九江市蓼花剖面末次冰期中晚期沉积的粒度端元特征与气候变化

李世乾，李志文,2，周万蓬，杜丁丁，黎武标

（1. 东华理工大学 地球科学学院，南昌 330013；2. 佛山科学技术学院 环境与化学工程学院，广东 佛山 528225；3. 中国科学院地质与地球物理研究所，北京 100029）

粒度可以反映沉积物在形成过程中受到的风吹、搬运、悬浮和沉积等非线性作用（张存勇，2015）。传统粒度参数如平均粒径（MZ）、标准偏差（σ）、偏度（SK）、峰态（KG）等在描述粒度组成和揭示环境变化规律等方面被广泛应用（孙有斌等，2003；王昕梅 等，2019），是古气候环境研究的重要指标。端元分析模型（Weltje et al., 2003）是基于高精度粒度结构组份的有效分析工具，可以分离不同沉积动力作用下沉积物的粒度结构组分，提取相关的敏感粒级反演环境变化，揭示沉积环境的动力组合和物源信息，在研究黄土沉积（王兆夺等，2020）、湖泊沉积（Dietze et al., 2012; Toonen et al., 2015；钟宁 等，2020）、海洋沉积（张晓东等，2015）等方面取得良好的效果。

位于中国东部亚热带湿润地区的鄱阳湖，广泛分布着一系列由沙丘砂等沉积相组成的晚第四纪沉积序列，是研究该区域气候变化的良好载体。已有研究探讨这些沉积序列的年代（Jia et al., 2012）、物质来源（龙进 等，2015）与环境变化（王志刚 等，2018）等科学问题，取得丰硕的成果。然而，前人主要对风沙沉积开展相关研究，较少涉及湖相及其与风成沙叠覆堆积。因此，本文基于鄱阳湖星子县蓼花剖面的湖相、沙丘砂和古土壤沉积序列，以粒度分析结果为依据，运用端元分析模型探讨蓼花剖面沉积物的粒度组分结构，并与该剖面的黏粒体积分数、分选系数、Mz值、重庆YZ 洞石笋氧同位素作对比，讨论其气候环境意义，以期为鄱阳湖地区末次冰期沉积对东亚季风乃至全球的响应提供基础数据。

1 研究区概况

星子县（29°08′—29°36′ N、115°48′—116°10′ E）地处江西省北部九江市，东临鄱阳湖，西为庐山，地势西北高东南低。气候类型为亚热带季风气候，夏季炎热湿润而冬季寒冷干燥，年均日照时数为1 920 h，年均有风天数约250 d，多年平均气温为15～18℃，多年平均降水量为1 400 mm。冬季盛行强劲的偏北风，由于鄱阳湖毗邻的长江以北是北东向郯庐断裂带形成的宽广平原（韩志勇 等，2010），缺少地形阻挡，偏北气流呈Y 形吹至鄱阳湖（Jia et al., 2012），在湖岸两侧地形“狭管效应”的影响下，风速加大，将因干涸而裸露的风沙物质吹至湖滨地区，堆积成风沙地貌（贾玉芳，2012）。区域内广泛分布着第四系地层，其中晚更新世期间因风沙活动在地表堆积了许多沙山，上部多为灰黄色的全新世沉积，下部为红色-棕红色的晚第四纪风沙沉积序列（党淑青，2013），形成一系列与风向平行的“沙山”，亦被称为纵向沙垄（任黎秀 等，2008）。

蓼花剖面位于九江市星子县蓼花村，东临鄱阳湖，出露厚度约为9.9 m，自上而下可分成10 个地层单元，未见底。各地层的深度、沉积特征和采样间距见表1。在LH3 顶部、LH5 顶部、LH5 底部和LH10 下部各采集1 个光释光（OSL）测年样品，LH9 底部采集1 个AMS-14C 测年样品。根据年代测试情况，选择LH3～LH10作为研究对象。

表1 九江市蓼花剖面地层特征描述Table 1 Description of stratigraphic characteristics of the Liaohua section in Jiujiang city

图1 江西九江星子县区位Fig.1 Location of Xingzi County, Jiujiang City, Jiangxi Province

2 实验方法

2.1 年代测试方法

4个OSL 年代样品在河北正定县国土资源部地下水矿泉水及环境监测中心完成，仪器为美国Daybreak 2200 的光释光测定仪，测年方法为石英简单多片再生法，测年结果、参数及采样深度见表2所示。AMS-14C年代测试由美国Beta实验室完成，为全样品有机质的测年结果，该样品位于LH9 底部，深度约为744 cm，实测年龄为35.01±0.25 ka，校正后年龄为39.5±0.655 ka。

表2 蓼花剖面的光释光测年结果Table 2 OSL ages of the Liaohua section

2.2 粒度测试方法

按照2 或1 cm 间距共采集527 个样品，粒度实验在东华理工大学核资源与环境国家重点实验室完成，仪器为Mastersizer 2000型粒度仪（测量范围为0.02～2 000 μm），测量误差控制在2%以内（雷国良 等，2006）。实验步骤为：称取适量样品放入烧杯中，加入浓度为10%的双氧水（H2O2）以去除有机质，再加入盐酸（HCl）以去除碳酸盐；然后加入1mol/L的六偏磷酸钠（NaPO3）6分散剂并用超声波清洗机震荡样品10 min待测。每个样品测试3遍并取其平均值。粒径分级依据Udden-Wenetworth的分类标准（Wentworth, 1992），将粒度组分分为黏粒（<2 μm）、粉砂（2～63 μm）、极细砂（63～125 μm）、细砂（125～250 μm）、中砂（250～500 μm）、粗砂（500～1 000 μm）和极粗砂（1 000～2 000 μm）7 个类别，并根据Folk 等（1957）公式计算平均粒径（Mz）、标准偏差（σ）、偏度（SK）、峰度（KG）等粒度参数。公式为：

式中：Mz指示沉积物的粒径粗细和集中趋势；σ表示颗粒大小的均匀程度，即沉积物粗、细颗粒的分选情况；SK 可以判别粒度分布的不对称程度，对于了解沉积物的成因具有一定的意义；KG是用于判别粒度频率曲线的尖锐程度，即衡量粒度分布中间部分与粗细两端粒径的展性之比，对于沉积环境具有较好的判断意义。

2.3 端元分析

端元分析方法最早由Weltje（1997）提出，该方法认为在某一因子的影响下，其粒度分布曲线符合统计学的分布规律，可以通过粒度数据非参数化的形式划分为若干个端元组分，每个端元对应不同的动力条件。此后，该方法被不断修改完善。本文采用Paterson等（2015）设计的AnalySize插件，利用Matlab R2018b 的AnalySize-masters 分析包，将粒度实验数据导入软件并分析。为确保端元模型的稳定，删除样品中全部体积分数为0的粒级，利用粒度端元分析的Weibull 函数非参数化方法提取端元组分。假设端元数为1～10对LH剖面的粒度数据进行端元分解，对比不同端元数的线性相关性、角度偏差，然后选择适合的端元数量。线性相关程度越高，角度偏差越小，说明粒度端元的频率曲线与样品粒度曲线的拟合程度越好（李越 等，2019；周声芳 等，2021）。图2-a显示，当端元数由1增加到3 时，直线斜率值较大，相关系数R2增长快，达到0.98（一般认为＞0.8 即可满足拟合要求），指示拟合程度较好。当端元数≥4 时，R2增长速率并不明显。图2-b显示，当端元数由1至3时，角度偏差值θ迅速下降；当端元数量≥4时，角度偏差值降低的速度变慢。端元数为4 时，角度偏差＜5°，是理想的端元数值。但端元数为3 时，R2达到0.98，拟合程度非常高。因此，结合端元数和角度偏差尽量取小的原则（李越 等，2019；周声芳 等，2021），将LH剖面的粒度数据分解为3个端元并进行分析。为表述方便，将3个端元组分分别命名为EM1、EM2和EM3。

图2 蓼花剖面各端元拟合参数的相关性（a）及角度偏差（b）Fig.2 Correlation (a) and angle deviation (b) of fitting parameters of end members in Liaohua section

3 结果分析

3.1 年代学框架

根据年代样品的深度及其测试结果（见表1、2），发现深度与年代二者之间有良好的对应关系，年代随着深度增加而增大，线性关系式为：Y=0.207 7X-0.438 9，相关系数为0.981 6（图3，Y为深度，X为地质时代）。根据表2 可知，蓼花剖面LH10 下部的测年结果为47 ka，与深海氧同位素（Lisiecki et al., 2005）末次冰期中MIS3b 阶段的开始时间接近；剖面上部LH3顶部的OSL年代为17.1 ka，处于MIS2 阶段的年代区间内，其上覆地层LH2为浅棕红色的沙质沉积。因此认为，蓼花剖面LH3—LH10层位的年代区间为17.1—48.8 ka，属于末次冰期中晚期的沉积物。基于以上实测年代数据，利用分段沉积速率内插法推测各层的年代，建立星子县蓼花剖面的年代—深度框架（图3）。

图3 蓼花剖面地层序列与深度-年代框架Fig.3 Ages-depth relationship of the Liaohua section in the Last Glacial Period

3.2 粒度组分

蓼花剖面的粒度组成以粉砂、中砂和细砂为主，三者平均值之和为81.49%。其中粉砂为5.45%～82.36%（平均值为48.46%），中砂为1.33%～56.43% （23.56%） ， 细 砂 为 0.31%～22.78%（9.47%），粗砂为0.13%～53.20% （8%），黏粒为0.88%～13.52% （7.13%）， 极 细 砂 为0～11.04%（3.25%）。不同层位的各粒级的体积分数存在较大区别，如黏粒在沙丘砂层中较低（平均值为4.8%），在古土壤或湖相层中较高（平均值分别是8.89%和7.92%）；粗砂在沙丘砂层的体积分数最高（平均值为12.87%），古土壤次之（平均值为5.03%），湖相层中最低（平均值为4.32%）。各组分在剖面上的体积分数见图4所示。

图4 蓼花剖面各粒级组分体积分数Fig.4 Contents of each fraction of the Liaohua section

3.3 端元分析结果

粒度频率分布曲线能反映粒径的分布区间，可以直观对比不同沉积相的粒度组成差异，便于判断沉积物的形成环境。选取各沉积相的代表性样品绘制粒度频率分布曲线（图5-a）。粒度频率曲线为双峰态，主众数位于200～800 μm 的中砂-粗砂区间，次众数位于3～70 μm的粉砂-极细砂区间，代表2种不同的动力环境。不同沉积相的粒度分布存在较大差异，湖相和古土壤中的粉砂体积分数较高，中-粗砂体积分数较低，沙丘砂与之相反。

根据参数化后的端元数据绘制端元频率分布曲线（图5-b），3 个端元代表不同的动力组分，均呈现单峰的形态，EM1、EM2 和EM3 的峰值范围分别是2～90、140～700和280～1 000 μm，峰值区正好对应粒度频率分布曲线的2个众数区间，说明参数化得到的3个端元组分是合适的。各端元组分的参数中，EM1、EM2和EM3的平均粒径分别为12.15、270.02 和485.87 μm，分别属于粉砂、中砂、中砂的范畴；分选系数分别为3.62，2.89，2.39，均属于分选差的等级；EM1 偏度为-0.21，属于负偏，EM2 和EM3 分别为-0.47、-0.42，属于极负偏；EM1 的峰度为0.98，属于中等峰态，EM2 为3.20，属于非常窄的峰态，EM3 为2.98，属于很窄的峰态。

图5 粒度频率曲线（a）和端元频率曲线（b）Fig.5 Particle size frequency curve (a) and member frequency curve (b)

各地层的端元组分体积分数列于表3中。各端元组分在古土壤和湖相沉积中的体积分数基本一致，EM1 体积分数高而EM2 和EM3 体积分数低；在沙丘砂中EM2的体积分数明显增加，说明不同沉积环境中搬运动力存在较大差异。

表3 各层组的端元组分体积分数Table 3 Content of end-member components in each layer group

4 讨论

蓼花剖面在末次冰期形成湖相、古土壤以及沙丘砂的交替沉积，构成气候的沉积旋回，气候指标也发生明显的峰谷值交替（图6）。根据实验结果，并与重庆YZ 洞石笋氧同位素（Wu et al., 2020）和格陵兰冰心（Grootes et al., 1993）记录对比，对末次冰期中晚期的气候特征论述如下。

阶段Ⅰ：地质时代为48.8—39.5 ka，包括地层LH10，为沙丘砂。该阶段相当于深海氧同位素记录的MIS3b阶段（Lisiecki et al., 2005）。Mz较粗，为2.96Ф，明显低于全剖面的平均值（4.41Ф），σ值为2.38，低于全剖面的平均值（2.65），说明该阶段分选较好。EM1 的平均体积分数为21.95%，是全剖面的最低值。EM2 和EM3 呈现峰值，平均体积分数分别为51.09%和26.96%，前者体积分数由低变高，后者则由高逐渐减少。表明此阶段冬季风势力加强，气候寒冷干燥，导致沉积物中粗颗粒组分的体积分数剧增，沉积相为沙丘砂。其西南方位相隔仅数10 km 的南昌市厚田沙地也显示该地区为冬季风强势期，发育为沙丘砂（王志刚 等，2018；詹江振等，2020），同时也对应重庆YZ洞石笋氧同位素（Wu et al., 2020）的谷值以及格陵兰冰心（Grootes et al., 1993）的峰值，这些指标记录说明该阶段属于夏季风减弱而冬季风强势的寒冷时期。

阶段Ⅱ：地质时代为39.5—28.1 ka，包括地层LH9—LH6，为湖相和古土壤沉积，相当于MIS3a阶段。Mz平均值为4.76Ф，明显高于全剖面MIS3b的平均值。σ值为2.84，高于剖面的平均值，说明该阶段分选较差，粒度组成更为复杂。图6 和表3显示，EM1体积分数前期稳定而中后期的峰谷频繁交替，整体上保持较高的体积分数，平均为59.36%。EM2 和EM3 呈现明显下降趋势，平均体积分数分别为34.42%和6.32%。端元体积分数的变化特征说明该阶段的气候变得温暖湿润，降水增加，风化—成壤作用加强，早期发育湖相（LH9—LH7）而晚期发育古土壤（LH6），使沉积物中的细颗粒组分体积分数增加，粒度组成更加复杂。该阶段在厚田沙地发育砂质古土壤，指示夏季风增强（王志刚 等，2018；詹江振 等，2020）。同时也对应于YZ 洞石笋氧同位素的峰值（Wu et al., 2020）和格陵兰冰心（Grootes et al., 1993）的低值，在黄土高原也显示为冬季风较弱期（安芷生 等，2000）。说明该阶段气候温暖湿润，夏季风增强，降水增加，导致风沙活动减弱。

图6 蓼花剖面各阶段端元体积分数、平均粒径、分选系数与其他气候记录对比Fig.6 Comparison of percentage content, average particle size and sorting coefficient of endmembers in different stages of Liaohua section with other climatic records

阶段Ⅲ：地质时代为28.1—17.1ka，包括地层LH5—LH3，为沙丘砂、湖相和古土壤沉积，相当于MIS2 阶段。Mz 平均值为4.99Ф。根据图6 和表3，EM1 体积分数呈现为先减少，后升高的趋势，在LH5层中平均体积分数为25.9%，在LH4和LH3中则快速增加至约70%；EM2体积分数趋势与EM1相反，在LH5 中平均体积分数为68.74%，在LH4和LH3 中迅速降低，变为17.68%和24.81%；EM3体积分数无明显变化，在5%左右波动。这些变化特征说明该阶段气候在早期和晚期的气候寒冷干燥，发育沙丘砂，冬季风强盛。而在中间变得温暖湿润，发育湖相和古土壤，降水增加，风化—成壤作用加强。该阶段在厚田沙地晚期发育沙丘砂，中期发育砂质古土壤的变化规律吻合（王志刚 等，2018；詹江振 等，2020）。在东亚季风区的萨拉乌苏流域（张成君 等，2017），在29—23 ka 和20—17 ka有2次明显的湖沼相和古土壤，也分别对应石笋记录（Wu et al., 2020）的峰值到谷值和冰心记录（Grootes et al., 1993）的谷值到峰值的变化，说明LH剖面在MIS2阶段总体上是由冬季风控制的寒冷干燥期，但存在气候变为暖湿的波动。

5 结论

通过对江西省九江市星子县蓼花剖面末次冰期中晚期（48.8—17.1 ka）沉积物的粒度端元分析，并与前人的研究进行对比，得出以下主要结论：

1）端元粒度模型分析将粒度数据分解为3个端元，其中EM1代表粉砂组分，指示弱动力环境和强成壤作用，在湖相和古土壤沉积中为峰值，沙丘砂中为谷值；EM2和EM3代表中砂-粗砂组分，指示强搬运作用，在沙丘砂中为峰值，在古土壤和湖相沉积中为谷值。

2）万年尺度上表现为LH10（48.8—39.9 ka）和LH3—LH5（28.1—17.1 ka）的冬季风强盛时期，气候寒冷干燥，分别对应深海氧同位素的MIS3b和MIS2 阶段。LH6—LH9（39.9—28.1 ka）为温暖的夏季风时期，对应MIS3a 阶段。与重庆YZ 洞石笋氧同位素和格陵兰冰心的记录有良好的对应关系，说明其气候记录与区域乃至全球气候变化基本一致。

致谢：感谢审稿专家和编辑部对论文提出的宝贵意见和建议。