李 凱，游海濤，劉興起

(1：浙江師范大學化學與生命科學學院環(huán)境演變與古生態(tài)學實驗室，金華 321004)(2：中國科學院南京地理與湖泊研究所湖泊與環(huán)境國家重點實驗室，南京 210008)(3：中國科學院大學地球科學學院中國科學院計算地球動力學重點實驗室，北京 100049)(4：首都師范大學資源環(huán)境與旅游學院，北京 100083)

中國湖泊沉積物紋層年代學研究進展*

李 凱1,2，游海濤3，劉興起2,4

(1：浙江師范大學化學與生命科學學院環(huán)境演變與古生態(tài)學實驗室，金華 321004)(2：中國科學院南京地理與湖泊研究所湖泊與環(huán)境國家重點實驗室，南京 210008)(3：中國科學院大學地球科學學院中國科學院計算地球動力學重點實驗室，北京 100049)(4：首都師范大學資源環(huán)境與旅游學院，北京 100083)

晚第四紀尤其是全新世是地球氣候系統(tǒng)演化的一個關鍵地質時期，是探究全球及區(qū)域重大氣候環(huán)境事件，揭示其內在演化規(guī)律，預測未來氣候變化的關鍵時段.國內外發(fā)表的文獻中，主要的年代學方法有：AMS14C年代學、石筍U系測年和紋層年代學等.其中紋層年代學被認為是比較精確的定年方法.近年來，國內外學者在中國的一些湖泊中發(fā)現(xiàn)了年紋層沉積，例如龍崗火山區(qū)的小龍灣、四海龍灣及二龍灣瑪珥湖，柴達木盆地的蘇干湖，青藏高原東部的新路海以及可可西里地區(qū)的庫賽湖.本文概述我國近年來湖泊紋層年代學研究進展，總結中國湖泊年紋層類型、特征及紋層年代學研究方法、誤差估計等方面的進展，并提出未來年紋層研究應注意的問題，以期促進中國湖泊沉積物年紋層研究的進一步發(fā)展.

年紋層；紋層年代學；湖泊沉積物；中國

年紋層(varve)最初的定義是指由兩個不同層偶組成的沉積組合，是瑞典地質學家DeGeer在1910年研究冰川湖的時候提出的[1]. 目前隨著研究的深入，已經擴展到所有具有“年”旋回的沉積環(huán)境的研究[2-6].由于年紋層的結構和組成受湖泊水文、氣候、生物等過程的影響，不同湖泊所發(fā)育的年紋層類型不同[7-8].年紋層厚度、組分及結構變化提供了豐富的古環(huán)境變化信息，連續(xù)的紋層序列可以建立精確的紋層年代學，為其他指標提供可靠的時間標尺，為開展晚第四紀高分辨率古環(huán)境研究提供了有利條件[2-4,8].

目前利用湖泊年紋層進行的古環(huán)境研究集中在歐洲[8-14]、北美洲[15-16]和日本島[17-19]等地區(qū).Ojala等[4]基于2011年6月以前全球正式發(fā)表的紋層沉積物年代學研究建立了紋層年代數(shù)據(jù)庫(VarveDataBase,VDB)，其中包括了中國東北龍崗火山區(qū)的瑪珥湖(四海龍灣、二龍灣、小龍灣)[20-27]、河北壩上高原湖泊安固里淖[28]和柴達木盆地的蘇干湖[29](圖1).我國湖泊沉積物年紋層研究起步較晚，但是發(fā)展很快，青藏高原地區(qū)新路海[30]和庫賽湖[31]等湖泊紋層研究在國際頂級期刊陸續(xù)發(fā)表.然而，我國目前的湖泊沉積物年紋層研究主要是利用年紋層厚度和組分變化所提供的氣候信息重建過去環(huán)境歷史[20-22,30-32]，對紋層年代學的方法、誤差估計等方面的研究稍顯不足.

圖1 世界范圍沉積物紋層年代學時間范圍(引自Ojala等[4])

對于古環(huán)境研究來說，年紋層沉積物最重要的貢獻是能夠建立可靠的紋層年代學時間標尺[4,8,33].例如在芬蘭Lehmilampi湖，過去2000 a間紋層年代計數(shù)誤差僅為-44 a和+46 a[14]；在我國東北二龍灣瑪珥湖，過去11198 a紋層年代誤差僅為±316 a[21].湖泊沉積物紋層年代學已成為晚第四紀古環(huán)境研究中非常重要的年代學手段，為高分辨率古環(huán)境(事件)研究提供了堅實的基礎[4,8,33].近年來，隨著我國青藏高原地區(qū)的新路海[30]、庫賽湖[31]、巴松錯和江錯(未發(fā)表數(shù)據(jù))以及緬甸Twintaung瑪珥湖[35]等具有紋層發(fā)育的湖泊被發(fā)現(xiàn)，湖泊沉積物紋層年代學研究急需進一步深入.基于此，本文在VDB的基礎上，總結了中國湖泊沉積物紋層年代學研究進展，以期對中國湖泊年紋層的進一步發(fā)展提供借鑒.

1 我國湖泊年紋層沉積物概況

我國目前發(fā)表的湖泊沉積物年紋層集中在東北龍崗火山區(qū)以及青藏高原地區(qū).從年紋層特征來看，均與季節(jié)性的物源輸入以及湖泊自身生產力變化有關.已報導的年紋層類型包括碎屑沉積年紋層、生物沉積年紋層和化學沉積年紋層，基本包含了Ojala等[4]和Zolitschka等[8]建議的紋層類型.從空間上看，東北龍崗火山區(qū)的瑪珥湖主要發(fā)育有生物-碎屑年紋層，青藏高原地區(qū)的新路海和庫賽湖主要發(fā)育有碎屑年紋層，而西部干旱區(qū)的蘇干湖主要發(fā)育有化學沉積年紋層(表1).

表1 中國的年紋層沉積物分布

四海龍灣、二龍灣、小龍灣瑪珥湖均位于東北吉林省龍崗火山區(qū)內.瑪珥湖作為一種特殊類型的火山口湖，通常具有封閉無外泄且水深相對較深的特征，有利于季節(jié)性年紋層的保存[25,33].1929年日本專家首先對龍崗火山區(qū)進行了地質考察研究[36]，隨后學者對龍崗火山區(qū)的8個瑪珥湖進行了湖泊形態(tài)測量，根據(jù)湖泊表面積及相對深度的關系作圖，顯示同處于該區(qū)的小龍灣、二龍灣及四海龍灣瑪珥湖可能發(fā)育有良好的年紋層，后經過重力鉆獲取巖芯觀察，發(fā)現(xiàn)它們的確保存有年紋層[20].年紋層類型主要為硅藻年紋層、甲藻年紋層、金藻年紋層和碎屑年紋層[20-22].

蘇干湖位于柴達木盆地北部，是一個類似腎形的封閉湖泊.鉆孔巖芯研究發(fā)現(xiàn)，蘇干湖水深大于3 m的沉積物均具有裸眼可分辨的由深色層和淺色層組成的紋層層理[29].通過顯微觀察、掃描電鏡(SEM)分析、X衍射分析及沉積物捕獲實驗，對蘇干湖紋層的結構、季節(jié)演替及形成過程進行了研究，證實該湖水深3 m以下的層狀沉積物為年紋層[29].

新路海位于青藏高原的東部山地，是我國最大的冰川終磧堰塞湖[37].新路海中部鉆孔沉積物具有亮色層和暗色層組成的層偶.新路海為冰川補給湖泊，夏季冰川融水增加將較多的流域碎屑物質輸入湖中，而冬季處于冰封狀態(tài)，湖水中懸浮的黏土沉降到湖底，形成以粉砂為主的亮色層和以黏土為主的暗色層組成的年紋層[30].沉積物鉆孔中的137Cs與210Pb測年結果與紋層計數(shù)結果基本一致，支持了新路海紋層為年紋層的觀點[30].

庫賽湖位于青藏高原北部可可西里國家級自然保護區(qū)境內，為高原內陸咸水湖[37].根據(jù)庫賽湖鉆孔沉積物觀察發(fā)現(xiàn)，庫賽湖沉積物發(fā)育有明顯的深色層和淺色層組成的層偶.其中，深色層來源于冬季風力搬運的粗顆粒物質，而淺色層是在夏季湖泊分選作用、生物作用和化學作用下沉積的以細碎屑礦物、生物殘體和自生碳酸鹽沉積為主的細顆粒層[31].庫賽湖冬季封凍、風力強勁，風的機械搬運作用使大量的陸源物質在冰面堆積，等到春季湖泊開封，冰面上粗顆粒物質沉積到湖底形成庫賽湖年紋層的深色層(粗顆粒層)；夏季溫度升高，冰雪融化，降水增加，河流搬運的陸源粗顆粒物質由于重力作用先在湖泊邊緣沉積，而黏土礦物等細顆粒物質則在湖泊中心沉積，同時夏季湖水溫度升高，蒸發(fā)作用加強，生物活動增強，湖泊自身的生物、化學作用加強，從而形成以細碎屑礦物、生物殘體、自生碳酸鹽沉積為主的淺色層(細顆粒層)[31].

2 紋層年代學研究

湖泊年紋層沉積物可以提供獨立的、連續(xù)的時間標尺.沉積物年代標尺的建立，首先要進行年紋層鑒定以及沉積過程解釋，然后進行年紋層計數(shù)并正確估計可能的誤差，最后對紋層年代學進行驗證[8].其中年紋層的鑒定是紋層年代學的前提，年紋層計數(shù)是紋層年代學的關鍵.如果沉積序列是從現(xiàn)代開始的，即水-沉積物界面作為精確的時間控制點，對應的紋層年代序列就可以作為絕對年代[4,8].

2.1 年紋層年際特征的鑒定

年紋層的年際特征鑒定可以利用沉積物捕獲器進行定期采樣，通過顯微鏡觀察、SEM分析和礦物衍射分析等手段，確定不同時間的沉積物生物特征和礦物特征等.例如，儲國強等[27]和Zhou等[29]分別對四海龍灣和蘇干湖進行了捕獲器采樣.但在采樣成本很高或者捕獲器容易丟失的部分地區(qū)，沉積物捕獲器并不適用，如新路海[30]和庫賽湖[31].取而代之的是對無擾動的沉積物鉆孔巖芯進行詳細的礦物、生物地層學研究分析，包括顯微鏡和SEM觀察、巖芯X衍射和同步輻射掃描、X射線熒光微區(qū)分析等，以明確不同結構的組分特征和環(huán)境指示意義，進而明確年紋層的結構、組分特征和類型[8,30-31].除此之外，固定時間間隔的沉積鉆孔采樣對比以及冷凍采樣技術的運用也是證實年紋層結構組分的有效手段[8].

瑪珥湖的深水環(huán)境和高的沉積速率有利于有機質和生物的保存[33].通過大薄片分析研究年紋層的顯微結構，四海龍灣、二龍灣和小龍灣瑪珥湖主要年紋層類型為生物年紋層及碎屑年紋層(圖2)，但根據(jù)藻類的種類及豐度又可以將生物年紋層分為不同的亞層.四海龍灣瑪珥湖中硅藻生物年紋層由暗色硅藻微層和淺色碎屑物、有機質層組成[24]；二龍灣瑪珥湖中的甲藻生物年紋層(甲藻含量>95%)是由厚的甲藻微層及碎屑夾雜生物殘體的微層組成，甲藻與硅藻混合生物年紋層是由亮色的碎屑微層、介于亮暗色之間的混合微層以及較厚的暗色甲藻硅藻微層組成[21]；小龍灣瑪珥湖中的甲藻生物年紋層是由深棕色的甲藻與金藻孢囊混合層及碎屑層組成[26].根據(jù)對龍崗火山區(qū)瑪珥湖水體中沉積物逐月捕獲實驗研究表明，9和11月分別是硅藻和甲藻的繁盛期[27]，表明生物年紋層中的藻類具有明確的季節(jié)指示意義，從而說明該區(qū)生物年紋層具有“年”特征.另外，碎屑年紋層主要表現(xiàn)為粗顆粒陸源物質和細粒沉積物交替組成，這代表一年沉積的粒徑漸變特征，粗顆粒物質代表春夏季節(jié)，細顆粒沉積物代表秋冬季節(jié).

基于沉積物收集裝置的現(xiàn)代過程研究發(fā)現(xiàn)，蘇干湖夏季以淺色的單水方解石為主，冬半年以深色有機質為主.巖芯中共有4種類型的紋層沉積(圖2)：單水方解石-有機質紋層、白云石-有機質紋層、碎屑-硅藻紋層和文石-有機質紋層，且都具有季節(jié)特征，屬可靠的年紋層[29].

新路海沉積物紋層大薄片鏡下鑒定結果顯示，淺色層以粉砂組分為主，形成于春夏季節(jié)冰川融水和夏季大氣降水增加條件下的快速沉積作用；而暗色層主要由黏土組成，形成于秋-冬季湖水中懸浮的黏土等細顆粒組分的沉降作用[30].在明確的亮色層內部可見一些夾層，可能對應于年內的冰雪融水或者降水的突然增加，但是淺色粉砂層和暗色黏土層仍然具有明確的季節(jié)特征，屬于可靠的年紋層[30].

陳鈺等[38]通過對沉積物紋層大薄片顯微鏡觀察，以及SEM分析、X衍射和同步輻射、X射線熒光等微區(qū)分析，進一步證實了庫賽湖年紋層的形態(tài)、沉積和成分特征.庫賽湖年紋層由深淺相間的微層組成，深色層主要由灰褐色-黑褐色的粗顆粒物質組成，磨圓中等、分選性差，礦物以石英、長石、白云母、黏土礦物等為主，其中石英含量占73%左右，且具有明顯的風力搬運特征；淺色層呈灰白色，礦物顆粒較細，除石英、長石、白云母、黏土外，還有自生的文石，同時淺色層中含有大量的枝角類碎片和半月形介形類生物殼體.因此，庫賽湖的年紋層是由冬季冰面風成物質形成的粗顆粒深色層(冰融化后，風成物質沉降至湖底堆積)和夏季沉積的細顆粒淺色層兩者交替而形成的.

2.2 年紋層計數(shù)

年紋層計數(shù)是紋層年代學建立的關鍵[15,34].年紋層計數(shù)的精確度取決于正確區(qū)分年紋層的類型、組分和結構等[8].在樣品未擾動的前提下，選擇一種合適的計數(shù)方法是建立紋層年代學最重要的一個方面.目前在VDB記錄的紋層年代序列中主要運用2種方法進行年紋層計數(shù)[4]：第1種方法是用數(shù)碼相機對新鮮沉積物照相，得到高質量的圖片，然后利用Photoshop等軟件程序進行年紋層人工計數(shù)；第2種方法是利用冷凍干燥法-樹脂固定等來制作沉積物巖相學大薄片，顯微鏡下分析年紋層特征并進行年紋層人工計數(shù)工作.

圖2 中國正式發(fā)表的年紋層類型(左上圖為蘇干湖沉積物[29]：(a)單水方解石-有機質紋層，(b)白云石-有機質紋層，(c)碎屑-有機質紋層，(d)文石-有機質紋層；右上圖為小龍灣瑪珥湖沉積物[26]：(a)大薄片掃描圖片，(b)甲藻生物年紋層，(c)甲藻和金藻混合部分；中間左圖為二龍灣瑪珥湖沉積物[21]：(a)甲藻生物年紋層，(b)甲藻和硅藻混合生物年紋層；中間右圖為四海龍灣瑪珥湖沉積物[24]：(a)硅藻生物-碎屑年紋層；左下圖為新路海沉積物：冬季黏土-夏季粉砂年紋層[30]；右下圖為顯微鏡下庫賽湖年紋層特征及生物殘體(淺黃褐色薄片狀為枝角類，亮色的半月形為介形類殼體)[31])

照片計數(shù)方法對于具有明顯的標志層或者沉積速率較高的年紋層來說，是簡單可行的方法.Zhou等[29]用該種方法統(tǒng)計了蘇干湖沉積物紋層數(shù)并測量了層偶厚度.但是，即使是發(fā)育最好的年紋層也有不規(guī)則的趨勢或者微小的擾動，這就導致運用圖像分析軟件對年紋層計數(shù)必將會產生一個不可避免的誤差.因此，第1種方法適用于厚度在0.5 mm以上，而且標志層非常清晰的年紋層計數(shù)[4].

大薄片方法對于沉積速率非常低、年紋層厚度非常薄的湖泊沉積物來說，應該是最適合的方法.目前越來越多的湖泊沉積物紋層年代學研究運用第2種方法建立紋層年代學時間標尺[4].劉強等[39]對巖相學大薄片制作技術進行過介紹.目前，國內主要利用冷凍干燥-樹脂固定法來制作沉積物巖相學大薄片，此方法由Merkt[40]在1971年提出，詳細方法參文獻[41].東北龍崗火山區(qū)的3個瑪珥湖利用第2種方法，得到了可靠的紋層年代學數(shù)據(jù)[20-22,24,26,41].青藏高原的新路海以及庫賽湖也采用了第2種方法[30-31].Chu等[31]對新路海沉積物紋層大薄片進行高分辨率掃描，在可數(shù)字化的軟件下進行紋層計數(shù)并測量紋層厚度，得到了可靠的紋層年代序列；而Liu等[31]對庫賽湖沉積物紋層大薄片在體式顯微鏡下進行紋層計數(shù)并測量紋層厚度，得到可靠的紋層年代學序列.

除了以上常用的2種方法外，掃描電鏡技術、數(shù)字化圖像技術和同步輻射分析技術也被應用到紋層年代學研究中來[4,8,45],多種方法聯(lián)合使用可以大大提高紋層年代學結果的精確度[8].游海濤等和Chu等使用X射線同步輻射技術進行相關研究[46-47]，雖然沒有用于年紋層時間序列的建立，但是同步輻射技術在國內沉積物紋層研究中的應用前景仍然值得期待.

年紋層計數(shù)多采用人工計數(shù)的方法，這也是國內紋層年代學研究普遍采用的方法[20-32].目前也有國外學者通過自動化[42]和半自動化[43]軟件程序對新鮮沉積物或者巖芯大薄片掃描圖像進行紋層計數(shù)，得到較為可靠的紋層年代學數(shù)據(jù)[4,8].相較于人工計數(shù)，自動化計數(shù)手段提供了快速、客觀的計數(shù)方式，可以大大減少年紋層計數(shù)所需要的時間[8].但是從年代學的觀點來看，這種技術的局限性在于它僅適用于有明顯“年”邊界的年紋層計數(shù)[44].湖泊沉積物受到地質、水文、氣候和生物等多種因素的影響，其發(fā)育的紋層有時候是不規(guī)則的，即使在同一鉆孔中，不同深度層位的沉積紋層特征也是不盡相同的[29-30].所以對于年紋層結構特征十分明顯、發(fā)育比較規(guī)則并且保存較好的年紋層沉積物可以采用(半)自動計數(shù)，但是人工計數(shù)驗證仍然是必不可少的環(huán)節(jié).

2.3 紋層年代學的誤差來源及控制

De Geer[48]在1939年首次提出由于沉積物本身以及觀察者帶來的紋層計年誤差，隨后學者們對紋層年代學的精度也進行了大量的主觀描述[5].Saarnisto[6]在1979年強調沉積物紋層年代序列需建立在詳細的年紋層計數(shù)基礎上，之后紋層年代序列的誤差估計才開始逐漸定量化[4].沉積物紋層年代學的誤差主要由沉積物鉆探取樣或者分樣時的沉積物擾動，由于湖底擾動、流域/湖岸侵蝕、滑塌以及地震等引起的再懸浮等導致的年紋層不清晰或者缺失，或者由于觀察計數(shù)者主觀不確定性而致[4,47].在沉積物年紋層計數(shù)過程中常見的錯誤主要有3種類型[15]:(1)年紋層不明顯而遭到忽視,(2)將擾動層鑒定為年紋層,(3)年紋層在某一深度缺失.

紋層年代學誤差為沉積物鉆孔某一深度計數(shù)得到的可能最大年齡和最小年齡之差，記為±紋層年，或者表示為%[4,47].紋層年代學誤差是從上到下逐漸累積的，所以下層誤差總是大于或者等于上層，且年代學序列最大誤差多出現(xiàn)在鉆孔底部[47].單個鉆孔的紋層計年誤差可以采用加減層法、紋層質量分級法以及重復測量法進行估算[31,49].從目前VDB所收集的全球紋層年代序列來看，各個湖泊紋層年代學的誤差估計并沒有標準的方法[4]，但使用最多的方法是交叉檢驗，即單人多次或者多人多次對同一個湖泊多個巖芯鉆孔進行年紋層計數(shù)[15].交叉檢驗能夠大大減少由于統(tǒng)計人員的主觀不確定性所帶來的誤差，以及由于湖底地形差異、水動力環(huán)境差異、湖岸滑塌和湖底生物擾動等因素引起的紋層擾動、缺失等帶來的誤差.在沉積物紋層年代學研究過程中，標志層是進行交叉驗證和多鉆孔對比的關鍵[15,41].紋層計數(shù)之前，首先需要用低倍度顯微鏡或者肉眼對非常明顯的標志層進行標記[41].標志層可以是發(fā)育十分完好、特征十分明顯或者肉眼可辨別的層位[15].依據(jù)標志層來進行沉積物年紋層分段計數(shù)對比以及多鉆孔對比，最后統(tǒng)計得到的年紋層數(shù)目進行復驗以確定誤差年限[15].

在我國已有的紋層沉積物年代學研究中，除蘇干湖沉積物紋層年代學誤差未交代清楚之外[29]，東北龍崗火山區(qū)的瑪珥湖以及青藏高原的新路海和庫賽湖都進行了交叉檢驗，其中四海龍灣以及新路海短巖芯進行了多鉆孔對比.Mingram等[20]在四海龍灣紋層計數(shù)過程中結合了冷凍巖芯掃描圖像、紋層沉積物大薄片以及顯微鏡圖像進行了年紋層計數(shù)；計數(shù)過程中結合火山灰層和碎屑層等顯著的標志層來進行誤差控制.You等[21]對二龍灣沉積物紋層大薄片進行了多人多次計數(shù)，全新世起始階段的年代學誤差僅為2%(±316 a).Chu等[24]對四海龍灣和小龍灣巖芯大薄片進行了交叉檢驗，結合標志層進行多鉆孔對比.Chu等[30]對新路海沉積巖芯進行了多巖芯鉆孔對比，基本消除了計年誤差.

由于長巖芯紋層序列的制備和計數(shù)工作耗時很長，例如四海龍灣和二龍灣[21,41]，或者在我國西部一些地區(qū)沉積物長巖芯取樣工作有諸多不便，例如庫賽湖采樣成本高且作業(yè)條件艱苦[31]，多鉆孔對比的實現(xiàn)有很大難度.因此，在長序列鉆孔紋層年代學研究中可以結合標志層進行多人多次獨立計數(shù)：對一些標志層區(qū)間內多人計數(shù)結果存在很大分歧的部分重新校驗，并正確評估存在的誤差；對年紋層缺失的少數(shù)情況可以使用臨近層位的平均沉積速率進行推算[31]，該段計年誤差記為±紋層年(層數(shù)).除此之外，也可以采用年紋層質量分級法[49]，根據(jù)沉積物年紋層的質量(可辨認程度)分為0～3級，對應的誤差分別為15%(0級)、5%(1級)和1%(2～3級)，其整體誤差采用加權平均法獲得[31].

在以后的紋層年代學誤差估計中，尤其需要注意由觀察者漏計年紋層引起的誤差以及由錯誤鑒定“年”紋層特征引起的誤差.這兩類誤差很可能都源于沉積物的擾動、結構的破壞以及操作人員經驗的缺乏[4].所以在這里需要強調的是，沉積物必須盡可能地無擾動、無缺失，年紋層計數(shù)必須要進行交叉驗證，盡量用多個平行鉆孔巖芯來建立紋層年代學，并且操作人員一定要具備豐厚的經驗.如果紋層年代學是基于單個長沉積鉆孔建立的，其年代學誤差更需要多種方法的結合驗證，包括紋層質量分級法和獨立重復計數(shù)法[31]，以期提供較為精確的誤差控制.

2.4 紋層年代學的驗證

在高時間分辨率下分析沉積物時，年代學的準確性是至關重要的[8,33].紋層年代學是建立在層偶確切在一年之內沉積的基礎之上的，由于建立紋層年代學過程中不可避免地存在著內在的系統(tǒng)誤差(例如紋層發(fā)育不規(guī)則、紋層保存較差等)和在分析計數(shù)過程中未檢測到的偶然誤差，所以利用其他獨立的定年方法來驗證紋層年代學的可信度就顯得非常重要[2-3,8,16,50-51].即使是年紋層特征和界限非常明確，也仍然需要進行獨立的年代學方法驗證[5,7,49]，以提高紋層年代學的準確性[4,33].常用的驗證法方法包括：常規(guī)14C定年、AMS14C定年、210Pb定年、137Cs定年、古地磁曲線(PSV或者RPI)、火山灰定年或者其他事件定年手段[4,33].其中，14C定年不僅可以用來驗證紋層年代學的正確性，同時，紋層年代學還可用來研究14C定年中存在的相關問題、延伸14C校正曲線的范圍[31,33,51-52].高分辨率紋層年代學揭示了蘇干湖和庫賽湖的碳庫效應并不是固定的，均存在很大的變化范圍，其中蘇干湖在過去2732 a的沉積物存在的碳庫效應變化范圍為2590～4340 a[53],而庫賽湖在過去1600 a的沉積物存在的碳庫效應約為3180±457 a. 庫賽湖精確的紋層年代學[31]與古地磁的對比有望提供區(qū)域晚全新世的古地磁曲線特征，為校正碳庫效應提供參考.

我國紋層年代學大多運用常規(guī)14C、AMS14C、210Pb、137Cs定年以及火山灰事件定年等方法來進行驗證，且都有較好的一致性[22,24,26,29-31].需要說明的是，河北壩上高原安固里淖報導的年紋層并不可信，其紋層年代學也缺少必要的驗證.據(jù)Zhai等[28]的描述，安固里淖1.6 m沉積物(實際縮水至74 cm，且研究僅使用了0～61 cm)在SEM拍照之后進行的人工計數(shù)達到了8432紋層年，且與常規(guī)14C年齡基本一致.但是，劉興起和李凱在安固里淖沉積鉆孔中(2010年采集，進深38 m)挑出的碳屑(深度為2.4 m)AMS14C測年結果為3995-3896 cal a BP(未發(fā)表數(shù)據(jù)①測年材料為陸生植物碳屑，2015年在新西蘭Rafter實驗室進行了AMS14C測試，實驗室樣品編號為NZA-57912.)). 我們認為Zhai等[28]所用的常規(guī)14C測年結果受“碳庫效應”影響而比實際年齡偏老.因此，對紋層年代學科學的驗證需要使用多種定年方法來進行.

3 認識及展望

與樹輪、珊瑚、冰芯一樣，年紋層沉積物由于具有季節(jié)和年分辨率的沉積旋回，因而可以建立高精度的紋層年代學時間標尺.如果沉積物剖面從沉積物-水界面處向底部一直發(fā)育有良好的年紋層，可以認為建立的紋層年代學是絕對獨立且連續(xù)的；反之，則可作為“浮動的”時間標尺，此時必須借助于精準的年齡點控制[4,8,49].沉積物紋層年代學的發(fā)展，為開展高分辨率古環(huán)境氣候研究提供了很好的基礎[33,49].紋層年代學時間標尺不僅為環(huán)境-氣候指標記錄提供了天然年歷，而且補充了樹木年輪年代長度的不足，為校正14C年齡提供了又一種重要的途徑[52].除了在年代學，年紋層厚度和組分特征可用來記錄環(huán)境變化，相較于樹輪，年紋層可以提供的信息更為豐富，能發(fā)揮更為重要的貢獻.

我國湖泊分布范圍廣，類型多樣，基于湖泊沉積物進行的古環(huán)境研究已經廣泛開展[55].但是，在我國廣闊的西部地區(qū)尤其是青藏高原地區(qū)，多數(shù)湖泊存在“碳庫效應”[54]，限制了晚第四紀-全新世的古環(huán)境研究.近年來，越來越多的紋層湖泊在我國青藏高原地區(qū)被發(fā)現(xiàn)，無疑預示著中國湖泊紋層沉積物研究在探索晚第四紀環(huán)境演變方面將起到更加重要的作用.然而與國外相比較，中國紋層年代學的發(fā)展雖然建立了幾條高精度的時間序列，但湖泊沉積物紋層研究工作還處于起步階段，在紋層年代學方法上仍然需要提高.以下幾個方面也是我國未來湖泊紋層年代學研究必須考慮的：(1)年紋層的組分以及形成機理；(2)連續(xù)且無擾動的沉積物取樣技術；(3)采用交叉檢驗；(4)紋層年代學的驗證.

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Review on lake sediment varve chronology in China

LI Kai1,2, YOU Haitao3& LIU Xingqi2,4

(1:LaboratoryofEnvironmentalChangeandPaleoecology,CollegeofChemistryandLifeSciences,ZhejiangNormalUniversity,Jinhua321004,P.R.China)(2:StateKeyLaboratoryofLakeScienceandEnvironment,NanjingInstituteofGeographyandLimnology,ChineseAcademyofSciences,Nanjing210008,P.R.China)(3: Key Lab of Computational Geodynamics of Chinese Academy of Sciences, College of Earth Science,University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, P.R.China)(4: College of Resource Environment and Tourism,Capital Normal University, Beijing 100083, P.R.China)

VarvechronologyisregardedasarelativelyaccuratedatingmethodforthelateQuaternary,particularlyfortheHolocene.ThereareonlyafewlakesofficiallyreportedwithannuallaminationinChina,includingXiaolongwan,SihailongwanandErlongwaninLonggangVolcanicField,SuganLakeinChadamBasin,XinluhaiLakeandKusaiLakeontheTibetanPlateau.Varve-basedchronologieshavebeenestablishedintheselakes.Moststudiesonvarvedsedimentshavefocusedonthereconstructionsofpaleoenvironment.Inthispaper,wehaveintroducedtheresearchprogressesonvarvechronology,summarizedthe“annual”characteristicsofvarvedlakesedimentsinChina,andemphasizedthevarvecounting,errorestimateandverification.Wealsohavepointedouttheproblemsexistinginthevarvestudiesthatshouldbepaiedattentionsinthefuture.ThisstudywillstandardizethevarvechronologyresearchesandpromotethedevelopmentofvarvechronologiesoflakesedimentsinChina.

Varve;chronology;lakesediment;China

*國家自然科學基金項目(41472320)和湖泊與環(huán)境國家重點實驗室開放基金項目(2014SKL001)聯(lián)合資助. 2016-02-20收稿；2016-05-22收修改稿. 李凱(1988～)，男，博士,講師；E-mail：likai@niglas.ac.cn.

J.LakeSci.(湖泊科學)， 2017， 29(2)： 266-275

DOI 10.18307/2017.0202

?2017 byJournalofLakeSciences