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      敦化盆地晚全新世泥炭沉積中植硅體古氣候記錄的時頻分析

      2010-09-14 07:31:10張新榮王東坡
      關(guān)鍵詞:古氣候泥炭榆樹

      張新榮,方 石,胡 克,王東坡

      (1.吉林大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,吉林長春 130061;2.吉林大學(xué)東北亞生物演化與環(huán)境教育部重點實驗室,吉林長春 130026;3.中國地質(zhì)大學(xué)海洋學(xué)院,北京 100083)

      敦化盆地晚全新世泥炭沉積中植硅體古氣候記錄的時頻分析

      張新榮1,2,方 石1,2,胡 克3,王東坡1

      (1.吉林大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,吉林長春 130061;2.吉林大學(xué)東北亞生物演化與環(huán)境教育部重點實驗室,吉林長春 130026;3.中國地質(zhì)大學(xué)海洋學(xué)院,北京 100083)

      沉積地層中古氣候參數(shù)的多層次性以及解釋過程中的人為性使古氣候重建結(jié)果帶有一定的誤差。采用Mo rlet一維連續(xù)小波變換對敦化盆地吉祥和榆樹剖面中植硅體記錄的古氣候參數(shù)進行時頻分析,探討植硅體反演的古氣候變化過程。結(jié)果表明,吉祥剖面在頻率域尺度a≥30時的小波變換系數(shù)波譜及能量變化與榆樹剖面在a≥20時存在相似性,且均具有6個不同能量聚集區(qū)域,因此把敦化盆地晚全新世以來的古氣候變遷分為6個階段:公元前730年以前為溫暖降溫期;公元前730—公元前205年為溫和濕潤并逐漸變涼時期;公元前205—公元255年為溫暖時期;公元255—525年為降溫變冷時期;公元525—1220年為溫暖濕潤時期;公元1220年以來進入氣候波動比較頻繁時期。Mo rlet一維連續(xù)小波變換可以有效處理古氣候信息的疊加,減小人為性分析帶來的誤差,在古氣候分析中具有很大應(yīng)用潛力。

      植硅體;泥炭沉積;Morlet;小波變換;古氣候;全新世;敦化盆地

      0 引言

      地層沉積序列的多時間多尺度性、氣候參數(shù)的多層次性以及參數(shù)曲線解釋過程中的人為性,使沉積地層中古氣候反演不可避免地存在不同程度誤差。如何客觀提取特定時間尺度內(nèi)的古氣候信息,最大限度地減小誤差,是古氣候研究者普遍關(guān)心的問題。小波變換可以將各種交織在一起的不同頻率組成的混合信號分解成不同頻率的塊信號[1-2],同時從時間和頻率的角度進行描述[3],具有多尺度、多層次和多分辨率分析的特點[4],在古氣候重建中發(fā)揮著越來越重要的作用[5-10]。

      泥炭沉積含多種古氣候信息代用指標[11]。孢粉[12]、大化石[13]、亞化石[14]、腐殖化度[15]、分解度[16]、地球化學(xué)(碳氧同位素[17-19]、氫同位素[20]、有機大分子化石[21])、微結(jié)構(gòu)特征、色度分析[16,22]等多種方法和指標促使泥炭在古氣候研究中發(fā)揮著積極的作用。植硅體代表高度地方性原地植物的腐爛殘余物,在恢復(fù)局部地區(qū)古氣候方面,比孢粉和植物殘體分析有更高的靈敏性[23-25]。泥炭沉積中植硅體分析在中國剛起步[26-29],在泥炭古氣候研究中的作用正逐步被引向深入。

      Mo rlet一維連續(xù)小波變換可以將復(fù)小波變換系數(shù)的實部、模和位相分離開來,分析參數(shù)變化的多時間尺度結(jié)構(gòu)、診斷變化的周期性振蕩以及頻率突變點的具體位置等[30]。信號經(jīng)過變換后,其中的能量聚集與頻率全部展露,可探測到突變點或突變區(qū)域,反映在沉積序列上就是沉積環(huán)境的突變。將這一突變與剖面中古氣候參數(shù)變化聯(lián)系起來,可以作為分析古氣候波動的依據(jù)。筆者采用Mo rlet一維連續(xù)小波變換對泥炭沉積中植硅體古氣候參數(shù)進行時頻分析,盡量客觀地分析植硅體反演的古氣候變化過程,以便為確定植硅體在泥炭古氣候重建中的作用提供客觀依據(jù)。

      1 分析原理

      自然界的沉積及氣候變化等過程明顯的波動性是由于某些控制因素具有周期性。沉積剖面中采集的樣品具有時間先后順序的特點。從中得到的各種信息與信號可以組成相應(yīng)的時間序列或函數(shù)。對某時間序列f(t),可定義該時間序列的連續(xù)小波變換為

      式中:ψ-()為一維連續(xù)小波;a為頻率域尺度;b為時間域尺度;t為時間間隔[30-31]。通過改變a和b的值,可以將研究目標聚焦在時間域的某一點(b)上對頻率域的頻率變化進行放大(1/a)處理,因此,小波變換具有“顯微鏡”的聚焦放大作用。從能量角度看,Cf(a,b)表示該時間序列在時頻面上以(a,b)為中心的局部情況,或者解釋為該函數(shù)在很小時頻窗內(nèi)的能譜,因此,反映的是時頻域內(nèi)(a,b)點處的該時間序列或函數(shù)的局部能量[32]。

      由于信號精度會受樣品采樣間隔的影響,所以信號采集的原則是根據(jù)Shannon采樣定理來確定的,也就是采樣頻率必須高于信號本身所包含的最高頻率的2倍。小波函數(shù)頻率域尺度所能達到的最小尺度可以通過原始信號的頻率以及采樣間隔來確定,而最大尺度則可以通過確定小波函數(shù)的擴展寬度得到。連續(xù)小波變換實際上是以離散的形式來完成的,但尺度間隔必須取到資料本身分辨率許可的大小。當(dāng)尺度間隔取值很小時,尺度變化可以看作是連續(xù)的。筆者選取2的整次冪作為小波變換的頻率域尺度進行分析,所用的Mo rlet一維連續(xù)小波是一個經(jīng)過Gaussian函數(shù)平滑得到的周期函數(shù),其頻率域尺度與傅立葉分析的周期有對應(yīng)關(guān)系[33];在同一尺度中,可以包含一定范圍的周期成分,而同一周期也可以出現(xiàn)在多個尺度的變化中[34-35]。本研究在對東北地區(qū)泥炭表土中植硅體的形態(tài)特征及分布分析[26-27]的基礎(chǔ)上,通過植硅體-氣候因子轉(zhuǎn)換模型[28]計算吉祥和榆樹剖面的古年均氣溫值和古年均降水量,采用M atlab 7.8軟件對Mo rlet一維連續(xù)小波變換的信號提取和分析。

      2 研究剖面概述

      研究對象位于敦化盆地,該盆地地處吉林省東部敦密斷裂帶內(nèi),盆地內(nèi)泥炭發(fā)育廣泛,且多屬晚全新世沉積(圖1)。取樣點均屬溝谷類泥炭,主要沼澤植物有莎草科(Cyperaceae)、蓼科(Polygonaceae)、禾本科(Gram ineae)、薔薇科(Rosaceae)、毛茛科(Ranunculaceae)、柳葉蘚科(Amblystegiaceae)、景天科(Crassulaceae)、菊科(Com positae)、車前科(Plantaginaceae)等。

      圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of the Studied Area

      吉祥剖面(E128°18′、N43°15′)位于盆地南部,海拔532 m,剖面深350 cm,主要為棕褐色纖維狀苔草等草本植物殘體。由底至頂為:320~350 cm灰黑色粉砂質(zhì)黏土;95~320 cm褐色泥炭;10~95 cm棕色泥炭;頂部10 cm為活草根層。6個樣品在日本名古屋大學(xué)運用Tandem Pelletron 5UD(NEC, USA)進行高精度14C測年,以1950年做計時0年;半衰期取5 730 a,2個樣品未見光束。測試結(jié)果(未校正)如圖2。

      圖2 吉祥和榆樹剖面植硅體古氣候參數(shù)分布Fig.2 Distribution of Paleoclimate Parameters Recorded by Phytolithsat Jixiang and Yushu Profiles

      榆樹剖面(E128°28′、N43°31′)位于盆地東北部,海拔451 m,剖面深232 cm。分解度比吉祥剖面好,由底至頂為229~232 cm黑色泥質(zhì)黏土夾少量草炭; 170~229 cm褐色泥炭;10~170 cm棕色泥炭;頂部10 cm為活草根層。4個樣品在中國地質(zhì)調(diào)查局青島海洋地質(zhì)檢測中心進行常規(guī)14C測年,檢測儀器為低本底液閃譜儀,采用常規(guī)法,檢測溫度為15~17℃,檢測濕度為26%~40%,以1950年做計時0年,半衰期取5 730 a。測試結(jié)果(未校正)如圖2。

      根據(jù)東北地區(qū)泥炭表土中植硅體的形態(tài)特征及分布[27-28],在植硅體-氣候因子轉(zhuǎn)換模型[29]基礎(chǔ)上計算得到吉祥和榆樹剖面的古年均氣溫值、古年均降水量(圖2)。

      3 植硅體古氣候參數(shù)的時頻分析

      3.1 吉祥剖面

      對吉祥剖面的植硅體古氣候參數(shù)進行Morlet一維連續(xù)小波變換分析,得到圖3古年均氣溫值、圖4古年均降水量的小波變換系數(shù)波譜。

      根據(jù)二者的小波頻譜,可知不同頻率域尺度和時間域尺度氣候變化的特點。在a取70、50、30和20時,古年均氣溫值、古年均降水量小波變換系數(shù)波譜變化頻率表現(xiàn)出較強的相似性,表明二者在相應(yīng)尺度上變化周期有很強的一致性。對比而言,古降水周期性表現(xiàn)略強于古氣溫值。由于a越小,相應(yīng)的古氣候分辨率越高,降水曲線較強的周期性說明在小尺度下古年均降水量波動較大。古年均氣溫值除在a為70和30時變化的周期性與古年均降水量類似外,在a為20時,小于160 cm深度內(nèi)變化周期不明顯;在a為10時,小于160 cm深度內(nèi)周期較明顯。

      當(dāng)a<30時,二者變化各有特點。古年均溫值在160~260 cm深度表現(xiàn)為較大尺度上(a≥20)的周期波動,即氣溫值變化平緩,頻率較低;在其他深度年均氣溫值表現(xiàn)為較小尺度上(a=10)的周期波動,即氣溫值變化比較劇烈,頻率較高。古年均降水量在260~350 cm表現(xiàn)為小尺度(a=10)的周期波動,在其他深度則為較大尺度(a≥20)的周期。所以,整個剖面上氣候因子表現(xiàn)為a≥30的周期。

      根據(jù)a為30的古氣候時頻變化及小波變化的自相似性,可以將古年均氣溫值變化分為318~350、265~318、145~265、100~145、35~100、0~35 cm等6個階段。同理,古年均降水量可以劃分為318~350、262~318、147~262、92~147、37~92、0~37 cm等6個階段。剖面上古氣候變遷過程則包含了318~350、265~320、145~265、100~145、35~100、0~35 cm等6個階段。

      3.2 榆樹剖面

      對榆樹剖面植硅體古氣候參數(shù)的小波變換分析得到圖5古年均氣溫值、圖6古年均降水量小波變換系數(shù)波譜。

      圖3 吉祥剖面植硅體古年均氣溫值小波變換系數(shù)波譜Fig.3 Wavelet Transform Coefficient Spectrum of Palaeo Annual Mean Temperature Recorded by Phytolith at Jixiang Profile

      在a≥60時,古氣候參數(shù)的小波變換系數(shù)波譜特征明顯一致,也就是說,在(2 960±140)a BP以來,整個剖面中古年均氣溫值、古年均降水量變化一致。a為50時,古年均氣溫值在深部表現(xiàn)出較大的變換系數(shù)峰值。在a為40時,古年均氣溫值小波變換系數(shù)峰值小于古年均降水量,說明古年均氣溫值的變化幅度小于古年均降水量。當(dāng)a為30和20時,古氣候參數(shù)的小波變換系數(shù)波譜變化一致,即榆樹剖面在a為30和20時,古年均氣溫值、古年均降水量變化頻率一致。a為10時,古年均氣溫值的小波變換系數(shù)波譜有比較明顯的變化,在80~150 cm深度范圍內(nèi)表現(xiàn)出比古年均降水量更明顯的頻率變化。也就是說古年均氣溫值和古年均降水量的變化頻率不高。所以,榆樹剖面植硅體古氣候參數(shù)的小波變換系數(shù)波譜表現(xiàn)出a≥20的周期。因此,根據(jù)a為20的綜合古年均氣溫值和古年均降水量的時頻特點和小波系數(shù)變化的自相似性,該剖面植硅體古氣候變化過程可分為:206~230、174~206、108~174、65~108、28~65、0~28 cm等6個階段。

      圖4 吉祥剖面植硅體古年均降水量小波變換系數(shù)波譜Fig.4 Wavelet Transform Coefficient Spectrum of Palaeo Annual Mean Precipitation Recorded by Phytolith at Jixiang Profile

      3.3 兩個剖面比較

      從理論上講,同一盆地2個剖面上同一古氣候參數(shù)在某種尺度上具有共同的特征。由剖面的植硅體古年均氣溫值和古年均降水量的時頻對比圖(圖7、8)可知,吉祥剖面上古氣候參數(shù)在a≥30時的波動情況,與榆樹剖面上古氣候參數(shù)在a≥20時的波動情況極為相似。

      圖5 榆樹剖面植硅體古年均氣溫值小波變換系數(shù)波譜Fig.5 Wavelet Transform Coefficient Spectrum of Palaeo Annual Mean Temperature Recorded by Phytolith at Yushu Profile

      吉祥剖面泥炭深度為320 cm,最大年齡約3 000 a BP;榆樹剖面泥炭深度為230 cm,最大年齡為(2 960±140)a BP。2個剖面的平均沉積速率VJ和VY的比值VJ/VY≈3/2(其中VJ代表吉祥剖面平均沉積速率;VY代表榆樹剖面平均沉積速率)。根據(jù)Shannon采樣定理可知,2個剖面同一頻率f(n)下,小波變換的最小尺度aminJ≥2 f(n)Δt、aminY≥2 f(n)Δt(aminJ和aminY分別代表吉祥剖面、榆樹剖面小波變換的最小頻率域尺度;Δt為采樣間隔);進一步計算可知aJ/aY=3/2(aJ和aY分別代表吉祥剖面、榆樹剖面小波變換的頻率域尺度)。意即吉祥剖面在a為3a0時小波變換系數(shù)波譜能量變換趨勢或頻率與榆樹剖面在a為2a0時的小波變換系數(shù)波譜能量變換趨勢或頻率相似(a0指某一單位尺度);也就是說,吉祥剖面分辨率高于榆樹剖面,且分辨率比為3∶2。

      因此,根據(jù)吉祥剖面a≥30時和榆樹剖面a≥20時的小波變換系數(shù)波譜以及小波能量的變化情況,可以把敦化地區(qū)晚全新世以來的古氣候變遷分為6個階段。

      圖6 榆樹剖面植硅體古年降水量小波變換系數(shù)波譜Fig.6 Wavelet Transform Coefficient Spectrum of Palaeo Annual Mean Precipitation Recorded by Phytolith at Yushu Profile

      第一階段:吉祥剖面318~350 cm;榆樹剖面206~230 cm;(2 960±140)a BP~2 695 a BP(公元前1010—公元前740年)。該時期氣溫明顯高于其后的大部分時期,且氣溫緩慢下降,古年均降水量比現(xiàn)今小,較干,屬溫暖降溫期。

      第二階段:吉祥剖面265~318 cm;榆樹剖面174~206 cm;公元前740—公元前420年。古年均氣溫先有2次較快速的波動,后變化平緩;古年均降水量開始有增加的趨勢;顯示比較溫和濕潤的氣候。

      第三階段:吉祥剖面145~265 cm;榆樹剖面108~174 cm;公元前420—公元前205年。古年均氣溫值高于現(xiàn)代,古年均降水量表現(xiàn)出較大的波動,干濕交替明顯,且持續(xù)時間較長;該階段屬溫暖時期。

      圖7 吉祥和榆樹剖面植硅體古年均溫小波變換系數(shù)波譜對比Fig.7 Comparison of Wavelet Transform Coefficient Spectrum of Palaeo Annual Mean Temperature Recorded by Phytolith Between Jixiang and Yushu Prof iles

      第四階段:吉祥剖面100~145 cm;榆樹剖面65~108 cm;公元前205—公元375,分辨率略小于吉祥剖面。2個剖面上古年均氣溫值、古年均降水量變化趨勢和幅度基本相同,表現(xiàn)為變冷的特點;波動頻率較高,表明氣候系統(tǒng)開始變得不穩(wěn)定。

      第五階段:吉祥剖面35~100 cm;榆樹剖面28~56 cm;公元375—1210年。氣候系統(tǒng)相對穩(wěn)定階段,氣溫波動幅度較小,降水量較高,整體為溫暖濕潤狀態(tài)。

      第六階段:吉祥剖面0~35 cm;榆樹剖面0~ 28 cm;公元1210年至今。氣候波動較強;早期表現(xiàn)為冷干的特點,后期則變暖。降水量與之相對應(yīng),波動頻率稍低。

      4 結(jié)語

      (1)植硅體古氣候信息含有較大程度的疊加現(xiàn)象,Mo rlet一維連續(xù)小波變換可以有效處理古氣候信息的疊加,使古氣候信息表達更接近客觀實際,減小人為分析帶來的誤差,顯示出在古氣候分析中的應(yīng)用潛力。

      圖8 吉祥和榆樹剖面植硅體古年均降水量小波變換系數(shù)波譜對比Fig.8 Comparison of Wavelet Transform Coeff icient Spectrum of Palaeo Annual Mean Precipitation Recorded by Phytolith Between Jixiang and Yushu Prof iles

      (2)吉祥剖面小波變換系數(shù)波譜在頻率域尺度a≥30和榆樹剖面在a≥20時表現(xiàn)出很好的一致性,說明吉祥剖面分辨率高于榆樹剖面,且分辨率之比為3∶2。

      (3)通過古氣候參數(shù)曲線形態(tài)和時頻分析,可以將敦化盆地3 000 a BP以來的古氣候演化大致分為6個階段:公元前740年以前溫暖降溫期(西周時期);公元前740—公元前420年的溫和濕潤,逐漸變涼時期(春秋時期);公元前420—公元前205年的溫暖時期(戰(zhàn)國時期);公元前205—公元375年降溫變冷時期(兩漢至東晉初期);公元375—公元1210年的溫暖濕潤時期(東晉至南宋初期);公元1210年至今的氣候波動比較頻繁的階段(南宋以來)。

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      Time-frequency Analysis on Palaeoclimate Recorded by Phytolith at the Late Holocene Peat Deposits in Dunhua Basin

      ZHANG Xin-rong1,2,FANG Shi1,2,HU Ke3,WANGDong-po1

      (1.School of Earth Sciences,Jilin University,Changchun 130061,Jilin,China;2.Key Laboratory for Evolution of Past L ife and Environment in N ortheast Asia of M inistry of Education,Jilin University,Changchun 130026,Jilin,China; 3.School of Ocean Sciences,China University of Geosciences,Beijing 100083,China)

      Diversity of palaeoclimate parameters in sedimentary stratigraphy and its artificiality in interp retation p rocess bring some inevitable errors.Based on Morlet one-dimensional continue wavelet transfo rm,palaeoclimate parameters recorded by phytolith at Jixiang and Yushu p rofiles in Dunhua Basin were analyzed by time-frequency, change of palaeo-climat was discussed.The results showed that the wavelet spectrum and energy change at Jixiang p rofile w ith no less than 30 frequency scales were similar w ith that at Yushu p rofile w ith no less than 20 frequency scales,and both p rofiles had six different energy aggregation regions.Changes of palaeoclimate since the Late Holocene in Dunhua Basin was divided into six stages:before BC 730,warm and cooling period;BC 730-BC 205, mild,humid,and gradually cooling period;BC 205-AD 255,warm period;AD 255-525,cooling period;AD 525-1220,warm and humid period;after AD 1220,a stage w ith more frequent fluctuations.Morlet one-dimensional continue wavelet transfo rm could deal with the superposition of palaeoclimate records effectively and reduce the artificial error,enjoy huge potential fo r app lication in palaeoclimate research.

      phytolith;peat deposit;Mo rlet;wavelet transfo rm;palaeoclimate;Holocene;Dunhua Basin

      P532

      A

      1672-6561(2010)04-0420-10

      2010-01-07

      國家自然科學(xué)基金項目(40702027;40830107;40902057)

      張新榮(1975-),女,河北景縣人,副教授,理學(xué)博士,從事沉積學(xué)及第四紀地質(zhì)學(xué)研究。E-mail:zhangxr@jlu.edu.cn

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