青藏高原地区宇生核素暴露年代数据存在问题探讨

张志刚，徐孝彬，王建，白世彪，常直杨

1)南京师范大学地理科学学院， 南京, 210023；2)江苏第二师范学院，南京, 210024；3)南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室，南京, 210023

内容提要: 青藏高原是第四纪古冰川研究的理想区域也是宇宙成因核素(terrestrial cosmogenic nuclides, TCN)暴露测年技术应用的天然实验场所。然而，现有的TCN测年数据与先前学者基于其他测年手段的研究结果不一致，显得相对年轻。为了探索其原因，本文尝试对青藏高原1594个TCN测年数据进行统计分析。研究结果表明：① 测年样品中97%的样品是漂砾样品，测年数据中约有93%的年代数据小于130 ka；② 280组(n≥3)漂砾样品年代数据中大约76%的漂砾组数据变异系数大于10%，而基岩和羊背石样品组测年数据变异系数较低、相对集中; ③ 冰碛垄表面漂砾样品的不等时暴露与后期侵蚀可能是造成TCN年代数据结果偏年轻的主要原因。本研究可为青藏高原地区冰川地貌TCN暴露年代研究提供重要启示。

20世纪80年代以来，随着加速质谱(accelerator mass spectrometry, AMS)测量技术的提高，微量原地生宇生核素的测定成为可能(Raisbeck et al., 1985; Elmore et al., 1987)。宇宙成因核素(terrestrial cosmogenic nuclides, TCN)暴露测年技术由于测年物质易于采集、测年范围相对较广而广受地质年代学家和冰川地质学家的青睐，被广泛应用于冰川地貌的年代测定(Balco, 2011)。青藏高原地区作为第四纪气候变化研究的热点区域，其广泛分布的古冰川遗迹成为亚洲乃至全球气候变化的重要研究内容之一，也自然而然成为宇生核素暴露测年技术应用的天然实验场所(Ruddiman and Kutsbach, 1989; 郑度等, 2006; Owen et al., 2010)。TCN暴露测年技术为青藏高原地区冰川序列、规模的重建提供了测年保障，大量的TCN测年数据分布于青藏高原及其周边地区(Heyman et al.,2011a; Owen et al.,2012; Wang Jie et al.,2013)。然而，随着TCN测年数据的不断积累以及相关学者对该技术认识的不断成熟，不同宇生核素生成速率计算模型之间的差异以及同一冰碛垄上不同漂砾年代数据相对分散的现状成为TCN测年方法准确测定冰川地貌年代的障碍(Balco, 2011)，而对于后者的争论尤为激烈(Hallet and Putkonen,1994; Putkonen and Swanson,2003; Briner et al.,2005; Dortch et al., 2010; Applegate et al.2010,2012; Heyman et al.,2011a)。青藏高原现有的TCN测年数据绝大多数处于200 ka以内(Wang Jie et al.,2013)，这似乎与先前学者所认为的青藏高原在0.8～0.6 Ma BP左右进入冰冻圈，自更新世以来有5次冰期，最老的希夏邦马冰期可能出现于1.1～0.8 Ma BP的结论相矛盾(施雅风等, 1999,2006; 郑度等, 2002; 赵井东等, 2011)。那么是青藏高原老的冰川遗迹没有被保留下来？还是在利用TCN暴露测年技术测定冰川地貌的年代方面存在问题？这两个问题的研究将对相关学者所提及的回答我国第四纪冰川的发育时间和理解高原隆升与冰期气候耦合关系的问题(赵井东等, 2013)以及冰川地貌TCN年代学研究有重要意义。

因此，本文基于青藏高原及其邻近地区冰川地貌TCN暴露测年的研究成果，对TCN测年数据进行统计分析，探讨测年数据中存在的问题，藉此希望为TCN暴露测年技术测定冰川地貌年代提供一些参考。

1 区域背景与数据搜集

图1 青藏高原TCN暴露测年研究位置分布图(据(Wang Jie et al.,2013)修改)Fig. 1 The location of published TCN exposure age studies of Xizang(Tibetan) Plateau (modified after Wang Jie et al., 2013)

青藏高原是世界上最年轻和最高的高原，其从海洋到陆地或低地再到高地的演化过程及其伴随的环境演变过程，尤其是晚新生代以来的高原强烈隆升引起的巨大环境变化成为当前地学研究的热点之一(李吉均和方小敏, 1998; 李吉均, 1999; 李炳元和潘保田, 2002)。我国境内部分大致西起帕米尔高原，东至横断山脉，南至喜马拉雅山脉南缘，北迄昆仑山—祁连山北侧，横跨31个经度(73.3°～104.8°E)，纵贯13个纬度(26.0°～39.8°)(张镱锂 等, 2002; 李炳元 等, 2013)。

本文搜集了1999～2013年约44篇详细记录TCN暴露测年采样环境(经纬度、高度、采样厚度、样品遮蔽度)以及测试参数(10Be浓度、误差、测试标准)文献中大约1594个TCN测年数据，数据分布如图1所示(数据分布范围为：27.04°～39.60°N，69.50°～102.74°E)，其对应的研究区(1～30)如表1中所示。样品类型主要包括：漂砾(1544个，占96.7%)、羊背石(7个，占0.4%)、基岩(15个，占0.9%)、小砾石(22个，占1.4%)以及冰碛垄表面的沉积碎屑样品(6个，占0.4%)。

2 研究方法

2.1 年代数据统计与暴露年代计算

由于不同学者在计算暴露年代时所采用的宇生核素生成速率模型不一致，因此，为了对比方便，笔者将统计后的相关参数依据Balco等(2008)提供的网络计算模型CRONUS-Earth(http://hess.ess.washington.edu)中Lal(1991)/Stone(2000)生成速率随时间变化模型重新计算样品的暴露年代。

2.2 漂砾组数据离散程度计算

在冰碛垄年代测定过程中，多数学者通过测定冰碛垄表面若干漂砾的暴露年代来代替冰碛垄形成年代或者冰川退却年代。为了评价这些漂砾的年代数据的离散程度，笔者将同一冰碛垄漂砾样品大于等于3个样品作为一组数据，通过数学方法计算其离散程度。尽管样品数量难以达到数学统计标准，但是由于地学研究中采样困难以及测试费用问题很难达到数学统计中的标准，故根据现有数据进行分析。统计学中评价一组数据离散程度，常用的方法有方差、标准差、极差以及变异系数。其中，变异系数是标准差与平均值的比值，是一个无量纲量，其大小同时受平均数与标准差的影响，变异系数大说明数据波动程度较大，在比较两组或两组以上不同量纲或均值不同的数据时要优于标准差。一般来说，变异系数小于0.1为弱变异，变异系数在0.1～1之间为中等变异，大于1为强变异(Yonker et al., 1998)。因此，本文利用变异系数评价青藏高原范围内多个冰碛垄漂砾组的离散程度，其计算公式如下 (Cressie, 1993)：

表 1 青藏高原地区TCN暴露测年研究信息Table 1 Information of TCN exposure ages studies of Tibetan Plateau

3 研究结果

3.1 TCN测年结果

1594个重新计算后的TCN暴露年代统计结果如表2所示，从表2中可知：约80%的数据小于60 ka，约93%的数据小于130 ka，而大约97%的年代数据小于200 ka。将这些年代数据所处的研究区根据Wang Jie等(2013)中所采用的方法划分为30个区域(图1)，不同区域TCN暴露年代数据分布如图2所示。

表 2 青藏高原地区TCN暴露年代数据统计一览表Table 2 Statistical results of TCN exposure ages in Tibetan Plateau

3.2 TCN测年数据离散程度结果

从1594个TCN暴露年代数据中筛选出280个漂砾组(每组代表同一地貌的年代数据，漂砾样品数量要大于等于3)、3组基岩样品、1组羊背石样品、1组沉积物碎屑样品以及2组小砾石样品进行变异系数统计分析。结果表明：280个漂砾组(图3)只有66组(约占总数的24%)的变异系数<0.1，属于弱变异程度；有6个漂砾组变异系数>1属于强变异程度；208个漂砾组属于中等变异程度。基岩组样品变异系数在0.01～0.04之间；羊背石组的变异系数为0.009；沉积物碎屑样品组的变异系数为0.47；小砾石组的变异系数为0.15和0.23。以上统计可以说明，基岩样品或者羊背石样品组的暴露年代数据波动较小。

4 讨论

4.1 青藏高原地区最大冰期

在《中国第四纪冰川与环境变化》一书中，施雅风(2006)将更新世期间青藏高原的冰川作用总结为5次冰期：最老冰期(希夏邦马冰期)，最大冰期(以前也称倒数第三次冰期，现有学者建议该名称应予废止)，中梁贛冰期、倒数第二次冰期以及末次冰期。最老冰期—希夏邦马冰期目前尚未获得绝对年代，Zheng Benxing等(2002)推测其可能出现于0.8～1.17 Ma。关于高原最大冰期，施雅风(1995)总结了保存最大冰期遗迹的6个地点：希夏邦马峰附近、唐古拉山、昆仑山垭口、阿尼玛卿山西南坡昌马河谷、年保玉则山以及稻城海子山。昆仑山垭口的最大冰期(望昆冰期)的ESR(电子自旋共振)年代为710 ka，TL(热释光)年代为543 ka(崔之久, 1998；伍永秋等, 1999)。Qiang Fang和Zhang Jinqi(1996)对"望昆冰期"冰碛物下覆羌塘组沉积物上部(尚未到顶部)进行古地磁测定，测出其B/M年代为0.73 Ma。因此，"望昆冰期"应晚于古地磁测试年代，其形成时期可能为700 ka～500 ka。Zhou Shangzhe等(2005)的研究结果表明：位于稻城县稻城河谷的最老红色冰碛物ESR年代为 571.2 ka。王苏民(1994)在青藏高原东北部若尔盖盆地湖相沉积钻孔的磁性地层研究表明：孔深106.5～81.09 m段代表钻孔时间最长的冷期，定年结果为710 ka～525 ka，这与若尔盖盆地西侧果洛山(年保玉则山)区在倒数第三次冰期(最大冰期)发育大规模冰期的推断(施雅风，1995)相一致。此外，云南玉龙雪山冰碛物的ESR年代表明该区在700 ka～500 ka曾发生过大规模冰川作用(赵希涛等, 1999; 郑本兴,2000; 姚小峰, 2000)；念青唐古拉山西段山麓第四纪冰期研究表明，该地区的最大冰期(宁中冰期)的ESR年代结果为593 ka和678 ka(朱大岗等,2002; 赵希涛等, 2002; 吴中海等, 2003)。西昆仑山古里雅冰帽透底冰芯底部的36Cl年代可能达0.76 Ma(Thompson et al.,1997)。

综上所述，地貌地层判断以及古地磁和ESR年代结果表明，青藏高原在800～500 ka曾发育过大规模的冰川。

图 2 青藏高原地区TCN暴露年代数据分布与对比图(a) 青藏高原地区TCN暴露年代值分布图; (b) 古里雅冰芯δ18O记录(Thompson et al.,1997);(c) 过去570 ka底栖δ18O曲线(Lisiecki and Raymo, 2005)Fig. 2 Comparison of TCN 10Be exposure ages among different regions on the Tibetan Plateau(a) Distribution of TCN exposure ages; (b) δ18O record from the Guliya ice core(Thompson et al.,1997); (c) The stacked Benthicδ18O curve for the past 570 ka(Lisiecki and Raymo, 2005)

4.2 青藏高原地区TCN测年结果相对年轻的原因分析

青藏高原1594个TCN测年数据的统计分析(表2和图2)表明，97%的年代数据小于200 ka，只有1个样品的TCN年代结果为576.1 ka (Chevalier et al., 2011)，而与该样品处于同一冰碛垄的另外3个漂砾年代分别为：167.1 ka、224.3 ka和320.2 ka数据比较分散。那么，为什么这么多测年数据均未测到最大冰期时的TCN年代数据。客观的说主要的可能有三种：一是老的冰碛物保存下来的概率较小，但先前的研究表明，高原上若干地点保留了最大冰期时的冰川遗迹，而且已有学者在这些老的冰碛物上进行TCN暴露测年研究。Wang Jian 等(2006)利用TCN暴露测年法测定稻城最老冰碛垄冰碛沉积表面碎屑物质的年代，其最小暴露年代为298.3 ka，其年代与先前学者的ESR年代(571.2 ka)(Zhou Shangzhe et al., 2005)以及冰碛地貌判断结果不一致(施雅风，1995)，经侵蚀和隆升速率校正后为497.6～766.6 ka，最可能对应于MIS 16；Fu Ping 等(2013)利用TCN暴露测年技术测定稻城最老冰碛垄表面漂砾的年代，两个漂砾的TCN年代分别为40.3 ka和149.2 ka，其年代数据相差较大而且还远比先前研究结果年轻。陈艺鑫等(2011)对昆仑山垭口望昆冰期冰碛物表面漂砾进行TCN暴露测年研究，5个漂砾的暴露年代为38.2～81.7 ka，该结果明显年轻于先前的年代测定和地貌判断(崔之久, 1998; 伍永秋等, 1999)。第二，TCN暴露测年技术在实际应用中并未如理论那样能测到3～4个半衰期的范围：基于目前全球TCN暴露测年结果，南极地区可以测到1～3 Ma的基岩的暴露年代(Nishiizumi et al., 1991; Brown et al., 1992; Matsuoka et al., 2006)；澳大利亚也可以测到500～1300 ka的暴露年代(Bierman et al.,1995; Heimasth et al., 2001; Bierman et al., 2002)；南美洲地区也有大于1000 ka的暴露测年记录(Smith et al., 2005)。因此，也不可能是TCN测年范围的原因。第三，可能是测年对象的问题，青藏高原TCN测年数据中约97%的年代数据来自于冰碛垄上漂砾的年代，而根据目前的全球不同区域的测年结果来看，冰碛垄上漂砾的TCN暴露年代存在着数据比较分散的情况。究其原因，一方面可能是部分漂砾先前暴露产生继承性核素，导致高估冰碛垄的真实年代；另一种情况则是漂砾后期受到侵蚀、遮蔽以及复杂暴露埋藏历史使得漂砾年代低估冰碛垄的真实年代(Applegate et al.,2010; Balco, 2011; Heyman et al., 2011a; Owen et al., 2012)。因此，对于如何选择漂砾的年代来代替冰碛垄的形成年代也成为争论的焦点，Briner等(2005)认为冰碛垄上一组漂砾中最大的年代代表冰碛垄的形成年代，而Dortch等(2010)则认为一组漂砾的平均年代作为冰碛垄的年代比较合适。此外，一些学者也从模型角度来解释这种现象，Hallet和Putkonen(1994)研究表明，由于冰碛垄形成以后顶部细小的物质不断被侵蚀搬运到冰碛垄中下部，使得冰碛垄高度变低，坡度平缓，新的漂砾逐渐露出从而导致新的、年轻的漂砾分布在老冰碛垄表面。Putkonen和Swanson(2003)研究表明只有小于3%的冰碛垄漂砾具有先前暴露历史，可以通过冰碛垄上多个漂砾样品的测定来消除影响。Heyman等(2011a)研究也表明先前暴露影响并不重要，冰碛垄形成以后的剥蚀过程才是导致表面漂砾年代数据分散且年代结果低估冰碛垄真实年代的原因。

图 3漂砾组TCN暴露测年数据统计图(a) 漂砾组对应的变异系数图；(b) 漂砾组中最大和最小暴露年代图；(c) 每组漂砾对应的漂砾数量图Fig. 3 TCN 10Be exposure ages of boulder group(a) Coefficient of variation of corresponding boulder group; (b) Maximum and minimum exposure age of corresponding boulder group; (c) The boulder numbers of corresponding boulder group

再者，侵蚀速率的影响也是一个方面，样品越老所受影响越大(Gillespie and Bierman, 1995)。而青藏高原地区TCN暴露测年统计数据均是最小暴露年代，即假设地貌体不受侵蚀速率影响，这可能使得现有的TCN年代数据偏年轻。尽管多数学者在暴露年代计算时会估算侵蚀速率的影响程度(Smith et al.,2005; Owen et al.,2009; Seong et al.,2009; Roberts et al., 2009)，但由于侵蚀速率较难估计，故在年代讨论时仍以最小暴露年代为依据。但是，我们必须了解侵蚀速率对样品暴露年代的影响程度有多大，张志刚 等(2014)探讨了不同侵蚀速率对不同暴露尺度样品暴露年代结果的影响，结果表明：侵蚀速率为0的假设，对于侵蚀速率分别为0.5、1、2 mm/ka的样品而言，暴露年代在1×104a尺度上可能低估约0.5%、1%、2%；在10×104a尺度上可能低估约5%、7%、20%；在50×104a尺度上可能低估约40%、70%甚至100%以上。

因此，从相关学者的研究结果以及青藏高原地区TCN测年数据现状来看，青藏高原地区TCN数据相对年轻，其可能的原因是，冰碛垄形成后期受到侵蚀，新的漂砾不断出露，使得所选择的冰碛垄表面若干漂砾样品存在不等时暴露，再者，尚未考虑侵蚀速率的影响。

4.3 青藏高原地区TCN测年对象的差异分析

青藏高原地区TCN暴露测年选择的样品类型主要有：漂砾、基岩、羊背石、小砾石以及冰碛表面碎屑沉积物。从数据组的变异系数来看，基岩和羊背石的变异系数要远远小于漂砾组的变异系数，测年结果相对集中。从地貌位置来看，基岩面和羊背石几何位置稳定，冰川退却后，其表面又重新暴露，从而记录了最近一次冰川退却的时代，不存在不等时暴露的情况，但是有可能存在核素继承问题，从而高估地貌体真实年代，Clogan等(2002)在威斯康辛州中南部曾被晚Wisconsin Laurentide冰盖覆盖的区域进行TCN10Be和26Al暴露测年研究，结果表明冰川前端基岩露头样品中存在着较严重的核素继承性问题，应值得注意。从已有的测年结果来看，基岩面和羊背石的TCN年代数据相对于漂砾比较集中：Owen等(2002)在喀喇昆仑山脉Hunza河谷进行冰川序列重建时，采集同一地貌体的3个基岩样品和2个漂砾样品进行TCN测年，结果表明：漂砾样(kk98-47和kk98-50)的暴露年代为51.9 ka和63.6 ka，而基岩面样品(kk98-55、kk98-56和kk98-57)的暴露年代分别为：56.2 ka、55.2 ka和55.2 ka。Seong 等(2007)也采用了漂砾和基岩两种样品，同一地貌体的2个漂砾样品(k2-31和k2-32)年代为1.7 ka和10.6 ka，基岩样品的暴露年代为10.8 ka与漂砾样品的年代中的最大值相当，两组基岩样品(k2-23-k2-26和k2-60-k2-63)的变异系数分别为0.033和0.034，数据分布集中。Dorth等(2010)的研究结果显示，一组羊背石样品(NU-1、NU-21和NU-23)年代数据(76.2 ka、77.0 ka和77.6 ka)的变异系数为0.009，数据分布集中，而处于同一地貌位置的漂砾(6个)年代数据(38.9 ka～60.3 ka)的变异系数为0.17，从数据对比来看羊背石的测年结果要优于漂砾。也有学者尝试用冰碛垄上的小砾石(Owen et al., 2006b; Dorth et al., 2010; Heyman et al., 2011b)以及冰碛碎屑物质(Wang Jian et al., 2006; Owen et al., 2009; 王建等, 2012; 张志刚等, 2012)进行冰碛垄TCN年代测试。但是冰碛垄上的小砾石组TCN年代的变异系数为0.15和0.23，属于中等变异程度，同时也可能存在严重的先前暴露现象(Owen et al., 2006)。Owen 等(2009)利用沉积碎屑物质组(5个样品)所测得的年代数据均小于1 ka，这对于TCN暴露测年的测年精度而言意义不大。Wang Jian 等(2006)利用冰碛垄表面碎屑物质测定稻城最老冰碛垄的形成年代，虽然最小暴露年代较先前估计结果年轻，但是要比漂砾年代老。此后，王建等(2012)以及张志刚等(2012)通过采集冰碛垄表面沉积碎屑样品来测定其TCN暴露年代，较好地建立了冰碛垄的年代序列。此外，也有学者通过采集沉积剖面不同深度的系列样品来估计其地貌年代(Owen et al., 2006a; Heyman et al.,2011b; Fu Ping et al.,2013)，该方法虽然可以估计较老的地貌年代(Owen et al., 2006a)，但是也可能出现沉积剖面下部的样品TCN浓度要高于上部(Heyman et al.,2011b)，也可能出现通过系列沉积剖面样品的指数函数关系推导的地貌表面浓度高于实际情况，Fu Ping等(2013)采用沉积剖面3个样品的指数关系推导出表面浓度，从而反推出表面冰碛物的密度为4.5 g/m3，这与实际情况不符。再者，冰碛物沉积剖面物质的不均一性也会对利用该采样方法估计地貌年代造成较大的误差。

因此，利用TCN测年技术测定冰川地貌的暴露年代时，各种测年物质均存在一些问题，从而影响测年结果的准确性，对于漂砾组样品采集时应考虑各漂砾是否存在不等时暴露或者严重侵蚀现象，对于羊背石和基岩样品采集时应注意核素残留的影响，冰碛垄表面样品采集时尤其是风化严重、年代较老的冰碛垄，可以尝试采集其表面的冰碛碎屑。

5 结论与展望

通过对青藏高原地区1594个TCN暴露年代数据统计与分析并结合先前学者的研究结果，可以得出以下结论：

(1)测年样品中97%的样品是漂砾样品，测年数据中约有93%的年代数据小于130 ka， 测年数据相对年轻；

(2)280组(n≥3)漂砾样品年代数据中76%的漂砾组数据变异系数大于10%，漂砾组数据离散程度较大，而基岩和羊背石样品组数据变异系数较低、相对集中。

(3)冰碛垄表面漂砾样品不等时后期暴露和后期侵蚀可能是造成TCN年代数据结果偏年轻的主要原因。

尽管TCN暴露测年技术在冰川地貌年代测定中有着显著的优势，然而由于冰川地貌的复杂性以及核素产生机制、生成速率计算模型、降雪或碎屑物质的覆盖以及后期侵蚀影响等因素都会给测年结果带来较大的不确定性，尤其是对于老的冰川作用的真实年代的测定更加困难。究竟哪一种样品类型能较好地反应地貌的真实年代有待于更多的学者提供不同样品类型的测年数据以及不同测年手段的交叉应用。

致谢：感谢华南师范大学许刘兵教授和匿名终审的老师以及编辑部老师对论文提出富有建设性的修改意见。