Changes of the upper water column at the 45°N North Atlantic since marine isotope stage 3
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摘要: 北大西洋45°N区是北大西洋冰筏碎屑（IRD）带的中心区，其海洋沉积物包含高分辨率沉积环境和气候变化信息，对45°N区沉积记录的研究有利于反演末次冰期以来古海洋环境的变化。通过对岩心Hu71-377中IRD含量的统计、浮游有孔虫组合及氧和碳同位素（δ18O和δ13C）分析，重建了北大西洋45°N上层水体水团性质演化历史。结合AMS14C数据和氧同位素地层学，在氧同位素3期（MIS3）和2期（MIS2）中识别出5个Heinrich层，其中Heinrich 1、2和4层具有明显IRD峰值、Neogloboquadrina pachyderma高丰度和轻δ18O值特征，而Heinrich 3和5层的δ18O值未明显变轻。Heinrich 3和5层与Heinrich 1、2和4层的δ18O 差异可能反映了上层水体受融水输入的影响不同。δ13CN.incompta和δ13CN.pachyderma差值也反映了Heinrich事件期间混合层和温跃层的变化，它们的δ13C差值在Heinrich 1和2期间接近零，归因于强风驱动的海水垂向混合。而δ13CN.incompta和δ13CN.pachyderma差值在Heinrich 4和5期间增大，反映了季节性温跃层变浅，推测与北大西洋暖流增强有关。浮游有孔虫组合进一步反映了海洋上层水团性质, 特别是N. pachyderma和Neogloboquadrina incompta的相对丰度反映了MIS3期以来海表温度（SST）变化。
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关键词:
- Heinrich事件 /
- 浮游有孔虫组合 /
- 碳氧同位素 /
- 上层水团变化 /
- 北大西洋
Abstract: The 45°N of North Atlantic is located at the central zone of the ice-rafted detritus (IRD) belt of the North Atlantic, where the marine sediments contain rich environmental and climatic information of high-resolution. The sedimentary records there are used for reconstruction of the pale-oceanic environment since the last glacial in this study. IRD contents, planktonic foraminiferal assemblages and their oxygen and carbon isotopes (δ18O and δ13C) from the core Hu71-377, are used as major tools. Combined with AMS14C dating and oxygen isotope stratigraphy, five Heinrich layers are identified in the MIS3 and MIS2, in which the Heinrich layer 1, 2 and 4 have obvious IRD peaks, high relative abundance of Neogloboquadrina pachyderma and light δ18O values, but no obvious light δ18O are observed in the Heinrich layer 3 and 5. The difference in δ18O between the Heinrich layers 3 and 5 and the Heinrich layers 1, 2 and 4 may suggest the impacts of melt water on the upper water column. Further, the offsets between δ13CN.incompta and δ13CN.pachyderma may also reflect the changes in the mixed layer and thermocline during the Heinrich events. The δ13C offsets were close to zero during Heinrich 1 and Heinrich 2, attributing to the vertical mixing of seawater driven by strong winds. And the δ13C offsets became larger during Heinrich 4 and Heinrich 5, indicating that the seasonal thermocline became shallower, which supports the inference of the penetration of the North Atlantic Current. What’s more, the planktonic foraminiferal assemblages may reflect the properties of the water masses in the upper water column, especially the relative abundance of N. pachyderma and Neogloboquadrina incompta may indicate the sea surface temperature (SST) changes during MIS3. -
河口三角洲具有重要的生态与社会经济意义，其形成发育受到河流与海洋的双重作用影响[1-2]。近年来在全球环境变化与人类活动的双重影响下，大河三角洲面临着严重洪水灾害的威胁[3-5]。水下三角洲是三角洲沉积体系的重要组成部分，其沉积环境较为稳定，能够记录丰富的陆地和海洋环境变化信息（河道变迁、洪水、风暴等）[6-8]。因此，研究水下三角洲极端水文事件影响下的沉积特征，对于重建古洪水事件序列和未来河口地区科学规划治理具有重要的现实借鉴意义。
长江作为亚洲第一长河，巨量的泥沙输入在河口形成了规模巨大的水下三角洲[9-10]。长江也是世界上洪水最多、频率最高的河流之一[11-13]。据统计，两千年来长江中下游地区的洪水频次达0.5次/a[14]。为更好地应对未来长江流域的洪水灾害，当前多位学者基于长江水下三角洲的沉积记录重建了多个古洪水沉积序列，多数研究认为特大洪水会在水下三角洲形成粗颗粒沉积单元[7,15-19]。然而Fan等[20] 基于年际分辨率的沉积物分析，认为长江口洪季沉积物以细颗粒沉积为主。可以发现，当前学界对长江水下三角洲洪水沉积特征尚未有较为统一的认识，有待于进一步深入分析。同时随着流域内大规模的大坝建设，长江入海泥沙通量锐减，给水下三角洲沉积、生态和环境带来了显著影响[21-23]，但是大坝建设对洪水沉积的识别是否产生了显著影响，目前也缺乏明确的认识。
粒度是识别洪水沉积物最基本的指标之一。不同来源的沉积物在不同的动力搬运和沉积过程中，粒度性质均会发生改变[24-26]。长江河口动力条件复杂，径流、沿岸流、潮汐以及风暴潮等多种因素相互作用，使得水下三角洲的沉积物粒度特征表现更为复杂[27]。近年来，粒度端元分析法已被广泛应用于海洋沉积记录的解译研究[28-31]，它通过数学模型分解粒度数据，分离出不同物源或运输方式所形成的粒度组分，进而对每一个组分进行解释以理解沉积物堆积时的沉积环境[32-33]，可为识别古洪水沉积提供有力技术支持。
2020年长江发生流域性特大洪水事件，本文基于洪水期间采集的长江水下三角洲沉积物短柱样（图1），进行粒度、有机地球化学指标（TOC、TN）分析，揭示现代特大洪水事件影响下水下三角洲沉积物的沉积特征。同时利用粒度端元分析结果，将其与前人建立的洪水序列对比，探讨大坝建设是否和如何影响水下三角洲洪水沉积识别和序列重建。
1. 研究区概况
长江口呈“三级分汊，四口入海”的格局，约99%的长江径流经南支入海[34]。长江水下三角洲面积达2.9×104 km2，沉积物颗粒从拦门沙向三角洲前缘逐渐变细，然后向陆架方向变粗[9,35]。长江河口属中等强度潮汐河口，平均潮差约2.7 m，平均浪高约1 m。长江口海域的海流由苏北沿岸流、台湾暖流以及长江冲淡水组成，其中长江冲淡水夏季向东北偏转[36]。该区域沉积的季节效应明显，夏季沉积作用强，冬季较弱[37]。历史上长江口附近发生过的有记录的最大洪水出现在1954年，最大径流量达
92600 m3/s（大通站），其次是1998年特大洪水，最大径流为82300 m3/s[38]。2020年夏季长江流域遭遇连续特大暴雨。7月初长江下游地区降雨量累计达到265 mm，致使宜昌到南京的水位几乎同时超过预警值，形成特大洪水[39]。大通站在7月9日到8月3日期间流量超过
70000 m3/s，其中在7月12日达到最高水位（16.21 m）和最大径流量（84600 m3/s）[39]。7、8两月入海径流总量和泥沙总通量分别为3.5 × 1011 m3 和 8.0 × 107 t。该次洪水给沿江地区造成较为严重的人员安全威胁和社会经济损失。2. 材料与方法
2.1 样品采集
2020年7月长江洪峰到达河口之后，在长江水下三角洲区域，使用箱式取样器采集底质沉积物。每个站位将底质沉积物从水下采集上来后，首先在采样箱内将50 cm长的透明塑料管垂直插入采样箱内，每根塑料管取上部15～30 cm长度的沉积物短柱岩芯。采样站位的经纬度位置使用手持GPS测定。采集完成后所有短柱样运回实验室在4℃冰箱内冷藏保存。本次在长江水下三角洲区域共采集16个站点的底质样品（图1）。
2.2 沉积物粒度
对短柱沉积物以1 cm为间隔进行连续取样后，在测试前将样品分别加入10 mL双氧水（浓度30%）和5 mL盐酸（浓度30%），去除其中的有机质和碳酸盐，随后加入六偏磷酸钠使样品充分分散，使用Malvern Mastersizer
3000 型激光衍射粒度分析仪测量，每个样品至少测量3次，测量误差小于3%。2.3 沉积物有机地球化学指标（TOC、TN）
从挑选的短柱中分出适量样品烘干后研磨，然后过200目网筛，放入离心管并加入2 mL盐酸以去除样品中的碳酸盐，接着加入蒸馏水并使用离心机中和pH值到中性。随后将处理好的样品再次烘干，取20～30 mg样品用锡杯包裹后放入Thermo公司生产的EA3000型元素分析仪测量总有机碳（TOC）和总氮（TN）含量。
2.4 统计计算方法
沉积物粒度参数的计算使用GRADISTAT程序[40]，选择Folk 和 Ward方法[41] 计算得到平均粒径、峰态、偏度、分选系数等参数结果。
粒度端元模型使用AnalySize，该程序在Matlab中运行[42]。选择的数学模型为Non-Parametric方法。在端元数量的选择上，以线性相关大于0.9且角度偏差小于5为前提，选择最少的端元数作为最终的样品粒度端元数量[43-44]。
3. 结果与讨论
3.1 2020年特大洪水事件沉积层的确定
利用宏观特征进行洪水沉积物的识别是最为直接和有效的方式之一[45-46]。本文对2020年特大洪水沉积层的识别首先根据柱样沉积物颜色进行划分（图2）。
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图 2 短柱样照片红色箭头表示洪水沉积层的底部。Figure 2. Photographs of the coresThe red arrows indicate the bottom of the flood deposit.根据获取的16根短柱的沉积物颜色由灰黄色到黄褐色的转变界线位置（图2），对洪水沉积层位深度进行判别划分，其中洪水层的深度范围D1 为0～21 cm，D2为0～4 cm，D3为0～6 cm；D4为 0～6 cm，D7为 0～7 cm，E1为0～16 cm，E2为0～4 cm，E3为0～5 cm，E4为0～3 cm，F1为0～9 cm，F2为0～6 cm，F3为0～7 cm，F4为0～12 cm。
短柱D5、D6和D8因无法通过柱样外层直接观测识别出明显的分界，切开柱状样可见深、浅两种颜色的混合沉积物，推测是洪水沉积过程中这些地点的常态沉积物受到扰动被再悬浮并与洪水沉积物混合所致。短柱D5和D8通体均为黄褐色与黑褐色沉积物混合，但两个短柱的黄褐色沉积物分别在6 cm和16 cm处出现急剧减少，因此将D5和D8的洪水沉积层的深度分别确定为6 cm和16 cm；短柱D6在19 cm处发现黄褐色沉积物显著减少，因此将短柱D6的洪水沉积层深度定为19 cm。
3.2 2020年特大洪水事件沉积层的沉积指标特征
3.2.1 粒度组分与粒度参数
图3展示了各短柱样粒度组分与粒度参数垂向变化。整体来看，所有短柱样的沉积物类型均以粉砂为主，黏土次之，砂含量最低。所有柱样洪水沉积层粉砂、黏土和砂含量平均值分别为79.16%、14.77%和6.08%；柱样下部沉积层同样以粉沙为主，其粉砂、黏土和砂含量平均值分别为78.86%、14.63%和6.51%。洪水沉积层平均粒径的变化范围为9.49～22.69 µm，平均为13.23 µm，其中短柱F3的洪水沉积层平均粒径最粗（平均为22.69 µm），D2的洪水沉积层粒径最细（平均为9.49 µm）；下部沉积层平均粒径变化范围为9.71～20.32 µm，平均为13.87 µm。洪水沉积层的分选系数平均为3.01，分选均较差；偏度平均为–0.07，负偏；峰态平均为1.04，正常峰态；D90平均为67.52 µm。而下部沉积层的分选系数均值为2.98，分选较差；偏度平均为–0.083，负偏；峰态平均为1.07，正常峰态；D90平均为60.44 µm。
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图 3 粒度组分及粒度参数垂向变化黑色横线以上表示洪水沉积层。Figure 3. Vertical distribution of grain size composition and parametersBlack horizontal lines indicates the flood layer bottom.观察发现部分短柱洪水沉积层内的平均粒径波动变化较大（D1、D2、D6、D8、F3和F4），这些短柱集中分布在研究区域的中南部，而其余短柱洪水沉积层的平均粒径波动较小，较为稳定。该分布格局表明洪水期间中南部区域受水动力影响更为复杂，不断扰动洪水沉积层，而其余短柱可能主要受长江冲淡水的单一动力影响。
纵向整体观察短柱样粒度的变化趋势可以发现（图3），大部分沉积物从短柱下部进入洪水沉积层后平均粒径呈现了由粗到细的转变（D2、D3、D4、D5、D7、E1、E3、F1和F4），少部分呈现粗化（D6、E2、E4和F3）或无明显变化（D1、D8和F2），表明2020年洪水期间的沉积物相对下部沉积粒径整体偏细。
为更好地分析短柱洪水层中粒径的变化趋势特征，以平均粒径变化为依据，大致将16根短柱分为三类：一类是以短柱D7为代表，粒径由下至上逐渐变细；第二类以短柱F3为代表，粒径呈现粗化转变；第三类以D8为代表，粒径变化不大，上下两层较为一致。
短柱D7洪水沉积层的粒度指标相对下部沉积层呈现明显的二段式结构（图3）。大致以7 cm处为界，上部为洪水沉积层，下部为常态沉积。洪水沉积层黏土、粉砂和砂含量平均值分别为16.65%、81.26%和2.09%，而下部沉积层的黏土、粉砂和砂含量平均值分别为11.87%、83.62%和4.51%。洪水沉积层平均粒径的均值为11.16 µm，下部沉积层平均粒径的平均值为15.82 µm，洪水沉积层平均粒径低于下部沉积；洪水沉积层的分选系数平均为2.75，略高于下部（分选系数2.69），分选较差；洪水沉积层的偏度平均为–0.13，明显高于下部（偏度–0.21）；洪水沉积层的峰态系数平均为0.93，低于下部（峰态系数1.04），属于正常峰态；洪水沉积层的D90平均值为37.59 µm，低于下部沉积层的D90平均值（48.01 µm）。
短柱F3的平均粒径、分选系数和D90的变化趋势较为相似。7 cm以上为洪水沉积层，7 cm以下为常态沉积（图3）。洪水沉积层黏土、粉砂和砂含量的平均值分别为10.75%、68.68%和20.57%；下部沉积层的黏土、粉砂和砂含量的平均值分别为11.11%、74.52%和14.37%。洪水沉积层的平均粒径在全柱中处于高值，平均值为22.69 µm；下部沉积层平均粒径的均值为19.16 µm。洪水沉积层的分选系数平均为4.41，下部沉积层的分选系数平均为3.92，上下部沉积分选均较差。洪水沉积层的偏度平均为0.11，正偏，下部沉积层的偏度平均为0.09，正偏。洪水沉积层的峰态平均为1.31，粗峰态，下部沉积层的峰态平均为1.48，粗峰态。洪水沉积层的D90在全柱中处于高值，平均为245.83 µm；下部沉积层的D90平均为195.24 µm。
短柱D8整体的粒度指标除个别层位出现高值外，其余层位无较大波动。大致以16 cm处为界，上部为洪水沉积层，下部为常态沉积层。洪水沉积层黏土、粉沙和沙含量的平均值分别为16.87%、80.78%和2.35%；下部沉积层的黏土、粉砂和砂含量的平均值分别为17.87%、80.03%和2.1%。洪水沉积层平均粒径的均值为10.82 µm，并在7、10和15 cm处显著增加；下部沉积层的平均粒径较小，均值为10.46 µm。洪水沉积层的分选系数无较大波动，仅7 cm处有一高值，平均为2.81，下部沉积层分选系数平均为2.8，上下部沉积层分选均较差。洪水沉积层的偏度与下部沉积层在数值上几乎一致，平均值分别为–0.15和–0.14，均为负偏。洪水沉积层峰态系数与下部沉积层也几乎一致，平均值分别为0.98和0.97，均为正常峰态。洪水沉积层和下部沉积层D90值非常接近，平均值分别为36.5 、35.27 µm。
3.2.2 有机地球化学指标（TOC、TN）
有机地球化学指标是河口地区识别洪水沉积的主要指标之一。本文在水下三角洲不同的区域选择6根代表性短柱，分析洪水层沉积物的有机地球化学指标特征。图4展示了短柱D1、D3、E1、E4、F1和F3的TOC和TN垂向变化。6根短柱洪水沉积层的TOC平均值为0.59%，TN平均值为0.077%，而下部沉积层的TOC平均值为0.53%，TN平均值为0.067%，说明短柱洪水沉积层的TOC平均值和TN平均值均略高于下部沉积层。然而E4洪水沉积层TOC和TN含量均低于其下部沉积层，这可能是由于E4所处位置距离河口最远，水动力较强，沉积物中易于吸附有机质的细颗粒物质含量较低。
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图 4 TOC和TN垂向变化黑色横线以上表示洪水沉积层。Figure 4. Vertical distribution of TOC and TNBlack horizontal line indicates the flood layer bottom.3.3 短柱样粒度敏感组分及其指示意义
长江口及其附近海域动力条件非常复杂。观测数据显示，2020年洪水期间，长江口南槽底层水沙运动随着大潮出现了向陆输送的方向变化[38]。这表明洪水期水下三角洲的沉积物除了来自长江径流外，还有潮汐等动力作用下的海洋沉积。为更好地揭示洪水沉积物的沉积特征，本研究使用粒度端元模型分离出柱状样中代表不同动力沉积的粒度组分，分析不同组分形成的动力机制，以便揭示代表洪水沉积物的最优粒度组分。
从AnalySize程序分析的各短柱端元频率曲线和端元垂向分布结果来看（图5和6），短柱D4、D5、D7、D8、E2、E3、E4和F1各分离出2个粒度端元；短柱D2 、D6、F2和F4各分离出3个粒度端元；短柱D1、D3和E1的端元数量分别为4个；短柱F3的端元数量为5个。
首先对洪水粒度端元组分进行识别。前人通过测量2020年7月长江口浑浊带的悬沙粒径，发现南港口外站位的悬沙中值粒径为7.2 µm[47]。由于该站位靠近河口，其悬沙粒径可作为洪水沉积物粒度组分的有力参考值，本文假定洪水沉积层中越接近这个参考值的粒度组分越能够代表长江洪水沉积。如图5和图6所示，在距离河口较近的几根短柱中，短柱D2的EM1（6.72 µm）最接近参考粒径，在洪水层内的含量为35.75%；D4的EM1（9.86 µm）最接近参考粒径，并且在洪水层内的含量达62.33%；D5的EM1（12.7 µm）最接近参考粒径，在洪水层内的含量达62.09%；D6的EM1（7.64 µm）最接近参考粒径，在洪水层内的含量为45.44%；D7的EM1（11.2 µm）最接近参考粒径，在洪水层内含量达83.29%。可以发现，短柱D2、D4、D5、D6和D7中粒径最细的组分EM1与洪水期间南港口外的悬沙中值粒径接近，并且这些短柱的EM1在洪水层内含量较高，应该最能代表长江洪水沉积。以短柱D2、D4、D5、D6和D7的洪水沉积端元特征为参考，短柱D8、E2、E3、F1和F2的EM1峰值粒径为6.72～9.86 µm，也代表了长江洪水沉积组分。
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图 6 短柱样粒度组分、平均粒径及各端元含量垂向变化黑色横线以上表示洪水沉积层。Figure 6. Vertical distribution of grain size components, mean grain size, and end-members of the coresBlack horizontal lines indicate the flood layer bottom.以上这些短柱中较粗的粒径组分EM2（16.4～27.4 µm）大多在2020年洪水沉积形成前出现较高含量（图6），可能是水下三角洲的常态沉积或是冬半年强波浪动力作用下泥沙再悬浮后的沉积产物[20]。组分EM3在短柱D2、D6和F2中粒径更粗（峰值粒径可达40.1 µm，D6站点），在这3根短柱中含量最低并且在个别层位呈现显著峰值，由此推断EM3组分应该是风暴等极端事件的沉积产物。
此外，距离河口较远的短柱F4的EM3为双峰结构，有6.72 µm和40.1 µm两个峰值，推测是风暴事件引起了2020年洪水沉积物再悬浮，与粗颗粒混合所致；F4中EM1的含量达45.19%，EM1峰值粒径（12.7 µm）比短柱D2的洪水沉积组分（6.72 µm）略粗，可能与该站点水动力较强有关。短柱E4的细颗粒组分（EM1）峰值粒径（14.5 µm）较其他短柱的EM1粗，可能是由于E4距离河口最远，洪水沉积组分占比较低，形成时受再悬浮沉积物的混合所致。短柱F4和E4的EM2（21.2 、27.4 µm）则可能为常态沉积或枯季强波浪再悬浮之后的沉积产物。短柱D1、D3、E1和 F3的端元数量超过3个，其 EM4 和 EM5 组分可能跟这些地点的物源和动力更为复杂有关。
3.4 大坝建设对洪水沉积识别的影响
已有研究显示长江流域内大量的大坝建设（尤其是三峡大坝）造成长江入海泥沙通量锐减，对三角洲沉积环境造成了极大的影响[21,48-49]。那么大坝建设是否会造成洪水沉积物粒度的变化？以及是否会影响到古洪水研究中洪水事件的识别？前人基于水下三角洲的钻孔重建了多个长江洪水事件沉积序列，这为我们对比2002年三峡大坝建成前后长江水下三角洲洪水沉积物的粒度变化提供了可能。
钻孔YE-1[50]记录了1954—1998年间的若干洪水事件和2010年的一次洪水事件（图7b）。钻孔YE-1显示，1954—1998年间的洪水层平均粒径为5.79～8.69 µm，平均7.47 µm，2010年的洪水层平均粒径为4.57 µm（图7b）。而距离钻孔YE-1最近的短柱D3所记录的2020年洪水沉积层平均粒径为13.5 µm，这说明近期洪水沉积物与三峡大坝建设前的洪水沉积物粒径相比有所变粗。同样，钻孔cj0702[18]记录了1890—2000年间的若干洪水事件和2006年的一次洪水事件，该钻孔显示，1890—2000年间的洪水层平均粒径为6.23～12.53 µm，平均值为7.81 µm，2006年的洪水层平均粒径为8.39 µm（图7a）。此外，钻孔A[20]记录了1998年洪水事件，平均粒径为9.01 µm。本研究中短柱D4、D7和E1距离钻孔A和cj0702较近，这3根短柱中2020年洪水沉积层的平均粒径分别为10.84、11.16和14.27 µm，均大于历史时期洪水沉积的平均粒径，同样表明三峡大坝建成后该区域的洪水沉积物粒径有所增加。
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蓝色箭头表示钻孔内识别出的洪水层，红色虚线表示三峡大坝建成的2003年。Figure 7. Comparison in the mean grain size of sedimentary cores cj0702[18], YE-1[50], and river discharge, sediment discharge at the Datong Hydrological Station from 1880 to 2020Blue arrows mark flood events, and red dash line indicates year 2003 when the Three Gorges Dam was completed.三峡大坝建成后水下三角洲洪水沉积物的粗化，原因可能是大量泥沙被拦蓄在库区中，入海泥沙通量显著减少，但径流量并无明显下降（图7c），从而侵蚀大坝下游河道粗颗粒物质，导致洪季输运到水下三角洲的沉积物粒径整体有所变粗[23]。
然而，本研究中绝大部分短柱的洪水沉积层与下部沉积层相比，沉积物粒径呈现偏细现象（图3）。同样有机地球化学指标也显示短柱上部洪水沉积层中TN和TOC含量比下部更高（图4），而TN和TOC含量往往与粒径呈负相关关系，这也暗示洪水沉积物颗粒的“细化”。究其原因，应该是大坝建设后入海泥沙通量减少，水下三角洲的沉积物在波浪动力作用下发生再悬浮，细颗粒组分被更多地输运到东海泥质区等区域，导致长江水下三角洲由原本沉积物的“汇区”变成“源区”，造成常态底质沉积物显著粗化，长江河口感潮河段的最大淤积区向上游移动[51]，水下三角洲侵蚀加剧[52-53]。尽管热带气旋降水能够一定程度缓解大型三角洲的侵蚀状况[54]，但是热带气旋过境期间的强动力过程对水下三角洲也会产生强烈再悬浮，致使热带气旋活动对缓解水下三角洲侵蚀现状有限。这最终导致即便是长江特大洪水期间强径流动力影响下的沉积过程，沉积物的颗粒也显得相对偏细。
在重建长江古洪水序列的工作中，前人通常结合元素指标和粒度敏感组分识别洪水沉积事件，将粗颗粒组分作为判别洪水事件的基础[7,18]。然而随着未来入海泥沙持续减少，洪水沉积物相对常态沉积物的粒径可能会更加偏细。因此在未来洪水沉积序列重建的工作中，使用分离粒度敏感组分的方法识别长江水下三角洲地区洪水沉积时，细颗粒组分可能更代表洪水事件沉积。在古洪水沉积序列重建中应注意钻孔内常态背景沉积物特征转变和沉积环境转变等影响因素。
4. 结论
（1）2020年长江水下三角洲洪水沉积层厚度为3～21 cm，平均厚度9.2 cm。
（2）洪水沉积层以粉砂为主，平均粒径13.23 µm，分选较差，偏度为正偏，峰态属于正常峰态，相比其下部常态沉积粒径有所偏细。有机地球化学指标显示，洪水沉积层的TOC平均值为0.59%，TN平均值为0.077%，相比其下部常态沉积含量有所增加。
（3）短柱样的粒度敏感组分EM1更能代表长江洪水沉积，EM2应该代表长江水下三角洲的常态沉积或冬半年强波浪动力作用下泥沙再悬浮沉积，而EM3则可能代表了风暴等极端事件沉积。
（4）流域内大坝建设等因素导致的水下三角洲常态底质粒度粗化，使得洪水沉积相对常态沉积呈现细化的转变，大坝建设后细颗粒组分更有可能代表洪水事件沉积。因此在古洪水沉积序列的重建中使用分离粒度敏感组分的方式识别洪水沉积时，应注意钻孔内背景沉积物的特征转变和沉积环境转变等影响因素。
致谢：特别感谢华东师范大学河口海岸学国家重点实验室研究生刘桢峤和冯威同学参与本研究样品的野外采集、实验室室内岩芯分样和拍照工作。
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图 1 北大西洋Hu71-377与相关岩心[8,28-29]的位置以及洋流和SST分布
NAC—北大西洋暖流，LC—拉布拉多寒流，EGC—东格陵兰流，WGC—西格陵兰流，白色阴影表示IRD带。数据来源于World Ocean Atlas 18，由Ocean Data View绘制。
Figure 1. Location map for Core Hu71-377 and related cores[8,28-29]and the distribution of currents and SST in the North Atlantic
NAC—North Atlantic Current, LC—Labrador Current,EGC—East Greenland Current, WGC—West Greenland Current, white shade indicates the IRD belt. Data were download from World Ocean Atlas 18 and plotted by Ocean Data View.
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图 2 岩心Hu71-377深度-年龄模型（a）和沉积速率（b）
Figure 2. The depth-age model（a）and sedimentation rates of core Hu71-377（b）
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图 4 北大西洋Hu71-377岩心IRD、有孔虫相对丰度、δ18O和δ13C、壳体质量等指标与岩心SO82_5-2[29] 和DSDP609[37]的δ18O和δ13C指标
“?”表示岩心SO82_5-2中Heinrich 2的年龄模型存在不确定性，因为van Kreveld等[29]未对Heinrich 2有详细定义，并且与其他Heinrich层相比，Heinrich 2中δ18O和δ13C特征不明显。
Figure 4. IRD, relative abundance of foraminifera, δ18O and δ13C, and weights of foraminifera in core Hu71-377 and their correlation with δ18O and δ13C from core SO82_5-2[29] and core DSDP609[37]
“?”represents an uncertain age model of Heinrich 2 in core SO82_5-2, since van Kreveld et al.（2000） [29] did not provide detailed definition for Heinrich 2 and the δ18O and δ13C in Heinrich 2 in SO82_5-2 are not well correlated with other Heinrich layers
表 1 岩心Hu71-377 14C年龄及日历年龄
Table 1 14C Age and Calendar Age of the core Hu71-377
深度/cm 实验ID 14C年龄/a 测试材料 日历年龄/ka 0 ～ 2 UCI-212015 1930±15 G. inflata 1.333 68.5 ～ 69.5 UCI-214037 11545±25 G. inflata 12.860 115 ～ 116 UCI-23843 15840±60 N. pachyderma 18.174 256 ～ 257 UCI-212021 25610±80 G. inflata 28.887 389 ～ 390 UCI-214039 37120±230 G. bulloides 40.920 
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表 2 NGRIP冰芯、DSDP609岩心和Hu71-377岩心的Heinrich事件相关控制点
Table 2 Heinrich events in the ice core NGRIP, core DSDP609 and core Hu71-377
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