武威黄羊河剖面始新世湖相沉积物粒度端元组分及其沉积机制

方艳秋，王子璇，王艺霖，汪卫国，符超峰，戴 霜*，胡 惠，孔 雪,

1.兰州大学 地质科学与矿产资源学院，兰州 730000

2.自然资源部第三海洋研究所，厦门 361005

3.长安大学 地球科学与资源学院，西安 710054

4.西北核技术研究所，西安 710024

亚洲内陆干旱化形成历史是全球古气候研究的重要内容。风成沉积物（黄土、红黏土等）可用来追踪亚洲内陆干旱化的过程（刘东生，1985；Guo et al，2002）。青藏高原东北缘阿尔金的红黏土层序（Li et al，2018）和西宁盆地的沉积记录（Dupont-Nivet et al，2007）显示，亚洲内陆的干旱化至少从始新世就已开始。黄土、冰芯记录的大量证据表明：全球气候在更新世期间经历了千年和轨道尺度的共同演化（Sun et al，2021）；随后，粉尘沉积速率在距今25 Ma（强小科等，2010）、14 — 13 Ma（鹿化煜等，2008）、3.6 — 3.4 Ma（Ding et al，2005；Lu et al，2010）、2.6 Ma（Lu et al，2010）、1.2 — 0.9 Ma（刘东生，1985）、0.2 Ma（吴海斌等，2002）、0.07 Ma（Lu et al，2010）显著增强，干旱化加剧。前人主要针对风成沉积来研究亚洲内陆干旱化的历史。湖泊沉积物在青藏高原北部地区广泛分布，理论上，湖泊既接收流域内河流搬运的沉积物，也接收大气携带的粉尘沉积物，但是湖泊沉积物中的粉尘沉积组分如何鉴别、是否也能记录干旱化历史有待进一步研究。

湖泊沉积物的粒度是表征湖泊水动力变化、搬运介质和搬运方式的重要参数，湖泊沉积物粒度变化可指示古气候环境变化（王苏民等，1995；陈敬安等，2003；谢远云等，2004；谢远云等，2007；魏强等，2008；Liu et al，2016）、重建湖泊水位变化历史（王苏民和吉磊，1995；朱海等，2020）、识别沉积物中的大气粉尘组分及其记录的尘暴事件（Tsoar and Pye，1987；强明瑞等，2006；肖舜等，2007；Shao et al，2011；Chen et al，2013；Chen et al，2020）等。前人利用粒度指标对不同气候背景、不同地质年代的湖相沉积物做了大量的研究，发现湖泊沉积物粒度一般由1 — 3 个颗粒组分构成（王苏民等，1995；王苏民和吉磊，1995；陈敬安等，2003；谢远云等，2004；强明瑞等，2006；谢远云等，2007；魏强等，2008；殷志强等，2008；Chen et al，2013；Fu et al，2013；Qiang et al，2014；Sun et al，2018；华攸胜等，2019；朱海等，2020），最多可以分为6个粒级（殷志强等，2008）。然而对于如何区分不同粒级组分、如何解释它们的来源及其气候环境意义还有待更多的研究实例来完善（陈敬安等，2003；谢远云等，2007；华攸胜等，2019）。

湖泊沉积物粒度组分的提取，是解释湖泊沉积物来源及气候环境背景的关键（Xiao et al， 2009；Dietze et al，2014）。提取粒度敏感粒级的方法有很多，包括粒级-标准偏差法（Fan et al，2011）、曲线拟合包括对数正态分布函数（Xiao et al，2012）和Weibull 分布函数法（Sun et al，2002）、端元分析法（Weltje，1997；Weltje and Prins，2003；Weltje and Prins，2007；Paterson and Heslop，2015；Dietze et al，2022）等。早期对粒度敏感粒级的提取多利用非参数端元分析（EMMA）法（Weltje，1997；Dietze et al，2012）和单样本分离（single-sample unmixing，SSU）法（Sun et al，2002；Qin et al，2005；Liu et al，2021）。这两种方法均存在一定的局限性，单样本分离（SSU）法是一种区别于端元分析的粒度分解算法（Liu et al，2021），该方法分解端元的非唯一性通常难以判断潜在的混合过程；非参数化端元分析（EMMA）法通常难以识别单一沉积物来源对应的粒度亚群（Paterson and Heslop，2015）。将粒度数据分解成不同意义的端元组分是研究地质过程及古环境的重要手段，但利用算法定量的分离端元组分的研究应用还不够广泛（Liu et al，2021）。端元分析算法已出现很多变种（van Hateren et al，2018），如基于单纯形扩展的Fortran 算法（Weltje，1997）已被转换为基于R 的端元组分算法（Seidel and Hlawitschka，2015）、高光谱图像处理（AnalySize）算法（Paterson and Heslop，2015）、贝叶斯EMMA（Yu et al，2016） 。已有研究对这些算法进行了对比，Paterson and Heslop（2015）开发的AnalySize 软件用户较多，效果较好。因此，本文选择AnalySize 进行粒度分析，利用一般化的Weibull 分布函数对粒度数据进行分离。

武威盆地位于青藏高原东北缘河西走廊东段，南接祁连山，北临腾格里沙漠，处于亚洲内陆干旱区腹地，气候属温带大陆性干旱气候，盆地南部沉积了一套古近纪 — 新近纪河湖相沉积（戴霜等，2021），是亚洲内陆古近纪气候环境变化的理想材料。本文对武威盆地南部黄羊河水库地区该套沉积中部层段的湖相沉积物进行了采样，利用端元分析法对粒度进行了分离，对3 个组分的来源进行了推断，探讨了剖面上不同层段粒度组分变化特征。分离出的风成组分与阿尔金红黏土（Li et al，2018）、西宁盆地干旱化的时代（Dupont-Nivet et al，2007）大致吻合，为研究河西走廊地区亚洲内陆干旱化的过程以及该区古环境重建提供基础数据。

1 材料和方法

1.1 采样剖面地层岩性和沉积环境

采样剖面位于武威盆地南部黄羊水库北侧（图1），采样剖面厚124 m，为一套湖相沉积的厚层、巨厚层状橘黄色粉砂岩、褐红色泥岩、灰白色石英中—粗砂岩、橘黄色细砂岩，剖面尚未发现化石。本研究通过对武威盆地出露的古近系进行野外调查，结合前人对青藏高原北部多个盆地开展的地层沉积工作，以及已有的磁性地层年代数据，建立了武威盆地古近纪 — 新近纪地层系统，经区域对比，得出采样剖面地层与兰州盆地野狐城组相当（戴霜等，2021）。因此将文中黄羊河组地层判定为晚始新世沉积。

图1 黄羊河地质剖面及特征岩性说明Fig. 1 Huangyang River geological section and characteristic lithology description

采样剖面下部（1 — 27 m）：岩石类型以褐红色泥岩和灰绿色砂岩为主，滨浅湖泥主要为褐红色钙质泥岩，为水动力较弱的沉积环境。发育平行层理、交错层理，砂岩胶结物以泥质和钙质为主，分选和磨圆度较好。泥岩单层厚0.1 — 3.2 m，砂岩单层厚0.1 — 0.2 m（图2），氧化作用强烈，为氧化浅湖亚相（朱筱敏，2008）。采样剖面中下部（27 — 65 m）：岩石类型以桔红色泥岩和厚层橘黄色砂岩为主，泥岩、砂岩不等厚互层。砂岩含量明显高于浅湖亚相，发育平行层理、交错层理、斜层理。底部含有砾石。泥岩单层厚0.2 — 5.4 m，砂岩单层厚0.1 — 2.2 m（图2），为滨湖亚相（朱筱敏，2008）。采样剖面中上部（65 — 124 m）：岩石类型以厚层桔红色粉砂岩和巨厚层橘黄色砂岩为主，砂岩含量明显高于滨湖亚相，发育平行层理。扩张湖沉积物主要在气候较干旱的洪水期发生堆积（朱筱敏，2008），地层剖面上表现为砂岩含量增多，颜色呈红色调。粉砂岩单层厚0.1 — 6.1 m，砂岩单层厚0.1 — 4.2 m（图2），为扩张湖亚相。

野外按照0.5 — 1.0 m 间距采样，采样时剥去表层松散堆积物，挖出新鲜面，采集散样约100 g，共采集样品114 个。

1.2 研究方法

1.2.1 粒度测试方法

室内称取约0.3 g 样品置于200 mL 烧杯中；加入10 mL 浓度为30%的H2O2，置于加热板上反应去除有机质；对有机质含量高反应剧烈的样品，再加入足量的H2O2使其充分反应，以彻底除去样品中的有机质；待无气泡产生时，加入10 mL浓度为10%的HCl 煮沸以充分除去碳酸盐，再加入去离子水注满烧杯，静置12 h 后，用移液管将烧杯上层清液抽出，抽至约剩20 mL 溶液，再向烧杯中加入浓度0.05 mol · L-1的(NaPO3)6分散剂10 mL，超声波震荡10 min 后上机测试。

粒度测试在兰州大学西部环境教育部重点实验室使用Mastersizer 2000 型激光粒度仪进行，测量范围在0.02 — 2000 μm，测量结果以100 个粒级产出，间距为Φ 0.166，吸收系数和折射率值分别设为0.1 和1.520，重复误差小于2%（强明瑞等，2006；肖舜等，2007；Chen et al，2020）。前处理步骤采用鹿化煜和安芷生（1997）的标准。粒度参数采用Folk and Ward（1957）的图解法计算，粒级划分采用Udden-Wentworth（Wentworth，1922）标准。黄羊河剖面沉积物粒度按照谢帕德三角图分类法分类和命名（Shepard，1954）。

1.2.2 端元分析法

本文在Matlab 环境下运行AnalySize（Paterson and Heslop，2015）软件，导入黄羊河剖面湖相沉积物粒度数据，运用参数化端元分析法，选取Gen.Weibull 函数，假设端元数为1 — 10 的基础上，对数据进行端元组分分离，随着端元数的不断增加，角度离差逐渐变小，粒级的复相关系数R2逐渐接近1（R2在0.8 以上表明端元个数基本达到拟合标准），在达到以上标准的基础上，选取最优的端元数量。

图2 黄羊河剖面沉积物各粒级组分含量及粒度参数垂向分布特征Fig. 2 The vertical distribution characteristics of the content of each grain size component and grain size parameters in the sediments of the Huangyang River section

2 结果与讨论

2.1 黄羊河剖面湖相沉积物粒度参数及含量特征

黄羊河剖面沉积物各粒级组分含量及粒度参数的垂向分布特征如图2 所示：黏土（＜4 μm）平均含量为16.74%，细粉沙（4 — 16 μm）平均含量为20.03%，中粗粉沙（16 — 63 μm）平均含量为15.35%，极细沙（63 — 125 μm）平均含量为20.74%， 细 沙（125 — 250 μm） 平 均 含 量 为20.10%， 中 沙（250 — 500 μm） 平 均 含 量 为6.66%，粗沙（500 — 1000 μm）平均含量为0.38%。平均粒径变化范围为4.30 — 175.45 μm，平均值为42 μm，整个剖面主要以细粉沙、极细沙和细沙为主。剖面结合沉积相以及各粒级含量的垂向变化规律划分为三个阶段，各粒级在每一阶段的占比见表1。

表1 三个阶段各粒级占比Tab. 1 The proportion of each grain grade in the three stages

阶段1（1 — 27 m）：平均粒径范围为4.49 —169.18 μm，平均值为31.94 μm；偏态值为- 0.64 —0.25，平均值为- 0.13，从极负偏态到正偏态均有分布；标准偏差为-2.75 — -1.62，平均值为-2.26，分选极好；峰度为0.67 — 2.16，平均值为0.94，从平坦到很尖锐均有分布。黏土和细粉沙占优势（表1），而27 m 处，黏土和粉沙含量明显减少，沙含量明显增加，中值粒径与极细沙曲线波动基本一致。

阶段2（27 — 65 m）：平均粒径范围为4.30 —138.91 μm，平均值为37.01 μm；偏态值为- 0.63 — 0.27，平均值为- 0.26，从极负偏态到正偏态均有分布；标准偏差为-3.02 — -1.58，平均值为-2.27，分选极好；峰度为0.67 — 2.07，平均值为0.97，从平坦到很尖锐均有分布。细粉沙和极细沙占优势（表1），此阶段垂向波动趋势较平稳。阶段1 到阶段2，从氧化浅湖亚相过渡到滨湖亚相，黏土和细粉沙含量减少，中粗粉沙和极细沙含量增加，一定程度上指示气候逐渐变干的特征（Dearing，1997；谢远云等，2007）。

阶段3（65 — 124 m） ：平均粒径范围为14.31 — 175.45 μm，平均值为51.39 μm；偏态值为- 0.66 —0.24，平均值为-0.47，从极负偏态到正偏态均有分布；标准偏差为-2.95 — -1.69，平均值为-2.24，分选极好；峰度为0.63 — 2.05，平均值为1.05，从很平坦到很尖锐均有分布。极细沙和细沙占优势（表1），此阶段中值粒径和平均粒径曲线垂向波动较剧烈。阶段2 到阶段3，从滨湖亚相过渡到扩张湖亚相，黏土和细粉沙粒级含量明显减小，沙和极细沙含量明显增加，一定程度上指示更干旱的气候（Dearing，1997；谢远云等，2007）。

2.2 谢帕德三角分类结果及频率曲线特征

谢帕德三角分类图如图3 所示：阶段1 粒级分布较分散，黏土、沙、粉沙均有分布。阶段2较阶段1 粒级分布集中，粉沙质沙、沙质粉沙为优势粒级，阶段3 较阶段1、阶段2 粒级分布更集中，以沙组分为主。同时黄羊河剖面频率曲线（图4）显示：阶段1 频率曲线分布不规则，存在单峰、双峰及多峰分布；阶段2 频率曲线主要由两个不同分布特征的组分组成，粒径小的峰曲线宽平，众数粒径在5.0 μm 左右，粒径大的峰曲线陡峭，众数粒径在110.0 μm 左右；阶段3 频率曲线也由两个不同分布特征的组分组成，粒径小的峰曲线宽平，众数粒径在4.5 μm 左右，粒径大的峰曲线陡峭，众数粒径在200.0 μm 左右。阶段1 到阶段3，沉积物频率曲线明显右偏，表明粗颗粒组分明显增加。

图3 谢帕德沉积物类型三角分类图Fig. 3 Shepard’s sediment type ternary diagram

2.3 端元组分分离结果

利用端元分析法（Paterson and Heslop，2015）对黄羊河剖面湖相沉积物粒度数据进行分解（图5），当端元数达到3 时，复相关系数（R2）达到0.953，当端元数达到4 时，R2为0.973，复相关系数增加不明显。端元分析方法遵循分解端元数量尽量少的原则，因此在达到标准的基础上，选择3 个粒度端元反演黄羊河剖面粒度数据（图6a），分别命名为EM1、EM2、EM3，每个端元的概率分布曲线均接近正态分布，并且均为单峰。EM1 粒径在6.32 μm 时，含量占比最高，EM2 粒径在112.47 μm 时，含量占比最高，EM3 粒径在224.40 μm 时，含量占比最高。EM1、EM2、EM3对整个剖面沉积物的贡献分别为45.97%、31.33%、22.70%。EM1 频率曲线较EM2、EM3 宽而缓，表明分选中等，而EM2 和EM3 频率曲线尖而窄，表明分选较好。

三个端元在剖面上的贡献率变化曲线（图6b）表明：阶段1，三端元曲线波动较剧烈，厚度在27 m 处，EM1 和EM2 含量明显减小，EM3 含量明显增大；阶段2，三端元曲线波动较剧烈；阶段3，EM1 和EM2 波动较平稳，但EM3 仍波动较剧烈。

图4 黄羊河剖面粒度频率曲线Fig. 4 Grain size frequency curve of Huangyang River section

2.4 端元的环境意义

湖泊沉积物的粒度组成主要受控于运移过程和物源因素（Xiao et al，1999；Xiao et al，2009；Xiao et al，2012；Xiao et al，2013；Dietze et al，2014）。早期研究表明：石羊河流域湖相沉积剖面记录了数层风成沉积（施祺等，1999；施祺和陈发虎，2001），因此推断黄羊河剖面沉积物粒度组分主要来源于河流输入和大气粉尘沉降，而不同类型的碎屑沉积物往往呈现出不同组分特定的粒度端元（Sun et al，2018）。

图5 黄羊河剖面端元数线性相关和角度离差Fig. 5 Linear correlations and angular deviation of endmembers in Huangyang River section

EM1 的众数粒径为6.32 μm，粒径范围主要集中在1.0 — 40.0 μm。EM1 频率曲线的粗粒尾部存在＞100 μm 的组分，可能指示近源风成组分，由于含量极低，这里不作讨论。前人对干旱地区的湖泊通过石英颗粒表面结构、主量元素和粒度指标得到，粉沙组分（与本文中的EM1 组分的粒径相近）可能来源于粉尘输入（An et al，2018）。细粉沙颗粒组分在风成成因作用下可通过高空长距离运输（Tsoar and Pye，1987；Thompson et al，2000；Liu et al，2009），粗粉沙颗粒组分可通过短期悬浮机制近距离输送（An et al，2012）。研究区盛行偏西风、西风，可促进粉尘的搬运堆积（施祺和陈发虎，2001；李育等，2011；韩琴等，2019），同时EM1 的频率曲线（图6a）与收集的风成沉积物频率曲线（哈尔滨地区湿沉降粉尘（Xie et al，2015）、北太平洋西风输送的粉尘沉积物（Serno et al，2014）、黄土高原黄土沉积物（Sun et al，2002）、韩国济州岛风成沉积物（Lim and Matsumoto，2006）、兴凯湖风成沉积物（Sun et al，2018））相似（图7）。因此推断EM1 为风力高空远距离悬移搬运来的黏土以及区域风力搬运的粉沙组分。尽管EM1 组分与粉尘沉积的颗粒组分相似，但也可能有其他来源的组分，如河流悬浮搬运沉积。本研究采集样品数量有限，实验周期也受限制，未来野外考察将采集更多的样品，针对性地限定每一端元组分，使用更先进的实验设备，增加其他能够反映沉积动力、过程等的指标，进一步证明本文结论的合理性。

图6 EM1、EM2、EM3 频率曲线（a）及其在剖面上的贡献率变化曲线（b）Fig. 6 EM1, EM2, EM3 frequency curves (a) and their contribution rate change curves on the profile (b)

图7 EM1（红色实线）与其他地区风尘沉积粒度分布的比较Fig. 7 Comparison of the grain size distribution of EM1 (red solid line) and other areas

EM2 的众数粒径为112.47 μm，粒径分布范围主要集中在39.9 — 200.0 μm。EM2的频率曲线（图6a）与河流沉积物粒度分布相似（Xiao et al，2012；Xiao et al，2013）。大于63 μm 的组分在风力作用下很难搬运，这一组分主要来源于地表径流的侵蚀作用（魏强等，2008），江汉平原江陵剖面湖相沉积物粒度分析表明：地表径流在降雨量大的湿润年份发育，可将粗颗粒物质带入湖盆从而使湖泊沉积物粒径增大。降水主要分为直接降水和地表径流（谢远云等，2004；谢远云等，2007），而黄羊河地区常年干旱少雨，受直接降水的影响较小，同时石羊河水系的黄羊河流经黄羊镇境内，并且采样点位于黄羊水库剖面下部，因此在地表径流的搬运作用下，粗颗粒沉积物可被携带入湖沉积，因此推断EM2 为地表径流作用下河流水动力搬运入湖的沉积物。

EM3 的众数粒径为224.40 μm，粒径分布范围主要集中在100.2 — 447.7 μm。EM3 的频率曲线（图6a）与EM2 的频率曲线分布形态相似，但众数粒径约为EM2 的2 倍。我国北方内陆湖泊沉积物细粒部分的粒度多组分分布特征研究表明：150 — 700 μm 的粒级属于跃移组分（殷志强等，2008），推断EM3 是洪水作用沉积的粗颗粒跃移组分或湖泊经二次扰动再沉积的组分。

3 结论

（1）黄羊河剖面沉积物主要以细粉沙、极细沙和细沙为主。剖面整体结合沉积相以及各粒级含量垂向变化规律划分为三个阶段，阶段1 到阶段2，氧化浅湖亚相过渡到滨湖亚相，粗颗粒组分明显增加，一定程度上指示气候逐渐变干的特征；阶段2 到阶段3，滨湖亚相过渡到扩张湖亚相，黏土和细粉沙含量明显减小，沙和极细沙含量明显增加，一定程度上指示更干旱的气候。

（2）根据谢帕德三角分类图，阶段1 粒级分布较分散，阶段2 较阶段1 粒级分布集中，粉沙质沙、沙质粉沙为优势粒级，阶段3 较阶段1、2粒级分布更集中，以沙组分为主。阶段1 到阶段3，沉积物频率曲线明显右偏，表明粗颗粒组分明显增加。

（3）利用端元分析法将黄羊河剖面沉积物粒度反演出3 个端元，其中EM1 可能为风力高空远距离悬移搬运来的黏土以及区域风力搬运的粉沙组分；EM2 可能指示地表径流作用下河流水动力搬运入湖的沉积物；EM3 可能代表洪水作用沉积的粗颗粒跃移组分或湖泊经二次扰动再沉积的粗颗粒组分。

致谢：感谢华南师范大学地理科学学院强明瑞教授的建议，感谢张明震、马晓军、樊鑫等野外采样协助，感谢审稿人对论文的评阅和修改意见。