2015, Vol. 58
2. 北京大学地球与空间科学学院, 北京 100871
2. Key Laboratory of Orogenic Belt and Crustal Evolution, School of Earth and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871, China
The inversion model was used to investigate the evolution of drainage basins of Sangqu River and Gongrigabu River, which are two tributaries of Chayu River in southeastern Tibet. Two modern river sand samples from the catchments were analyzed by AFT method. The cooling ages of Sample CY from Sangqu River ranges from 5.8 to 38.2 Ma. The age range for another sample GR which from Gongrigabu River is 1.1~18.2 Ma. Two age-elevation relationships derived from the catchments' inversion results show that tectono-thermal evolutions of two drainage basins are both divided into several phases. The different stage corresponds to different estimated exhumation rate. The drainage basin of Sangqu River was uniformly exhumed between 38 and 7 Ma, and the exhumation rate was about 0.14 km/Ma; from 7 Ma to present the basin was fast exhumed and the corresponding exhumation rate was about 1.62 km/Ma. The drainage basin of Gongrigabu River was uniformly exhumed between 18 and 14 Ma, and the exhumation rate was about 0.32 km/Ma; the basin was relatively stable afterward; since 8 Ma the exhumation rate increased to 0.21 km/Ma during 8~5 Ma, 0.43 km/Ma during 5~3 Ma and 0.83 km/Ma during 3~1.1 Ma respectively. The observations of AFT ages across two tributaries of Chayu River lead to different tectono-thermal evolution of this area. First, the catchment of Gongrigabu River record younger cooling histories than Sangqu River. Second, the model result for Sangqu River is consistent with the exhumation rates previously reported in the same region through bedrock sample ages. It demonstrates that the inversion model in this paper can accurately uncover the tectono-thermal evolution represented by detrital thermochronology data. Therefore, in areas with high relief or covered with glaciers where bedrock samples are difficult to be obtained, detrital samples can be good substitute in revealing regional tectono-thermal evolution.
河砂岩屑作为流域地质体剥蚀搬运沉积下来的平均产物，包含源区不同位置的热史信息，利用河砂岩屑对源区的代表性可以揭示整个流域的热史. 目前以河砂矿物作为载体的年代学方法主要有裂变径迹(e.g.，Garver et al., 2000)、Ar40/Ar39(e.g.，Hodges et al., 2005; Wobus et al., 2006)、U-Th/He(e.g.，Ehlers and Farley，2003; Stock et al., 2006)、U-Pb(e.g.，Amato and Pavlis， 2010)、宇宙核素(e.g.，von Blanckenburg，2005)等，主要应用于流域热史研究、物源分析、流域空间剥蚀速率分布的评估、流域在地质历史时期内剥蚀速率的估 算、古地形的反演等(e.g.，Stock and Montgomery， 1996; Reiners，2007; Enkelman et al., 2011; Avdeev et al., 2011; 孙东霞等， 2009，2013).
与基岩得到的数据不同，河砂样品得到>50个目标矿物的一系列单颗粒年龄，其直观的数据结果是由单颗粒年龄组成的年龄概率曲线，曲线中的极大值为该河砂样品的峰值年龄，可能代表了地质体快速热事件的时限.多数前人研究认为河砂概率峰值年龄代表了流域的快速隆升冷却事件(e.g. Enkelman et al., 2009，2011)，即在概率峰值所对应的时限，流域整体发生了快速的抬升冷却.Brewer等(2003)通过模拟计算指出流域的河砂峰值年龄往往对应于该流域出露面积最大的海拔高度的基岩年龄，河砂峰值年龄的分布主要受控于地貌形态中不同高程流域面积的分布特征.
由于河砂岩屑年龄分布受到多种因素的影响，准确地解译河砂年龄意义必须要定量分析影响河砂峰值年龄分布的各种因素.为了准确解译河砂岩屑年龄分布所代表的流域热史意义，本文提出一种利用河砂年龄分布模拟流域热演化的计算模型，并通过河砂岩屑磷灰石裂变径迹(AFT)方法将此模型应用于模拟藏东南地区察隅河流域的热史特征.
2 河砂热年代学研究现状 2.1 河砂热年代学年龄的样式和解译对河砂样品的测试分析得到一系列的单颗粒年龄及由此得到的年龄概率曲线，概率极大的值为峰 值年龄，峰值年龄可以为单个，也可以为多个(图 1).
 | 图 1 河砂与基岩样品数据的区别Fig. 1 Differences between detrital and bedrock sample data |
河砂年龄数据中，另一个比较重要的参数是年 龄区间.年龄区间经常被用来估算源区的剥蚀速率，即E=H/T，E代表平均剥蚀速率，H代表流域的高 差，T为河砂样品的年龄区间(Stock and Montgomery， 1996).
2.2 影响河砂年龄分布的因素影响河砂数据结果(峰值年龄分布、年龄概率分布曲线)的主要因素包括流域热演化历史(年龄-高程关系)、流域内岩性的分布、剥蚀速率的分布、不同海拔高度出露地貌面的大小、地表事件(泥石流、滑坡等)等.
流域内海拔高程与热年代学年龄之间的关系代表了该流域的热历史(Braun，2002 ; Braun et al., 2006).当流域匀速隆升冷却时，高程与年龄呈直线关系，并且该直线的斜率代表了流域的隆升速率(图 2a).当流域在某一时间段发生快速隆升冷却时，相应的高程与年龄关系的斜率也会同时升高.某一年龄段的高程与年龄关系的斜率升高会使得这一年龄段在流域内的分布范围增大，从而使得该流域河砂年龄分布中该年龄段的概率增大(图 2b).因此，流域的热演化历史(主要是快速隆升冷却事件)，会通过影响流域的高程年龄关系而最终决定该流域的河砂年龄分布.
 | 图 2 不同冷却历史背景下的年龄-高程关系 (a)地质体均匀冷却；(b)地质体特定时段快速冷却.Fig. 2 Age-elevation relationships in different exhumation processes (a)Uniform cooling of rocks;(b)Rapid cooling during special time interval. |
不同岩性的矿物含量差别较大，对河砂矿物的贡献量也有较大的差别.因此流域内不同岩性的空间分布会对河砂年龄分布产生影响.只有在流域面积较小、流域内岩性较均一时，这一影响才可以被忽略.
剥蚀速率的大小代表了单位地貌面积内产生岩屑量的多少，剥蚀速率决定了单位面积地貌面对河砂矿物的贡献量.因此流域内剥蚀速率的分布是控制河砂年龄分布的关键因素.剥蚀速率越大的区域对河砂年龄的影响越大.之前的研究中，流域内的剥蚀速率一般都被假定为均一分布，即流域任意位置的剥蚀速率都相同(e.g. Brewer et al., 2003).然而部分学者认为流域均一的空间剥蚀速率这一假设是最需要慎重考虑的，实测数据与模拟数据的不吻合很可能是由研究区内空间剥蚀速率的不均一性造成的(Montgomery and Brandon， 2002; Stock et al., 2006; Vermeesch，2007).
不同流域具有不同的海拔高度与出露地貌面面积关系.在剥蚀速率统一、岩性一致的前提下，出露地貌面面积越大的海拔高度对河砂矿物的贡献量越大(图 3).因此河砂概率峰值年龄很可能对应于出露面积最大的海拔高度的基岩年龄(Brewer et al., 2003; Ruhl and Hodges， 2005).
 | 图 3 地貌形态和年龄-高程关系正演河砂数据模型(据Ruhl and Hodges， 2005修改)Fig. 3 Forward model of detrital age data through age-elevation relationship and topographic feature(modified from Ruhl and Hodges， 2005) |
Stock等(2006)指出泥石流或滑坡事件使得这些事件中搬运沉积的物质在最终河砂样品中占据的相对比例增加，从而影响河砂年龄分布；冰川作用形成的冰斗地貌等会增加流域中更高海拔的出露比例，在空间剥蚀速率统一的前提下，会使得河砂实测数据中对应高海拔的年龄组分增加.
3 定量计算模型的建立Brewer等(2003)提出流域地貌形态控制河砂数据的模型，模型中假设流域空间剥蚀速率统一，任意一点对河砂的贡献量是相等的，通过地貌高程数据得到流域内不同高程出露的流域面积比例，利用流域内基岩年龄与高程的线性关系将不同高程转换成相应的年龄，可以得到源区基岩年龄概率分布，即理论上河砂单颗粒年龄概率分布曲线(图 3).因此，不同高程出露的流域面积控制着这一高程的热史年龄在河砂数据中占的比例，理论上，河砂数据概率图与地貌高程分布图(不同高程出露的流域面积所占的比例图)是吻合的.特定高程出露的流域面积最大时，贡献的河砂量比重也是最大，那么这一高程的年龄理论上会在河砂年龄数据中以峰值年龄出现.
本文提出的计算模型与前人的模型有两个较大的差别.首先，模型中流域内空间剥蚀速率不均一，利用地貌坡度角的正切值来定量计算剥蚀速率的分布从而确定不同区域对河砂样品的贡献量；其次，通过随机假设多种年龄-高程的关系，并利用卡方检验方法检验模拟年龄与实测年龄的匹配度，从而得出流域的年龄-高程关系和相应的隆升剥露速率.
3.1 空间剥蚀速率与坡度角的关系地貌形态中，坡度与区域上的剥蚀速率有非常密切的关系(Hanks and Andrews， 1989; Braun and Sambridge， 1997; Whipple and Tucker， 1999; Roering et al., 1999，2007;Ouimet et al., 2009; Pan et al., 2010).长期的剥蚀速率与平均坡度之间并非完全呈线性增长关系，当坡度角偏低或者适中时，剥蚀速率与坡度角可以呈线性关系，当坡度角超过一定值时，坡度角的微小增大都能很大程度上增加这一位置的剥蚀速率(Roering et al., 1999).最新研究表明，流域内沉积物的产出量主要取决于流域范围内的坡面剥蚀，坡面的平均剥蚀速率大于河谷区域(Bennett et al., 2013)，所以对一个地区沉积量和剥蚀速率的估算要重视坡面的角度.在河流体系中，即使流域内磷灰石矿物颗粒的分布密度以及地表剥蚀速率均一致，河砂样品的磷灰石更倾向 于来自坡度角比较大的地区(Reiners et al., 2007). 坡度角的增大能够增强地表剥蚀速率，源区的空间剥蚀速率跟不同点的坡度角大小有很大关系.Roering 等(1999)考虑非线性模型时，将重力和摩擦力考虑进去，理论上推导出
其中，q为剥蚀物质通量(m3·m-1·a-1)，α为坡度角(°)，K=(P/A)×(2/gμ2ρs)，P为功率(单位时间内运输物质所作的功，N·m·kg-1)，A为沿着坡降方向的地表面积(m2)，g为重力加速度(N·kg-1)，μ为地表物质有效摩擦系数，ρs为剥蚀碎屑的密度(kg·m-3)，Sc是由μ决定的一个临界.由公式(1)可以看出当坡度角的值较小时，剥蚀物质通量与坡度(坡度角的正切值)近似呈线性关系.Palumbo 等(2011)也提出当坡度角小于30°时侵蚀速率与坡度表现为较好的线性关系，而当坡度角大于30°时侵蚀速率与坡度不再是简单的线性关系，而可能是指数关系.设定侵蚀与坡度是否呈线性关系的阈值大约为30°.根据30°这一坡度角的阈值，本文利用公式(1)来计算剥蚀速率，并且选取20×tan30°(大约为11.6)作为公式(1)中Sc的值，可得
假设某高程范围内对河砂贡献量为Qh(km3)，处于这一高程范围内单个象元代表的地表面积内岩屑贡献量为Qi(km3)，那么可以得到
 | 图 4 河砂剥蚀量计算模型 (a)河流体系河砂汇总模型；(b)单个DEM象元剥蚀量计算模型.Fig. 4 Calculation model of s and erosion (a)Model of s and aggregation in river system；(b)Calculation model of erosion for single DEM pixel. |
由公式(3)和(5)可得
根据DEM数字高程数据，通过ArcGis获取流域内每一个象元的高程值及坡度角大小.在Matlab中编写代码，选取20 m的高程间隔，利用公式(6)计算出不同高程区间段地貌面对河砂的贡献量，再与整个流域地貌面对河砂的贡献量相除，公式(6)中的常数k和t可以相除消去，最后就能得到这一高程区间段对河砂的贡献量的相对比例，结果如图 5所示.
 | 图 5 高程-河砂相对贡献比例关系Fig. 5 Relationship between elevation and s and relative contribution ratio |
通常情况下，热史年龄随着高程的增加而增加，为了保证理论河砂年龄数据与实测年龄数据在年龄 范围上的一致，根据实测河砂年龄范围和流域内高程的范围，以高程最大值对应河砂中单颗粒年龄最大值、高程最小值对应年龄最小值为年龄-高程关系 中的两个端点，设定不同的年龄-高程关系(图 6a). 将高程-年龄关系代入高程-河砂相对贡献量关系中，获得年龄-河砂相对贡献量关系，也就是河砂的理论年龄概率分布曲线.取得不同热史记录下相对应的河砂理论年龄数据，与实测数据的概率分布数据进行卡方检验，使二者最为匹配的年龄-高程关系便是热史年龄在垂向上的分布(图 6b)，并能区分河砂峰值年龄形成原因.前人在利用河砂岩屑热年代 学方法估算流域平均剥蚀速率方面，对比理论河砂年龄数据与实测河砂年龄数据时常用到PDF(probability density function)数学方法(e.g.Brewer et al., 2003; Ruhl and Hodges， 2005)，即假定实测的每一个颗粒年龄服从测得数据为期望值、误差作为方差所构成的正态分布，得到一个概率函数，所有颗粒的函数组成最终河砂样品的概率分布，而对由地貌高程转换成的年龄进行PDF统计时，误差则设定为统一的值.为了避免对理论年龄设定误差带来的不确定性，本文在对比理论年龄数据与实测年龄数据时，均采用概率分布方法，对两者进行卡方检验.
 | 图 6 不同年龄-高程关系下的模拟河砂数据与实测数据的对比 (a)随机设定的年龄-高程关系；(b)模拟河砂数据与实测数据的对比.Fig. 6 Comparison of calculated and observed detrital ages according to different age-elevation relationships (a)R and omly age-elevation relationships；(b)Comparison of calculated and observed detrital ages. |
察隅地区位于青藏高原东南缘，是喜马拉雅和滇西北高原从E-W向构造形迹向S-N向构造形迹转折的枢纽地带，属于冈底斯岛弧的东延部分.该地区主要出露的岩性为冈底斯岛弧岩浆岩，岩体呈NW-SW向展布，主要由黑云母花岗岩、二云母花岗岩组成；此外还有少部分的石炭纪至二叠纪沉积地层出露(图 7).该地区广义上属于东喜马拉雅构造结地区变形影响范围，在印度—欧亚大陆碰撞体系的研究中占有非常重要的地位.该地区新生代以来的陆内变形过程中存在多阶段的构造-热事件(Zhong and Ding， 1996)，晚新生代以来的快速抬升与高度活跃的地表剥蚀过程相耦合(丁林等，1995; Ding et al., 2001).
 | 图 7 察隅地区地质简图(改编自雷永良等，2008；张兆忠和邓万明，1981)Fig. 7 Simplified geological map of Chayu River′s drainage basin(edited Lei et al., 2008; Zhang and Deng， 1981) |
察隅河流域上游分东西两支，分别源自两个山脉，被岗日嘎布拉分水岭分隔，流域面积1.8万km2.西支称贡日嘎布曲，发源于岗日嘎布拉附近，东支称桑曲，源自徳姆拉附近，属双干河流.两条支流在零零通相汇成察隅河，最终汇入布拉马普特拉河(图 7和图 8).
 | 图 8 察隅河流域数字地貌高程及河砂样品位置示意图Fig. 8 Digital geomorphology map of Chayu River′s drainage basin with locations of detrital sample |
察隅河流域位于孟加拉湾背部，受到印度洋暖湿气流的影响，降水较丰富，年降水量达800 mm，高山上以降雪为主.冰雪作用活跃，流域内现代冰川末端最低可达2500 m左右(杨逸畴等，1983).河流水量丰富，下切作用显著，形成高山深谷地貌.桑曲 全长178 km，流域面积7200 km2，落差4870 m左右，平均海拔高度3840 m左右，是一条典型以峡谷为主、局部相间宽谷盆地的山地河流.贡日嘎布曲源 自岗日嘎布拉附近的现代冰川末端，全长约170 km，流域面积4900 km2，落差5140 m，平均海拔高度3980 m左右.
4.2 实测河砂磷灰石裂变径迹数据本次研究共采集两件河砂样品，分别位于桑曲和贡日嘎布曲的出口处，磷灰石裂变径迹测试在北京大学裂变径迹实验室完成.首先通过常规磁选和重液技术分离出磷灰石单矿物，然后用环氧树脂将晶形较好的磷灰石颗粒粘于载玻片上，之后先后用600目、1200目的砂纸磨出磷灰石颗粒的最大内表面，最后再用水和Al2O3混合液对样品抛光.剖光后的样品在室温下(约25 ℃)用5 mol/L的HNO3 溶液配制成蚀刻液对样品进行蚀刻15 s，之后用白云母片封装，送往中国原子能研究院进行照射.对照射后的样品在常温下(25 ℃)在40％(体积比)HF溶液中蚀刻磷灰石诱发径迹，径迹的统计是在装有AUTOSCAN定位系统的ZEISS偏光显微镜下完成.数据结果见表 1和图 9.
 | 表 1 察隅地区河砂样品详细信息表Table 1 Measured AFT ages of detrital samples from Chayu River |
 | 图 9 实测河砂样品年龄数据Fig. 9 Observed detrital sample age histograms |
本文选取的是STRM90m的DEM数据，公式Aisinαi可以换算成xytanαi，DEM数据中，象元大小，即图 4b中x和y值是固定的，因此ArcGis中统计出桑曲和贡日嘎布曲流域内每个象元的高程值 及象元位置坡度角的正切值；在MatLab中，以20 m 为间隔，计算出不同高程段流域在垂向上的投影面积大小和整个流域地表在垂向上投影面积的大小，前者与后者的比值即为这一高程段内在整个流域占的比 例，即对河砂样品岩屑的相对贡献量大小.计算结果见图 10，桑曲对河砂贡献量最多的高程区间为4500~4520 m，贡日嘎布曲对河砂贡献量最多的高程区间为4380~4400 m.
 | 图 10 桑曲、贡日嘎布曲流域不同高程对应的河砂岩屑贡献量Fig. 10 S and relative contribution ratio of different elevations in drainage basins of Sangqu River and Gongrigabu River |
设定不同年龄-高程关系，将流域内每一个高程点换算成相应的年龄，以2 Ma为间隔统计实测年龄数据与不同年龄-高程关系下换算的理论河砂年龄数据的概率分布，通过卡方检验得出每一个理论年龄概率分布与实测年龄概率分布之间的卡方检验值及对应的α值，来确定二者之间的拟合优度(陈家鼎等，2006).
(1)单一线性高程-年龄关系
年龄与高程呈单一线性关系中，不同的隆升速率对河砂数据的影响是有规律的.如图 11a所示，线性1、线性4、线性6代表的斜率依次增大，即对应的隆升速率增大，河砂数据年龄范围变窄，峰值年龄所占比例增大.出现这种情况的原因可能是：隆升速率增大，岩体通过退火带时间缩短，山体各个高程对应的年龄间隔变小，年龄分布更为集中.如果具有不同热史年龄的基岩对河砂样品的贡献量相等，那么得到的河砂年龄区间会变窄；隆升速率相同的条件下，演化时限越新(线性1、线性2、线性3对应的隆升速率相同；线性4与线性5对应的隆升速率相同；线性6与线性7对应的隆升速率相同)，河砂峰值年龄与年龄数据越年轻，峰值年龄所占的比例大小不会改变图 11b.即隆升速率影响峰值大小，隆升时限影响峰值位置.
 | 图 11 不同线性年龄-高程关系下模拟桑曲河砂年龄分布与实测数据对比 (a)设定的年龄-高程关系呈单一线性;(b)河砂模拟年龄数据与实测数据的对比.Fig. 11 Comparison of calculated and observed detrital ages according to different one section age-elevation relationships in Sangqu River (a)One section age-elevation relationships;(b)Comparison of calculated and observed detrital ages. |
线性1的年龄-高程关系由实测年龄数据范围与地貌高差区间共同确定端点，即5.8 Ma对应1403 m的高度，38.2 Ma对应6273 m的高度，由这两个端点确定的年龄随高程均匀变化情况下，我们可以直接观察理论的河砂年龄概率曲线与实测的年龄概率曲线完全不一致(图 11b)，说明桑曲流域的地质体并非均匀冷却.
(2)分段年龄-高程关系
当单一线性年龄-高程关系下的理论河砂数据无法与实测结果相匹配时，选择分段的年龄-高程关系进行模拟.确定端点之后，在单一线性年龄-高程关系中增加一个控制点.(1)参考实测年龄数据中概率最大的年龄区间，我们选择6~8 Ma为年龄的转折区间，对应3500~4500 m的高程区间，6~8 Ma以0.2 Ma为间隔，2500~3200 m以50 m为间隔，年龄与高程产生的控制点为165(11×15)个(图 12a)，即由之前的两个端点及增加的控制点总共产生165条分段年龄-高程关系，对每一条年龄-高程关系取得的理论河砂年龄概率分布数据与实测河砂年龄概率分布数据进行卡方检验，取得卡方检验值，选择使得卡方检验值最小的年龄-高程关系；实际结果如图 12b所示，控制点的时限为7.6 Ma、高程为3000 m时，理论数据与实测数据的卡方检验值为最小值86.4，对应的α值小于0.01，即二者完全匹配的概率小于1%，结果并不理想，同时可以观察到理论数据与实测概率分布曲线匹配情况仍不理想(图 12b)；(2)所以我们选择增加第二个控制点进行计算，经过试验我们选择7 Ma和33 Ma作为年龄的两个控制点，其中7 Ma在3000~4000 m以100 m的间隔取值，33 Ma在5000~6000 m以100 m的间隔取值，由此设定的年龄-高程关系路径为121(11×11)条(图 13)，得到最小的卡方检验值为24.2，对应的α值介于0.025~0.05之间，即理论河砂年龄概率分 布与实测年龄-概率分布匹配的概率介于2.5%~5%之间；(3)继续增加第三个控制点，上述得到的第二个控制点不变，选取10 Ma为转折时限，使它在 3850~4200 m内以50 m的间隔变动，同时仍然选取7 Ma在3200~3600 m内以50 m的间隔变动，这样可以设定72(8×9)条年龄-高程关系路径(图 14a)，最终通过获得最小的卡方检验值为10.7，对应的α值大于0.7，即这种路径下计算得出的理论河砂年龄数据与实测的河砂数据完全匹配的概率超过70%，图 14b中也可以观察到理论河砂年龄概率分布曲线与实测分布曲线比较吻合，所以我们选择这一年龄-高程关系作为最终的模拟计算的桑曲流域热历史的结果.
 | 图 12 不同分段年龄-高程关系下模拟桑曲河砂年龄分布与实测数据对比 (a)设定的年龄-高程关系呈分段性(增加1个控制点);(b)河砂模拟年龄数据与实测数据的对比.Fig. 12 Comparison of calculated and observed detrital ages according to different two sections age-elevation relationships in Sangqu River (a)Two sections age-elevation relationships(add one point);(b)Comparison of calculated and observed detrital ages. |
 | 图 13 分三段年龄-高程关系下桑曲河砂年龄分布与实测数据对比 (a)设定的年龄-高程关系分三个阶段;(b)河砂模拟年龄数据与实测数据的对比.Fig. 13 Comparison of calculated and observed detrital ages according to different three sections age-elevation relationships in Sangqu River (a)Three sections age-elevation relationship;(b)Comparison of calculated and observed detrital ages. |
 | 图 14 桑曲模拟数据与实测数据吻合情况下年龄-高程关系及河砂数据的对比 (a)模拟得到的匹配度最高的年龄-高程关系;(b)河砂模拟年龄数据与实测数据的对比.Fig. 14 The simulated age-elevation relationship and comparison of calculated and observed detrital ages in Sangqu River (a)The best-fit age-elevation relationship;(b)Comparison of calculated and observed detrital ages. |
综合以上模拟结果与实测结果的对比，总体上模拟得到的年龄-高程关系对应的隆升速率在 7 Ma左右发生快速转折，7~5.8 Ma的隆升速率约为1.62 km/Ma，7 Ma以前平均隆升速率为0.14 km/Ma.
实测河砂年龄概率分布曲线显示，6~8 Ma的概率最大，通过模拟的年龄-高程关系得知7 Ma以来流域的隆升速率快速增加，因此岩体年龄分布在6~8 Ma附近更集中，形成了6~8 Ma的峰值年龄区间；第二个概率比较大的年龄区间为18~20 Ma，这一年龄区间在模拟得到的年龄-高程关系中对应4475~4607 m的高程区间，前面计算得出的不同高程对河砂贡献量曲线(图 10a)显示，4500m左右高程的地质体对河砂样品贡献比例最大，即具有这一高程对应热史年龄的地质体比其他高程的地质体在河砂样品中占的比例大，而且模拟结果显示在18~20 Ma左右年龄随高程均匀变化，因此我们推断 18~20 Ma的峰值年龄区间是由这一时限对应高程的地质体贡献量最多导致的.
丁林等(1995)和雷永良等(2005)对桑曲流域内的基岩做了磷灰石裂变径迹测试，得出的年龄-高程关系显示在7 Ma左右发生转折，7 Ma之前的隆升速率约为0.1 km/Ma，7 Ma以来隆升速率加快，约为1.6 km/Ma(图 15)，与本文模拟得到年龄-高程关系以及隆升速率比较一致，验证了桑曲流域的热史模拟结果，也证明了模拟模型的可靠性.因此，在地形险峻或者冰川覆盖而无法获取基岩样品的野外地区，可以通过采集河砂样品替代基岩剖面反演地质体热史特征.
 | 图 15 桑曲流域已知基岩数据与模拟数据对比Fig. 15 Comparison of reported bedrock data and simulated age-elevation relationship in Sangqu River |
用同样的方法对贡日嘎布曲流域进行模拟数据和实测数据的对比.单一的年龄-高程线性关系下模拟的河砂数据结果与实测结果不吻合(图 16)，说明贡日嘎布曲流域的冷却并非匀速，继续增加控制点取得使二者匹配概率大于90%的年龄-高程关系如图 17所示.
 | 图 16 不同线性年龄-高程关系下模拟贡日嘎布曲河砂年龄分布 (a)设定的年龄-高程关系呈单一线性;(b)河砂模拟年龄数据与实测数据的对比.Fig. 16 Comparison of calculated and observed detrital ages according to different one section age-elevation relationships in Gongrigabu River (a)One section age-elevation relationships;(b)Comparison of calculated and observed detrital ages. |
 | 图 17 贡日嘎布曲模拟数据与实测数据吻合情况下年龄-高程关系及河砂数据的对比 (a)模拟得到的匹配度最高的年龄-高程关系；(b)河砂模拟年龄数据与实测数据的对比.Fig. 17 The simulated age-elevation and comparison of calculated and observed detrital ages in Gongrigabu River (a)The best-fit age-elevation relationships;(b)Comparison of calculated and observed detrital ages. |
通过图 17a中的年龄-高程关系计算的理论河砂年龄概率分布与实测河砂年龄概率分布之间的卡方检验值为5.5，对应的α值为0.9，即二者有90% 的概率是完全匹配的，图 17b显示二者是非常吻合 的.从模拟的年龄-高程关系可以看出，贡日嘎布曲具有阶段性隆升的特征，18~14 Ma的隆升速率为0.32 km/Ma，14~8 Ma比较稳定隆升速率近似为0 km/Ma；8 Ma以来隆升速率逐渐加快，8~5 Ma 对应的隆升速率为0.21 km/Ma，5~3 Ma为0.43 km/Ma，3~1.1 Ma为0.83 km/Ma，整体上8~1.1 Ma平均的隆升速率约为0.7 km/Ma.
4.4 察隅河流域地质体热史演化的差异察隅河两个支流热史差异体现在演化时限和隆 升速率两个方面.桑曲河砂年龄区间为5.8~38.2 Ma，贡日嘎布曲为1.1~18.2 Ma，贡日嘎布曲流域的热史年龄整体上要比桑曲流域热史年龄年轻，冷却演化时限更新.桑曲和贡日嘎布曲流域地貌高差分别为4800 m左右、5000 m左右，高差基本相当，而年龄范围差异明显，以现代地貌高差与河砂年龄区间 的比值代表热史演化期间的平均隆升速率的话，贡日嘎布曲流域的平均隆升速率是桑曲流域的两倍左右.
隆升速率的改变很多情况下由气候事件导致(Zhang et al., 2001)，降水与隆升速率之间的耦合 关系在很多造山带被证实(e.g. Willett et al., 2003; Reiners et al., 2005; Wobus et al., 2003).在藏东南地区，雅鲁藏布江的地东-多雄拉剖面，降雨量大的地方对应的热史演化时限更为年轻(Yu et al., 2011)，怒江流域也显示降雨量多的区域对应热史年龄更新的地区(孙东霞等，2013).察隅河东西两支分水岭山地附近高山年降水量约2000 mm；贡日嘎布曲谷地较湿润；东支桑曲降水比西支贡日嘎布曲显著减少(杨逸畴等，1983)，桑曲与贡日嘎布曲热史演化的差异很可能是地质历史时期内降水量的差异导致的.
还有一种可能的解释是流域内地质体剥蚀量的差异导致两个流域热史年龄分布的差异(郑德文等，2006)，即早期贡日嘎布曲内的物质因抗剥蚀能力较弱或其他因素，使得具有较老热史年龄的物质被剥蚀掉了，使得现代河砂数据的年龄范围比桑曲年轻很多，这种快速剥蚀掉大量物质的时限和原因是什么呢？现今贡日嘎布曲和桑曲的地貌特征基本相同，假设这一地区的地温梯度为40 ℃/km，地表温 度为10 ℃，磷灰石退火深度位于地表以下约2.5 km 处，退火深度处的样品热史年龄为0 Ma，那么贡日 嘎布曲1.1 Ma以来的平均隆升速率约为2.28 km/Ma，桑曲5.8 Ma以来的平均隆升速率约为0.43 km/Ma.图 18显示，5.8~1.1 Ma期间贡日嘎布曲平均隆升速率与桑曲基本相当，而桑曲在1.1 Ma以来隆升速率达2.28 km/Ma，正是这一时限贡日嘎布曲加快的隆升速率将具有较老热史年龄的物质剥蚀掉，使得现代地貌中的冷却年龄时限整体比桑曲的新.
 | 图 18 贡日嘎布曲流域和桑曲流域模拟结果对比Fig. 18 Comparison of calculated age-elevation relationships in Gongrigabu River and Sangqu River |
河砂作为流域地质体剥蚀的平均产物，其组分主要受控于地貌形态高程数据的分布特征以及空间剥蚀速率的分布.定量分析地貌中不同位置坡度角 对空间剥蚀速率的影响，能够将河砂数据与研究区 直观的年龄-高程关系联系起来，不仅能够识别河砂数据峰值的形成因素，更能准确模拟计算出流域的热史.以察隅河的两个支流为例，结合地貌形态特征与实测河砂AFT数据，模拟计算出的两个流域热史具有明显差异，同时其中一条支流桑曲内已知基岩数据与模拟结果非常吻合，验证了该模拟计算方法的可靠性.
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