Holocene extreme flood events in the Yangtze River Basin: Research progress and implications
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摘要:
随着全球气候变暖和人类活动加剧，全球洪水事件的发生频率与强度正在快速变化，揭示洪水发生规律及其驱动机制是当前古洪水水文学和全球变化研究的热点问题。长江流域作为中国洪涝灾害最为严重的区域之一，其洪水活动近年来呈现快速异常变化，较短的现代器测记录已不能满足未来洪水灾害风险预测的需求，迫切需要通过各种长时间尺度记录揭示过去时期长江流域洪水事件与气候变化之间的关系。本文通过综述各种极端洪水事件的地质记录和历史记录，确定全新世以来极端洪水事件的频发期，并与区域关键气候代用指标进行对比，发现洪水事件频发期主要跟气候的急剧突变和强烈的人类活动有关。然而准确预测长江流域洪水事件未来演化趋势，需不断加强各种代用记录的综合研究，进一步探索洪水发生机制与气候变化和人类活动耦合关系，并加强有关数值模拟方面的研究，以便于为未来长江流域的洪涝灾害防御、城乡规划优化布局、资源合理开发利用提供科学依据和决策支持。
Abstract:With global warming and the intensification of human activities, the frequency and magnitude of large river flood events are increasing in recent years. To reveal the regularity of flood occurrence and its driving mechanism is a hot issue in the study of paleoflood hydrology and global change. As one of the regions with the most severe flood disasters in China, the Yangtze River Basin has shown rapid and abnormal changes in flood activities in recent years. Short modern measurement records can no longer meet the needs of future flood disaster risk prediction, and it is urgent to reveal the relationship between flood events and climate change in the Yangtze River Basin in the past through various long-term records. By summarizing the geological and historical records of various extreme flood events, the frequent periods of extreme flood events since the Holocene were determined and compared with key regional climate proxies. However, to accurately predict the future evolution trend of flood events in the Yangtze River Basin, it is necessary to strengthen continuously the comprehensive research of various proxy records, to further explore the coupling relationship of flood occurrence mechanisms to climate changes and human activities, and to strengthen research on numerical simulation. This study provided a scientific basis and decision support for future flood disaster prevention, urban and rural planning optimization layout, and rational resource development and utilization in the Yangtze River Basin.
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Keywords:
- paleoflood events /
- sedimentary record /
- global warming /
- human activities /
- the Yangtze River
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全球大洋的水循环在热量、营养盐、碳、氧气等关键要素的输送中发挥着举足轻重的作用[1-5]。印度洋作为全球大洋系统不可或缺的一部分，其深水循环在全球大洋水循环体系中占据至关重要的位置[5-6]。印度洋底层水不仅是洋底溶解氧的主要来源，更是调控洋底氧化还原环境以及海洋生态系统的关键因素。认清印度洋深水的来源与演化，有助于全面了解全球深水循环及其对深海通风的贡献。
印度洋的底层水主要源于南部水团，在大洋循环中被称为深层绕极流（CDW）。它主要由北大西洋深层水（NADW）和南极底层水（AABW）混合而成，这两支水团在温盐性质上颇为接近[1]，但在溶解氧含量上却存在显著差异。AABW富含溶解氧，含量超过4 mL/L，而NADW的溶解氧含量较低，为1～4 mL/L[7-8]。
氧化还原敏感元素在不同氧化还原环境下，可以不溶物或与硫化物、有机物络合的形式进入沉积，使其成为识别氧化还原环境的指标[9-10]。目前已经有部分研究运用氧化还原敏感元素讨论印度洋底层水的氧化还原情况。沉积物低U/Th、V/Ti和Re/Mo等指标表明，自MIS1以来，阿拉伯海深海基本处于氧化状态[11-12]。沉积物低自生U和Mn/Ti指示了西南印度洋在MIS1暖期富氧[13]。在远洋沉积中，沉积物氧化还原状态更多受到底层水输入的控制，因此，沉积物氧化还原状态研究对判断区域通风情况与底层水的输入变化具有指导意义。
另一方面，沉积物的自生铁锰氧化相Nd同位素被广泛用于识别水团来源的组成与变化。海水中的Nd同位素性质稳定，其在海洋中的滞留时间（约200～
1000 年）[14]短于海水的混合时间（约1500 年）[15]，使得全球大洋中各水团的εNd组成存在差异，可以用于水团来源的示踪。现已有记录显示全新世南极底层水εNd值为−7～−9，而全新世北大西洋深层水εNd值为−11～−13 [12,16-17]。此外，NADW在大西洋向南传播的过程中，与威德尔海深层水混合，形成了修正后的mNADW，其εNd值分布范围为−10～−11[18]。开普盆地（南大西洋）作为底层水进入印度洋前的入口，其全新世深水沉积物的εNd值为−9.5[19]。而来自马达加斯加盆地与马斯克林盆地的全新世沉积物εNd值分别为−8.32和−8.38[20]。有研究表明印度洋自生沉积物中εNd记录与开普盆地εNd具有相似性，全新世阿拉伯海深水沉积物的εNd值为−8.8[21]。现代阿拉伯海水深大于3000 m海域的海水εNd记录表明超过80%的海水来源于AABW，与孟加拉湾的海水εNd记录结果相似[1, 22]。沉积记录显示间冰期阿拉伯海深层水主要受控于AABW，赤道印度洋主要受NADW的影响[19, 23]。因此，全新世期间印度洋范围内不同位置水团来源和组成是否一致是一个值得探讨的问题。目前关于西北印度洋底层水的研究仍然有限，主要的研究焦点集中在阿拉伯海。马达加斯加海盆、马斯克林海盆、索马里海盆等其他区域也存在些许记录。然而对于赤道西北印度洋洋脊周围的底层水情况，目前仍缺乏深入的了解。印度洋中脊作为西北印度洋中至关重要的海底正地貌单元，其对底流传输与当地水团组成有着至关重要的作用。对于这一区域的深入研究不仅有助于我们更全面、更深刻地认识印度洋的深水循环过程，更能加深对印度洋与全球气候之间相互作用的理解。
基于Zhang等[24]的数据集，表层沉积物样品为全新世沉积。本文旨在利用西北印度洋中脊区域的表层沉积物，测试全样沉积物的常微量元素、有机碳含量及沉积物自生组分的Nd同位素，分析全新世时期西北印度洋脊的氧化还原状态，探讨西北印度洋底层水团的空间组成变化及其指示意义。
1. 区域概况
印度洋作为全球最年轻的大洋，以其独特的环流系统和地质构造对全球海洋环境产生了深远影响。印度洋三面环陆，被西南亚、阿拉伯半岛、北非所包围。此外，西印度洋还发育“入”字形的大洋中脊体系，包括西北印度洋脊、西南印度洋脊和东南印度洋脊。西北印度洋脊为罗德里格斯三联点至欧文断裂带之间的整段洋脊，包括北部的卡尔斯伯格洋脊段与赤道附近的中印度洋脊段[25]。这两个洋脊段将西北印度洋北部划分为两个海盆，分别是北部的阿拉伯海盆和南部的索马里海盆（图1）。
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图 1 研究区概况和采样站位（a）以及印度洋64.5°E溶解氧剖面（b）a：底层水路径修改自You[27]，黑点代表91站本研究取样站位；b：数据来自WOA18。Figure 1. Overview of the study area and sampling sites (a), and the dissolved oxygen profile of the Indian Ocean at 64.5°E (b)a: The deep water path is modified from You[27], and black dots represent 91 sampling sites in this study, b: data from WOA18.西北印度洋表层水主要由季风驱动，夏季吹西南季风，表层环流呈顺时针方向流动；冬季吹东北季风，表层环流呈逆时针方向流动[26]。由于印度洋不生成深层水，独特的地理格局造就了水体向北封闭、向南通风的海陆分布格局。印度洋深层水主要来自深层绕极流，它主要由北大西洋深层水和南极底层水混合而成。该水团从南非的开普盆地由南向北传播进入印度洋，其中一支沿着西边界依次进入克罗汉盆地、马达加斯加盆地、马斯克林盆地、索马里盆地，最后通过欧文断裂带进入阿拉伯海；另一只从印度洋东部依次进入南澳大利亚海盆、中印度洋海盆，在查戈斯-拉克代夫海岭处分叉，一支向东进入孟加拉湾，一支从查戈斯-拉克代夫海岭与中印度洋脊之间进入阿拉伯海[6, 27]。此外，在索马里盆地内发现西边界底流在赤道处开始向东传播。印度洋的溶解氧剖面显示了阿拉伯海内表层至次表层的最小含氧带与底层水的逐渐富氧（图1）。
研究区位于西北印度洋脊近赤道区域，水深
2600 ～5000 m，沉积物主要为钙质黏土或钙质软泥，碳酸钙含量高，黏土矿物以伊利石和坡缕石为主，非碳酸盐组分主要是大陆风化的产物[28]。该区陆源碎屑沉积物主要来自周边河流和风尘，其中河流物质主要包括由印度河输送的喜马拉雅山脉的风化产物，由纳尔默达河、他彼河、马希河等输送的德干高原玄武岩与印度片麻岩区的风化产物[29-30]。而风尘物质主要来自阿拉伯半岛、西南亚与北非的沙漠地区[31]。同时，海底火山和热液活动为该区提供了部分火山碎屑和自生沉积物[32]。2. 材料与方法
2.1 研究材料
南海调查中心“海测3301”调查船于2021年与2022年在赤道西印度洋区域采取箱式作业，在卡尔斯伯格洋脊与中印度洋脊处共取得91个表层沉积物样品，取样站位分布见图1。对沉积物进行了常微量元素、有机碳与沉积物铁锰氧化物相Nd同位素分析，所有测试都在自然资源部第一海洋研究所完成。
2.2 分析方法
2.2.1 常微量元素测试
全样沉积物冷冻干燥，研磨至200目以下。每个样品准确称取50 mg（±1 mg）粉末样置于聚四氟乙烯（PTFE）溶样内胆中。加几滴去离子水润湿后加入1.5 mL高纯HNO3和1.5 mL高纯HF，加盖拧紧后用钢套密封，在烘箱内 190 ℃条件下加热 48 h 以上至粉末样品完全消解。冷却后取出 PTFE 内胆，在电热板上加热蒸干两次，加入3 mL高纯HNO3和0.5 mL的1 μg/mL的Rh内标溶液。拧紧盖后放入钢套中，在烘箱内150 ℃条件下加热12 h。冷却后将溶液转入到PTFE瓶中，用2%的 HNO3溶液定容至50 g，摇匀后密闭保存待上机测定。常量元素测试使用ICP-OES（ICAP6300）；微量元素测试使用ICP-MS（X Series Ⅱ）。实验采用GSD-9和空白样品对分析过程进行质量监控，所有元素结果的相对标准偏差均小于5%。本研究取常量元素Fe、Ca、Ti、Mn与微量元素Mo、U、V、Cu、Ni的测试结果进行分析与讨论。
采用保守元素对元素进行标准化是识别自生组分的常见做法。其中，Al和Ti是常用的标准化元素，然而考虑到Al可能来自黏土矿物的自生组分，不能完全代表陆源的组分[33]，而Ti则更为稳定地来源于陆源。因此，使用目标元素与Ti元素的比值来反映目标元素自生成分的高低水平。
氧化还原元素的富集因子被证实是比微量元素比值更好的古环境指标[34]。与微量元素比值相比，富集因子考虑了元素的自然背景值。富集因子的计算方法为：ElEF＝（El/Ti）样品/（El/Ti）标准。其中，El为目标元素，标准值取“世界平均页岩（WSA）”[35]。当富集因子系数小于1时，该元素亏损；系数大于1时，该元素富集；系数大于3时，为明显富集；系数大于10时，则为强烈富集[36]。
2.2.2 有机碳测试
有机碳测定采用酸洗去碳酸盐再上元素分析仪分析的方法。将每个沉积物样品称取2 g置于10 mL离心管之中，加入过量2 mol/L的 HCl直至不再有气泡出现。离心去上清液，经60 °C烘干后研磨，称重取约30 mg置于锡舟中上机测试，测试仪器为产自德国Elmentar公司的Vario EL Ⅲ元素分析仪，采用GSD-9和空白样品对分析过程进行质量监控。
2.2.3 Nd同位素测试
研究区Nd同位素样品站位分布图见图1。全样自生组分Nd同位素分析测试步骤如下[21,37]：取全样样品先烘干48 h，研末至粉碎，每个样品取2 g置于离心管中，分别加入过量的10%的 HAc和5% 的H2O2以去除碳酸盐和有机质，去上清液后剩余样品在55 ℃条件下烘干。将剩余样品转移至PTFE溶样内胆中，加入0.25 mol/L 的HH和15%的 HAc混合溶液，在90 ℃条件下反应3 h，离心分离得到Fe-Mn氧化物相态萃取液。样品进一步分离纯化以提取Nd同位素。经AG50W-X12树脂交换柱将稀土元素分离，再经P507萃淋树脂交换柱分离稀土元素中的Nd。洗脱液蒸干后用2% 的HNO3 溶解即可上机测试。同位素分析测定使用高精度多接收等离子质谱仪（HR MC-ICP MS）进行。Nd同位素测试标样为Shin Etsu JNdi-1（143Nd/144Nd=
0.512116 ±0.00005 ）[38]，εNd计算的标准值采用球粒陨石143Nd/144Nd=0.512638 ，计算公式为εNd=[(143Nd/144Nd)/0.512638 −1]×10000 [39]。3. 结果
3.1 Nd同位素分布特征
西北印度洋洋脊侧翼沉积物的Fe-Mn氧化相Nd同位素分布如图2所示，研究区εNd值为−7.16～−8.0，洋脊西侧的εNd值与索马里盆地
4000 m水深的海水记录相近[17]，而洋脊东侧的εNd值与阿拉伯海盆地3900 m水深的海水记录更为相近[1]。与邻近区域的自生相εNd数据相比，研究区的εNd值则更重[19-21, 40]。此外，研究区内的残留相εNd（−10.2）[41]与自生相εNd有明显差异。![]()
图 2 印度洋εNd值分布及陆地端元圆点表示自生相εNd，三角形表示陆源相εNd，矩形表示海水εNd；黑色的εNd值表示来自风尘或河流的陆源Nd端元。Figure 2. εNd records in the Indian Ocean and εNd end-members in landDots represent authigenic phase εNd, triangles represent detrital phase εNd, and rectangles represent seawater εNd. The εNd in black represents detrital Nd end-members derived from dust or river.3.2 常量元素分布特征
全样沉积物的常量元素分布见图3，不同区域的元素含量差异显著。其中，Ca元素含量变化大，范围为1.2%～34.3%，且随水深增加而降低，深水区Ca几乎被海水溶解。Ti和Fe元素含量分别为0.017%～0.5%和0.25～5.5%，两者分布高度相似，其与Ca呈反相关，与水深呈正相关。Mn元素含量为0.028%～0.83%，高值集中在赤道西侧与5°S的南侧，相较于平均上地壳（Mn=0.06%）明显富集[42]。
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图 3 研究区沉积物深度、TOC与常量元素的分布图Figure 3. Distribution of sediment depth, TOC, and major elements in study area3.3 TOC分布特征
研究区的有机碳含量为0.09%～0.52%，整体含量较低，在研究区西南侧存在高值区，含量均大于0.3%，而南侧为最低值区域，含量小于0.2%（图3）。
3.4 沉积物元素组合特征
对沉积物中的常量、微量元素及有机碳进行了因子分析，提取出4个主因子F1—F4。这4个因子的方差贡献分别为79.28%、10.42%、6.64%、2.83%。F1因子主要由TiO2贡献，载荷值为
0.9716 ，代表陆源组分，其他载荷值大于0.9的金属元素Fe、Mo、U、V、Ni也有一定贡献；F2因子主要由TOC贡献，载荷值为0.9988 ，代表有机质组分；F3因子主要由CaO贡献，载荷值为0.9353 ，代表碳酸盐组分，Cu、U、V也有一定贡献，载荷值分别为0.3937 、0.2934 、0.2863 ；F4因子主要由MnO贡献，载荷值为0.5572 ，代表自生锰氧化物组分，Mo、Cu、Ni也有一定贡献，载荷值分别为0.3773 、0.3671 、0.3434 。3.5 氧化还原敏感元素指标
本研究选取了Mn/Ti比值和U、V、Mo、Cu、Ni的富集因子来评估氧化还原环境（图4）。溶解态的二价Mn在氧化条件下会被氧化为三价或四价的Mn，形成不溶的氧化锰进入到沉积物中。而U、V、Mo、Ni、Cu等金属元素在还原情况下可以形成相应的沉淀而在沉积物中富集。在还原顺序中，U、V一般先于Mo还原，但在本研究区中Mo比U、V更加富集，反映Mo是被铁锰氧化物吸附而富集的。同时Cu与Ni也存在被铁锰氧化物吸附的机制，与Mo、Mn的共同富集可以反映氧化环境[10, 34]。
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图 4 研究区Mn/Ti与氧化还原敏感金属富集因子分布图Figure 4. Distribution of Mn/Ti and enrichment factor of redox-sensitive metals in study areaMn/Ti比值显示洋脊西侧自生锰水平高于东侧，尤其在洋脊南部存在显著高值区，索马里盆地内部为次高值区。UEF、VEF均小于2，整体不明显富集。MoEF（0.7～14.9）和NiEF（2～13.8）分布相似，在研究区内整体富集且在南部强烈富集，与Mn/Ti的分布高度相似。CuEF整体强烈富集，尤其在洋脊的南部。
3.6 热液沉积物元素比值端元
Fe/Ti与Al/(Al+Fe+Mn)的比值可以用于估计沉积物中的热液和碎屑成分[43]。Fe通常与热液活动有关，而Al则可能有多种来源，包括陆源碎屑物质和远洋沉积。Fe/Ti比值的降低和Al/(Al+Fe+Mn)比值的增加表明含多金属沉积物组分的减少与远洋沉积物组分的增加。Fe/Ti与Al/（Al+Fe+Mn）的二元图显示（图5），研究区的Fe/Ti分布区间为10～18，Al/（Al+Fe+Mn）的分布区间为0.43～0.58，分布区间靠近峡谷侧翼沉积物端元。
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4. 讨论
4.1 底层水氧化还原环境空间变化
使用Ti标准化及其敏感元素富集因子作为重建氧化还原环境空间变化的指示。理论上，如果区域存在缺氧或还原环境，UEF、VEF、MoEF会存在不同程度的明显富集；如果环境中存在硫化物，NiEF、CuEF也可能较为富集。结果显示，研究区内UEF、VEF整体不富集，说明环境达不到U、V开始进行还原反应的界限（图4）。另一方面，MoEF、NiEF、CuEF与Mn/Ti的相似分布反映了Mo、Ni、Cu来自锰氧化物-氢氧化物在水柱中的吸附与去除，进而与锰一起进入沉积物中（图4）。这必须发生在氧化条件下，以防止锰氧化物溶解将Mo、Ni、Cu等元素重新释放到水柱中去。其中值得注意的是Cu在研究区中的显著富集，在因子分析中就显示Cu在碳酸盐中存在一定贡献（表1）。前人研究得出印度洋沉积物中，Cu大约有20%～30%进入碳酸盐相，30%～40%进入铁锰氧化相[44]，因此，Cu在研究区的显著富集可能是受到了碳酸盐与铁锰氧化相的共同影响。
表 1 经方差极大旋转后的沉积物元素因子荷载矩阵Table 1. Sediment element factor-loading matrix after varimax rotationF1 F2 F3 F4 TiO2 0.9716 − 0.0017 0.2228 − 0.0685 Fe2O3 0.9589 − 0.0027 0.2611 − 0.0992 MnO 0.8044 − 0.0130 0.1926 − 0.5572 CaO 0.3284 − 0.0884 0.9353 − 0.0834 TOC −0.002 − 0.9988 0.0488 0.0040 Mo 0.9042 − 0.0080 0.1071 − 0.3773 U 0.9499 − 0.0120 0.2934 − 0.0548 V 0.9553 − 0.0006 0.2863 − 0.0594 Cu 0.8289 − 0.0137 0.3937 − 0.3671 Ni 0.9132 − 0.0035 0.1966 − 0.3434 综上所述，UEF、VEF在研究区内没有明显的空间分布变化，CuEF可能存在碳酸盐相的明显干扰。此外Ni有可能与有机质结合进入沉积，但Ni的分布与TOC分布没有明显的关系而且区域TOC含量也比较低，因此在研究区使用了MoEF、NiEF、Mn/Ti的变化特征来指示区域氧化环境空间分布变化。研究区总体呈现南高北低的梯度变化，特别是在研究区南部存在强氧化区域，在西南的索马里盆地内部也存在较强的氧化（图4）。
需要说明的是氧化还原状态主要受到了区域生产力与底层水通风的控制，本研究区为大洋开阔环境，区域低水平的TOC与整体氧化说明存在着良好的通风条件。以上综合反映了研究区氧化还原状态主要受到底层水的控制，而不是生产力。
4.2 西北印度洋底层水组成与分布
4.2.1 Nd同位素指示印度洋底层水的可靠性
Nd同位素作为底层水的记录指标可能会受到其他Nd源的影响，结合西北印度洋脊处的区域气候与地质特征，认为有以下几种因素会影响Nd值的分布变化：河流输入、风尘沉积、与上覆水团的交换、热液输入、边界交换，那么本研究Nd同位素值是否可作为底层水组成的替代指标？
（1）研究区潜在的河流输入来源有来自喜马拉雅的印度河流域、德干高原、印度片麻岩，后两个区域包括了讷尔默达河、他彼河、马希河以及其他小河流的输入。其中印度河是最主要的输入，其沉积物的Nd同位素值为−15，对于所有向西汇入阿拉伯海的河流的εNd值分布范围为−23～−12，所有主要河流按径流输入量等量配比得到的εNd均值为−15.7[46]。位于查戈斯-拉克代夫海岭的陆源相Nd同位素值为−13，明显受到了来自印度河沉积输入的影响。但该区域的海水（εNd=−10.2）和自生铁锰氧化相沉积物（εNd=−8.8）与陆源端元有明显偏离。因此，位于陆源更远的洋脊区域也不太可能受陆源影响。此外，研究区内残留相（εNd=−10.26）与铁锰氧化相（εNd=−7.16～−8）的εNd也存在明显差距，进一步证实研究区的铁锰氧化物不受陆源河流输入控制（图2）。
（2）阿曼、阿拉伯半岛、北非等沙漠区域在赤道以北盛行西风的作用下能向印度洋带来每年一亿吨的风尘。研究区潜在的风尘源可以是塔尔沙漠（εNd = −13.9±1.4）、阿拉伯半岛（εNd = −6.6±1.4）、北非（εNd = +1.7±1.1）（图2）。风尘通过海表面进入海水，风尘颗粒通常在海的表层或次表层溶解，将Nd等元素释放回海水，故风尘颗粒难以将自生相Nd带入到深海沉积物中[30]。本研究的εNd分布区间与阿拉伯半岛的端元接近，且相比于马达加斯加盆地区域（εNd = −8.38）较重。而马达加斯加区域具有低的风尘MAR[47-48]，故研究区可能受到了来自阿拉伯半岛风尘的影响使得Nd同位素值偏重。另一方面，Goswami对阿拉伯海估算得到了表层风尘沉积物εNd端元为−6.1±2.2与−5.3±1.9，认为阿拉伯海的风尘沉积主要来源于阿拉伯半岛[1]。阿拉伯海与索马里海水柱中的εNd分布类似[17]，但索马里海表层的εNd更重，显示出西部受到风尘的输入更多。本研究区的结果位于表层水风尘颗粒与底层水自生沉积物的εNd 值之间，表明风尘颗粒可以保留部分信号进入沉积物中，使得区域的Nd同位素值正好变轻一点。但总的来说，风尘是影响区域εNd分布的潜在因素，但风尘在深水中的影响有限，不会明显改变深水水团的εNd组成。
（3）印度洋底层水主要来源于北大西洋深层水与南极底层水，它们在南大洋混合形成深层绕极流进入印度洋，而深层绕极流上下存在两支不同的水团成分，上层CDW分布
于2000 ～3800 m，由更多的北大西洋深层水（εNd = −13～−14）组成，而且可能会受到印度洋深层水（IDW：εNd = −6.1）的影响[19]；下层CDW分布于3800 m以下，由更多的南极底层水组成。研究区水深分布于3500 ～4900 m，位于上CDW的站位02-09（3483 m）、02-11（3733 m）、02-29（3519 m），其εNd值分别为−7.76，−7.47，−7.27，相对南极底层水（εNd = −8±1）轻微偏重，与NADW端元偏向不符合，更加接近印度洋深层水（IDW）。但马达加斯加盆地的εNd值为−8.32，又向NADW端元靠近（表2）。此外CDW与IDW之间盐度密度存在明显梯度差异，不会存在显著的水体交换，故认为与上覆水团的交换不是影响Nd同位素值的因素。表 2 印度洋表层沉积物和海水的εNd数据统计Table 2. εNd data of surface sediments and sea water collected in Indian Ocean站位 深度/m 地理位置 εNd 样品类型 文献来源 02-09站 3483 中印度洋脊西侧 −7.77 铁锰氧化相 本研究 02-11站 3733 中印度洋脊东侧 −7.48 02-29站 3519 中印度洋脊西侧 −7.27 03-09站 4206 卡尔斯伯格脊东侧 −8.0 03-26站 3996 卡尔斯伯格脊西侧 −7.86 04-02站 4022 卡尔斯伯格脊东侧 −7.74 04-15站 4085 卡尔斯伯格脊西侧 −7.89 04-29站 4900 卡尔斯伯格脊西侧 −7.16 SK221-05站 2700 东南阿拉伯海 −8.8 Lathika[21] SK129-CR2站 3800 查戈斯-拉克代夫海岭东侧 −9.3 Piotrowski[19] V19-188站 − 马斯克林台地东北侧 −8.1 Pahnke[40] 5B站 3684 马达加斯加盆地 −8.32 Wilson[20] 30B站 3950 马斯克林盆地 −8.38 RC11-83站 4718 开普盆地 −8.39 Rutberg[52] 02-01站 3508 中印度洋脊东侧 −10.26 去碳酸盐残留相 何州天[41] SS-3101G站 − 查戈斯-拉克代夫海岭东侧 −13.0 Goswami[44] SS-3104G站 − 东南阿拉伯海 −9.9 803站 2504 查戈斯-拉克代夫海岭西北侧 −10.2 海水 Goswami[1] 804站 2350 印度大陆南端 −10.6 1504站 4500 马达加斯加盆地 −8.5 Bertram & Elderfield[17] 1507站 4000 索马里盆地 −8.6 （4）尽管热液活动确实会释放大量的稀土元素，但研究表明Nd在热液口处存留的时间极短，很快被原位的沉积物重新吸附[49]。研究区距离已知最近的热液喷口卧蚕1号、卧蚕2号仍有数百千米的距离，不可能出现热液源Nd的输入。另一方面，Fe/Ti与Al/(Al+Fe+Mn)的比值可用于估算沉积物中的热液组分，结果显示样品分布为典型的洋脊侧翼沉积物（图5），没有明显的热液特征，因此我们排除了热液输入Nd的可能性。
（5）边界交换是沉积物释放出与流经水团不同的εNd从而改变水团εNd特征的过程，其中Nd浓度几乎不变。学者最早在大陆边缘上发现该现象，将这个机制称为“边界交换”[50-51]，目前对深水环境中的边界交换认识有限。
在研究区贡献边界交换的组分可能为玄武岩基底风化碎屑、沉积物陆源碎屑。印度洋脊玄武岩的εNd约为+5[25]，相对区域自生组分的εNd值高很多，因此玄武岩基底不可能是边界交换的贡献组分，研究区陆源残留相εNd值为−10.2，相对区域自生组分的εNd值低约2～3 ε单位。根据查戈斯-拉克代夫海岭区域的研究结果[1, 19]，本研究区残留相边界交换不足以改变当地Nd同位素特征。此外，前人在马达加斯加盆地发现存在边界交换，其自生相Nd沿马达加斯加大陆边缘，变轻了2.7 ε单位[20]，而本研究区Nd同位素的变化范围只有0.7 ε单位，且没有明显的梯度变化，也显示这里没有显著的边界交换的出现，故认为边界交换不是影响εNd值的因素。综上所述，本研究的εNd值可能受到了风尘Nd源的潜在影响，不能单一地反映水团的组成，我们将基于此进一步讨论。
4.2.2 底层水团组成的空间变化及指示意义
研究区沉积物主要位于下层CDW中，前人已提出，印度洋深水主要来自于北大西洋深层水（NADW：εNd =−13～−14）和南极底层水（AABW：εNd =−8±1）的混合[19, 27]。从水团的端元值来看，研究区的Nd同位素值分布于AABW的εNd端元之间，而与NADW的端元相差较大，因此研究区底层水主要由AABW组成。南大西洋的开普盆地（εNd =−8.39）可作为底层水进入印度洋之前的端元。马斯克林、马达加斯加盆地的εNd值分布于−8.32～−8.6，与开普盆地相近；而来自阿拉伯海东南侧（εNd =−8.8）与查戈斯-拉克代夫海岭（εNd =−9.3）的εNd值更轻，可能受到了一定印度大陆陆源碎屑影响。以上这些区域的εNd值由南向北逐渐变轻，但都基本位于AABW端元的变化范围内，说明整个西北印度洋内底层水团都主要由AABW组成。这与其他对印度洋岩芯研究中认为的末次冰期以来底层水主要由南极底层水组成的结论相符[19, 21]。同时在研究区内部因为洋脊轴部的存在，底层水不可能直接穿过洋脊进入另一侧，因此洋脊两侧的底层水需沿不同的传播路径进入阿拉伯海。而洋脊东侧εNd值分布于−7.48～−8.0，西侧Nd同位素值分布于−7.16～−7.89，二者没有明显差距，说明洋脊两侧的底层水都与南部的CDW保持了良好通风。
值得注意的是研究区作为全新世西北印度洋全球显著的风尘区[47]，风尘在西北印度洋内存在受季风驱动的长距离搬运[30]。本研究区εNd同位素分布范围为−7.16～−8.0，与开普盆地、马斯科林盆地等赤道以南的低风尘累积区域相比更重，这可能是受到风尘输入影响的结果（图2）。但研究区内风尘的影响是普遍的，这不会成为εNd分布变化的主要影响因素。而主要影响研究区内εNd分布变化的应是底层水团中NADW与AABW的贡献比例。
研究区最南部的εNd值为−7.27，索马里盆地内的εNd值为−7.16，这两个εNd值与其他εNd（−7.77～−8.0）相比较明显更重，指示了AABW贡献比例的增加。另一方面，因为研究区的氧化还原环境主要受到了底层水的控制，南部的强氧化区域也可以指示富氧的AABW组分在水团中贡献的增加。在索马里盆地内的底层水主要为从阿米兰特通道进入然后向北传播的西边界流，同时在赤道附近观察到存在盆地内部的强东向流[31, 53]，这可能是研究区南部AABW更多贡献的原因。
5. 结论
（1）研究区整体处于良好的氧化环境，其中Mn/Ti与MoEF、NiEF的富集指示研究区南部存在强氧化区域。研究区氧化还原状态主要由底层水控制，南部水团AABW贡献比例更多。
（2）研究区的εNd值分布于−7.16～−8，与南极底层水的εNd端元相近，表明研究区底层水团主要由AABW组成。此外，研究区εNd值与阿拉伯海，马斯克林盆地等周边低风尘区域相比偏重，这是受到了来自阿拉伯半岛风尘输入的结果。
（3）研究区南部的强氧化环境与更重的εNd指示了在该区域底层水团中AABW贡献比例的增加，这可能是受到了索马里盆地内赤道强东向流的影响。
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图 1 长江流域极端洪水记录研究点分布
Figure 1. Study sites of extreme events in the Yangtze River Basin
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图 2 古洪水滞流沉积物野外位置及重建洪水方法
a：古洪水滞流沉积物示意图[65]，b： 三种确定洪水水位方法示意图[66]（据文献[65-66]修改）。
Figure 2. Field location of paleoflood sediment and flood reconstruction method
a: The schematic diagram of paleoflood SWD[65],b: Schematic diagram of three methods for determining flood level[66] (Modified according to references [65-66]).
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图 7 长江流域全新世洪水记录及其与气候和人类活动记录的对比
a: 和尚洞石笋HS4的IRMsoft-flux[101], b: 10 000 cal. aBP以来北半球夏季太阳辐射变化[120]， c: Huang等重建的10 000以来气温变化[121]，d: 10 000 cal. aBP以来El Junco粉砂记录的ENSO变化情况[122]， e: 阿曼Qunf洞穴石笋所记录的δ18O数据指示西南季风变化[123]， f: 湖北神农架地区三宝洞石笋所记录的δ18O指示东亚季风变化[124]， g: HYDE3.0数据库10 000 cal. aBP以来江汉平原地区人口密度变化[125]， h: HYDE3.0数据库10 000 cal. aBP以来江汉平原地区耕地垦殖率变化[125]（图中6处阴影从左至右分别对应LIA-小冰期、MCA-中世纪气候异常、DACP-黑暗时代冷期、RWP-罗马暖期、4.2ka寒冷事件、8.2ka寒冷事件）。
Figure 7. The Holocene flood records in the Yangtze River Basin and their comparison with climatic and human activity records
a: IRMsoft-flux in stalagmite HS4, Heshang Cave[101], b: changes of solar radiation in the northern hemisphere during summer since 10000 cal.aBP[120], c: changes in temperature over the past 10,000 years as reconstructed by Huang et al.[121], d: changes of ENSO recorded in El Junco silt since 10000 cal. aBP[122], e: the δ18O data recorded by stalagmites in Qunf Cave, Oman, indicate changes in the southwest monsoon[123], f: the δ18O recorded by stalagmites in Sanbao Cave, Shennongjia area, Hubei Province indicates the change of East Asian monsoon[124],g: the change of population density in Jianghan Plain area since 10000 cal. aBP is obtained by HYDE3.0 database [125] ,h: changes of cropland cultivation ratio in Jianghan Plain since 10000 cal. aBP[125] (The six shadows in the figure correspond from left to right to LIA- Little Ice Age, MCA-Medieval Climate Anomaly, DACP-Dark Age Cold Period, RWP-Roman Warm Period, 4.2ka cold event, and 8.2ka cold event respectively).
表 1 长江流域极端洪水事件研究剖面位置及代用指标
Table 1 Site and proxy of research profiles of extreme flood events in Yangtze River Basin
序号 河段 剖面位置 经纬度 地质记录类型 文献来源 1 上游 中坝遗址 30.34°N、108.45°E 文化遗址 [12] 2 玉溪遗址 30.03°N、107.86°E 文化遗址 [13] 3 红桥村 30.68°N、103.88°E 文化遗址 [14] 4 金沙遗址 30.68°N、104.00°E 文化遗址 [15] 5 马街遗址 30.89°N、103.92°E 文化遗址 [16] 6 张家湾遗址 31.27°N、109.77°E 文化遗址 [17] 7 汉东城遗址 29.00°N、105.84°E 文化遗址 [18] 8 涪碛口遗址 29.20°N、108.75°E 文化遗址 [19] 9 中游 曲远河 32.87°N、110.62°E 自然剖面 [20] 10 尚家河 32.84°N、110.46°E 自然剖面 [21] 11 庹家洲 32.85°N、110.39°E 自然剖面 [22] 12 庹家湾 32.86°N、110.39°E 自然剖面 [23] 13 李家咀 32.82°N、110.77°E 自然剖面 [24] 14 晏家棚 32.83°N、110.43°E 自然剖面 [25] 15 归仙河口 32.82°N、110.54°E 自然剖面 [22] 16 弥陀寺 32.82°N、110.58°E 自然剖面 [26] 17 前坊村 32.83°N、110.98°E 自然剖面 [27] 18 辽瓦店 32.82°N、110.68°E 自然剖面 [24] 19 黄坪村 32.84°N、110.74°E 自然剖面 [28] 20 万春村 33.19°N、107.69°E 自然剖面 [29] 21 祥龙洞 33.00°N、106.33°E 自然剖面 [30] 22 尾笔村 30.39°N、114.47°E 自然剖面 [31] 23 焦家台子 32.82°N、110.16°E 自然剖面 [32] 24 罗家滩 32.78°N、109.35°E 自然剖面 [33] 25 楼子滩 33.46°N、110.51°E 自然剖面 [34] 26 泥沟口 32.89°N、109.53°E 自然剖面 [35] 27 立石村 30.20°N、105.30°E 自然剖面 [36] 28 新滩村 32.76°N、109.33°E 自然剖面 [37] 29 杜家沟 33.19°N、107.67°E 自然剖面 [38] 30 三房湾 30.46°N、113.04°E 自然剖面 [39] 31 江北农场二砖厂 30.18°N、112.34°E 自然剖面 [40] 32 消泗剖面 30.32°N、113.78°E 自然剖面 [41] 33 武汉 30.64°N、114.34°E 自然剖面 [42] 34 SK10 30.60°N、114.31°E 自然剖面 [43] 35 ZK145 30.66°N、114.44°E 自然剖面 [44-45] 36 钟桥遗址 30.31°N、112.27°E 文化遗址 [46] 37 中游 JH001 30.52°N、114.39°E 自然剖面 [47] 38 扬子江剖面 30.30°N、112.12°E 自然剖面 [48] 39 网湖 29.86°N、115.33°E 自然剖面 [49] 40 中洲子 29.80°N、112.75°E 自然剖面 [50] 41 天鹅洲 29.85°N、112.57°E 自然剖面 [51] 42 下游 修河 29.05°N、115.83°E 自然剖面 [52] 43 赣江 29.10°N、116.00°E 自然剖面 [52] 44 黄茅潭 29.80°N、116.35°E 自然剖面 [52] 45 大汊湖 29.10°N、116.01°E 自然剖面 [52] 46 东门镇林峰桥 32.14°N、118.70°E 自然剖面 [53] 47 宝华山-和平冲 32.16°N、119.02°E 自然剖面 [54] 48 宝华山 32.13°N、119.09°E 自然剖面 [54] 
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表 2 长江流域滞流沉积物与冲积平原沉积物宏观特征对比
Table 2 Comparison of macroscopic characteristics of slack water deposits in the Yangtze River Basin and overbank flooding deposits in the floodplain
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