Distribution pattern and controlling factors of redox sensitive elements in the surface sediments from four typical transects in the South China Sea
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摘要: 氧化还原敏感元素在环境研究中发挥着日益重要的作用，然而对于海底表层沉积物中氧化还原敏感元素的分布规律与特征的研究鲜有涉及。本文以采集自南海4条典型断面(18°N、10°N、6°N、113°E)的75个表层沉积物样品为研究对象，通过主量元素和微量元素(含氧化还原敏感元素Mo、V、U)分析，并结合沉积物粒度、元素富集系数等数据，探讨了表层沉积物中氧化还原敏感元素的分布特征及其控制因素。结果表明，研究区每个断面中的V、U含量变化趋势十分相似，Mo含量变化与V、U的总体变化趋势相近，但Mo在断面上的变化波动比V、U更强烈。4条断面中Mo平均含量表现出明显富集，除了V在断面Ⅰ中表现为轻度富集外，V和U平均含量都表现为亏损。影响沉积物中Mo、V、U含量分布的因素主要包括陆源碎屑含量、生物碳酸盐含量、细粒沉积物的吸附作用和氧化还原环境等。所有断面中V和U的含量分布主要受控于陆源碎屑组分，同时也受到生物碳酸盐含量和细粒沉积物的吸附作用的影响，氧化还原环境对其含量影响较小，受环境影响的自生组分含量较低。Mo的含量分布主要受控于海底氧化还原环境，陆源碎屑组分的贡献和细粒沉积物吸附作用的影响较小，受环境影响的自生组分含量较高。西南次海盆的Mo含量及其富集系数都较低，可能是由于西南次海盆的底流活动使其海底存在氧化环境所致。Abstract: Redox sensitive elements play an increasingly important role in environmental analysis. However, few studies have been devoted so far to the distribution pattern of the redox sensitive elements in the seafloor surface sediments. In this paper, seventy-five surface sediment samples were collected and analyzed from the four representative transects in the South China Sea along 18°N, 10°N, 6°N, and 113°E respectively. The contents of main elements and trace elements (including Mo, V, and U) are measured in addition to grain sizes of sediments and enrichment factors of redox sensitive elements. The distribution pattern and controlling factors of redox sensitive elements are then discussed in the paper. Results show that the variations in V and U contents in each transect are in fact very similar. The content variation of Mo is similar to the overall trends of V and U, but more intense than V and U changes. Obviously, the average content of Mo is enriched while V and U depleted in the transects except slightly enriched V in the transect Ⅰ. The contents of V and U in all transects are mainly controlled by the contents of terrigenous debris and biological carbonate as well as the adsorption of fine-grained sediments, whereas the influence of redox environment is low. In contrast, the distribution of Mo mainly depends on the seabed redox environment, but not the contribution of terrigenous debris content and the adsorption of fine-grained sediments. The lower content and enrichment factor of Mo in the Southwestern Sub-basin of the South China Sea may probably attribute to oxidized environment caused by the underflow activity.
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沉积物可以有效地反映地质与历史时期的气候变化和沉积环境[1-4]。为了对未来的环境变化进行预测，重建地质时期尤其是全新世以来的环境演变变得十分重要[5-6]。过去全球变化（PAGES）的基本任务旨在研究过去气候环境、生态过程和人类活动的长期相互作用。湖泊水量是控制粒度分布的重要因素，粒度的粗细代表水动力的强弱和湖泊水量的相对大小[7-9]；在黄土沉积物中，粗颗粒的含量和中值粒径的大小可以指示历史时期沙尘天气发生的频率和强度[10-11]；而在古洪水的判别中，粒度频率分布和累积曲线也是很重要的判别方法[12-13]。随着数学在沉积学中的应用愈加广泛和深入，利用因子分析法[14-15]、Weibull分布函数拟合[16]、粒级-标准偏差[17-18]、端元模型法[19-23]等数学方法可以从多峰态的粒度频率分布曲线中分离出单一粒度组分特征，提取敏感组分并对沉积物的来源进行分析。Liu [23]等在苏凯湖通过端元法得出4个端元，取其中较有意义的3个做对数运算，得出的HI指数与季风有很好的对应关系；Yu[22]等在端元分析法基础上改进的贝叶斯端元分析法，应用于西部的沙漠和湖泊。但运用端元分析法对泥炭地的探究未有实例，因此本文希望对此进行研究。
过去2 000 a的气候变化由来已久，最早对过去2 000 a的气候研究起源于欧洲学者，Lamb[24]定义了罗马暖期（Roman W.）、黑暗时代冷期（Dark Age Cold）、中世纪暖期（MWP）、小冰期（LIA）的大致起讫年代。但欧洲的气候情况与我国不完全相同，因此，我国也有很多学者致力于研究近2 000 a的气候研究，最早的有竺可桢先生通过物候法对我国近五千年来气候变化得出温度曲线，划分出历朝的大致冷暖时期；葛全胜[25]等在前人研究基础上得出，中国的温度变化存在准700 a和200～300 a的周期；降水变化则存在20～30 a和准70 a的周期。郑景云[26]等的研究表明中国东部降水同样存在数百年的趋势变化，西部中世纪暖期与小冰期不明显；中世纪暖期时，中国东部的华北地区相对干旱，江南则相对湿润；而在小冰期，华北地区则相对湿润，且整个东部地区的降水变率增大。
本文基于江西玉华山泥炭钻孔沉积物高分辨率AMS14C测年的年代框架，结合粒度特征、沉积环境分析，运用粒级-标准偏差提取的敏感组分和EMMA端元分析法[20]的端元进行比较，将历史资料与石笋记录等数据进行对比分析，明确了粒度各端元组分的环境指示意义，揭示了研究区内近2 000 a的环境变化及其控制因素。
1. 区域地理背景
玉华山位于江西省中部（图1），最高峰1 169 m，其水系整体呈北北东向分布。该区属赣中南亚热带潮湿多雨季风气候区，四季交替明显，全年冷暖气团出现频繁，天气复杂且多变。春季多雨，来自南方的暖湿气流与北方的干冷气流相遇，出现强降雨、大风等强对流天气，4月降水集中；夏季高温炎热，6月降水集中；秋季由于副热带高压的影响，降水较少；冬季较寒冷，温度下降明显，并伴有雨雪等天气。年平均气温18 ℃，夏季最高气温达到39.5 ℃，冬季最低气温为−9.2 ℃。年降水量达到1 500～2 000 mm，3—6月份为雨季，年蒸发量为1 100～1 600 mm[27-28]。
2. 材料与方法
2.1 样品采集
通过对玉华山的野外考察，研究组于2014年用半刀式俄罗斯泥炭钻钻取了钻孔，命名为YHS2（27°50′29.44″N、115°38′54.98″E），YHS2深度为3.5 m。
2.2 实验方法
本文选取了17个YHS2钻孔的样品挑选陆生植物残体或提取孢粉浓缩物在美国Beta实验室进行AMS14C年代测定。
YSH2钻孔共分得350个样品，粒度实验分析步骤以前人研究得出的黄土粒度前处理方法为基础[29-30]，根据泥炭的特点做出适当调整，具体步骤如下：取大约0.5 g样品置于200 mL烧杯中，静置一夜后，加10%双氧水（去除样品中有机质）浸泡并加热促使反应，直到无气泡产生为止（因泥炭地的样品含有机质较多，反应时间较长）。然后，加入10%的HCl适量（去除样品中碳酸盐类物质），于电热板上加热煮沸，直到基本无气泡产生为止。加入超纯水浸泡样品静置一夜，重复两遍，样品水洗至中性，加入0.006 mol/L的六偏磷酸钠[（NaPO3）6]试剂，超声波振荡器中震荡10 min，使细颗粒物质充分散开，用Mastersizer2000激光粒度仪进行粒度检测。
3. 结果
3.1 剖面岩性特征
YHS2钻孔根据地层岩性差异自上而下划分为14个岩性单元（图2），分别为：0～30 cm为棕色沼泽土；30～70 cm为灰黄色沼泽土；70～108 cm为灰黑色泥炭土；108～130 cm为灰黄色沼泽土；130～145 cm为灰黑色泥炭土；145～165 cm为灰黄色沼泽；165～172 cm为灰色沼泽土；172～217 cm为灰色黏土；217～225 cm为灰色粗砂；225～265 cm为灰色黏土；265～304 cm为褐色黏土；304～312 cm为灰黑色泥炭土；312～323 cm为灰色泥炭土；323～350 cm为褐色粉砂质黏土。0～172 cm为沼泽-泥炭沉积，172～304 cm为黏土或砂，为湖相沉积，304～323 cm为泥炭沉积，323～350 cm为褐色粉砂到黏土。
3.2 年代的校正
AMS14C测年结果见表1[31]所示，为了更好地处理年代-深度关系，我们基于贝叶斯公式年代模型[32]，结合R软件为不同的年代控制点选择合适的函数[33]，从而为YHS2钻孔建立准确完整的年代框架。
样品编号 深度/cm 测年材料 14C年龄/aBP δ13C/‰ 校正年龄2σ YHS2-45 45 陆生植物残体 110.1±0.3 −26.9‰ YHS2-70 70 陆生植物残体 250±30 −23.9‰ 1520—1575 AD YHS2-90 90 陆生植物残体 260±30 −25.1‰ 1525—1555 AD YHS2-117 117 孢粉浓缩物 430±30 −24.2‰ 1430—1485 AD YHS2-130 130 孢粉浓缩物 420±30 −25.2‰ 1435—1490 AD YHS2-147 147 孢粉浓缩物 530±30 −26.7‰ 1405—1445 AD YHS2-172 172 孢粉浓缩物 670±30 −27‰ 1275—1315 AD YHS2-195 195 陆生植物残体 1 060±30 −23.1‰ 890—1015 AD YHS2-217 217 陆生植物残体 880±30 −27.5‰ 1155—1260 AD YHS2-224 224 孢粉浓缩物 810±30 −27.6‰ 1165—1270 AD YHS2-245 245 陆生植物残体 1 150±30 −25.8‰ 775—790 AD YHS2-265 265 小木屑 930±30 −27.3‰ 1040—1220 AD YHS2-304 304 孢粉浓缩物 1 350±30 −28.9‰ 645—685 AD YHS2-312 312 陆生植物残体 2 380±30 −28.8‰ 405—370 BC YHS2-322 322 孢粉浓缩物 4 910±30 −28.8‰ 3755—3745 BC YHS2-337 337 陆生植物残体 6 630±30 −28.4‰ 5605—5695 BC YHS2-350 350 孢粉浓缩物 7 270±40 −25.8‰ 6225—6050 BC 3.3 粒度组成与参数特征
沉积物粒度组成的粒级分成黏土（＜4 µm）、细粉砂（4～16 µm）和中粗粉砂（16～64 µm）、砂（＞64 µm）4个级别；粒度参数是综合反映沉积物粒度特征及沉积环境的量化指标，本文分析采用Fork、Ward提出的平均粒径（Mz）、分选系数（r1）、偏度（SK）、峰态（Ku）4项粒度参数，结合平均粒径辅以比较。
YSH2钻孔的粒度组成与参数见图3所示，平均粒径6.57～3.18Φ，平均值5.77Φ；黏土含量6.46%～20.07%，平均值14.48%；细粉砂含量13.42%～52.46%，平均值34.36%；粗粉砂含量18.50%～48.85%，平均值34.67%；砂含量1.57%～61.60%，平均值16.46%，分选系数1.06～2.97，平均值1.99；偏度−0.30～0.38，平均值0.013；峰态0.70～1.58，平均值1.11。
3.4 敏感组分的提取
粒级-标准偏差法用于提取敏感组分、进行古气候变化的研究由来已久，对于追溯物源，探讨季风海流等提供重要信息[34-35]。本方法是依据每一粒级对应含量的标准偏差变化来获取环境敏感因子，它的基本思路是计算每一粒级在柱状沉积物中的标准偏差值，将标准偏差值最大的粒级作为环境敏感因子，其敏感粒级往往是单一的。由此可以看出YHS2钻孔存在3个敏感的组分，分别为10.473～16.535、29.264～72.951 、404.412～453.326 µm，占比最高的10.473～16.535 µm组分是气候的最敏感组分。
3.5 端元组分的提取
EMMA端元模型法[20]能够区分粒度的不同组分，在MATLAB环境下运行Paterson[21]等提供的Analysize软件包，然后通过综合分析各自线性相关性、角度偏差和端元相关度确定了最佳端元数量。对粒度进行计算，此地属于泥炭地，多为粉砂与黏土，沉积物来源稳定单一，基于上述讨论，本文采用3个端元，两个单峰模式和有一个高低峰的模式，分别标记为EM1、EM2、EM3。EM1的峰值大约为13 µm、EM2为32 µm，EM3低峰为8 µm，而高峰为453 µm。
4. 讨论
4.1 年代及粒度组成参数的讨论
YHS2钻孔虽然在最底部的测年达到7 ka，但是从沉积速率来看，在312 cm以上沉积速率较快，为0.23 cm/a，312 cm以下速率缓慢，其中312～322 cm沉积速率为0.004 cm/a，322～337 cm沉积速率为0.0087 cm/a，337～350 cm沉积速率为0.0203 cm/a。我们认为在312 cm以下分辨率较低，与前部差距较大，可另做其他方面研究。基于此推断，本文主要对该钻孔312 cm以上部分的粒度进行环境替代指标变化分析，讨论过去2 ka期间的气候环境变化。
玉华山泥炭位于山间盆地，我国西部的泥炭主要来源物质以风成为主，而东部以水成为主，且受到东亚季风影响强烈[11, 36]。物质输入粒度的粗细受到碎屑物质来源和水位波动相对变化的影响，暴雨和大暴雨会夹带少量大颗粒，周边的落石也会滚落而至，分选性较差。分选性和平均粒径有一定的相关性，即较粗颗粒时，分选较差，较细颗粒时分选较好。偏态基本都在对称态左右波动，没有明显的趋向。峰度的变化范围基本都为0.9～1.4，峰态较宽。总的来说是变细的过程，砂的含量在减少、粉砂的含量在增加。
4.2 端元组分的探讨
悬浮微粒沉积过程与其输导机制和沉积环境密切相关，湖泊沉积物粒度组成的控制因素主要有3个：（1）碎屑物质来源，（2）湖泊水位变化，（3）湖泊水动力[37]。研究区位于沼泽泥炭，东亚季风带来大部分降水，山间盆地蓄水形成泥炭沼泽或是小型湖泊；同时，物质输入粒度的粗细受到碎屑物质来源和水位波动的相对变化的影响。
EM1组分的众数为13 µm（图4），占比最大，对应的敏感组分为10.473～16.535 µm，是对气候干湿变化最为敏感的部分，属于细粉砂，粒度特征分布为正态分布，与平均粒径的变化也较为一致，此地是山间集水盆地，粒径含量的变化主要反映气候干湿对粒径的影响，当东亚季风增强、降水增多、气候湿润、侵蚀能力加强，冲入更多的水流易带走的细粉砂粒径的物质；反过来沉积物中EM1的含量增多，指示水动力变强、降水增多、气候湿润、东亚夏季风增强。同理，EM1减少，水动力变弱、降水减少、气候干燥。EM1指代的是降水的变化，即气候的干湿状况的反映，与葛全胜重建的江南地区的干湿指数和董哥洞石笋的同位素记录有很好的对应关系。
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图 4 标准偏差法（上图）和端元分析法（下图）Figure 4. Standard deviation method （a） and end element analysis method （b）EM2组分的众数为32 µm（图4），对应的偏差法的敏感组分为29.264～72.951 µm，属于粗粉砂，单峰结构反映较好的分选性，同此钻孔的腐殖化度曲线有较好的对应，腐殖化度[38-39]是在微生物作用下，通过生物与化学作用形成腐殖质的过程，腐殖化度高代表成壤作用强，反之代表弱，因此EM2可能是土壤的成壤改造作用，受环境的氧化还原影响，此地泥炭发育，沉积环境较稳定，微生物作用持续而强烈，对沉积环境同样起到更加适应自己发展的改造作用，因此EM2代表的是一定条件下土壤的成壤改造作用。
EM3是高低峰的形态，分为主峰和次峰，多峰结构反映弱分选主峰的众数在453 µm，次峰在8 µm，峰值在400 µm以上，且位于东部地区，只能是水成的砂，与河流和湖滨相砂的累积概率曲线峰值相差不大，但符合这种双峰形式粒度频率曲线的是近源坡面冲积和洪积泥石流等突发性的事件，分选较差，且EM3占比较小，不是主要的物质来源，不能代表时间段的稳定的气候变化，可能对东部地区的洪涝有指示意义，一定程度上代表着较大的降水事件引发的山洪、滑坡或者泥石流的过程，指示着突发性气候变化对于沉积的影响。
4.3 过去2 000 a气候重建
通过粒度与前人所用指标的对比来探讨端元组分所反映的干湿状况变化，端元法EM1与偏差法得出的最敏感组分10.473～16.535 µm、董哥洞石笋δ18O，与葛全胜[40]等利用历史文献重建的江南地区干湿状况和我国东中部温度距平做了对比分析（图5），在0—300 AD阶段，EM1增多，EM2减少，δ18O含量相对较高，表明此时降水较多，沉积颗粒较细，为较为湿润的时期，东亚季风强盛带来的雨水较为充沛，温度总体处于相对较暖的阶段，但在此阶段后期，也就是汉末三国时期，气候开始波动较大；在300—500 AD阶段，EM1、EM2都有缓慢下降的过程，腐殖质处于低值，土壤的生产力较低，还原性较强，温度逐渐转冷，沉积粒径相对变粗，整个江南地区都较为干旱，此时属于由湿润转入较干旱的时期，降水相对变少，东亚季风减弱，东亚的暖湿气流减少，江南地区整体偏干；500—650 AD时期，EM1、EM2再次升高，腐殖化度依然较低，δ18O相对升高，细颗粒再次上升，代表不稳定的EM3减少，江南地区的大涝次数也较少，较为稳定，而且此时也有了较为完备的记录，总体比较可信，温度也有了上升的趋势，这是稳定、持续的湿润时期，这个时间段处于Lamb定义的黑暗时期中，但此地纬度较低，气温较高，因此与欧洲的结果有些不同，与百年尺度的冷暖阶段存在区域的差异及北半球温度变化重建结果尚存在一定不确定性有关；650—900 AD阶段，各曲线有良好的一致性，EM1降低，EM2、EM3升高，细粒变少，粗粒含量增多，与δ18O有很好的对应关系，气候开始由湿润转为干旱，其中出现转折，出现大涝或是大旱次数也增多，说明气候较不稳定，与郝志新[42]等统计的唐朝后期气候较为干旱相符。气候变化也可能是唐朝盛衰变化的转折，大约从900 AD起，EM2、EM3变低，腐殖化度升高，沉积颗粒细粒部分升高，持续到1100 AD前后，都是比较湿润的时期，这阶段降水变化比较频繁，EM1波动较大，水动力的变化也较频繁，但总体是长期的高值，气候湿润，季风带来较多的降水，气候总体较为温暖；1100—1200 AD各个曲线依旧波动比较频繁，总体的趋势是由湿润转向干旱，温度则是缓慢上升，1200—1400 AD时期，EM1处于高值，细颗粒占比上升，δ18O含量也上升，反映了江南地区气候已经由干旱转入湿润，此时温度也慢慢转凉，EM2与腐殖化度的占比都较高，土壤的发育较好，此时是比较湿润的凉爽时期；与郑景云[26]等得出中世纪暖期时，中国东部的华北地区相对干旱，江南则相对湿润的结论相似。1400—1800 AD，总体也分为3个小阶段：EM1与敏感组分都由高值缓慢转入低值，江南地区整体分为湿-干-湿的3个阶段，δ18O也有相应的波动，全都反映了小冰期时期前期较为湿润，中期缓慢变干，后期又慢慢变为湿润，但温度总体还是偏低。葛全胜[40]等认为1430—1530年和1630—1740年是两个最为干旱的百年，这在偏差法和EM1的曲线中都有体现；1800 AD后受到人类活动的影响越来越大。
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图 5 端元各组分与古气候之间的比较A.江南地区干湿指数[40]，B.EM1百分含量，C.偏差法敏感组分10.473～16.535 µm百分含量，D.董哥洞石笋δ18O（‰,VPDB）[41]，E.EM2百分含量，F.玉华山腐殖化度，G.EM3百分含量，H.江南地区极端大涝次数[42]，I.我国东中部地区温度距平[43]。Figure 5. Comparison of the components of terminal element and paleoclimateA. Dry and wet index in Jiangnan region,B. EM1 percentage content, C. Deviation method sensitive component 10.473～16.535 μm percentage content, D. Dongge Cave stalagmite 18O （‰,VPDB）,E. EM2 percentage content, F. The humification degree of Yuhua mountain,G. EM3 percentage content, H. Extreme floods in jiangnan region, I. Temperature in central and Eastern China.整体看来，近2 000 a来我国南方的温度是总体偏暖，即使是在小冰期，温度距平在0以下的也不多见，较暖的空气增加蒸发的强度，空气湿度大的情况下遇冷凝结，这也是南方地区降水变率大的一个重要的因素，而区域内的降水总体偏湿润，整体有略微上升的趋势，南方地区在历史时期的水热变化不均一，有模拟[44]表明这可能与太阳辐射和降水带的移动等因素有关。
5. 结论
（1）玉华山泥炭地沉积物粒度组成以细粉砂（4～16 µm）为主、中粗粉砂次之（16～64 µm）、黏土（＜4 µm）再次之，砂（＞64 µm）的含量最少，结合岩性分析表明在过去2 000 a沉积环境表现为湖泊向泥炭演化。
（2）粒度端元分析结果显示3个端元能够最大程度地解释玉华山钻孔沉积，EM1代表流水搬运而来的较细组分，EM2是反映土壤的成壤改造作用的组分，EM3代表突发性的气候事件带来的组分。其中EM1的变化可以较为准确地反映该区域2 000 a以来的干湿状况，与各条对比曲线都有很好的一致性。
（3）玉华山地区近2 000 a来干湿变化的规律为：0—300 AD气候由干转湿，300—500 AD，气候由湿润转入干旱，整体偏干，500—650 AD是持续稳定的湿润期，650—900 AD，气候波动较大，变化频繁，总体偏干；900—1400 AD是总体较为湿润的时期，其中有100 a的波动期，1400—1800 AD为小冰期，气候变化为湿-干-湿的3个阶段。
致谢：野外采样中得到江西师范大学贾玉连副教授、朱笑虹博士、凌超豪硕士生、凌光久硕士生、南京大学地理与海洋科学学院的本科生李圆圆等人的帮助，在此一并感谢！
致谢: 图件绘制过程中得到了中国科学院南海海洋研究所硕士生刘奎的热心帮助，在此表示衷心的感谢。 -
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图 1 南海4个典型断面表层沉积物取样站位图
Figure 1. Sampling sites of surface sediments from four typical transects in the South China Sea
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图 2 南海4条典型断面表层沉积物类型三角图解
Figure 2. Classification of surface sediments from four typical transects in the South China Sea
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图 3 断面Ⅰ表层沉积物氧化还原敏感元素、主量元素和平均粒径变化
Figure 3. Variations in redox sensitive elements, main elements and mean grain size of surface sediments in Transect Ⅰ
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图 4 断面Ⅱ表层沉积物氧化还原敏感元素、主量元素和平均粒径变化
Figure 4. Variations in redox sensitive elements, main elements and mean grain size of surface sediments in Transect Ⅱ
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图 5 断面Ⅲ表层沉积物氧化还原敏感元素、主量元素和平均粒径变化
Figure 5. Variations in redox sensitive elements, main elements and mean grain size of surface sediments in Transect Ⅲ
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图 6 断面Ⅳ表层沉积物氧化还原敏感元素、主量元素和平均粒径变化
Figure 6. Variations in redox sensitive elements, main elements and mean grain size of surface sediments in Transect Ⅳ
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图 7 南海典型断面沉积物中氧化还原敏感元素与Al2O3和CaO的相关关系
Figure 7. Correlations between Al2O3, CaO and redox sensitive elements of the surface sediments from four typical transects in the South China Sea
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图 8 南海典型断面表层沉积物中氧化还原敏感元素含量与平均粒径之间的关系
Figure 8. Correlation between the content of redox sensitive elements and mean grain size of the surface sediments from four typical transects in the South China Sea
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图 9 氧化还原敏感元素的富集系数与含量之间的关系
Figure 9. Correlations between enrichment factor and content of redox sensitive elements of the surface sediments from four typical transects in the South China Sea
表 1 南海典型断面表层沉积物粒级组成、平均粒径、微量元素(含氧化还原敏感元素)、主量元素分析结果和氧化还原敏感元素富集系数
Table 1 Grain size composition, mean grain size, contents of trace elements (including redox sensitive elements) and main elements, and the enrichment factors of redox sensitive elements of the surface sediments from four typical transects in the South China Sea
样品号 砾 砂 粉砂 黏土 平均
粒径/ΦMo V U Sr Al2O3 TiO2 CaO Fe2O3 MnO MoEF VEF UEF /% /(μg/g) /% KJ01 0.00 10.55 60.47 28.99 6.98 12.0 96.0 1.66 589 9.41 0.57 9.19 3.56 0.06 12.15 1.10 0.68 KJ02 0.00 0.38 68.22 31.40 7.39 0.29 63.3 2.27 335 16.7 0.79 0.98 6.68 0.60 0.21 0.53 0.68 KJ03 0.00 0.00 79.02 20.98 6.69 4.42 143 2.30 134 15.9 0.87 1.43 6.38 0.65 2.96 1.09 0.63 KJ04 0.00 0.81 64.17 35.01 7.48 5.16 133 2.46 137 17.1 0.84 0.69 6.99 1.67 3.57 1.04 0.69 KJ05 0.00 1.76 62.39 35.85 7.52 13.4 152 2.50 129 17.6 0.83 0.74 7.14 0.89 9.39 1.20 0.71 KJ06 0.00 5.12 54.33 40.55 7.53 5.73 157 2.58 136 15.5 0.73 2.36 6.50 1.01 4.56 1.42 0.84 KJ07 0.00 1.61 52.98 45.42 7.89 4.35 141 2.23 176 13.3 0.60 10.8 5.23 1.49 4.19 1.54 0.88 KJ08 0.00 3.22 64.38 32.40 7.23 4.26 122 1.96 413 14.9 0.73 4.08 5.81 0.23 3.41 1.11 0.64 KJ09 0.00 8.93 54.81 36.26 7.17 0.74 130 2.40 221 12.3 0.56 13.5 4.73 1.10 0.77 1.52 1.01 KJ10 0.00 13.45 63.79 22.77 6.32 5.38 112 1.87 516 13.7 0.70 8.34 5.23 0.57 4.45 1.05 0.63 KJ11 0.00 4.58 58.92 36.50 7.35 2.67 120 2.69 343 15.4 0.72 3.12 5.93 1.60 2.16 1.10 0.89 KJ12 0.00 4.46 58.84 36.70 7.33 9.01 135 2.31 205 12.3 0.61 10.6 4.74 0.74 8.54 1.45 0.89 KJ13 0.00 8.99 55.30 35.71 7.07 3.17 97.5 2.01 401 10.2 0.44 16.0 3.66 1.86 4.14 1.45 1.07 KJ14 0.00 9.95 60.23 29.83 6.86 9.58 96.3 1.54 611 10.5 0.46 18.1 3.76 1.05 12.07 1.38 0.79 KJ15 0.00 3.18 61.18 35.64 7.33 1.02 89.7 1.88 522 11.8 0.56 14.1 4.29 0.34 1.06 1.06 0.80 KJ16 0.00 5.38 67.82 26.80 6.96 3.59 95.4 1.69 449 10.3 0.49 11.1 3.72 0.31 4.22 1.27 0.81 KJ17 0.00 4.31 59.95 35.74 7.37 0.91 97.3 2.04 528 11.7 0.60 13.6 4.15 0.23 0.89 1.08 0.81 KJ18 0.00 0.57 70.50 28.94 7.09 1.63 85.7 2.26 462 11.7 0.65 12.3 4.31 0.33 1.47 0.87 0.83 KJ19 0.00 4.17 69.39 26.44 6.84 0.48 99.0 2.98 233 14.4 0.83 5.28 5.42 0.09 0.34 0.78 0.85 KJ20 0.00 58.32 26.01 15.67 4.55 0.28 48.3 2.55 314 7.07 0.60 7.04 3.60 0.07 0.27 0.53 1.01 KJ21 0.00 30.00 42.47 27.54 5.54 2.18 81.4 1.33 890 8.78 0.39 30.7 3.16 0.39 3.27 1.39 0.82 KJ22 0.00 27.10 44.39 28.51 5.89 1.28 56.3 1.13 920 6.79 0.30 32.4 2.57 0.23 2.53 1.26 0.91 KJ23 0.00 32.87 41.14 25.99 5.72 1.07 46.2 1.29 1450 5.74 0.24 33.1 2.11 0.20 2.54 1.25 1.25 KJ24 0.00 11.30 51.80 36.90 7.13 5.59 68.9 1.38 802 8.58 0.36 24.8 3.14 0.89 9.02 1.26 0.91 KJ25 0.00 4.26 52.53 43.21 7.64 2.52 78.1 1.57 681 9.98 0.43 22.0 3.78 0.72 3.40 1.20 0.86 KJ26 0.00 7.03 52.57 40.40 7.39 10.8 125 2.47 192 15.0 0.63 3.03 5.53 2.60 10.09 1.32 0.94 KJ27 0.00 11.76 49.51 38.73 7.11 3.81 79.3 1.69 579 10.9 0.42 16.9 3.72 0.57 5.24 1.23 0.95 KJ28 0.00 11.86 54.53 33.61 6.90 7.10 98.4 1.78 601 11.7 0.46 16.9 3.95 0.80 8.93 1.40 0.92 KJ29 0.00 11.20 64.15 24.66 6.49 8.68 104 2.10 345 13.2 0.53 7.84 4.71 1.47 9.55 1.29 0.94 KJ30 0.00 0.37 60.89 38.74 7.65 3.50 127 2.64 139 17.0 0.78 1.84 6.55 0.53 2.61 1.07 0.80 KJ31 0.00 0.61 58.24 41.15 7.75 7.22 137 2.73 120 17.4 0.77 0.75 6.69 0.93 5.45 1.17 0.84 KJ32 0.00 0.20 60.29 39.51 7.70 2.39 143 2.94 144 18.0 0.79 1.80 6.86 0.41 1.75 1.19 0.88 KJ33 0.00 0.11 63.06 36.83 7.56 0.83 130 3.35 183 16.1 0.77 3.19 6.10 0.11 0.63 1.12 1.03 KJ34 0.00 17.76 53.02 29.22 6.41 4.14 46.0 1.16 1063 5.94 0.21 29.7 2.02 1.06 11.58 1.46 1.33 KJ35 0.00 6.36 49.14 44.51 7.62 6.99 82.6 1.81 660 11.0 0.43 20.8 3.96 1.26 9.51 1.27 1.00 KJ36 0.00 46.37 32.15 21.49 4.85 2.56 49.4 1.13 1006 6.45 0.24 35.5 2.35 0.41 6.19 1.35 1.11 KJ37 0.00 18.96 47.48 33.56 6.55 5.52 68.5 1.33 915 8.18 0.29 24.7 2.68 0.71 11.06 1.56 1.09 KJ38 0.00 13.43 44.67 41.90 7.15 6.77 77.2 1.37 571 8.79 0.32 15.3 2.93 0.77 12.43 1.61 1.02 KJ39 0.00 8.44 51.42 40.14 7.24 11.0 82.8 1.70 710 10.7 0.40 21.3 3.70 1.54 16.00 1.37 1.01 KJ40 0.00 20.66 42.81 36.53 6.54 4.99 72.7 1.61 724 9.57 0.37 22.6 3.36 0.80 7.94 1.31 1.04 KJ41 0.00 6.89 48.14 44.98 7.58 8.03 89.3 1.89 587 11.6 0.46 16.8 4.14 1.08 10.19 1.29 0.98 KJ42 0.00 7.54 48.71 43.75 7.56 24.1 105 2.19 497 12.0 0.46 11.7 3.94 3.00 30.26 1.49 1.12 KJ43 0.00 4.12 47.22 48.66 7.90 7.17 102 2.55 434 13.7 0.56 10.6 4.83 1.96 7.46 1.20 1.08 KJ44 0.00 7.71 51.14 41.15 7.40 0.82 117 2.27 342 14.6 0.53 7.18 4.93 0.21 0.89 1.45 1.01 KJ45 0.00 7.51 57.61 34.88 7.24 1.71 129 2.62 331 15.5 0.59 6.79 5.13 0.36 1.69 1.44 1.06 KJ46 0.00 1.95 50.48 47.57 7.92 18.5 131 3.08 425 13.6 0.59 8.63 4.71 3.77 18.29 1.47 1.24 KJ47 0.00 21.68 46.16 32.17 6.39 0.81 68.4 2.17 1002 9.58 0.46 20.9 3.65 0.12 1.03 0.99 1.13 KJ48 0.00 2.57 56.04 41.39 7.61 3.47 111 2.74 384 15.1 0.68 8.88 5.48 1.25 2.98 1.08 0.96 KJ49 0.00 1.63 54.37 44.01 7.82 10.5 114 2.76 385 14.9 0.66 8.89 5.31 1.57 9.19 1.14 0.99 KJ50 0.00 3.68 62.91 33.41 7.20 9.81 151 2.69 425 14.8 0.62 9.54 4.91 2.49 9.14 1.60 1.02 KJ51 0.00 10.17 50.50 39.34 7.27 4.15 92.6 2.30 437 13.0 0.56 12.2 4.86 0.82 4.30 1.09 0.97 KJ52 0.00 98.11 0.69 1.20 1.69 2.46 47.1 2.08 429 3.67 0.32 11.2 3.85 0.33 4.41 0.96 1.52 KJ53 0.00 93.03 3.63 3.34 2.35 0.41 52.4 1.97 375 5.64 0.36 9.74 3.85 0.08 0.66 0.96 1.29 KJ54 0.00 100.00 0.00 0.00 2.19 0.62 48.6 1.85 610 4.29 0.29 16.8 4.70 0.47 1.26 1.11 1.52 KJ55 0.00 98.04 0.60 1.36 1.97 0.27 47.1 1.68 509 5.52 0.31 10.3 3.21 0.06 0.51 1.01 1.29 KJ56 0.00 93.51 3.38 3.11 2.36 0.31 43.4 1.49 123 4.57 0.24 2.47 3.15 0.05 0.73 1.17 1.45 KJ57 0.00 51.14 43.40 5.46 4.30 1.47 171 1.02 200 16.0 0.74 2.96 7.82 0.31 1.16 1.53 0.33 KJ58 36.65 55.15 7.15 1.06 0.20 0.29 29.7 1.25 963 2.85 0.16 22.0 2.53 0.17 1.04 1.22 1.84 KJ59 0.00 0.64 62.17 37.20 7.53 0.41 111 3.52 285 15.6 0.75 6.31 5.95 0.08 0.32 0.98 1.11 KJ60 0.00 2.49 61.28 36.23 7.43 0.54 122 4.16 342 15.7 0.73 7.72 5.34 0.06 0.43 1.10 1.35 KJ61 0.00 2.77 56.08 41.15 7.62 4.15 100 2.16 399 12.6 0.52 8.96 4.24 1.25 4.60 1.26 0.98 KJ62 0.00 2.19 55.12 42.69 7.75 16.2 115 2.57 379 14.0 0.58 8.48 4.66 1.79 16.12 1.30 1.04 KJ63 0.00 1.10 58.55 40.35 7.66 0.49 110 2.84 330 15.0 0.71 7.82 5.74 0.10 0.41 1.03 0.95 KJ64 0.00 2.55 52.09 45.36 7.84 15.5 128 2.78 129 16.5 0.70 0.69 6.21 2.19 12.86 1.21 0.94 KJ65 0.00 2.11 51.28 46.61 7.89 11.3 114 2.49 379 14.2 0.57 8.74 5.23 2.35 11.48 1.32 1.03 KJ66 0.00 9.42 54.10 36.49 7.05 8.10 76.4 1.61 739 9.85 0.37 24.3 3.26 0.58 12.84 1.37 1.04 KJ67 0.00 10.58 55.66 33.76 6.94 2.58 50.8 1.06 907 6.28 0.23 31.3 2.28 0.36 6.56 1.47 1.10 KJ68 0.00 28.46 43.71 27.84 5.91 1.72 45.5 1.13 1181 5.72 0.19 32.5 1.85 0.52 5.26 1.58 1.41 KJ69 0.00 20.88 50.51 28.61 6.25 1.98 26.8 1.57 4690 2.99 0.10 36.0 0.94 0.33 12.06 1.85 3.91 KJ70 0.00 23.74 46.94 29.33 6.16 2.54 45.4 0.94 1115 5.53 0.19 35.5 1.95 0.48 7.82 1.59 1.18 KJ71 0.00 41.37 34.32 24.31 5.15 0.94 29.2 1.14 3169 3.46 0.11 37.4 1.19 0.18 4.90 1.73 2.42 KJ72 0.00 35.62 38.18 26.20 5.53 7.57 35.9 0.70 1048 3.40 0.11 29.2 1.09 1.11 40.01 2.15 1.51 KJ73 0.00 17.99 61.10 20.91 5.96 2.38 31.0 1.60 2391 3.22 0.11 38.7 1.20 0.45 12.22 1.80 3.36 KJ74 0.00 9.34 52.33 38.33 7.04 1.56 69.4 3.21 1294 7.38 0.29 26.7 2.78 0.40 3.07 1.55 2.58 KJ75 0.00 23.85 45.41 30.74 6.25 1.13 48.8 1.05 1083 5.92 0.21 31.2 2.16 0.57 3.08 1.51 1.16 
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表 2 南海典型断面表层沉积物粒度、主量元素和氧化还原敏感元素含量及其特征参数
Table 2 Character parameters of grain sizes, contents of main elements and redox sensitive elements of the surface sediments from four typical transects in the South China Sea
断面 特征参数 粒级组分含量/% 氧化还原敏感元素/(μg/g) 主量元素/% 砾 砂 粉砂 黏土 Mo V U Al2O3 TiO2 CaO Fe2O3 MnO 断面Ⅰ 最小值 0.00 0.00 26.01 15.67 0.28 48.3 1.54 7.07 0.44 0.69 3.56 0.06 最大值 0.00 58.32 79.02 45.42 13.4 157 2.98 17.6 0.87 18.1 7.14 1.86 平均值 0.00 7.49 60.64 31.88 4.40 111 2.21 13.1 0.66 8.17 5.09 0.75 标准偏差 0.00 12.23 10.07 6.83 3.80 28.1 0.36 2.77 0.13 5.42 1.18 0.56 断面Ⅱ 最小值 0.00 0.11 32.15 21.49 0.83 46.0 1.13 5.74 0.21 0.75 2.02 0.11 最大值 0.00 46.37 64.15 48.66 24.1 143 3.35 18.0 0.79 35.5 6.86 3.00 平均值 0.00 13.01 50.45 36.54 6.01 89.1 1.88 11.2 0.46 17.6 4.03 0.98 标准偏差 0.00 11.59 7.50 7.13 4.82 28.2 0.62 3.61 0.18 10.8 1.43 0.72 断面Ⅲ 最小值 0.00 0.64 7.15 1.06 0.29 26.8 0.70 2.85 0.10 0.69 0.94 0.06 最大值 36.65 55.15 62.17 46.61 16.2 171 4.16 16.5 0.75 38.7 7.82 2.35 平均值 1.93 17.97 48.91 31.19 4.25 76.8 1.94 9.27 0.39 20.9 3.50 0.70 标准偏差 8.18 17.05 12.37 11.86 4.91 41.9 0.98 5.16 0.25 13.0 2.03 0.69 断面Ⅳ 最小值 0.00 1.63 0.00 0.00 0.27 43.4 1.49 3.67 0.24 2.47 3.15 0.05 最大值 0.00 100.00 62.91 47.57 18.5 151 3.08 15.5 0.68 20.9 5.48 3.77 平均值 0.00 41.51 33.65 24.84 4.14 88.7 2.29 10.4 0.48 10.3 4.44 0.89 标准偏差 0.00 43.82 25.60 18.66 5.30 37.3 0.45 4.69 0.15 4.37 0.76 1.09 全海区 最小值 0.00 0.00 0.00 0.00 0.27 26.8 0.70 2.85 0.10 0.69 0.94 0.05 最大值 36.65 100.00 79.02 48.66 24.1 171 4.16 18.0 0.87 38.7 7.82 3.77 平均值 0.49 17.73 49.87 31.91 4.81 91.7 2.05 11.1 0.50 14.6 4.25 0.83 标准偏差 4.20 24.91 16.54 11.80 4.76 36.0 0.68 4.31 0.21 10.8 1.58 0.76
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表 3 南海典型断面表层沉积物中主量和微量元素相关系数
Table 3 Correlation coefficients of main and trace elements of the surface sediments from four typical transects in the South China Sea
Mo V U Sr Al2O3 TiO2 CaO Fe2O3 MnO Mo 1.00 V 0.36 1.00 U 0.13 0.63 1.00 Sr -0.18 -0.62 -0.43 1.00 Al2O3 0.29 0.91 0.71 -0.63 1.00 TiO2 0.17 0.86 0.74 -0.67 0.94 1.00 CaO -0.20 -0.75 -0.69 0.74 -0.79 -0.87 1.00 Fe2O3 0.16 0.86 0.68 -0.70 0.91 0.94 -0.89 1.00 MnO 0.78 0.39 0.23 -0.21 0.33 0.18 -0.21 0.21 1.00
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