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GEOGRAPHICAL RESEARCH >

2014 , Vol. 33 >Issue 10: 1848 - 1856

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201410006

Orginal Article

The discriminant function with grain size of floodplain and aeolian sediments and its application in the quaternary red clay

  • YANG Lihui , 1, 2 ,
  • YE Wei 3 ,
  • ZHENG Xiangmin 1 ,
  • SU You 2
Expand
  • 1. College of Resources and Environmental Science, East China Normal University, Shanghai 200214, China
  • 2. Anhui key laboratory of natural disaster process and protection research, Anhui Normal University, Wuhu 241003, Anhui, China
  • 3. College of Geography and Environmental Science, Zhejiang Normal University, Jinhua 321004, Zhejiang, China

Received date: 2013-11-13

  Request revised date: 2014-05-21

  Online published: 2014-10-10

Copyright

《地理研究》编辑部
Fold

Abstract

In recent years, increasing interest has been focused on the Quaternary Red Clay (QRC) in the middle and lower reaches of the Yangtze River. The QRC profiles generally contain two parts, the Xiashu Loess(XSL) or Homogeneous Red Clay (HRC) on the topside and the Vermicular Red Clay (VRC) below. The provenance of the QRC was discussed furiously. Some scholars believed that Xuancheng, Jiujiang, and Jinhua etc. share the similar characteristics with the XSL, which may originate from aeolian dust deposit. But the others believed that the QRC in Jinhua and Changsha etc. was deposited by flood. Because of these arguments, this paper collected the QRC samples from Jiujiang (JJ), Jiangxi province; Jinhua (TX), Zhejiang province; Changsha (CS), Hunan province; Nanchang (NC), Jiangxi province; Xinyu (XY) Jiangxi province; Nanping (NP), Fujiang province.Discriminant analysis is a usual method in statistical analysis; it can be used to identify the objects in two groups, and have been widely applied. In this paper, the two groups of training samples were floodplain deposits (FPD) from Nantong (NT) and Jinhua (TG), aeolian dust deposits (ADD) of Malan Loess from Luochuan (LC) and Yili (ZS); the testing samples contained the QRC, FPD in Qidong (QD), Xiashu Leoss from Nanjing (XG) and Malan Loess from Zeketai (ZKT). The discriminate results of QRC were complicated. The samples from NP were all identified as ADD; the samples from JJ, NC, TX and CS were identified as both FPD and ADD. On the topside of the QRC profile, the XSL and HRC were always identified as ADD, and the VRC at the bottom of the profile were not only FPD but also ADD.The identification result of QRC suggests that the provenances of QRC from the middle and lower reaches of the Yangtze River are not only floodplains but also aeolian dust deposits. The north plains of Yangtze River are the dominant dust sources for the QRC which are identified as FPD. The QRC which is identified as ADD is deposited by the winter monsoon, and the aeolian characteristics decreased with latitude reduction and terrain fluctuation.

Key words： quaternary red clay; characteristics of grain size; discriminant analysis

Cite this article

YANG Lihui , YE Wei , ZHENG Xiangmin , SU You . The discriminant function with grain size of floodplain and aeolian sediments and its application in the quaternary red clay[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2014 , 33(10) : 1848 -1856 . DOI: 10.11821/dlyj201410006

1 引言

随着黄土研究的深入,长江中下游地区发育的第四纪红色粘土引起了学者们的广泛关注[1-3]。多年来,对南方第四纪红土的成因和物源已有较多研究[4-7]。有些学者认为,宣城[5,8]、九江[2,3]等地的红土具有明显的风成特性,其物源与长江流域典型风成下蜀黄土类似,为冬季风搬运结果;也有学者认为,长江下游地区中更新世黄土沉积,其物源主要来自附近河漫滩沉积,冬季风作用被夸大[9];赣州、南平等地的第四纪红土多表现为明显的冲、洪积相特性[2,3],在长沙、株洲、金华等地的第四纪红土则表现为剖面上部的风成特性和剖面下部水成特性的二元结构[10];而有些学者则认为,金华、株洲等地第四纪红土具有典型的风成特性[11-13],其物质来源与北方黄土具有继承性[14]。可见,目前对南方地区第四纪红土地沉积类型及物质来源争议依旧较大,仍需要深入研究。
判别分析的主要目的是识别一个个体所属类别的情况。它是在已知观测样本的特征变量和分类结果的情况下,建立判别函数,并利用判别函数对新观测对象进行分类。而Fisher判别方法是多元统计分析中判别分析方法的常用方法,应用非常广泛。搬运过程和沉积过程的动力特征决定了沉积物的粒度特征,通过对沉积物粒度特征的分析,可以推测沉积物沉积的过程、环境与动力机制[15,16]。本文通过对河漫滩相沉积物和风成沉积物粒度参数的分析,建立两种沉积环境的判别函数,应用建立的函数,探讨南方第四纪红土的沉积特征和物质来源。

2 研究方法

2.1 样品采集

中国黄土经研究者的多年工作已基本查明为风成成因,其物质主要来源于中国和亚洲腹地内陆沙漠和戈壁带的粉尘[17-19]。因此选择陕西洛川地区（LC）和新疆伊犁昭苏地区（ZS）马兰黄土作为风成沉积物训练样本,以长江下游南通段（NT）及金华婺江（TG）二级阶地河漫滩沉积物为河漫滩相沉积物训练样本;选择南京新港（XG）具有风尘沉积特征的下蜀黄土[20-23]、新疆伊犁则克台（ZKT）马兰黄土和江苏启东（QD）长江漫滩沉积物作为风成沉积物与河漫滩沉积物,对建立的判别函数进行验证。运用建立的判别函数,对长江中下游地区争议较多的浙江金华汤溪（TX）、湖南长沙（CS）、江西九江（JJ）、江西新余（XY）、南昌（NC）等地的第四纪红土剖面进行判别分析。沉积物剖面记录见表1,采样点分布见图1。
Fig. 1 The distribution of sampling site

图1 采样点分布图

Tab. 1 The description of sediment profiles

表1 沉积物剖面记录

编号 地点 坐标 样品数量 野外描述
ZS 新疆伊犁昭苏 42°58.05′N,
81°29.12′E		 20 浅黄色黄土,疏松多孔,无层理,结构均匀,不含砾石。
LC 陕西洛川 35°44.07′N,
109°26.11′E		 57 马兰黄土,剖面高290 cm。浅灰黄色,质地疏松,以粉砂为主,孔隙度较大,质地均匀,垂直节理发育。
ZKT 新疆伊犁则克台 43°31.00′N,
83°08.57′E		 215 黄色黄土,疏松多孔,无层理,结构均匀,不含砾石。剖面高215 cm。发育三层古土壤。
XG 江苏南京
新港大道		 32°09.722′N,
118°53.301′E		 80 下蜀黄土,黄棕色,质地均匀,疏松,剖面高420 cm,可划分为四层黄土与古土壤层。
NT 江苏南通 32°04.53′N,
120°42.48′E		 32 河漫滩沉积,柱样高64 cm,共可分六层,粉砂与粗粉砂交替。
TG 浙江金华通济桥 29°21.617′N,
119°42.573′E		 9 河漫滩相沉积,粗粉砂,颜色为土黄色,颜色均一,质地疏松。
QD 江苏启东 32°01.58′N,
121°43.39′E		 44 河漫滩相沉积,含较多粗粉砂,疏松,土黄色,深90 cm岩柱。
TX 浙江金华汤溪 29°02.943′N,
119°24.579′E		 147 第四纪网纹红土,上部为红棕色均质红土层,下部为紫红色网纹红土层,质地均匀。
CS 湖南长沙 28°07.424′N,
112°56.593′E		 60 第一层黄棕色土层,厚110 cm;第二层黄色土,厚55 cm;第三层黄红色网纹红土层,厚约60 cm;第四层为紫红色网纹红土层,网纹粗大,白色,基质为紫红色。
JJ 江西九江 29º42.034΄N
116º01.702΄E		 920 剖面高18 m,可分5层,第一层为现代土壤层,质地较松,厚度较薄,约5 cm;第二层为黄土层;第三层为红色古土壤层;第四层为黄色土层;第五层为发育弱网纹;第六层为紫红色网纹红土层。
NC 江西南昌 28°38.124′N,
115°48.822′E		 29 第一层均质红土层,厚150 cm;第二层紫红色网纹红土层,厚250 cm;第三层黄红色网纹红土层,厚200 cm。
XY 江西新余 27°48.522′N,
114°54.362′E		 29 第一层为弱发育网纹红土,厚约110 cm;第二层为浅紫色网纹红土层,厚约80 cm;第三层为网纹化砾石层,砾石直径1~2 cm,厚约40 cm;第四层为黄红色弱发育网纹红土层,有大量砾石,厚约90 cm。
NP 福建南平 26°37.977′N,
118°12.56′E		 30 第一层红土,厚100 cm,有粒状团聚体和植物根系;第二层厚190 cm,有块状团结构。

2.2 实验方法

粒度分析仪为Mastersizer 2000型激光粒度仪,测量范围0.4~2000 µm。前处理为：称取0.5 g左右样品放入烧杯内,加入10%的双氧水10 ml静置24 h后再加入10%的盐酸10 ml煮沸,冷却后再注入蒸馏水静置24 h。抽出上层蒸馏水,加入0.05 mol/L的六偏磷酸钠10 ml,超声振荡10分钟后测试。粒度参数计算参考国家海洋局编写的《GB/T 12763.8-2007海洋调查规范第8部分：海洋地质地球物理调查》,规定粒度参数的矩法数学计算公式。计算公式如下：
式中：xi为粒级组中值（Φ）;fi为频率百分数;Mz为平均值,Sd为分选系数;Sk为偏度,Kg代表峰态。

2.3 参数选择

粒度参数Mz、Sd、Sk、Kg是表征沉积物粒度特征最重要的参数[24]。Mz反映沉积物粒度大小的总体情况,是沉积介质平均动能的反映;Sd反映沉积物颗粒大小的离散性,由沉积介质动力特征决定;Sk是沉积物粒度频率曲线是否对称的指标,反映沉积物中粗细颗粒分布特征;Kg表示该频率曲线与正态频率曲线相比,其尖锐或钝圆的程度,是沉积物粒度分布是否集中的指标[25]。既往研究已利用以上四个参数建立了许多沉积环境的判别函数[15,16,24,25],并取得较好的成果。

2.4 计算步骤

Fisher判别分析是将原来的自变量组合投影到维数较低的D维中去,然后在D维中进行分类,投影的原则是使得每一类的差尽可能小,而不同类间投影的差尽可能大;其判别方法是方差分析,判别函数W(X)=uTx,其中u为判别函数系数计算步骤如下[26]：
（1）计算L=L1+L2+…+Lr,并求出L-1;
（2）计算 ,其中 , ;
（3）计算BL-1的最大特征值对应的特征向量p,特别档r=2时,可计算出p=a1-a2;
（4）计算L-1P,U=l-1P。
为了确定判别规则,先计算Wi=W(ai)=uTai(i=1,2,…,r),将A1,A2,…,Ar重新排序,使W1<W2<…Wr。然后令Co= -∞,Ci=(Wi+Wi+1)/2或Ci=(niwi+ni+1wi+1)/(ni+ni+1)Cr=+∞。Fisher判别规则为：若Ck-1<W(x)<Ck,则x∈Ak。

3 结果分析

3.1 判别函数的建立与检验

运用SPSS软件对两组训练样本进行Fisher判别函数计算。从表2可以看出,各变量组均值均等性的显著性概率均小于0.05,拒绝原假设,说明纳入判别函数的四个变量对正确判断分类都有作用。对判别函数的显著性检验结果表明,Wilk的Lambda值为0.110,卡方为212.043,自由度为4,显著性概率为0,判别函数有意义（表3）。从表4中可以看出,Box's M统计量值为393.053,远远大于0.05,因此认为各类协方差矩阵相等。同时,F检验的显著性概率小于0.05,表明判错率极小。方差贡献率可以作为Fisher判别分析中判别方程量的解释,判别函数1的方差贡献率已经为100%（表5）,利用该函数已经可以完成所有样品的判别。结构矩阵是表示判别变量和标准化典型判别式函数之间的汇聚组间相关性,按函数内相关性由大到小排序依次为Kg(0.219)、Mz(-0.199)、Sk(0.198)和Sd(0.189),从函数内相关性的绝对大小看,峰态Kg在函数关系里表现出最大相关性,其次为平均粒径。该函数避免了以粒径大小作为判断的主要依据,使判别函数更能反映沉积物自身的组合特征。表6给出了判别函数1和函数2的系数及常数项,因此,可以得到两组函数：
Y1=171.222 Mz+616.316Sd-82.621Sk+3252.797Kg-3193.422 (5)
Y2=170.673Mz+672.373Sd-82.242Sk+3414.968Kg-3515.928 (6)
将待判数据c带入两组函数,得到两组值c1和c2,若当c1>c2,则归为1类,既风尘沉积物;当c1<c2,则归为2类,既河漫滩沉积物。
Tab. 2 Equality test of group means

表2 组均值的均等性检验

Wilks' Lambda F df1 df2 Sig.
Mz 0.792 27.914 1 106 0.000
Sd 0.808 25.191 1 106 0.000
Sk 0.793 27.640 1 106 0.000
Kg 0.757 34.077 1 106 0.000
Tab. 3 Wilks' Lambda

表3 λ值

函数检验 Wilks' Lambda 卡方(chi-square) 自由度（degree of
freedom）		 Sig.
1 0.130 212.043 4 0.000
Tab. 4 Box's M test results of equality covariance matrixes

表4 协差阵相等的Box's M检验结果

Boxe's M F
近似Approx df1 df2 Sig.
393.053 37.563 10 33501.010 0.000
Tab. 5 Eigenvalues of canonical discriminant function

表5 典则判别函数方差附加特征值

函数 特征值 方差的% 累积% 正则相关性
1 6.682a 100.0 100.0 0.933
Tab.6 Classification function coefficients

表6 分类函数系数

变量 组别
分类函数1 分类函数2
Mz 171.222 170.673
Sd 616.316 672.373
Sk -82.621 -82.242
Kg 3252.797 3414.969
（常量） -3193.422 -3515.928

3.2 判别函数的验证

为了验证判别公式的可靠性,将南京新港大道下蜀黄土、新疆伊犁哈萨克自治州新源县则克台镇马兰黄土和江苏启东长江入海口漫滩沉积物两种已知沉积环境沉积物粒度参数（Mz、Sd、Sk、Kg）代入判别函数,结果显示（表7）：南京新港下蜀黄土风尘沉积物共80个样品中只有1个样品被判定为河漫滩沉积,正确率为98.75%;则克台马兰黄土215个样品全部被判定为风成沉积,正确率为100%;江苏启东河漫滩沉积共44个样品,全部被判定为河漫滩沉积物,正确率100%,可以认为建立的判别公式可靠。
Tab. 7 The verification of the discriminant function

表7 判别函数的验证结果

样品
编号		 样品数量 实际类别 判别结果 正确率（%）
类别1 类别2
XG 80 1 79 1 98.75
ZKT 215 1 215 0 100
QD 44 2 0 44 100

3.3 南方第四纪红土的判别结果与讨论

将南方第四纪红土地粒度参数代入判别函数,计算结果见表8。从分析结果看,79.3%的XY第四纪红土和100%的NP的第四纪红土被判定为河漫滩沉积物,这与既往研究[3,9,11]提出的赣州、泰和、南平等地第四纪红土具有明显的冲、洪积相特性的结果相一致。野外也观测到,江西新余、福建南平等地第四纪红土剖面中出现数层河流相砾石层,且网纹红土明显偏粗。TX、CS、NC的判别结果则表现出了“二元”特征,即上层为风成沉积,下伏水成沉积。从图2中可以看出,TX、CS、NC剖面的上部黄棕色土层或者均质红土层基本被判定为风成沉积,而网纹红土层则部分被判定为风成沉积,部分被判定为河漫滩沉积,这与既往研究[2,8,10]的结果也是一致的,同时也说明本文建立的Fisher判别函数对第四纪红土成因的判别是可信的。
Fig. 2 Forecasting group of the Quaternary red clay in the profiles

图2 第四纪红土的判别结果

1 上覆黄棕色土与古土壤;2 均质红土;3 弱发育网纹红土;4 典型发育网纹红土;5 判别结果

Tab. 8 Forecasting group of the Quaternary red clay

表8 第四纪红土的判别结果

样品名称 样品总数 判别结果
类别1 类别2
JJ 920 895 25
TX 147 117 30
CS 60 48 12
NC 29 24 5
XY 29 6 23
NP 30 0 30
然而,令人意外的是,一直被认为是风成沉积的九江红土[3,8,11-13]却也被判别为“二元”结构。具体表现在：九江剖面上部黄棕色土全部被判定为风成沉积,而网纹红土则有一部分被判定为河漫滩沉积。在已经证明判别函数可信的前提下,此种结果的出现有以下几种可能：第一,九江等地第四纪红土部分层位原本为河漫滩的泛滥平原沉积;第二,九江等地第四纪红土为近源风成沉积,其物源主要来自近处河漫滩沉积物,因此保留了河漫滩沉积大部分沉积特征。因此推测：中亚热带地区发育的第四纪红土其物源可能普遍存在多元性,剖面上部的黄棕色土或者均质红土层表现为典型风成沉积特征,剖面下部的典型网纹红土具有河漫滩沉积和风成沉积两种特征。具有河漫滩特征的网纹红土,其主要物质来源为附近河漫滩泛滥平原沉积物的风力二次搬运,在沉积后虽然受到风化作用的改造,但依旧保留了近源河漫滩沉积的大部分粒度特征;具有风成沉积的网纹红土,其物质来源与黄土类似,由冬季风从北方物源区搬运而来。
为验证此假设,对收集的2012年3-9月芜湖市的大气干降尘进行粒度分析。芜湖市大气降尘采样点的地理位置为：31°17.33′N、118°22.57′E,地处黄土与红土分布交错带,地貌上属于长江二阶阶地。分析结果（表9）显示,芜湖春季的3-4月份大气降尘大部分被判定为风成沉积;5-9月则极少部分被判定为河漫滩沉积。北方沙尘暴研究表明,4月份为中国沙尘暴高发月份,北方沙尘有能力通过强风到达长江下游的芜湖并沉积,使芜湖大气降尘受北方沙尘影响较大,其粒度特征表现为风成沉积。而其他月份由于北方沙尘的影响较小,其大气降尘以近地源被扬起的周边河漫滩物质为主,其粒度特征表现为漫滩相沉积。野外考察也发现,中亚热带地区发育的网纹红土底部多发育一层风化砾石层。曹林对金华江阶地的研究表明,发育在阶地上的网纹红土,上部具有典型的风尘特征,而下部靠近砾石层的一定厚度内,沉积物具有河漫滩沉积的特征[27]。
Tab.9 Forecasting group of dust fall in Wuhu city

表9 芜湖春夏季大气降尘的判别结果

月份 3 4 5 6 7 8 9
样品总数量 14 17 13 5 14 7 5
类别1个数 6 15 2 1 3 1 0
类别2个数 8 2 11 4 11 6 5
结合研究区采样点地形图（图1）分析可以看出,具有“二元”沉积特征的第四纪红土多分布于河流冲积平原区地势起伏较缓的高地,且随着纬度减小以及地势起伏的增加,风成沉积特征逐渐减弱（XY）,最终为转变为具有完全水成沉积特征的红土（NP）。Hu等的研究发现[7],不同类型的第四纪红土分布在受纬度效应影响的同时也受到局地地形因素影响;在第四纪冰期,风成沉积由北向南减弱,同时湖南、江西、浙江等省南部的起伏山地也减弱了风成沉积作用。
综上所述,中亚热带地区发育在河流冲积平原区的网纹红土,可能是在河漫滩相沉积之上逐渐堆积而成的,其物质来源包括冬季风的远源吹送和周边沉积物的近距离吹扬。同时,随着纬度的减小及山地起伏的增加,风成特性在逐渐减弱并且逐渐转变为水成沉积特征。

4 结论与讨论

（1）本文建立的判别函数经检验,其判别结果令人满意。利用该方法可以简便快捷地判别风成沉积物与河漫滩沉积物,为沉积特征研究提供了一种定量化的途径。
（2）Fisher判别函数可以很好地判别第四纪红土的成因。TX、JJ、CS、NC剖面的上部的黄棕色土或者均质红土被判定为风成沉积,而下伏的网纹红土则部分被判定为风成沉积,部分被判定为河漫滩沉积;XY剖面绝大部分被判定为河漫滩沉积;NP剖面则全部被判定为河漫滩沉积物。判定结果与前人研究有较好的一致性。
（3）判别函数对中亚热带地区网纹红土的判别结果表明,中亚热带地区发育的第四纪红土可能具有多元成因,同一剖面,往往上部为典型的风成沉积,网纹红土的部分层位与河漫滩沉积类似,且风成特性随着纬度减小及地形起伏的增加而减小。
（4）芜湖市大气降尘分析表明,不同季节,降尘的来源不同。春季大气降尘大部分被判定为风成沉积;5-9月则绝大部分判定为河漫滩沉积。由此推测,具有河漫滩特征的网纹红土,其主要物质来源可能为附近河漫滩泛滥平原沉积物的风力二次搬运,在沉积后虽然受到风化作用的改造,但依旧保留了近源河漫滩沉积的大部分粒度特征;具有风成沉积特征的网纹红土,其物质来源可能与黄土类似,由冬季风从北方物源区搬运而来。网纹红土是沉积物堆积后网纹化作用的结果。
第四纪红土物质来源与沉积特征异常复杂,Fisher判别分析理论用于分析第四纪红土的沉积特征还只是初步尝试。单一的数理统计判别尚不能作为判断其沉积类型与物源的充分条件,仍需要结合其他指标,相互印证。

The authors have declared that no competing interests exist.

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