Introduction to the 3-D seismic observation of the north Sulawesi subduction zone and the study of initiation mechanism
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摘要: 苏拉威西海具有独特的演化过程—位于北婆罗洲及苏禄岛弧下的苏拉威西海板块停止俯冲后，其俯冲板块的另一侧开始向苏拉威西岛俯冲，形成了诸如俯冲转换边缘、对向俯冲系统等独特的地质现象。针对这种同一板块一侧俯冲停止后在板块另一侧发育新俯冲的过程，科学界提出了众多的板块初始俯冲机制模式，如前陆盆地碰撞后发育新俯冲、大陆/岛弧边缘重力失稳后解耦后俯冲、岩石圈浅部小范围的地幔对流活动导致俯冲等14种初始模式。由于难以获得处于俯冲初始阶段俯冲带的深部岩石圈的地震观测资料，造成这些板块活动模式仍止步于推测。苏拉威西海区的天然地震观测资料不仅是研究苏拉威西海俯冲系统岩石圈深部构造及演化的基础，而且也是认识俯冲过程初始机制的关键一环。本文重点介绍了国家自然科学基金委员会重大研究计划“西太平洋地球系统多圈层相互作用”所属重点项目“苏拉威西海与古南海对向俯冲系统的三维地震观测与板块活动机制”在苏拉威西海区针对北苏拉威西海俯冲板片结构所开展的三维地震观测研究。该项研究实验以揭示俯冲系统深部结构与板块活动机制为目标,通过多边国际合作，于2019年8月15—25日在苏拉威西海区成功投放了27台国产宽频带海底地震仪（BBOBS），拟采集10个月的天然地震数据。同时计划利用印尼合作方的陆区地震台站数据，与OBS数据一同开展研究区岩石圈三维结构的地震学研究与数值模拟，认识俯冲下插板片的变形形态与特征、上覆地壳增厚程度及与俯冲系统持续作用过程之间的关系，讨论该地区独特俯冲系统的初始机制。Abstract: The Celebes sea has a unique evolutionary history. When the oceanic crust of Celebes below the north Borneo and Sulu arcs stopped subducting, the plate on the other side began to subduct towards the northern arm of the Sulawesi Island. Several unique geological structures, such as the subduction transform edge propagator, double inward subduction were formed. This dynamic tectonic process, from subduction cessation to initiation in a relatively short period of time is a distinctive feature of the western Pacific subduction system. To explain its physical mechanisms of the process, many models to explain the subduction initiation mechanism have been proposed, such as the post-collision development from foreland arcs, gravity instability initialization at the arc/continental margins and sub-lithospheric mantle convection etc.. Due to deficiency of high resolution seismological data of the incipient subduction zone structure, these mantle dynamic models are still remaining in debate. Acquiring earthquake observation data from the incipient subduction system is not only the basis for studying the deep structure and evolution of its lithosphere, but also a key element in understanding the initial mechanism of the subduction process. This paper introduces the 3-D offshore earthquake observation experiment focusing on the structure of the incipient subduction zone of the North Sulawesi, which is supported by the National Science Foundation of China key project " 3-D seismic observation and plate movement mechanism of the inward subduction system in Celebes Sea and proto-South China Sea”. The objective of this experiment is to reveal the deep structure of the incipient subduction system and the mechanism of plate movement, 27 broadband ocean bottom seismometers (OBS) were deployed from August 15 to 25, 2019 through international collaboration to record seismic data for 10 months. It plans to study the 3-D structure of the lithosphere of the north Sulaweis subduction zone and carries out numerical simulation analysis of its plate movement. Using the OBS and the land seismic stations data together, we can study the deformation pattern and characteristics of subducting plates, overlying crust and its relationship with the continuous shorting of double subduction, to reveal the mechanism of this incipient subduction system.
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近几十年来，在考古地层与现代河漫滩沉积中均发现有洪水事件沉积[1-3]，进一步研究揭示，古洪水可能极大地影响了流域内文明演进，甚至带来毁灭性打击[4-5]。洪水沉积层作为古洪水事件的地质信息载体，其准确识别是进行古气候与古水文研究的必要前提[6-7]。目前学术界对现代洪水沉积特征研究集中于河流中上游地区的巨能洪水沉积与滞流沉积[8-9]，滞流沉积是洪水期河流两岸达到最高水位且流速接近零的状态下，逐渐在岸边沉积下来的“上细下粗”沉积单元层[10]，是识别古洪水事件的常用载体，其沉积学特征和识别标志主要有：呈现明显斜层理或交错层理、水平或波状层理，末端翘起的构造特征；粒度负偏分布的结构特征；重矿物组合单调且含量偏低的矿物特征[11]；磁化率和有机质含量较低的地球物理化学特征[12]；以及古生物学标志等[13-15]。然而，滞流沉积物仅在河流中上游的峡谷地区较易赋存，河流下游泛滥平原地区的洪水沉积特征研究相对较少[16]，尤其缺乏系统研究一次洪水沉积过程及其与下伏地层的对比。由此导致古洪水层识别缺乏参考系，仍多依赖经验法，从而可能造成判识偏差，甚至产生一定争议[17-18]。因此，遵循“将今论古”的研究思路，充分认识现代洪水沉积特征是识别地层中古洪水事件的重要前提和依据[19-20]。弥河位于山东省北部，下游属泛滥平原地区，是全国重要的蔬菜种植区，区域内古文化遗址众多，历史时期洪水灾害频发，严重影响和威胁该地区人民生命财产安全和社会经济可持续发展[21]。本文选取弥河下游2018年洪水事件为研究案例，获取新鲜洪水沉积物及下伏土壤层岩芯，进行孢粉、粒度、烧失量和磁化率等指标分析，充分认识现代洪水沉积特征，探讨其变化规律及影响因素，对比洪水层与土壤层沉积差异并建立洪水沉积判定标志，为识别全新世泛滥平原地区古洪水层提供可靠依据。
1. 研究区概况
弥河发源于山东中部沂山，全长206 km，总体为北偏东流向，注入渤海莱州湾（图1a），流域面积3847.5 km2，多年平均径流深度156.5 mm。岳寺高村以下为下游，河长96 km，流经山前平原和滨海低地区，河道平均比降为0.4‰（图1b）。流域年均降水量约为600 mm，降水分配不均，集中在5—8月，多发旱涝灾害，有水文记录以来（截至2017年），最大洪峰流量发生在1963年7月19日，达到2870 m3/s。近40年来断流天数呈逐渐增加趋势，特别是1981年以来，寒桥站监测年断流天数均在150天以上。河流上游地区林地面积相对较大，下游以旱作粮食作物和蔬菜种植为主[22]。2018年8月中旬，台风“摩羯”和“温比亚”接连影响弥河流域，带来强降水，河流水位迅速升高，中游洪峰流量接近2500 m3/s，下游发生多处漫堤和决堤险情，形成洪涝灾害。
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图 1 弥河下游流域及钻孔位置a. 弥河流域位置图，b. 弥河下游流域图，c. 采样点位置遥感图，d. MH1钻孔岩芯图。Figure 1. Location of the downstream of Mi river and the drilling pointa. Location of Mi River basin, b. The lower reaches of Mi River, c. Location of sampling site, d. The lithology of MH1 core.2. 材料与方法
2.1 样品采集
2018年10月，笔者考察了弥河流域洪水淹没区，并在下游高河漫滩区选择新鲜洪水沉积物保存较为原始的地点（图1b—c），提取21.5 cm长沉积物岩芯MH1，其中0～9 cm为黄色洪水沉积，以黏土和粉砂为主，未见明显层理，下段为棕色现代土壤层（图1d）。钻孔位于弥河下游宽谷地区，地势平坦，河床宽100～200 m，行洪河道宽约2 km，河漫滩高出河床约2.5 m（图1c），堤坝高出河漫滩约3 m。2018年洪水水位接近坝顶，并于部分河段发生漫堤和决堤，淹没堤坝外侧部分地区（图1b）。该区域以小麦、玉米等旱作农业为主，河滩区域为杂草荒地。
浅钻带回实验室后剖开，以0.5 cm间隔分样，获得43个样品，全部进行粒度、碳酸盐及有机质含量、磁化率分析（少数层位样品量不足时将相邻样品合并测试），并选取洪水和土壤层各两个样品（深度分别为2～2.5、6～6.5、10～10.5、15～15.5 cm）进行孢粉分析。
2.2 实验方法
样品粒度测试所用仪器为Mastersizer 2000型激光粒度仪，首先加浓度为30%的H2O2以除去样品中有机质，然后加10 mL浓度为0.05 mol/L的(NaPO3)6作为分散剂，并用超声波震荡10 min后测量[23]。测试结果采用粒级-标准偏差法进行分析[24]，通过计算每一粒级所对应含量的标准偏差获得粒度敏感组分的个数和分布范围，计算公式为：
$$S=\sqrt {\frac{1}{N-1}\sum_{i=1}^N (x_i-\bar x)^2}$$ (1) 式中，S为变量x的标准偏差（本文x为各粒级含量），xi为样本值，N为样本数。
有机质和碳酸盐含量采用烧失法测定[25-26]：将恒重坩埚清洗干净，放入105 ℃恒温鼓风烘箱加热8 h，取出放入干燥器至室温后称重；取充分干燥的粉末状样品至称量好的坩埚中，放入105 ℃恒温鼓风烘箱加热6~8 h，取出放入干燥器冷却至室温后称重；将称重后的坩埚及样品放入设定温度为550 ℃的马弗炉内加热2 h，放入干燥器中冷却至室温后称重；再将称重过后的坩埚放入950 ℃马弗炉里烧1 h，关掉马弗炉冷却至250 ℃，用镊子取出放入干燥器至室温后称重。根据称量结果，进行数学换算得到有机质含量和碳酸盐含量。
磁化率采用英国Bartington仪器公司生产的MS2型磁化率仪，在远离干扰磁场的情况下，对样品进行低频磁化率（470 Hz）和高频磁化率（4700 Hz）测试。每个样品分别测试3次后取平均值，得到低频质量磁化率（χlf）和高频质量磁化率（χhf），并由此计算出频率磁化率（χfd）和频率磁化率百分比（χfd%），其中，频率磁化率χfd=χlf−χhf，频率磁化率百分比χfd%=（χlf−χhf）/χlf×100%[27]。以上实验在云南师范大学高原湖泊生态与全球变化重点实验室完成。
孢粉提取采用HF法，鉴定和统计在Nikon光学显微镜10×100倍下进行，每个样品不少于300粒花粉，孢粉百分比含量按孢子和花粉总数计算[28]，该实验在中国科学院南海海洋研究所边缘海与大洋地质重点实验室完成。
3. 结果
3.1 粒度组分与参数特征
粒度测试结果显示（表1，图2），MH1孔以粉砂为主，含量变化范围为67.76%～77.83%，平均含量达到71.95%；黏土平均含量19.90%，大致呈逐渐增加趋势；砂含量变化范围为0.03%～14.69%，呈显著两段式特征：0～9 cm平均含量仅为1.73%，下段平均含量达到12.78%；中值粒径范围为5.82～24.81 μm，平均值6.34 μm，变化模式与砂含量相似。
表 1 MH1孔各指标参数数值Table 1. Values of index parameters of MH1 core深度/cm 中值粒径/μm 黏土含量/% 砂含量
/%有机质含量
/%碳酸盐含量
/%磁化率χlf
/(10−8 m3/kg)孢粉丰度
/(粒/g)0～0.5 6.93 32.21 0.03 7.24 6.35 8.03 0.5～1 8.12 23.92 0.62 6.77 6.45 1～1.5 8.48 27.97 0.23 6.47 6.54 8.32 1.5～2 10.02 26.14 0.27 6.13 6.22 7.76 2～2.5 9.45 29.91 0.95 5.78 5.68 8.46 6608.14 2.5～3 8.92 23.86 2.38 6.68 5.92 8.71 3～3.5 8.88 27.27 1.64 6.09 6.17 8.47 3.5～4 9.46 23.84 2.57 6.07 6.26 4～4.5 9.33 26.82 0.90 5.88 6.18 8.78 4.5～5 10.77 20.90 2.69 6.15 6.03 8.69 5～5.5 10.31 24.78 3.10 5.87 6.19 8.68 5.5～6 11.38 20.31 3.34 5.91 6.11 7.91 6～6.5 11.65 19.90 2.99 6.12 5.84 7.94 8019.79 6.5～7 12.34 19.05 3.13 6.01 5.99 7.21 7～7.5 12.03 21.38 0.79 5.92 6.62 7.32 7.5～8 11.51 21.56 2.69 5.97 6.73 7.05 8～8.5 11.20 23.67 0.42 5.96 6.78 6.52 8.5～9 10.96 21.15 2.41 6.18 7.73 9～9.5 24.81 15.73 14.35 6.40 7.55 6.48 9.5～10 22.49 17.21 12.21 4.94 3.17 10～10.5 22.07 16.98 14.15 4.34 3.17 9.25 1614.49 10.5～11 22.49 14.83 14.06 5.54 3.02 11～11.5 22.15 17.34 12.63 4.68 2.68 9.36 11.5～12 18.47 15.53 11.66 4.42 2.89 9.20 12～12.5 19.59 17.09 13.34 5.13 2.72 9.23 12.5～13 22.89 16.91 13.14 4.88 2.69 9.63 13～13.5 21.52 17.90 11.40 4.40 2.70 9.52 13.5～14 23.28 16.67 13.18 4.01 2.48 9.24 14～14.5 22.83 15.43 13.52 3.81 2.65 9.03 14.5～15 20.91 16.96 13.04 3.73 2.42 9.55 15～15.5 22.31 16.82 10.63 4.75 2.62 9.43 1510.82 15.5～16 22.18 16.65 14.69 4.95 2.42 9.62 16～16.5 21.99 17.55 13.58 4.03 2.31 9.50 16.5～17 19.92 17.41 11.01 4.10 2.50 9.83 17～17.5 21.00 18.55 12.57 4.17 2.31 9.25 17.5～18 21.23 17.29 13.04 3.87 2.51 9.17 18～18.5 21.17 15.40 14.43 3.70 2.63 9.34 18.5～19 20.31 18.93 10.80 3.85 2.63 9.44 19～19.5 23.10 17.11 12.39 3.77 2.65 9.28 19.5～20 22.01 17.54 10.67 4.34 2.64 9.36 20～20.5 22.05 17.91 13.57 4.23 2.26 9.59 20.5～21 18.24 14.59 11.86 3.87 2.66 9.50 21～21.5 23.04 16.55 13.63 3.74 2.80 9.04 ![]()
图 2 MH1钻孔粒度参数及组分随深度变化曲线Figure 2. Curves of grain size parameters and components with depth in MH1 core粒度参数根据McManus 1988年提出的矩值法公式[29]计算（表1，图2），分选系数变化范围为1.41～1.95，平均值1.78，洪水沉积层分选性稍好于土壤层；峰度波动范围为2.27～3.06，属宽平或很宽平峰态，洪水沉积物相比土壤层略偏细；偏度变化范围为0.25～0.87，平均值为0.60，属近对称或正偏，无明显变化特征。
洪水淤积层粒度频率曲线呈单峰态（图3a），峰值出现在约20 μm，主峰较窄，略偏粗，同时在约1 μm处出现较明显细粒组分。概率累积曲线为典型三段式（图3b），截点分别出现在约5和10.7Φ处，粒度组成以跳跃搬运组分为主，含量接近80%，滚动组分约占20%，悬移组分含量不足5%。
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图 3 MH1钻孔洪水沉积层平均粒度频率曲线（a）与概率累积曲线（b）Figure 3. Distribution frequency(a) and probability accumulation curves(b) of the flood deposits in the MH1 core3.2 烧失量
MH1孔有机质含量范围为3.70%～7.24%，呈波动增加趋势，洪水层含量明显高于下部土壤层（图4a）；碳酸盐含量为2.26%～7.73%，平均值4.30%（表1），变化特征与有机质含量相似，但其两段式模式更为显著：下段土壤层碳酸盐含量非常稳定，波动范围为2.26%～3.17%，平均2.65%，上段洪水层平均值6.39%，且在沉积界面处呈突变式升高（图4b）。
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图 4 MH1孔烧失量、磁化率变化曲线Figure 4. Curves of ignition loss and magnetic susceptibility of MH1 core3.3 磁化率特征
钻孔低频质量磁化率χlf变化范围为6.48×10−8～9.82×10−8 m3/kg，平均值8.75×10−8 m3/kg，土壤层为磁化率高值区，且波动较小，平均为9.25×10−8 m3/kg（表1），沉积界面处磁化率值迅速降低，虽然随后又有所回升，但总体而言洪水层磁化率低于土壤层（图4c）。
3.4 孢粉组合变化
MH1孔所选4个样品共鉴定出孢粉35个科属。孢粉组合中以草本花粉为主，共19个属种，占总含量的68.40%，主要有禾本科（Gramineae）（21.22%）、藜科（Chenopodiaceae）（10.08%）、蒿属（Artemisia）（7.67%）、蔷薇科（Rosaceae）（5.51%）、葎草属（Humulus）（4.91%）、十字花科（Cruciferae）（3.57%）、豆科（Leguminosae）（3.37%）、莎草科（Cyperaceae）（3.07%）、车前草科（Plantaginaceae）（1.89%）、菊科（Compositae）（1.83%）、香蒲科（Typhaceae）（1.78%）和眼子菜科（Potamogetonaceae）（1.13%）等；其次是木本花粉，共16个科属，占总含量的24.50%，主要有胡桃属（Juglans）（5.59%）、松属（Pinus）（5.56%）、榆属（Ulmus）（4.03%）、桦木属（Betula）（1.94%）、落叶栎属（Deciduous Quercus）（1.68%）等；蕨类孢子含量最小，为7.11%，以三缝孢为主（图5）。
4. 讨论
4.1 细粒洪水沉积及其成因
粒度组成是洪水沉积物研究的基本手段之一，其结果有助于推断沉积物来源、搬运动力及沉积环境[6]。剖面宏观特征显示洪水层水平沉积层理不发育，粒级含量结果（图2）表明MH1孔粒度下粗上细，指示钻孔位置洪水动力较弱，粗粒组分输入少。从粒度自然分布频率曲线与概率累积曲线特征也可以看出（图3），洪水沉积物以跳跃搬运组分为主，分选性较好，揭示洪水具有一定流动性，但流速不快。
MH1孔粒度沉积特征除受洪水水动力影响外，还与取样点土壤粒度粗细相关，不同地点和洪水条件下可能具有截然相反的粒度模式[30-31]，但即便不与土壤层粒度对比，钻孔洪水沉积物粒度也可以称为偏细：黏土和细粉砂含量达到66.1%，平均砂含量仅为1.7%（表1）。由此推断此次洪水强度不大，以细粒组分的输入和沉积为主。除此之外，分析还与以下三点地貌-水文因素有关：①钻孔取自河流下游地区，流域比降小，距物源区较远（图1b），粗粒组分难以到达；②采样位置为宽河道区域，行洪道突然展宽至约2 km（图1c），洪水过境此处时流速变慢，输砂能力进一步减弱；③研究区位于滨海平原地区，靠近河口（图1b），受河道淤积、海水顶托、人类活动等综合影响，洪水滞流现象严重，出现准静水沉积环境。
4.2 敏感组分揭示的洪水过程
4.2.1 敏感组分识别
自然条件下物源和沉积动力都具有复杂性，因此常规粒度划分可能无法准确揭示沉积区物质来源和搬运动力变化。目前采用较为广泛的粒度分析方法有端元法[32]、组分分析法[33]、粒级-敏感组分法[34]等，可以一定程度上辅助解译沉积古环境。相较黄土和湖沼沉积，洪水沉积属快速堆积过程，时间尺度上物质来源较为一致，但流速变化较快，并不是所有粒级组分都对环境变化有明显响应[35]，如对水流流速敏感的粒径范围可能很小[36-37]。鉴于洪水沉积这些特征，本文选择粒级-标准偏差法，从粒度数据中提取水动力敏感组分[38]，并进一步解译其动力学过程。粒级-标准偏差曲线可以反映每个粒级组分的标准偏差随粒级的变化，标准偏差值越高，表明所对应粒级组分含量离散度越大，即为环境敏感组分[39]。MH1孔洪水沉积层18个样品标准偏差曲线大致以16 μm为界线，呈典型双峰分布（图6），峰值分别为0.54和0.64，对应粒径即为敏感组分：组分1（C1，7.9 μm），组分2（C2，30.0 μm）。C1属于细粉砂组分，能在水体中较长时间悬浮，理论上可存在于所有动力类型的水体环境中，但通常只在弱水动力条件下才能稳定沉积，因此可指示沉积环境稳定性[40]。C2属于中粉砂，为跳跃-悬浮组分，可指示粗粒物质的输入与水动力大小。
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图 6 MH1钻孔洪水沉积物粒度敏感组分Figure 6. Sensitive grain-size components of the flood sediments of MH1 core4.2.2 水动力过程重建
提取洪水沉积层敏感组分C1与C2含量并绘制变化曲线（图7），两者具有显著镜像相关关系，表明受同一水动力因子控制，而且该控制因子使两个敏感组分含量朝相反方向变化。总体来看，C1含量呈增加趋势，C2含量波动减少。具体来看，可以划分为5个阶段，对应此次洪水过程的5个时期。
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图 7 MH1钻孔粒度敏感组分含量变化特征与洪水阶段划分Figure 7. Results of sensitive grain-size components contents of flood layer in MH1 core and the division of flood stage阶段Ⅰ：9.5～9 cm，洪水初期，水位上涨淹没钻孔位置并开始洪水沉积。C1含量迅速升高并达到洪水层第一个峰值，C2含量则相对处于低值，反映洪水初期水位上升但流速并未同步加快。一方面与初期洪水强度较弱有关，另一方面可能反映了气候干旱化及人地矛盾突出背景下，人为活动阻滞了河水自由流动[41-42]。洪水发生前，MH1孔周围农田种植玉米，北侧为养殖场（图1c），行洪河道被严重侵占，影响洪水流动。
阶段Ⅱ：9～7.5 cm，第一次洪峰过程，C1含量有所下降，C2含量上升，达到洪水沉积层第一个峰值，也是最高值，表明该阶段流速显著加快，指示此次洪水的第一次洪峰过程，输入到钻孔位置的C2组分增多，同时强水动力环境使C1组分沉积量减少。
阶段Ⅲ：7.5～3 cm，高水位沉积阶段，经过阶段Ⅱ第一次洪峰过程，洪水上涨到高水位，但由于自然和人为双重因素影响，滞流现象严重[8]，机械沉积分异作用主导该阶段沉积过程，粗粒组分沉积快于细粒组分，表现为C2所占比重逐渐减少，C1含量则波动升高，表明该阶段弥河下游在2018年洪水事件中经历了较长时间高水位滞流期。
阶段Ⅳ：3～1 cm，第二次洪峰过程，C1含量先快速下降后逐步回升，C2含量出现峰值，指示第二次水动力显著增强过程，可能对应第二次洪峰。
阶段Ⅴ：1～0 cm，退水过程，C1含量减少，C2含量略有增加，表明沉积动力短暂加强。揭示洪水末期快速退水过程中，钻孔位置水体流动性加强，细粒组分缺乏，粗粒组分含量相对增加。从该阶段沉积特征分析，洪水退水过程迅速，其中人为疏导排水起了重要作用。
4.3 烧失量、磁化率与粒度相关性分析
钻孔土壤层平均有机质含量为4.4%（表1），符合华北平原地区土壤有机质含量背景值[43]。洪水层有机质、碳酸盐含量均明显高于土壤层（图4a—b），与粒度负相关关系显著（图8a—b）。弥河上游地区以林地为主，地表有机质含量丰富，为洪水及其沉积物提供了充足的有机质来源，而且，有机颗粒比重较轻，在弱水动力条件下才能稳定沉积[44-46]，粒度特征显示钻孔位置流速较慢，具备其富集并存储的沉积环境。而外源碳酸盐一般富集在黏土矿物中，粒度越细，其含量越高[47-48]。因此，水动力强度决定了洪水层碳酸盐和有机质含量，水流流速越快，粒度越大，烧失量越低；水动力越弱，粒度越细，烧失量越高。但洪水层与接触土壤层烧失量多寡关系并非由水动力单一因素控制，还取决于土壤层特征。
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图 8 MH1钻孔烧失量、磁化率与中值粒径相关关系散点图Figure 8. Correlation between ignition loss, magnetic susceptibility and median grain size of MH1 coreMH1孔磁化率与粒度相关关系不显著，土壤层磁化率值整体明显高于上覆洪水沉积层，仅就洪水层而言，其磁化率值与黏土含量正相关（图4c，图8c）。黄土和古洪水地层研究认为，古土壤层在成壤过程中就地产生细粒磁铁矿，因而磁化率明显高于其接触黄土层和洪水沉积层[49]。弥河流域现代洪水层磁化率研究结果支持了这一观点，但洪水沉积物磁化率在后期成壤作用之下如何表现需要进一步研究，其适用的地理空间范围也有待探讨。
4.4 洪水层与土壤层孢粉特征差异分析
孢粉含量及其组合特征可作为划分地层中洪水沉积旋回的可靠代用指标，并且已经在黄河和长江流域古洪水研究中取得研究案例[5,50]。洪水泛滥期间河流从区域外带来的孢粉类型与本土植物组成存在一定差异[51]，孢粉丰度也通常高于洪水间歇期沉积[52]，且同期洪水沉积层顶部孢粉丰度明显高于底部[53]。
此次弥河流域洪水持续时间仅数天，大气孢粉沉降的窗口期很短，贡献相对有限，因此可认为洪水层孢粉全部来自中上游地区，由水力搬运而来，而土壤层孢粉主要来自当地植物生产与区域内风力传输[54]。于洪水层和土壤层各取两个样品进行孢粉分析，对比孢粉特征差异。洪水层共鉴定出孢粉35个科属，土壤层鉴定出34种，且两个层位花粉科属种类几乎一致（图5），表明两者虽然孢粉沉积机制不同，但来源较为一致，原因之一弥河为小流域，上下游植物种类相差不大，其二上游地区植物花粉可通过风和水媒介搬运到下游河漫滩地区[54]，这与长江、黄河等大河流域洪水沉积地层中孢粉特征存在一定差别[51-52]。
取孢粉丰度及木本、草本、蕨类、水生植物百分比等5个指标对比洪水层与土壤层孢粉差异（图9）。MH1孔洪水层草本植物花粉含量（70.61%）略高于土壤层（66.18%），木本植物花粉含量略低（22.85%～26.14%），10～10.5 cm处木本花粉含量最高（26.82%），可能因为该处是洪水层掩盖之前的土壤暴露面，随风携带而来的松属花粉含量最高（15.00%）。洪水层水生植物花粉含量为6.69%，比土壤层稍高（5.48%），水生植物花粉可通过多种途径富集于河流两侧河漫滩及冲积平原地区[54-55]，因此无法作为区分洪水层与土壤层的标志。洪水层中的孢粉丰度（7313.96粒/g）远高于土壤层（1562.65粒/g），一方面因为钻孔位置水动力较弱，细颗粒物质沉积速度较慢，有利于孢粉沉降；另一方面可能与洪水层沉积物粒径小，更有利于孢粉存储有关[50,53]。
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图 9 MH1钻孔孢粉种类与浓度分布图★号表示取样位置。Figure 9. Distribution and concentration of pollen species in MH1 core5. 结论
（1）沉积剖面洪水层粒度较细，以黏土和细粉砂为主，揭示此次洪水强度不大，反映了小流域下游洪泛平原区的洪水水文特征。洪水沉积层粒度可识别出7.9 和30.0 μm两个敏感组分，根据其含量变化特征，可将此次洪水过程划分为洪水初期、第一次洪峰、高水位期、第二次洪峰、退水期5个阶段。
（2）洪水沉积层烧失量明显高于土壤层，一方面是弱水动力环境有利于有机颗粒和碳酸盐沉积，另一方面与土壤层较低的烧失量背景值有关。
（3）洪水层孢粉组合与土壤层并无明显差异，基本与流域植被状况相吻合，但孢粉丰度洪水层（7313.96粒/g）远高于土壤层（1562.65粒/g），揭示弱洪水动力条件对孢粉具有一定富集作用。
（4）剖面下伏土壤层磁化率值整体高于洪水层，可能与成壤过程中磁性矿物的产生与积累有关，可作为识别古洪水层的参考指标，但其适用地理空间范围有待进一步探讨。
致谢：云南师范大学博士研究生孙启发协助完成孢粉提取工作，两位审稿专家悉心审阅并提出建设性意见，在此一并致谢。
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图 1 苏拉威西海及苏拉威西岛构造简图
主要俯冲带、磁条带及断裂带位置根据Kopp等. 1999[13]）。古俯冲带为灰色虚线加三角，磁条带为蓝色虚线，俯冲带为黑色实线加三角，黑色实线为主要的断裂带
Figure 1. Tectonic sketch of Celebes Sea and Sulawesi Island
Major subduction zones, magnetic isochrons and fault zones referred to Kopp et al. 1999[13]）. The paleo-subduction zone is shown by gray dashed line with triangle, the magnetic strip shown by dotted line, the subduction zone shown by black solid line with triangle, and the black solid line with arrows indicate the main fault zone
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图 3 三维海底地震观测及OBS投放位置图
红色五角星为实际OBS投放点；白色三角为当地永久地震观测台站，灰色三角为剑桥大学临时地震观测台站，紫色三角为火山
Figure 3. Deployment locations of OBS and 3-D seismic survey
（The red dots are the originally designed location of OBS, and the orange stars are the actual deployment location. The white triangles are the local permanent seismic stations. The grey triangles are the temporary seismic stations of University of Cambridge. The purple triangles are volcanos）
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