沙漠沙地风沙与湖相沉积物粒度判别方法及环境指示意义

发布时间：2021-07-21 08:41

　　沉积物粒度特征不仅能够指示沉积物的来源和迁移方式,还可以揭示沉积环境的区域差异性及形成机制的复杂性。使用粒度对数拟合方法初步区分风沙与湖相沉积物的特征,再以乌兰布和沙漠和浑善达克沙地的218个表层风沙沉积与湖相沉积样品作为训练样本,并用同一区域不同时段采集的186个表层风沙沉积与湖相沉积样品进行验证,建立了风沙沉积物与湖相沉积物的判别模型。结果表明:该模型能够很好地分辨风沙和湖相沉积物,准确率在90%以上。结合提取沉积物的动力组分,可指示风沙沉积和湖泊沉积以外的沉积环境。 

【文章来源】：中国沙漠. 2020,40(05)北大核心CSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

乌兰布和沙漠（A）和浑善达克沙地（B）测试样本分布

组均值均等性检验显示，4个变量的显著性概率均小于0.05（表2），表明Mz、Sd、SK和Kg的组均值有显著的差异，拒绝原假设，说明4个变量对函数的正确分类都起到了作用。判别函数的显著性检验结果表明，Wilk’λ值很小，为0.534，卡方统计量为134.166，自由度为4，显著性概率远远小于0.05（表3）。所以，建立的判别函数有意义。由协方差相等的Box’s M检验结果可知，Box’s M统计量为159.343，远大于0.05，可认为各类协方差矩阵相等，这意味着能够得到满意的判别结果。同时，F检验的显著性概率远小于0.05，表明函数的判错率很小。方差贡献率（表3）可以用来解释所得判别函数的贡献量，判别函数1的方差贡献率为100%，利用判别函数1就可完成所有样品的判别。结构矩阵（表3）可表明判别变量和其函数之间的相关性，由大到小排序依次为Mz(0.971）、Sd(0.357）、Kg(0.299）和SK(-0.195）。这可能是由于干旱环境下的风沙沉积和湖相沉积平均值和分选性差异明显，与塔克拉玛干沙漠风水复合地貌的研究中出现的情况相符[34]。表4给出了判别函数最终的系数和常数项，可得到的判别函数1和判别函数2分别为：将待测样品的参数分别代入以上建立的两个判别函数进行计算，当y1>y2时，沉积物样品归入1类，即为风沙沉积物，若y1<y2，沉积物样品归入2类，即为湖相沉积物。

基于Mz和Sd的三维判别图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3294700