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        復(fù)合指紋法定量示蹤西南巖溶洼地小流域泥沙來源

        2021-01-12 03:28:22魏興萍
        水土保持研究 2021年1期
        關(guān)鍵詞:碎屑巖洼地碳酸鹽巖

        雷 珊, 魏興萍,2

        (1.重慶師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院, 重慶 401331; 2.三峽庫區(qū)地表過程與環(huán)境遙感重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 重慶 401331)

        中國西南巖溶地區(qū)是我國主要的生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)之一,與黃土高原一樣,該地區(qū)的水土流失問題十分嚴(yán)重。同時(shí),巖溶洼地小流域作為一個(gè)獨(dú)立的侵蝕產(chǎn)沙單元,開展巖溶洼地小流域泥沙來源研究,對于查明洼地泥沙的來源,研究土壤侵蝕過程,發(fā)揮著重要的作用。因此研究洼地泥沙來源,對于有針對性地實(shí)施洼地水土流失治理,以及巖溶洼地小流域水環(huán)境的污染來源,有重要意義。國內(nèi)外針對流域的泥沙來源研究已經(jīng)有了一定的基礎(chǔ),從最早開始的小區(qū)觀測[1-2]、資料分析[3]、遙感制圖等[4]傳統(tǒng)研究方法,到直接從泥沙入手的指紋識別技術(shù)的興起,學(xué)者們對于流域泥沙的研究興趣從未消失。早期的指紋識別技術(shù)主要是從地球理化屬性、礦物元素、礦物磁性等作為“示蹤因子”取得了較好的研究結(jié)果[5];泥沙顆粒顏色、植物孢粉、穩(wěn)定同位素、大氣沉降核素等[6-8]相繼被用以示蹤泥沙來源,指紋識別因子種類不斷豐富。20世紀(jì)90年代后,Collins等[9]提出,采用多個(gè)“示蹤”因子,通過非參數(shù)檢驗(yàn)和判別分析等方法,組合在一起形成復(fù)合指紋因子,再通過模型進(jìn)行泥沙來源計(jì)算,在國內(nèi)外地區(qū)都得到了較好的應(yīng)用。近期,國外一些學(xué)者在研究中不斷優(yōu)化模型的研究方法[10-11],在混合模型的計(jì)算中進(jìn)一步考慮了泥沙粒徑和有機(jī)質(zhì)含量等因素的修正,并利用不同混合模型進(jìn)行對比研究,優(yōu)化了混合模型擬合結(jié)果。

        國內(nèi)關(guān)于復(fù)合指紋識別技術(shù)的研究主要集中在非巖溶地區(qū)。郭進(jìn)等[12]在三峽庫區(qū)開展流域(河流)泥沙來源研究,查明入塘、河、庫泥沙通量,定量解析了塘庫表層沉積泥沙來源;周慧平等[13]通過研究泥沙來源來探討顆粒態(tài)磷的來源得出農(nóng)田、林地、礦山及道路施工用地的泥沙貢獻(xiàn)率和顆粒態(tài)磷的輸出貢獻(xiàn)百分比;周曼等[14]在南方紅壤區(qū)利用復(fù)合指紋技術(shù)研究不同降雨特征下林地、茶園、礦區(qū)、耕地的泥沙貢獻(xiàn)百分比。楊明義等[15]在陜北選定的匯水區(qū)內(nèi)采集土壤樣品中17種物質(zhì)的分析得出,洪水?dāng)y帶的總泥沙有33.7%來自主溝道,60.0%來自坡地果園,3.0%來自小塊的坡耕地以及3.3%來自支溝道。

        西南巖溶地區(qū)與黃土高原一樣是一個(gè)脆弱的生態(tài)環(huán)境,水土流失危害嚴(yán)重,危險(xiǎn)著長江、珠江水系的防洪和水土資源的保護(hù)。巖溶地區(qū)由于立地條件獨(dú)特、產(chǎn)流產(chǎn)沙特殊,不能直接引用非巖溶地區(qū)的研究成果。重慶巖溶小流域的土壤侵蝕常常伴隨巖溶地區(qū)和非巖溶地區(qū),目前,巖溶洼地泥沙來源貢獻(xiàn)規(guī)律不清、土地利用變化對巖溶地區(qū)泥沙來源、沉積耦合響應(yīng)關(guān)系認(rèn)識不清,不利于巖溶地區(qū)開展水土保持工作。本研究擬在重慶選建有水庫的無落水洞發(fā)育的巖溶洼地小流域,對小流域源地土壤和水庫沉積物取樣研究,探明巖溶洼地泥沙來源比例。為采取有效的水土保持措施,增強(qiáng)巖溶地區(qū)水源涵養(yǎng)、水土保持等生態(tài)功能,以及小流域綜合治理提供科學(xué)依據(jù)。

        1 材料與方法

        1.1 研究區(qū)概況

        研究區(qū)地點(diǎn)位于重慶市西北部青木關(guān)巖溶槽谷區(qū)(圖1),北緯29°37′37″—29°38′2″,東經(jīng)106°16′8″—106°17′2″。研究區(qū)巖溶洼地是一個(gè)位于勞動村的封閉洼地,洼地內(nèi)有一座水庫,洼地泥沙沉積于水庫內(nèi)。勞動水庫建于20世紀(jì)70年代,90年代開始荒廢,水庫停止開發(fā),至今沉積有50 a左右。勞動水庫長約276.17 m,寬約212.49 m,面積大約有0.033 km2,洼地面積約0.74 km2。青木關(guān)巖溶槽谷區(qū)屬長江上游亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū),四季分明,氣候溫和,降雨量充足,初夏多雨,常伏旱,秋多連綿陰雨,無霜期長等特點(diǎn)。多年平均氣溫為17.9℃,極端最高溫度為42.2℃,極端最低溫度為-3℃。根據(jù)氣象局提供的55 a(1959—2013年)降雨資料統(tǒng)計(jì),區(qū)域內(nèi)多年平均降雨量1 047.5 mm,最大年降雨量1 534.2 mm(1968年),最小年降雨量625.9 mm(1961年)。

        圖1 研究區(qū)地貌和地層

        重慶巖溶地區(qū)的水土流失往往伴隨著非巖溶地區(qū)水土流失,根據(jù)重慶市水文地質(zhì)幅和實(shí)地考察,研究區(qū)內(nèi)存在兩種不同的地質(zhì)巖性,巖溶洼地沉積泥沙主要來自兩個(gè)侵蝕產(chǎn)沙區(qū)即碎屑巖區(qū)和碳酸鹽巖區(qū)。

        1.2 樣品采集與處理

        將勞動水庫溶洼地內(nèi)的土壤泥沙來源底地分為碳酸鹽巖表層土壤(碳酸鹽巖坡耕地、林地以及撂荒地)、深層土壤(溝道和裂隙)、碎屑巖表層土壤(林地和撂荒地),坡耕地和林地采取直線布設(shè),以線控制面;坡耕地、林地撂荒地土樣采集時(shí),首先利用不銹鋼鏟去掉表土層枯枝落葉,然后使用不銹鋼鏟輕輕采集2—5 cm厚土壤表層,放置于編織袋上,去除石塊等大塊雜質(zhì)、混勻,四分法取1地裝入樣品袋,盡量避免破壞土壤的結(jié)構(gòu)。深層土壤選取碳酸鹽巖匯水區(qū)巖縫裂隙剖面裂隙土以及主要溝道溝壁。根據(jù)各源地面積比,研究地共取樣41個(gè),碳酸鹽巖表層土壤19個(gè),深層土壤11個(gè),碎屑巖表層土壤11個(gè)(圖2)。

        圖2 采樣點(diǎn)分布

        1.3 測定指標(biāo)與試驗(yàn)方法

        采集樣品去除枯枝落葉、作物根系及粗礫石,經(jīng)過自然風(fēng)干,人工磨細(xì)過2 mm干篩,樣品進(jìn)行分裝標(biāo)記備試。指紋因子間屬性差異越大,最佳指紋因子組合之判別能力越強(qiáng),實(shí)驗(yàn)室分析內(nèi)容包括一系列不同理化屬性的指標(biāo)因子:指標(biāo)包括TN,TP,AP,AK,SOM,χfd,χlf,χhf,χ,K,Na,Ca,Mg,Cu,Zn,Ba,Sr,F(xiàn)e,Mn,Si,Al,Li,Be,Co,As,Rb,Ag,Cd,In,Cs,Tl,Pb,Bi,U,V,Cr,Ti,Ni。

        土壤磁化率采用BartingtonMS2磁化率儀儀器對土壤樣品進(jìn)行測試,磁化率儀的低頻磁化率(0.47 kHz)和高頻磁化率(4.7 kHz)進(jìn)行測試,并計(jì)算結(jié)果。土壤養(yǎng)分元素測定指標(biāo)及測定方法主要參考中國農(nóng)業(yè)出版社出版的鄭必昭主編的《土壤分析技術(shù)指南》。土壤地球元素采用ICP-7700(電感耦合等離子體光譜儀)處理。

        1.4 研究內(nèi)容與方法

        (1) 指紋因子的篩識別與篩選。首先在實(shí)驗(yàn)室測定各潛在泥沙來源地土壤地球化學(xué)特性,并對已測定的指標(biāo)在SPSS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中進(jìn)行Kruskal-Wallis H檢驗(yàn),從而評價(jià)各單一指紋因子是否有區(qū)別源地的能力[16]。Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)是用于推斷樣本來自的多個(gè)獨(dú)立總體分布是否存在顯著差異,其檢驗(yàn)前提是,零假設(shè)所有泥沙來自于同一個(gè)潛在泥沙來源地,若p<0.05,則組間呈現(xiàn)顯著性差異,零假設(shè)被拒絕[17],表明該因子可用于區(qū)別泥沙來源,從而依次逐步確定初選指紋因子。其次對初選因子在SPSS中進(jìn)行多元逐步判別分析,在基于Wilks ′Lambda最小化的基礎(chǔ)上,確定最佳指紋因子組合[18]。

        (2) 巖溶洼地沉積泥沙來源分析。在確定最佳指紋組合因子后,利用多元混合模型定量計(jì)算各潛在泥沙來源地沉積泥沙貢獻(xiàn)值[19],計(jì)算得出不同泥沙源地的泥沙相對貢獻(xiàn)率。多元混合模型函數(shù)表示:

        (1)

        0≤Ps≤1

        (2)

        (3)

        式中:Ci是洼地泥沙指紋因子i的濃度;Ps是泥沙來源地s的泥沙貢獻(xiàn)百分比;Ssi是泥沙來源地中指紋識別因子i的平均濃度;m是泥沙來源地的數(shù)量;n是指紋識別因子的數(shù)量。在限制公式(2—3)的情況下使得公式(1)函數(shù)值為最小的情況下可得各泥沙源地對應(yīng)的貢獻(xiàn)百分比。

        (3) 計(jì)算得出各源地泥沙貢獻(xiàn)百分比后,利用擬合優(yōu)度(GOF)檢驗(yàn))的方法對模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn)。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 潛在泥沙來源地土壤性質(zhì)及指紋因子篩選

        將試驗(yàn)所測的指標(biāo)包括TN,TP,AP,AK,SOM,χfd,χlf,χhf,χ,K,Na,Ca,Mg,Cu,Zn,Ba,Sr,F(xiàn)e,Mn,Si,Al,Li,Be,Co,As,Rb,Ag,Cd,In,Cs,Tl,Pb,Bi,U,V,Cr,Ti,Ni按表層土壤、深層土壤、碎屑巖土壤3種泥沙來源地進(jìn)行無參數(shù)Kruskal-Wallis H-test統(tǒng)計(jì)分析檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

        表1 泥沙來源地指紋識別因子的Kruskal-Wallis H-test統(tǒng)計(jì)分析檢驗(yàn)結(jié)果

        從上面因子中,可以看出除:Co,Rb,Ti,Na,Si,Al,SOM,TP對應(yīng)的p值大于顯示水平0.05,其他因子的p值均小于0.05,故拒絕因子來自同一泥沙來源地的原假設(shè),即這些因子在不同泥沙來源地間具有顯著性差異。

        2.2 最佳指紋因子組合確定

        2.2.1 最佳指紋因子的構(gòu)建 首先對3種泥沙來源地中的30種顯著差異性指紋因子進(jìn)行組間均值的均等性檢驗(yàn),根據(jù)表2結(jié)果顯示:顯著性差異的因子在均值的均等檢驗(yàn)中,除Bi,Ca,Mg,Ak的Sig值大于顯著水平0.05,其他因子均小于0.05,共計(jì)26種指紋因子均等性檢驗(yàn)Sig<0.05,其中Li,Ag,In,Cs,Tl,U,V,Cr,Ni,Cu,Zn,F(xiàn)e,Mn,χhf,χld,χ共16種因子Sig<0.010具體結(jié)果見表2。由此可知,3種泥沙來源地中,表層土壤、深層土壤、碎屑巖土壤Li,Be,As,Pb,Ag,Cd,In,Cs,Tl,U,V,Cr,Ni,Cu,Zn,K,Ba,Sr,F(xiàn)e,Mn,TN,AP,χhf,χld,χ,χfd等因子具有顯著性差異特征,故說明這些顯著性因子可以進(jìn)行多元判別分析。

        表2 泥沙來源地初篩因子組均值的均等性的檢驗(yàn)

        將Kruskal-Wallis檢驗(yàn)中刷選出的不同泥沙來源地間具有顯著性差異的指標(biāo),進(jìn)入多元判別分析,找出最佳復(fù)合指紋組合,采用逐步多元判別分析法,其最終得到最佳因子結(jié)果見表3。

        表3 泥沙來源地最佳組合指紋因子

        從表3可知:最終從這30種因子中篩選,找到了最佳因子組合,其中U,χhf,AP,Mn的累積判別率分別為63.4%,68.3%,73.2%,82.9%,總累積判別率高達(dá)82.9%,累積判別率大于80%,屬于可接受范圍。

        2.2.2 判別函數(shù)的建立 表4是3種泥沙來源地逐步判別分析后的最佳指紋因子Fisher判別函數(shù)系數(shù)表,該函數(shù)以判別函數(shù)值最大的一組進(jìn)行歸類為中心思想,給出了碳酸鹽巖表層土壤、深層土壤、碎屑巖表層土壤3個(gè)線性分類函數(shù)的系數(shù),從而構(gòu)成3種泥沙來源地的判別函數(shù)。

        表4 泥沙來源地Fisher判別函數(shù)系數(shù)

        把潛在泥沙來源地樣品值代入3個(gè)判別方程,即可對該樣品進(jìn)行判斷。其中哪個(gè)潛在泥沙源地的Y值最大,該樣品判別分組就是其對應(yīng)的分組。下為判別函數(shù):

        Y碎屑巖表層土壤=-5.379+0.042U+0.581Mn+

        0.312AP+0.025χhf

        Y碳酸鹽巖表層土壤=-14.245+0.061U+1.345Mn+

        0.482AP+0.058χhf

        Y深層土壤=-14.31+0.105U+0.797Mn+

        0.484AP+0.027χhf

        2.2.3 判別結(jié)果與分析 通過對勞動水庫洼地小流域所采集的泥沙來源地土壤樣品進(jìn)行分類,初始分組中的樣本量進(jìn)行預(yù)測分組,對比分析預(yù)測組和實(shí)際組之間的差異,從而得出不同分組樣本歸類判別正確率,若正確判別率高于70%,則具有較好判別效果[20]。當(dāng)有3種泥沙來源地的多元判別分析時(shí),共有U,Mn,AP,χhf,4種單一指紋因子組成最佳指紋因子組合。同時(shí),在這4種最佳因子組合下,3種來源地的預(yù)測組與實(shí)際組的判別結(jié)果如下。由表5復(fù)合指紋因子判別結(jié)果可知,碳酸鹽巖表層土壤、深層土壤和碎屑巖表層土壤3個(gè)初始分組,并建立了具有這3種分類的41個(gè)樣本總體。其中第一組碳酸鹽巖表層土壤共有樣本量19個(gè),第二組深層土壤樣本量11個(gè),第三組碎屑巖表層土壤樣本量11個(gè)。在SPSS分析過程中,泥沙來源地表層土壤的19個(gè)樣本量,共計(jì)有16個(gè)預(yù)測組的樣本量與實(shí)際組一致,即碳酸鹽巖表層土壤樣品有84.2%的正確判別率;深層土壤中11個(gè)樣本量,共計(jì)有8個(gè)預(yù)測組的樣本量與實(shí)際組一致,其中有1組誤判為碎屑巖表層土壤,2組誤判為碳酸鹽巖表層土壤,即深層土壤樣品有72.7%的正確判別率;在深層土壤的誤判率要高于其他源地,最主要的原因深層土壤是溝道、裂隙土,成土木質(zhì)跟碳酸鹽巖和碎屑巖有非常大的關(guān)聯(lián)性。而在碎屑巖表層土壤的分析過程中,11個(gè)樣本中有10個(gè)實(shí)現(xiàn)了正確分類,1組誤判為深層土壤,也就是說,碎屑巖土壤的正確判別率為90.9%??傮w上而言,在U,Mn,AP,χhf4種指紋因子組合下,3種泥沙源地的正確判別率達(dá)82.6%。完全符合組合指紋法應(yīng)用的要求。因此這4種因子可以作為判別該區(qū)泥沙來源的最佳指紋因子組合。3種泥沙源地分類判別中,碳酸鹽巖表層土壤、深層土壤、碎屑巖表層土壤分別產(chǎn)生15.8%,27.3%,9.1%的錯(cuò)誤判別率,這也完全符合組合指紋法應(yīng)用要求,錯(cuò)誤判別率低于30%,因此U,Mn,AP,χhf4種因子可以作為判別該區(qū)泥沙來源的最佳指紋因子組合。

        表5 泥沙來源地復(fù)合指紋因子判別結(jié)果 %

        2.3 巖溶洼地小流域泥沙來源分析

        根據(jù)最佳指紋組合在沉積泥沙樣品和泥沙來源地中的濃度,在符合公式(2—3)的條件下,使公式(1)最小時(shí)得到勞動水庫洼地的沉積泥沙,來自不同源地的侵蝕泥沙貢獻(xiàn)比。

        由表6可以看出,3種泥沙來源地貢獻(xiàn)百分比均值分別為:碳酸鹽巖表層土壤(50.2%)、深層土壤(11.6%)、碎屑巖表層土壤(38.2%)。各潛在泥沙源地中表層土壤的泥沙貢獻(xiàn)率最高,碎屑巖表層土壤、深層土壤次之。其中碳酸鹽巖表層土壤的泥沙貢獻(xiàn)百分比是深層土壤的4.3倍、碎屑巖表層土壤的1.3倍,主要是因?yàn)樘妓猁}巖區(qū)中表層土壤占地面積較大,土層薄,植物根系不發(fā)達(dá),地表裸露面積大,一旦降雨,極易產(chǎn)生徑流,土壤侵蝕極其嚴(yán)重。同時(shí),由表可知,深層土壤的泥沙貢獻(xiàn)率是3種來源地最小的,主要是因?yàn)閹r溶洼地裂隙的發(fā)育,一部分土壤通過地下裂隙漏失,最終到達(dá)洼地底部的土壤較少,并且由于洼地面積較小,降雨季節(jié)分配差異較大,溝道發(fā)育不完全,攜帶的泥沙流入洼地底部沉積較少,因此在3種潛在泥沙來源地中,深層土壤貢獻(xiàn)較少。碎屑巖表層土壤由于土層深厚,植被覆蓋率高,而植被有攔蓄水源的功能,因此碎屑巖表層土壤的泥沙貢獻(xiàn)率低于碳酸鹽巖的表層土壤。

        表6 3種泥沙來源地泥沙貢獻(xiàn)百分比

        2.4 可信度檢驗(yàn)

        為了驗(yàn)證復(fù)合指紋識別技術(shù)探討泥沙來源結(jié)果的可靠性,可信度檢驗(yàn)采用擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和相對平均誤差分析兩種計(jì)算方式來進(jìn)行模型驗(yàn)證。

        (1) 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)主要是通過下式計(jì)算:

        當(dāng)計(jì)算結(jié)果GOF>0.8時(shí),即表明多元混合模型計(jì)算結(jié)果具有合理性。根據(jù)上式計(jì)算可得,巖溶洼地小流域的GOF值為0.83,GOF值均大于0.80。因此,該多元混合模型擬合是有效的。

        (2) 相對平均誤差。相對平均誤差是按判定的泥沙貢獻(xiàn)率混合流域各源地土壤樣,充分混合均勻后,用最優(yōu)化混合模型計(jì)算出的單個(gè)洼地沉積泥沙樣中的元素濃度和實(shí)際樣品中的元素濃度相比的平均誤差。誤差小于20%,基本上可以判斷結(jié)果可信。表中3種來源地的誤差值為13.9%,其結(jié)果小于20%,因此認(rèn)定結(jié)果是可信的。

        表7 相對平均誤差統(tǒng)計(jì)

        3 結(jié) 論

        (1) 從38種因子中初步篩選出30種因子復(fù)合判別條件,通過多元逐步判別分析,基于Wilks ′Lambda最小化的基礎(chǔ)上,找到了最佳指紋因子組合,其中U,χhf,AP,Mn的累積判別率分別為63.4%,68.3%,73.2%,82.9%,總累積判別率高達(dá)82.9%,說明指紋法可用于巖溶洼地小流域泥沙來源研究。

        (2) 利用多元混合模型得出泥沙來源地貢獻(xiàn)百分比均值分別為:碳酸鹽巖表層土壤(50.2%)、深層土壤(11.6%)、碎屑巖表層土壤(38.2%),其中碳酸鹽巖表層土壤的泥沙貢獻(xiàn)百分比是深層土壤的4.3倍、碎屑巖表層土壤的1.3倍,且多元混合模型優(yōu)度擬合檢驗(yàn)值為0.83,相對平均誤差13.9%,進(jìn)一步說明巖溶洼地碳酸鹽巖地區(qū)土壤流失嚴(yán)重,遠(yuǎn)高于碎屑巖表層土壤。

        復(fù)合指紋法在巖溶洼地小流域的成功應(yīng)用,為研究巖溶洼地小流域水土流失過程提供了新的手段。但是本研究僅對典型沉積洼地進(jìn)行研究,在今后的研究中,需進(jìn)一步豐富研究類型,以期建立巖溶洼地小流域水土流失研究的理論體系。

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