靠。

2 结果 2.1 粒度特征分析

粒度各组分百分含量是风尘沉积研究中的常用指标。搬运动力大小、物源、沉积环境的变化均会引起沉积物粗、细组分含量的变化。测试中含有粒径>250 μm颗粒的样品仅有2个;>100 μm组分含量变化于0~2.43%之间,平均含量为0.33%,含量非常低。>50 μm组分含量变化于1.02%~16.21%之间,平均含量为5.37%,低于洛川黄土[27]和下蜀黄土[15];其中以极细砂(50~100 μm)为主,含量变化于1.02%~13.78%之间,平均含量为5.04%。所有样品中粗粉砂(10~50 μm)组分的含量最高,为众数粒组,变化于40.81%~72.58%之间,平均含量为52.80%;细粉砂(5~10 μm)组分含量变化于11.35%~32.90%之间,平均含量为19.90%。黏粒(< 5 μm)组分含量变化于9.49%~31.14%之间,平均含量为21.93%,为次众数粒组。

沉积物的粒度参数与形成环境及搬运动力条件具有密切的关系[21],主要包括平均粒径(Mz)、分选系数(Sd)、偏度(Sk)和峰度(Kg)。硬黏土平均粒径变化范围在11.47~26.96 μm之间,平均值为17.82 μm;分选系数变化在1.22~1.78之间,平均分选系数为1.53,分选差;偏度变化于0.17~1.27之间,平均偏度值为0.57,呈正偏态,总体细偏;峰度变化范围为2.47~5.02,平均峰度值为2.99,峰形为中等或窄峰态。

沉积物粒度频率分布能直观反映其所包含的粒度组分(单组分或多组分)信息[28]图 3显示第一硬土层粒度频率分布呈单众数正态分布,变化范围集中在0.3~100 μm之间,众数值在10~30 μm附近,细尾较长。粒度累积曲线可以反映沉积物的搬运方式及不同搬运方式下分选好坏[29]图 3显示第一硬黏土层频率累积分布呈现“S”型,< 63 μm组分占绝对优势,主要以悬浮搬运为主。悬浮段内曲线呈标准的二段式,两段截点在2~5 μm之间。截点之前,曲线较平缓,分选较差;截点之后,曲线较陡,分选较好。硬黏土整体粒度分布的一致性,表明其在单一的沉积动力条件下形成。

图 2 上海青浦第一硬土层(a)、南京周家山下蜀黄土[26](b)、长江悬浮颗粒物(c)粒度参数变化 Figure 2 Variation of grain size parameters of the first hard clay in Qingpu, Shanghai, Xiashu loess in Nanjing and suspended particle in Yangtze River
图 3 上海青浦第一硬土层、南京周家山下蜀黄土[26]频率分布曲线(A)和频率累积曲线(B) Figure 3 (A) grain size distribution; (B) grain size cumulative curves of the hard clay and Xiashu loess
2.2 多元统计分析 2.2.1 聚类分析

运用对数比分析公式(公式(1))对硬黏土、下蜀土、长江悬浮颗粒物粒度频率分布数据再计算,结果以热图形式呈现。热图(图 4左)显示clr转换后典型风成沉积下蜀黄土与长江悬浮颗粒物粒度分布存在较大差异,表明clr转换满足多元统计分析条件的且不改变原始粒度分布特征。同时,clr转换放大了这一差异,表现为长江悬浮颗粒物粒度峰值明显偏离下蜀黄土,且细粒组分含量更多。

图 4 青浦硬黏土、南京周家山下蜀黄土[26]、长江悬浮颗粒物粒度分布(clr变换后)热图与聚类分析龙骨图 Figure 4 Heat map of grain size distribution (after center-log-ratio transformation) of the first hard clay, Xiashu loess, suspended particle in Yangtze River and Kiel cluster analysis diagram

为排除人为分类的主观性,以皮尔森距离代表相似测度,平均距离法对不同沉积物粒度聚类分析。聚类分析龙骨图(图 4右)直观地显示聚类的过程,从图上可以清楚看出各样品的归属。聚类分析将下蜀黄土和长江悬浮颗粒物归为不同的类别,表明粒度分布聚类分析结果可信。最终,聚类分析将硬黏土与下蜀黄土归为一类,而长江悬浮颗粒物单独为一类。

2.2.2 Fisher判别分析

判别分析不同于聚类分析,它是在已知观测样本的特征变量和分类结果的情况下,建立判别函数,并利用判别函数对新观测对象进行分类。一般不同沉积环境沉积物的粒度参数不完全一致,综合利用四个粒度参数来判别沉积物沉积环境更可靠,前人[16, 21]在粒度判别分析中也都选择这四个变量。将硬黏土粒度参数代入公式(4),计算结果(图 5)显示第一硬土层绝大部分样品判别值Y为负,极小部分样品的判别值Y为正。

图 5 上海青浦第一硬土层样品的判别参数 Figure 5 Y-value to distinguish sedimentary environment of the first hard clay, Qingpu, Shanghai
2.2.3 粒级—标准偏差曲线

整个沉积序列所包含的粒度组分并不都在单个样品中表现为明显的组分峰值(众数),所以从单个样品的粒度频率曲线上很难确定沉积物总体所包含的粒度组分个数[28]。利用柱样中所有粒度数据进行粒级—标准偏差计算可以获得每个粒级组分的标准偏差随粒级组分的变化,若为“多峰分布”,则表明沉积物粒度受多因素控制[30]。如图 6所示,硬黏土和下蜀黄土均具有两个明显的标准偏差峰。硬黏土的两个标准偏差峰值分别出现在7.962 1 μm和35.565 6 μm,所对应的粒度组分范围分别为0.355 7~15.886 6 μm,15.886 6~251.785 1 μm。下蜀黄土的两个标准偏差峰值分别出现在7.962 1 μm和44.774 4 μm,所对应的粒度组分范围分别为0.317 0~15.886 6 μm,15.886 6~502.377 3 μm。

图 6 上海青浦第一硬土层和下蜀黄土[25]粒级—标准偏差曲线 Figure 6 Standard deviation curves of grain size of the first hard clay in Qingpu, Shanghai
3 讨论

根据长江三角洲东部平原区一些钻孔资料的OSL、14C测年结果[2-4, 9, 31]表明,第一硬质黏土层是形成于25~12 ka B.P.的陆相沉积物。郑祥民在野外地层延伸追踪调查中已经发现并证实,分布在长江三角洲西部丘陵区的下蜀黄土与分布在长江三角洲东部平原区硬质黏土地层为同一连续延伸分布地层。这一工作为硬质黏土层粒度特征对比,提供了依据。一般来说,单一物源的风尘堆积物随搬运距离的增加,分选性变好。周家山下蜀黄土[26]平均分选系数为1.67,上海地区大气降尘[32]为1.59,硬黏土为1.53,表明硬黏土经历了较长的搬运距离。钱鹏等[33]通过研究上海地区沙尘暴天气大气颗粒物的地球化学元素发现,沙尘暴样品的物质来源有西北内陆地区的贡献,佐证了粉尘长距离搬运。粗粉砂是中国北方黄土的基本粒组,最易活动和被风搬运,硬黏土粒度在该组分中含量最高与马兰黄土一致。图 3显示硬黏土粒度分布特征与风尘沉积物下蜀黄土非常相似。以上表明硬黏土具有风成沉积特性。

搬运介质的动力大小和搬运方式是决定沉积物粒度组成的两个基本因子,同一搬运方式及一定动力分布的流体下,搬运的沉物质的粒度总体是单因子随机事件的集合,其数字特征服从自然界的某种分布[34]。不同沉积物研究结果[34]表明,河流沉积物、封闭湖泊碎屑沉积物、风成砂、黄土,这些不同沉积环境的沉积物具有不同的粒度分布,因此可以通过不同沉积物粒度分布之间的比较,辨别沉积物的沉积环境。若单独研究粒度分布上某一组分的含量、含量变化及其指示搬运介质动力大小变化,粒度组分数学上的分离是有效的[35]。而沉积物成因判别时,需分析所有组分,所以聚类分析时以单个沉积物粒度频率分布为子样本。粒度分布的聚类分析将硬黏土和周家山下蜀黄土归为一类,长江悬浮颗粒物单独为一类,表明硬黏土与典型风成沉积下蜀黄土成因相同。

Sahu[36]首先将判别分析用于粗碎屑沉积物上,采样只限于砾石、沙、粉沙等碎屑物质,而硬质黏土层粒度组成均一,所有样品质地均为黏土质粉砂,平均粒径较细,因此本文不采用萨胡判别公式。粒度判别分析是基于假定碎屑沉积物的粒度能反映介质的流动性(黏度)和沉积位置(环境)的能量大小[37]。长江三角洲东部平原西部紧邻下蜀黄土沉积区,以南京、镇江发育最为典型,杨立辉等[16]在建立粒度判别函数时也将下蜀黄土作为典型风成沉积端元。从硬质黏土层分布位置北部长江河段直接收集水成悬浮颗粒物,确保水成成因且不受沉积后期其他因素干扰,采集时间跨度长可反映多种水动力条件。已有粒度判别公式(表 2)对长江悬浮颗粒物的验证结果表明样品粒度能够反映水成特性。下蜀黄土和长江悬浮颗粒物粒度参数判别函数对硬黏土的判别结果显示,硬黏土主体为风成沉积,部分样品被判定为水成成因。判别分类是一种概率分类,仅把错误的可能性抑制到最低限度,实际判错的原因可能受其他因素的干扰。结合长江三角洲沉积环境演化[38-40],硬黏土上部可能受全新世海侵作用的影响,下部可能受地下水作用的影响,从而部分样品被判定为水成成因。

表 2 水成悬浮颗粒物的验证结果 Table 2 Verification of discriminant function
公式名称 样品名称 样品总数 实际类别 判别结果 正确率/%
风成 水成
稳定湖相沉积物和风成黄土粒度判别函数 长江悬浮颗粒物 25 水成 0 25 100
河漫滩相沉积与风成沉积粒度判别函数 长江悬浮颗粒物 25 水成 9 16 64

粒级—标准偏差曲线(图 6)可以看出硬黏土和下蜀黄土都是明显的“双峰分布”,且细峰值一致,粗峰值接近,粗细组分的粒度分布相似,表明二者存在两种主控因子。现代冬季风场数据(图 1)和上海地区降尘、大气颗粒物的研究表明,现代气候条件下上海地区受高空西风和低空西北季风的影响。综合上述的分析,认为长江三角洲第一硬质黏土层与下蜀黄土一样由西风和西北季风控制的风成成因堆积物。

4 结论

(1) 第一硬质黏土层粒度组成以粉砂为主,黏粒次之,砂粒含量最少,整个硬黏土层粒度组成均一。平均粒径变化范围在11.47~26.96 μm之间,平均值为17.82 μm;平均分选系数为1.53,分选差。粒度频率分布呈正偏态,中等或尖锐峰形的单众数双峰分布;频率累积分布呈“S”型分布的特征。硬黏土粒度特征与下蜀黄土相似,具有风尘沉积特性。

(2) 本文建立的风成沉积与水成颗粒物粒度判别公式有效,为沉积物成因研究提供了定量化的途径。粒度分布聚类分析的成因探讨,不同于以往的海洋表层沉积物沉积区域划分,为聚类分析在沉积学研究中提供新的思路。沉积物成因研究中粒度特征分析提供沉积学证据时,合理综合运用多种多元统计分析方法可以避免人为判断的主观性,使分析结果更准确。

(3) 聚类分析将硬黏土与典型风成沉积物下蜀黄土粒度分布归为一类,长江悬浮颗粒物单独为一类,表明硬黏土与下蜀黄土成因相同。粒度参数判别分析,将绝大部分硬黏土样品判定为风成成因,部分样品受到海侵作用、地下水作用的干扰。结合现代冬季风场与粒级—标准偏差曲线,我们认为长江三角洲第一硬质黏土层与下蜀黄土一样由西风和西北季风控制的风成成因堆积物。

致谢 感谢两位审稿专家给予宝贵的审稿意见;感谢编辑部老师的辛勤工作;感谢郑祥民导师给予的科研支持;感谢王辉老师、玄晓娜师姐采样过程中给予的帮助;感谢周立旻、吕红华、钱鹏老师在论文修改过程中的帮助;感谢徐洪阳师兄在实验过程中给予的指导。

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