南流江河口水下三角洲表层沉积物端元分析及其沉积动力环境意义LIN ZhenKun;WANG AiJun;YE Xiang【摘要】沉积物粒度分布特征可揭示沉积动力环境.基于广西南流江河口水下三角洲的粒度分析数据,采用Folk分类法进行分类,应用端元分析对其粒度数据进行分解,探讨了南流江河口水下三角洲的物源和现代沉积动力环境.结果表明,研究区表层沉积物可划分为9类,其中含砾沉积物5类,不含砾沉积物4类,沉积物类型与河口环境动力特征相吻合.端元分析结果显示,研究区有5个不同类型的端元,分别代表着5种类型的沉积物动力环境:端元1反映了风浪和潮流对表层沉积物的动力作用;端元2指示了外海涌浪对表层沉积物的作用过程;端元3代表了南流江冲淡水引起的表层沉积物的输运;端元4代表了大陆架残留沉积物;端元5为干扰端元,可能是由于工程建设等人类活动所引起的.利用端元分析探讨复杂环境(如小型山溪性河口)下的沉积动力环境时,一方面需要综合考虑研究区域的物源与环境动力特征;另一方面可以结合参数拟合、粒径趋势分析等研究手段.【期刊名称】《沉积学报》【年(卷),期】2019(037)001【总页数】11页(P124-134)【关键词】水下三角洲;端元分析;沉积动力;沉积物输运;南流江河口【作者】LIN ZhenKun;WANG AiJun;YE Xiang【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】P512.20 引言沉积物粒度分布记录了有关沉积物输运和埋藏的信息，获得这些信息对于揭示区域沉积动力特性、沉积物输运过程和沉积环境演变规律具有重要的意义[1-2]。

应用不同方法可以提取沉积物粒度组分中所蕴含的丰富的环境信息，如Folk[3]应用非等价的三端元对沉积物进行分类，从而获得具有动力学意义的沉积物类型；McLaren et al.[4]根据沉积物粒度特征提取了沉积物一维输运趋势，Gao et al.[5-7]对其进行改进并提出了二维粒径趋势模型，目前得到了广泛的应用[8-10]；Weltje[11]提出了对沉积物粒度数据进行分解的端元模型，分离出沉积物端元所指示的物源、环境动力等(Weltie称为“动力组分”)，并将该模型应用于多种沉积环境[12-13]，Dietze et al.[14]对该模型进行算法上的优化；孙东怀等[15-16],Sun et al.[17]提出从数字特征上对多峰的粒度分布曲线进行参数拟合，得到具有特定分布(如对数正态分布、Weibull分布等)的多个单峰，进而解释其对应的物理过程。

此外，许多学者利用多元变量分析的方法如主成分分析、因子分析、聚类分析等对粒度数据进行分析，并取得诸多成果[18-20]。

河流入海物质主要分布在河口附近及内陆架，仅有少量向外陆架及深海输运[21]。

因而，河口水下三角洲地区一般都具有较高的沉降速率[22-23]，其沉积记录中包含了丰富的流域过程自然变化及人类活动等环境信息，一直以来都是国际上的研究重点区域[24-26]。

通过对河口水下三角洲沉积物中沉积记录的提取，不仅可以反演流域环境变化过程，还可以揭示人类活动对流域环境的影响过程及影响程度[27-29]。

本文通过对广西南流江河口水下三角洲表层沉积物进行粒度分析，利用端元分析对沉积物粒度数据进行分解，并用参数拟合的方法分离多峰端元，进而揭示端元所指示“动力组分”。

最后，结合沉积物粒径趋势分析，初步探讨了南流江河口水下三角洲地区沉积动力作用的空间差异，探讨了沉积动力环境控制下的沉积物输运趋势。

1 研究区域概况南流江是广西最大的河流，发源于广西大容山、太平山一带，流经六万大山和云开大山，向南注入廉州湾，在合浦县党江附近开始分汊，主要汊道有南干江、南西江和南东江(图1)。

南流江全长287 km，流域面积9 060 km2，年均入海水量51.3×108 m3，年平均输沙量118×104 t；全年中，在外沙附近海域(北海港)，全日潮的天数约占70%，其余的为半日潮或不规则半日潮，平均潮差为2.46 m，最大潮差为5.36 m[30]。

在河口区，悬沙浓度总体为南部海域低于北部，入海汊道口门附近为悬沙浓度的高值区，悬沙浓度可达16.0～24.0 mg/L[31]。

由于受到陆岸的影响，南流江河口区波浪年变化不大，以风浪为主，其次是纯涌浪和混合浪，主浪向(N—NE)出现的频率占36%，次浪向(SW—WSW)出现的频率占19.2%，最大波高为2.0 m，平均波高为0.28 m[31-32]。

南流江水下三角洲呈舌状向海突出，中部较深，向两翼变浅。

潮流、波浪和径流是南流江河口水下三角洲泥沙运移的主要动力因素[31]。

河口区地形地貌复杂，根据成因可以分为三类：陆地地貌：包括侵蚀剥蚀残丘、冲积平原、海积平原、沙坝—潟湖等；岸滩地貌：包括海滩、海蚀崖、海蚀平台等；海底地貌：包括水下三角洲、潮流冲刷槽、水下古滨海平原[33]。

2 材料与方法2.1 样品采集和粒度分析2015年11月16日至11月18日，在广西南流江河口及水下三角洲地区以3 km 间隔布设采样站位(图1)，使用小型蚌式抓斗式采泥器进行表层沉积物样品采集，采样厚度为表层5 cm，共获取63个样品。

对于粒径< 2 mm的沉积物样品，取均匀混合的样品约2.5 g，加入0.5%的六偏磷酸钠((NaPO3)6)，浸泡24 h后，使用英国Malvern公司生产的Mastersizer2000型激光粒度仪(测量范围为0.01～2 000 μm)进行粒度分析，获得0.25 φ间隔的粒度分布数据；对于含有粒径>2 mm沉积物样品，烘干称重后，用1 mm孔径筛子湿筛，其中细颗粒组分(<1 mm)仍用激光粒度仪进行分析，粗颗粒组分(>1 mm)用传统筛析法进行筛分，称重，最后将两部分数据合并(使用样条函数插值)，获得完整的、间隔为0.25 φ粒度分布数据。

采用矩法计算沉积物的粒度参数(包括平均粒径Mz、分选系数σi、偏态系数Ski、峰态Kg)[34]，粒度参数等级划分采用贾建军等提出的方法[35]。

采用Folk提出的沉积物分类命名法划分沉积物类型[3]。

2.2 实验数据处理2.2.1 端元分析模型端元分析和参数拟合是对粒度分布数据进行组分分解最常用的两种方法。

本文应用Dietze等优化后的端元分析模型对南流江表层沉积物粒度数据进行端元分解[14]，该方法对Klovan et al.[36]的端元模型的算法做了优化处理，并在MATLAB平台上实现对端元模型最优端元分解的筛选和端元模型的质量评价。

最优端元分解筛选过程如下：(1) 通过迭代的方式获得不同权重转换系数Lv下的解释累积方差(explained cumulative variance, ECV)—端元数(end-member′s number, EMN)曲线和平均决定系数(mean coefficient of determination, R2)—端元数(end-mem ber′s number, EMN)曲线。

图1 南流江河口水下三角洲位置及采样站位示意图Fig.1 Locations of the Nanliujiang River subaqueous delta and sampling stations(2) 在ECV-EMN图中，选择解释累积方差ECV值达到0.95时所需的端元数量，作为端元模型的最小端元数EMNmin。

(3) 在R2-EMN图中，当R2-EMN曲线开始出现不稳定时所对应的端元数量，作为端元模型的最大端元数EMNmax。

(4) 取最稳定的，即信噪比最好的R2-EMN曲线的权重转换系数Lv，作为端元模型的最优转换系数Lvopt；其曲线拐点所对应的端元数量作为端元模型最优端元数EMNopt。

此外，对于端元分析中出现的多峰端元，利用孙东怀等[15-17]提出的参数拟合的方法，以拟合优度>0.95为目标，分离多峰端元，进而揭示各端元所蕴含的沉积动力环境和物源特征。

2.2.2 粒径趋势分析(GSTA)根据沉积物的平均粒径Mz、分选系数σi、偏态系数Ski、峰度系数Kg，用相邻的两个采样点进行比较，可以定义出在沉积物的净搬运方向上有两种出现概率较高的粒径趋势：沉积物在运移方向上分选变好、粒径变细且更加负偏，沉积物在运移方向上分选变好、粒径变粗且更加正偏[5-7]。

由于本文沉积物采样间距基本相等，故选择最大采样间距作为特征距离，将每个采样点的粒度参数与特征距离范围内采样点的粒度参数进行一一比较，确定各采样点的粒径趋势矢量，对每个采样点得到的矢量进行合成，消除噪声，从而得到研究区沉积物二维搬运格局。

3 结果3.1 表层沉积物组成沉积物的分类结果显示(图2)，南流江河口水下三角洲及其邻近海域沉积物可以分为九类，其中含砾沉积物五类，分别是含砾泥质砂、砾质泥质砂、含砾砂、砾质砂、泥质砂质砾；不含砾沉积物具体可分为四类，分别是砂、砂质粉砂、粉砂质砂、粉砂。

含砾沉积物分布于能量特性完全相反的两个区域，一个是目前处在高能环境下，南流江河口段各汊道的河床沉积，另一个则是目前处在低能环境下，自大风江口至环绕南流江水下三角洲(西侧)分布的大陆架残留沉积。

不含砾沉积物的分布具有明显的分带性，砂沉积主要分布于南干江、南西江以外的潮间带中上部和冠头岭附近海域两个区域；从潮间带中下部至廉州湾湾中、湾口的区域，分布着大面积的砂质粉砂和粉砂质砂；粉砂主要分布在南流江滨海沼泽和地角附近的海域，不含砾沉积物在分布上体现出显著的机械分异。

在廉州湾东部和南部沿岸附近的海域，即冠头岭—地角—外沙—高德一带，依次分布着砂—粉砂—砾质砂—砂质粉砂，沉积物类型多样，表明廉州湾东部沿岸具有复杂的物源和沉积动力环境。

图2 南流江河口水下三角洲表层沉积物类型分布Fig.2 Distribution of the surficial sediment types at the Nanliujiang River subaqueous delta3.2 表层沉积物粒度参数表层沉积物平均粒径范围为-2.2～12 φ，与沉积物类型分布有良好的对应关系(图3a)；分选系数大部分介于1～4(图3b)，分选性较差或分选性差。

在两个砂主要分布区中，粒径频率分布曲线全部为单峰，平均分选系数为1.12，分选性要明显优于周边其他类型的沉积物。

且在砂向砂质粉砂、粉砂质砂的过渡过程中，分选性逐渐变差，其中潮间带至水下浅滩的过渡带梯度尤为明显。

在砂质粉砂和粉砂质砂主要分布区中，粒径频率分布曲线呈现多峰的站位超过90%。

就整个区域而言，偏态系数的范围介于-2.27～3.71(图3c)，涵盖了所有类型，其中<-0.33负偏的站位集中在砂质粉砂区和粉砂区；峰度系数范围介于0.71～4.84(图3d)，平均值为2.94，分布规律不明显。