Sedimentary characteristics and processes revealed by the push cores of the 140th dive of DSV "Jiaolong" in the Taiwan Submarine Canyon, Northern South China Sea
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摘要: 海底峡谷沉积物来源、输运机制和沉积过程的研究一直是深水沉积体系研究的关键，也是近年来深海浊流沉积研究中的热点问题。对“蛟龙号”第140潜次在南海北部台湾峡谷中段3个站位获取的沉积物短柱的粒度、有孔虫和黏土矿物进行综合分析，结果表明3个短柱上部均以粒度较细、变化较小并含半深海—深海环境的底栖有孔虫为特征的半深海沉积，下部以粒度明显变粗、含有较多浅水种底栖有孔虫的浊流沉积为主。AMS14C测年结果显示该浊流沉积形成于约150aBP，表明台湾峡谷中段有典型的近现代浊流活动。此外，黏土矿物组成表明研究区正常半深海沉积与浊流沉积物源主要来自台湾，其次为珠江和吕宋岛的碎屑沉积物。Abstract: Transportation and deposition of sediments in submarine canyons are critical for understanding the deep-sea processes and environments, particularly the turbidity currents. In this paper, three push cores, collected from three sites in the middle reaches of the Taiwan Submarine Canyon during the 140th dive of Chinese DSV (Deep Submersible Vehicle) "Jiao Long", are analyzed for sediment characteristics, sources, and depositional processes. The upper parts of the push cores are dominated by homogeneous fine-grained sediments signified by a typical hemipelagic-pelagic benthic foraminifera assemblage. In contrast, the lower parts consist of coarse-grained sediments and assemblages of "shallow-water" benthic foraminifera typically occur in coastal or shelf areas. Their depositional characteristics suggest a down-slope transportation most likely by turbidity currents along the canyon. AMS14C dating indicates that the turbidite was formed approximately 150 cal.aBP, and the clay mineral compositions suggests a kind of hemipelagic-pelagic and the turbidite deposits with sediment sources dominantly from the Taiwan island and partly from the Pearl River and Luzon Island.
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地震台站的背景噪声研究是地震学研究的一个重要课题[1-3]。Peterson选取了全球地震台网中的75个地震台，利用它们记录的背景噪声数据，构建了著名的全球背景噪声高值模型和低值模型[4]。Mcnamara和Buland在传统的噪声功率谱密度分析方法的基础上提出了更全时段地分析地震台站噪声的概率密度函数统计分析方法[5]。自此，通过概率密度函数统计分析方法获取台站数据的功率谱密度的概率分布特征，并与全球背景噪声新的高模型和低模型对比，已经成为评估台站周围环境背景噪声水平的最常用手段[6-9]。
南海东部次海盆一直是海洋地质与地球物理研究的热点地区[10-13]。然而，海域地震台站的缺失导致天然地震学方法在此区域的应用一直存在很大的限制。例如，前人的研究多依赖南海周边的海南岛、吕宋岛和中南半岛上的陆基台站接收到的远场地震数据，故天然地震学手段的应用仅限于层析成像等方法[14-15]。而像接收函数分析、背景噪声分析这样依赖地震台站近场接收数据的研究是无法开展的。海底地震仪的出现大大拓展了直接在深海大洋中进行天然地震观测的能力[16-18]。海底地震仪在海床上记录到的信号包括各种类型的地震信号、背景噪声信号等。因此，海洋背景噪声水平成为影响海底地震仪地震观测质量的一个重要因素[19]。了解海洋背景噪声的分布特征对于评估地震观测质量及后续数据处理如何降低噪声均具有重要指示意义。
国家海洋局第一海洋研究所和同济大学共同实施了南海大规模的被动源海底地震仪台阵长期观测实验。Liu等主要对台站HY02的微震频段的背景噪声进行了概率密度函数统计分析，并将其众数谱曲线与陆地和洋岛台站进行了对比[16]。Xiao等则利用部分数据对微震频带的背景噪声进行了功率谱密度分析，并对其影响因素进行了讨论[20]。可以看出上述研究分析均聚焦于背景噪声的微震频段，缺乏对其他频段、其他台站、特殊地震信号等的讨论和对比。因此，本研究利用上述实验的部分数据对南海的背景噪声在全频段进行了讨论，并与其他台站做了对比；同时对观测过程中出现的地震以及其他信号的概率密度分布进行了归纳总结；最后研究了背景噪声的时间变化规律。
1. 数据与方法
国家海洋局第一海洋研究所和同济大学共同实施了南海第一次大规模的被动源海底地震仪长期观测实验。2012年4月，项目组利用国家自然科学基金船时共享计划，由“东方红2”科学考察船实施了海底地震仪布放航次。该实验围绕黄岩-珍贝海山链呈网状布放了18台海底地震仪，绝大多数台站的布放水深超过了3500 m。2013年4月，项目组利用广东海洋大学的“天龙”科学考察船组织了回收航次，成功地回收了海底地震仪。
本研究利用了该实验中的三台海底地震仪的观测数据（台站编号：HY15、HY16、HY17），三台海底地震仪的型号均为Guralp CMG-40T。布放位置均为残留扩张脊北侧，水深超过3500 m（见图1和表1）。台站的间距约70 km。海底地震仪虽然在海底布放了一年的时间，但受电池容量的影响，它们的有效工作时间均只有两百多天。
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图 1 海底地震仪台站分布图红色五角星代表海底地震仪布放位置，橙黄色双虚线代表残留扩张脊，粉色锋线为马尼拉俯冲带。Figure 1. Location map of the stations The red stars represent OBS stations, orange double dotted lines represent extinct spreading ridges, the pink solid line with triangles represents the Manila subduction zone.表 1 南海东部次海盆台站布放资料Table 1. The deployment data of OBS台站编号 东经 北纬 水深/m 台站型号 HY15 117°32′ 16°30′ 3753 Guralp CMG-40T HY16 118°12′ 16°27′ 3920 Guralp CMG-40T HY17 118°48′ 16°12′ 3870 Guralp CMG-40T 海底地震仪的三分量数据首先去仪器响应转换为速度记录。将连续的速度记录分割为24 h的数据段；再分为长度为1 h的数据段，按照数据段的重合率为50%截取，这样一天将有48段数据；再将1 h的数据段分成长度1000 s的数据段，按照数据段的重合率为80%截取，由此1 h可以得到14段数据；对每小段数据去均值和线性趋势，最后计算这一小段时间序列的速度功率谱密度。重复计算每小段的速度功率谱密度并取平均值，从而得到速度功率谱密度随频率的分布[7]。功率谱密度的计算过程如下。
周期时间序列
$g(t)$ 的傅里叶变换可表示为：$$G(f,n) = \int\limits_0^n {g(t){{\rm{e}}^{ - i2{\rm{\pi }}ft}}{\rm{d}}t} $$ 其中，
$n$ 为时间序列的长度，$f$ 为频率。对于离散频率值${f_k}$ ，可定义为:$${G_k} = \frac{{G\left( {{f_k},n} \right)}}{{\Delta t}}$$ $$ {f_k} = {k / {\left( {N\Delta t} \right)}}\;\;\;\;k = 1,2, \cdots ,N $$ $\Delta t$ 为采样间隔，$N$ 为截取时间段的采样点数。功率谱密度定义为:$${P_k} = \frac{{2\Delta t}}{N}{\left| {{G_k}} \right|^2}$$ 为了对速度功率谱密度进行充分采样，我们按照1/8倍频程间隔对整个频率周期进行重采样处理。功率值在短周期
${T_{\rm{s}}}$ 与长周期${T_{\rm{l}}} = 2*{T_{\rm{s}}}$ 之间进行平均，对应的周期${T_{\rm{c}}}$ 为倍频程内的几何平均值：$${T_{\rm{c}}} = \sqrt {{T_{\rm{s}}}{T_{\rm{l}}}} $$ ${T_{\rm{s}}}$ 按1/8倍频程增加，${T_{\rm{s}}} = {T_{\rm{s}}}*{2^{{1 / 8}}}$ ，用于计算下一个间隔的平均功率。重复这一过程，持续至原始资料时间序列长度最长的有效周期。为了便于后期与NHNM和NLNM进行对比分析，需要将速度功率谱密度转化为加速度功率谱密度，并将加速度功率谱密度的单位转变成分贝：$${\rm{PSD}} = 10\log (4{{\text π}^2}f_k^2{P_k})$$ 最后，以1 dB为步长进行概率统计，统计范围为−200～−50 dB，
${N_f}$ 是以$f$ 为中心频率的所有功率谱密度的个数，${N_{df}}$ 是频率$f$ 处功率谱密度在$d \sim d + {\rm{1}}$ dB范围内的个数，则$\left( {f,d} \right)$ 处的概率密度为$$P\left( {f,d} \right) = \frac{{{N_{df}}}}{{{N_f}}}$$ 由此统计所有的频率，得到功率谱密度在−200～−50 dB上的分布。
2. 背景噪声特征
通过上述计算获得了台站HY15的三分量噪声功率谱密度的概率密度函数分布图，如图2所示。直观来看，在全频带范围内，两水平分量的背景噪声水平是要高于垂直分量的。造成这种差别的主要原因是，本研究所用海底地震仪的水平分量与海底的耦合程度受洋流或地形的影响较垂直分量差[21-23]。Guralp CMG-40T 型海底地震仪记录的频带宽度为50 Hz～60 s，故将其频带宽度划分为3个范围来分析：高频段（0.025～1 s，1～40 Hz）、微震段（1～20 s，0.05～1 Hz）、长周期段（20～50 s，0.02～0.05 Hz）。
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图 2 台站HY15的三分量背景噪声功率谱密度的概率密度分布图两条蓝色实线分别代表全球背景噪声高值和全球背景噪声低值；黑色实线代表众数值。Figure 2. The PDF of station HY15 The two blue solid lines represent NHNM and NLNM. The black solid line represents the mode value.在长周期低频段，三分量的噪声功率谱密度都呈现出一个明显高于NHNM的宽缓的峰值，且两个水平分量的水平明显高于垂直分量。这一频带的噪声主要受洋流和极低频海浪的影响。洋流主要通过与海底地震仪相互作用产生噪声，例如，其流过海底地震仪时会形成湍流从而影响水平分量。极低频海浪会作用于海底，使之变形产生柔性噪声从而影响垂直分量，而海底地震仪的倾斜又会使这些噪声泄漏到水平分量中[24]。极低频海浪产生的次重力波仅在波长大于水深h的频率下才是显著的：h=100 m时低于0.12 Hz，h=1000 m时低于0.04 Hz，h=4000 m时低于0.02 Hz[22]。
在微震段，0.07 Hz左右的单频微震峰的主要成因与海浪和近岸浅水区的相互撞击产生的地震能量有关，它的频率与产生它的海浪的频率相同，在远离陆地的公海上较为微弱[5]。台站HY15距离吕宋岛的海岸线较近，故此频率处的背景噪声水平高于NHNM。在0.3 Hz左右高于NHNM的最大峰值被称为双频微震峰，命名规则是因为它的观测频率两倍于产生它的海浪的频率。Longuet-Higgins解释了其成因，沿相反方向传播的等周期的海浪叠加而产生半个标准海浪波周期的重力驻波，静止的重力波在水中引起扰动，这些扰动传播到洋底就是双频微震噪声[25]。双频微震噪声有本地源（短周期，0.2～0.45 Hz）和远源（长周期，0.085～0.2 Hz）[26-27]。本台站在微震段以0.2 Hz为界，小于0.2 Hz的噪声迅速降低意味着远源双频微震的缺失，主要原因是南海作为一个封闭的边缘海与产生远源双频微震的太平洋的联系较弱；大于0.2 Hz的双频微震噪声呈现出大的峰值，这表明本地的海浪是产生微震的主要源头。
在高频段，背景噪声水平处于NHNM和NLNM之间，在一个正常的水平范围内。高频段的背景噪声主要是人类活动引起的噪声，例如公路、铁路、工厂等产生的噪声[7]，这些噪声正是深海大洋中极度缺失的。
为了更好地分析南海东部次海盆的背景噪声水平，将台站HY15和与之距离较远的台站HY17进行了对比分析。由图3可知，在全频段上，台站HY17与台站HY15的背景噪声水平相近，表明由海底地震仪得到的背景噪声的覆盖范围是可以代表整个研究区的。但在一些频率处，两个台站仍有微小的差异波动，例如长周期段和微震段。两个台站处于同一个研究区，故台站所处的具体位置成为控制上述差异的主要因素。例如，台站HY17相比台站HY15距离海岸线更近，更容易受海浪拍击海岸的影响；台站HY17位于海山区，故相比于海盆区的台站HY15，其崎岖的海底地形会减弱海底洋流对海底地震仪的影响。
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图 3 台站HY17的三分量背景噪声功率谱密度的概率密度分布图两条蓝色实线分别代表全球背景噪声高值和全球背景噪声低值；黑色实线代表众数值。Figure 3. The PDF of station HY17The two blue solid lines represent NHNM and NLNM. The black solid line represents the mode value.NHNM和NLNM是通过全球陆基地震台站的数据得出的，故再选取中国内陆的陕西安康台进行对比分析。由图4可知，安康台三个分量的单频微震噪声呈现出明显的峰值，双频微震的远源噪声也与NHNM和NLNM的峰值有较好的对应关系。在全频带上，安康台三个分量的背景噪声水平远远低于NHNM。本研究所用的海底地震仪与之相比，背景噪声水平明显偏高，差值最高可达80 dB。另外，海底地震仪的噪声功率谱的变化幅度明显宽于安康台，安康台的变化范围仅在众数谱线的上下10 dB内。这都表明海底地震仪的环境噪声要比陆基地震台站复杂的多，海底地震仪记录数据的质量要比陆基地震台站差的多。作为陆基固定地震台的陕西安康台，其选址、安装、入网是有严格标准的。而海底地震仪布放位置的选择往往只是考虑能否实现预期的科学目的，对于海底的观测环境的选择往往是无能为力的。
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图 4 安康台的三分量背景噪声功率谱密度的概率密度分布图两条蓝色实线分别代表全球背景噪声高值和全球背景噪声低值；黑色实线代表众数值。Figure 4. The PDF of station AnkangThe two blue solid lines represent NHNM and NLNM. The black solid line represents the mode value.3. 典型信号分析
传统的功率谱密度分析方法是选择一段没有地震发生、没有人文噪声产生的平静记录来评估台站的噪声水平[4, 28]。因此，所谓的合理选择往往存在人为判断因素，其结果应是局部时段有代表性的而不是全观测周期的反映台站的噪声水平，例如，非周期性的（地震和人为噪声）和周期性的（季节性的）突发干扰容易被人为剔除掉[6]。而上述概率密度函数分析方法在计算过程中不必排除地震等突发事件，不需要挑选连续平静的噪声记录，而是将记录到的连续时间信号进行统一处理，这些扰动将作为低概率事件存在于最后的统计分布中[7]。
Guralp CMG-40T OBS较宽的频带范围使其记录了不同周期范围的信号。因此，我们筛选了一些典型的时间序列进行了分析讨论。其中，图5展示了属于远震事件的2012年8月14日发生于鄂霍茨克海的7.7级大地震，各个震相（P、S）可以清楚分辨；图6展示了2012年10月8日发生于班达海的一个近震事件。另外，海底地震仪由于自身的原因也会产生一些特殊信号，如图7所示，海底地震仪发生数据丢失现象，波形被填充为零。
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图 5 台站HY16记录到的三分量远震事件波形地震事件为2012年8月14日鄂霍茨克海发生的7.7级大地震。Figure 5. The waveform of teleseismic of station HY16This is a magnitude 7.7 earthquake occurred in Okhotsk Sea on August 14, 2012.![]()
图 6 台站HY17记录到的三分量近震事件波形地震事件为2012年10月8日班达海发生的4级地震。Figure 6. The waveform of near earthquake of station HY17This is a magnitude 4 earthquake occurred in Banda Sea on October 8, 2012.由于上述波形示例的采样点数较少，将计算过程的参数进行了调整以获取正确的功率谱密度，用于揭示它们在整个概率密度分布中的位置。如图8所示，远震事件主要影响长周期低频段和微震段，与之相反的是，近震事件主要影响高频段。而数据丢失意味着没有记录任何噪声，其噪声水平在合理的范围之内，且功率谱的变化幅度较窄。
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图 8 远震事件、近震事件和数据丢失现象的功率谱密度的概率密度函数分布图其中，上图为远震事件；中图为近震事件；下图代表数据丢失信号；两条蓝色实线分别代表全球背景噪声高值和全球背景噪声低值；黑色实线代表众数值。Figure 8. The PDF of teleseismic, near earthquake and data dropout signal The top panel represents teleseismic, the middle panel represents near earthquake, the bottom panel represents data dropout signal. The two blue solid lines represent NHNM and NLNM. The black solid line represents the mode value.通过上一节的分析可知，海底地震仪的外部观测环境是难以改变的，理想的滤波频带选择成为数据降噪的唯一手段。因此，上述远震、近震事件功率谱的概率分布的确定对于后续滤波处理具有重要指示意义。例如，依据远震事件高于NHNM的频带范围，可以确定用于分离远震事件的带通滤波器的频率为0.02～0.15 Hz。另外，远震、近震和数据丢失现象的出现在整个观测周期内属于小概率发生事件，因此，其对整体的概率密度分布的影响是有限的，这对于数据质量的检查是具有重要意义的。例如，在不顺序检查所有记录波形的情况下，如果海底地震仪观测期内整体的概率密度分布接近数据丢失现象，是有理由怀疑此海底地震仪的数据记录出现了故障。
4. 时间变化特征
将观测期内每一天的噪声功率谱密度按照日期顺序排列，可以获得台站观测期内噪声功率谱密度同时随时间和频率的变化图。图9展示了台站HY15和HY17连续记录了270多天的三分量功率谱密度时间图。可以发现，背景噪声在高频段几乎不随时间发生变化，而在微震段和长周期低频段却都显示出很大的时间变化，例如，儒略日267天存在一个明显的背景噪声增大。这揭示出影响这种变化的因素并不是人文噪声，而是一种可以导致海浪或者洋流发生扰动的自然因素。另外，这种时间变化的持续时间往往是一周左右，而两次变化的间隔则长短不一。对比台站HY15和HY17可知，两个台站的时间变化几乎是同步发生的。从图1可知，两台站的间距非常大，这揭示出造成这种变化的因素的影响范围是非常巨大的。而在海洋中能够造成这种时间变化尺度和空间影响范围的自然因素只有台风。南海是传统的台风区，当台风影响南海或者过境南海的时候带来的巨大风浪增大了背景噪声水平。Xiao等基于南海海盆的海底地震仪台站和周边的陆上地震仪记录的数据以及全球浪高模型，利用功率谱密度分析、相关分析和极化分析，对南海及其周边地区的微地动噪音源进行了定位，对噪音的成分和传播进行了约束[20]。他们的研究结果明确了台风对于微震的影响，而本研究通过对背景噪声时间变化特征的分析讨论也将影响因素聚焦于台风。
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图 9 台站HY15和HY17的背景噪声功率谱密度的时间变化图其中上面3幅图为台站HY15，下面3幅图为台站HY17，从左到右分别为垂直分量、水平分量1、水平分量2。Figure 9. The map of time variation of PSD of background nose. The above three maps are results of station HY15 From left to right, they are vertical component, horizontal component 1 and horizontal component 2 respectively. The following three pictures are results of station HY17.5. 结论
本研究基于南海东部次海盆的海底地震仪记录的数据，利用功率谱密度分析方法、概率密度函数统计分析方法对南海东部次海盆的背景噪声进行了研究和讨论。
（1）布放于南海东部次海盆的海底地震仪的背景噪声水平在微震段和长周期低频段高于全球背景噪声高值模型，在全频段上高于陆基地震台的背景噪声水平，这揭示出海底地震仪记录数据质量较陆基地震台站的数据质量差。
（2）受背景噪声的影响，远震事件的优势频带主要为长周期低频段和微震段，近震事件的优势频带则为高频段，数据丢失现象则表现为其功率谱密度位于全球背景噪声高、低值模型之间，这对数据的降噪处理、数据的质量分析提供了重要指示。
（3）南海东部次海盆的背景噪声在微震段和长周期低频段具有明显的时间变化特征，此变化的持续时间、间隔和空间影响范围揭示出台风是造成这一时间变化现象的主要原因。
致谢：感谢在被动源海底地震仪探测实验的布放航次和回收航次给予帮助的单位和个人。
致谢: 感谢青岛海洋科学与技术试点国家实验室鳌山科技创新计划项目(2016ASKJ05)的支持，感谢“蛟龙号”驾驶员和团队及“向阳红”9号科考船全体人员为本研究的样品采集提供的帮助，感谢中国海洋大学刘东升老师、龙海燕老师在底栖有孔虫种属鉴定实验中给予的帮助。 -
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图 1 南海地形图
A.红色方框代表“蛟龙号”第140潜次的下潜区域, B.台湾峡谷多波测深图(据文献[12]改绘)
Figure 1. A. Geographic map of the South China Sea (SCS), with the rectangle identifying the 140th dive site of Chinese DSV (Deep Submersible Vehicle) "Jiaolong" B. Multi-beam bathymetry of the Taiwan Submarine Canyon (Modified after Zhong et al[12])
The dive site is shown by red dot
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图 2 台湾峡谷“蛟龙号”第140潜次深潜路线图(A)及沿峡谷方向调查测线地形变化图(B)
Figure 2. A. The track lines of the DSV "Jiaolong" during the 140th dive in the Taiwan Submarine Canyon, B. Water depth variation along the axis of the Taiwan Submarine Canyon based on the data collected by the DSV altimeter
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图 3 #3(A)、#3a(B)和#4(C)短柱沉积物粒度参数垂向变化特征
Figure 3. Grain-size distributions of core #3 (A), #3a (B) and #4 (C) collected by the DSV "Jiaolong" from the Taiwan Submarine Canyon
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图 5 #3(A)、#3a(B)和#4(C)站位黏土矿物垂向组成特征
Figure 5. Vertical variations of the clay mineral compositions of #3 (A), #3a (B) and #4 (C)
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表 1 台湾峡谷“蛟龙号”第140潜次短柱样品信息
Table 1 Information of the push cores collected during the 140th dive of DSV Jiaolong in the Taiwan Submarine Canyon
短柱编号 北纬(N) 东经(E) 水深/m 长度/cm #3 21°20.00′ 119°0.62′ 2935 13.0 #3a 21°19.83′ 119°0.82′ 2961 14.1 #4 21°19.64′ 119°0.98′ 2985 14.5 
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表 2 短柱底栖有孔虫主要特征种属含量
Table 2 Relative abundance of benthic foraminifera in the push cores
短柱 层位/cm 内陆架 外陆架 外陆架-半深海 半深海-深海 深海 外陆架-深海 1~2 15.4 7.7 19.2 26.9 30.8 #3 7~8 4.0 36.0 8.8 6.4 44.8 12~13 17.1 35.2 1.9 2.8 43.0 1~2 6.8 1.4 34.2 57.6 #3a 6~7 4.3 17.4 78.3 13~14 0.9 9.4 17.9 8.5 63.3 1~2 11.1 16.7 5.6 66.6 #4 6~7 2.6 3.8 45.9 47.7 11~12 7.9 35.2 3.4 3.4 50.1 13.5~14.5 8.5 31.4 3.4 56.7 内陆架主要为Elphidium advenum、Florilus scaphum、Pseudorotalia schroeteriana
外陆架主要为Bolivina robusta、Brizalina sp.、Brizalina striatula、Hanjawaia mantanensis
外陆架—半深海主要为Eggerella bradyi、Globocassidulina subglobosa、Planulina wuellerstorfi
半深海—深海主要为Bulimina aculeata、Epistominella exigua
深海主要为Rhabdammina sp.
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表 3 #3，#3a和#4短柱黏土矿物组成特征
Table 3 Clay mineral content of the push cores
短柱 层位/cm 蒙脱石/% 伊利石/% 高岭石/% 绿泥石/% 伊利石化学指数 伊利石结晶度/(°)Δ2θ 0~1 3.8 70.3 5.9 20.0 0.26 0.33 2~3 3.8 69.0 7.1 20.2 0.25 0.29 4~5 8.2 64.7 4.8 22.3 0.30 0.29 #3 6~7 7.1 65.7 4.3 23.0 0.32 0.29 8~9 8.0 64.8 4.6 22.6 0.20 0.30 10~11 6.6 65.1 7.8 20.6 0.27 0.28 11~12 16.6 57.6 5.5 20.4 0.29 0.28 0~1 4.0 67.5 6.3 22.2 0.29 0.29 2~3 6.1 65.2 5.0 23.7 0.27 2~3 4~5 16.4 58.8 7.8 17.0 0.28 0.29 #3a 6~7 15.3 58.7 6.4 19.6 0.28 6~7 8~9 19.0 56.5 6.8 17.8 0.29 0.32 10~11 14.2 61.0 7.1 17.8 0.27 0.30 12~13 14.5 60.3 10.1 15.1 0.27 0.32 0~1 2.0 72.3 5.6 20.1 0.29 0.30 2~3 5.3 68.0 6.2 20.4 0.29 0.29 4~5 14.4 59.5 6.3 19.9 0.29 0.30 6~7 12.2 60.4 7.0 20.4 0.26 6~7 #4 7~8 11.6 61.6 7.8 19.1 0.27 0.28 9~10 12.8 60.5 6.9 19.8 0.29 0.27 10~11 16.8 59.7 6.2 17.2 0.26 0.32 12~13 16.6 58.8 6.7 17.9 0.32 0.27
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