Discussion on sedimentomorphic characteristics, material sources and their relationship with the environment based on the composition of soil in Xiong’an New Area
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摘要:研究目的
探讨雄安新区第四纪不同沉积地貌单元内土壤元素含量及其组成分布规律、控制影响因素及其沉积物质来源，为研究区域古地理、表生地球化学环境等方面提供地球化学依据。
研究方法本文利用雄安新区土地质量地球化学调查与监测获取的表层土壤元素含量数据，通过元素含量或比值示踪等多元统计方法，揭示了区域元素地球化学分布规律与表生环境的关系。
研究结果冲湖积平原亚区土壤具有低SiO2和Na2O，高Al2O3、Fe2O3、MgO、CaO、K2O和Na/Rb特征；冲洪积平原亚区土壤具有高SiO2和Na2O，低Al2O3、Fe2O3和Ca/Ba特征。研究区土壤地球化学常量元素的分布主要受沉积物源源区化学风化程度的控制，同时表生环境对常量元素的贫化富集也存在一定的影响。源区目前处于以斜长石风化为主的中等化学风化程度阶段，风化产物未遭受钾交代影响。区内各沉积地貌单元土壤样品成土母质物源主要来自雄安新区西侧太行山隆起的成熟大陆石英质物源区，同时在冲湖积平原亚区的洼地小区地貌单元内还存在部分少量的样品成土母质来源于基性火山岩物源区和中性岩火成物源区。
结论土壤元素含量、元素比值、元素组合（Rb–U–Ga、Fe–Mg–Ni–V均一化累加和）等地球化学指标特征能有效指示区内各沉积地貌环境，对成土母质特性具有示踪作用。
创新点:（1）应用元素地球化学方法研究第四纪沉积地貌特征；（2）基于土壤地球化学元素组成特征示踪了雄安新区物质来源，为新区土壤环境地球化学评价提供依据。
Abstract:This paper is the result of environmental geological survey engineering.
ObjectiveThis paper aims to investigate the distribution characteristics, the contents and distribution of soil elements in different sedimentary geomorphic units of Quaternary, the control factors and the sources of sediment materials in Xiong’an New area, and to provide geochemical bases for the study of regional palaeogeographic evolution and epigenetic geochemical environments.
MethodsBased on the surface element content data obtained from the geochemical survey and monitoring of land quality in Xiong’an New Area, this study employs multivariate statistical methods(such as elemental content analysis and ratio tracing) to reveal the relationship between regional elemental geochemical distribution patterns and the epigenetic environment.
ResultsThe soil in the alluvial−lacustrine plain subregion has the characteristics of low value of SiO2 and Na2O, and high value of Al2O3、Fe2O3、MgO、CaO、K2O and Na/Rb. The soil in the alluvial−diluvial plain subregion is characterized by high SiO2 and Na2O, and low Al2O3、Fe2O3 and Ca/Ba. The distribution of soil geochemical major elements is primarily controlled by chemical weathering intensity of source sediments, while epigenetic environment also influences the depletion and enrichment of major elements. The source area is currently in the stage of moderate chemical weathering dominated by plagioclase weathering, with no evidence of potassium metasomatism in weathering products. The soil parent materials in each sedimentary geomorphic unit are mainly derived from the mature continental quartz source of Taihang uplift on the west side of Xiong’an new district. Additionally, in the subregion of alluvial plain, parent materials of a small proportion of samples are from mafic volcanic and neutral igneous rocks.
ConclusionsGeochemical indicators such as soil element contents, element ratios and element combinations (Rb−U−Ga, Fe−Mg−Ni−V) can effectively differentiate sedimentary geomorphic environments in the study area and serve as reliable tracers for soil parent material properties.
Highlights:(1) Elemental geochemical methods were applied to study Quaternary sedimentary geomorphological features. (2) Based on soil geochemical elemental composition characteristics, provenance tracing can provide foundational data for environmental geochemical assessment of regional soils in Xiong’an New Area.
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1. 引 言
流速、流向及悬浮沉积物浓度对海洋物理、生物、化学要素的循环具有重要影响，是研究浅海及河口地区泥沙输运、物质运移的基本要素。同步获取研究区全剖面的流速、流向及悬浮沉积物浓度对于理解悬浮沉积物输运过程、预测营养盐及污染物的迁移和归宿等问题具有重要的意义。传统的测流方法常采用单点式流速仪，对测点不同深度流速进行逐点测量以获得整个剖面的流速；悬浮沉积物浓度的测量常采用取样过滤称重法，该方法不但费时费力，而且在时间和空间的分辨率有限。
声学技术在海洋观测领域的发展应用，使得海洋水文要素的测量有了质的改变，声学多普勒剖面流速仪（Acoustic Doppler Current Profiler，ADCP），能够快速获得某个完整剖面的流速、流向等参数，同时仪器同步记录的声学背向散射强度可间接计算所测海域悬浮沉积物浓度的分布情况，为海洋泥沙动力输运的研究提供可靠的数据支撑。声学法具有不采样、水体不受扰动、精度高等特点，已被广泛应用于海洋水文要素测量中（Simpson, 2001; Yorke and Oberg, 2002; Ha and Maa, 2008; Salehi and Strom, 2011;张英豪和赖锡军, 2014; Li et al., 2019）。船载走航式ADCP是指将ADCP搭载在调查船上，结合精准的导航系统，在船只走航过程中对所测海域的海流进行连续全剖面测量，具有不扰动流场、测量历时短、测量范围大、充分利用航时等特点，已被广泛应用到江河湖海的流速、流量测量中。如1997 年三峡工程大江截流和2002 年三峡工程明渠截流（杨丰和杨俊青，2004），以及广东北江飞来峡工程截流等（刘勇胜和黄程鹏，2014），杭州湾跨海大桥、港珠澳大桥等工程也均使用ADCP 进行了流速测量（刘彦祥，2016）。
祥云岛位于乐亭县东南部，京唐港与北港之间的沿海地带，岸滩分布有优质天然细沙，是著名的沿海旅游沙岛。祥云岛外海7~15 m等深线海域建有海洋牧场，占海面积1333 hm2。近年来，祥云岛受人为活动及海洋水动力条件影响，沿岸不同区域均出现了不同程度的侵淤现象（陈文超等，2016；汪翡翠等，2021）；与此同时，海洋牧场等近岸工程的建设带来的环境效应逐渐受到重视，如崔雷等（2017）通过耦合二维浅水水动力数值模型及物质输运数值模型，对京唐港填海工程中周边潮流场及悬浮沉积物运移进行模拟研究，并分析了对海域水质环境的影响。因此，对祥云岛海域流速、流向及悬浮沉积物浓度的快速同步调查，对祥云岛及其近海工程的生态环境具有重要意义。本文通过船载走航式ADCP在祥云岛海域进行现场海流、悬浮沉积物全剖面测量，为该海域海洋动力、泥沙输运及祥云岛岸线演化等海洋过程的研究提供支撑。
2. 现场调查
2.1 ADCP测流原理
ADCP基于多普勒原理（刘德铸，2010；张春海和董晓冰，2013），通过测定声波入射到海水中微颗粒背向散射在频率上的多普勒频移，从而得到不同水层水体的运动速度。所谓声学多普勒效应是指当物体相对于声源有径向位移时，导致观测到的声源发生改变的现象。多普勒频移与散射粒子速度之间的关系为：
Fd=2FVC 式中：Fd为声学多普勒频移；F为发射声波的频率；V为颗粒物沿声束方向的相对速度；C为声波在海水中的传播速度，式中“2”是因为ADCP发射并接收回波，所以多普勒频移加倍。假定水体中颗粒物的运动速度和水流速度一致，ADCP通过跟踪颗粒物的运动，测定水流相对于ADCP的速度，此速度扣除船速后，即可得到水流的绝对速度（杨锦坤等，2009）。
此外，由于散射ADCP发射波的颗粒物主要是悬浮沉积物，ADCP同步接收水中散射体的回波强度信号的大小能够间接反映水中悬浮沉积物浓度（杨惠丽等，2017）。利用ADCP背向散射强度反演悬浮沉积物含量是一种便捷，高效的方法，其非干扰式的测量特性更易获得真值。自Deines (1999)提出了声学多普勒剖面仪测得的背向散射强度与悬浮沉积物含量的关系后，许多学者也逐步开展了利用ADCP的背向散射强度反演悬浮沉积物含量的研究（Glenn et al., 1999; Hoitink, et al., 2005; Merckelbach et al., 2006; Gunawan et al., 2010）。已有研究表明源声波散射强度的大小与散射水体中的悬浮物浓度的大小成正比（Thorne and Campbell, 1992），在受潮流、潮汐作用强烈的近岸海域，利用回归公式反演的悬浮沉积物浓度与实测数据的平均误差小于20%（姬厚德等，2018）。对于有限海域，泥沙类型和粒径相对均一情况下，声学散射强度与泥沙浓度的关系可简化为公式：lg(C)=K1E+K2，其中C为悬浮沉积物浓度，E为回波强度，K1、K2为拟合因子，通过现场泥沙浓度和回波强度的回归分析来标定（Farmer, 1998）。
2.2 调查区域及测线布置
祥云岛长约13 km，呈NE－SW走向，岛屿面积20.68 km2，属于离岸沙坝岛。祥云岛东北段为潮汐通道，现已人为改造，西南端为大清河口；东部靠海侧建有简易的人工沙堤，中西部靠海侧残留低缓沙丘。潮间带的沙滩面积约为0.64 km2，潮滩平均坡度3°~8°。沉积物以浅黄色、黄棕色的细沙为主，平均粒径Mz介于2.06~2.34ϕ，分选系数介于0.24~0.47（陈文超等，2016；文明征等，2020；梅西等，2020）。
2019年7月25—28日，在祥云岛海域开展走航式ADCP测量。如图1所示本次测量共设计12条测线，其中测线L1~L10垂直于岸滩分布，平均测线长度约8.0 km；测线L11、L12平行于祥云岛分布，平均测线长度为17.5 km。由于祥云岛潮间带平缓，近岸段水深较浅，测量船容易发生触底的危险。为确保调查过程中设备和人员的安全，选择高潮位时间段进行垂直于岸线的测线测量。根据中国地质调查局天津地质调查中心在津冀沿海的潮汐站监测系统（李勇等，2020），各测线测量时间与潮位对应关系如图2所示。
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图 2 测量期间的潮位数据（不同颜色显示相应调查测线的潮位信息）Figure 2. Tide level data during the survey period (Different colors show the tide level of the corresponding survey line)2.3 参数设置
走航式ADCP测量采用美国TRDI公司生产的瑞江牌（WHR600）声学多普勒流速剖面仪，具有4个换能器，主要技术指标有：工作频率600 kHz；换能器发射角度20°测速范围为±0.01~±10 m/s（水平方向），速度分辨率0.25 cm/s；测深范围：0.75~100 m。本次调查过程中ADCP换能器入水深度为1.10 m，波束角为20°；水流层数设置为50，层厚0.50 m，第一层中心位置为1.96 m。
3. 结果与分析
祥云岛位于半封闭的渤海内部，潮汐类型属于不规则半日潮，测量期间平均潮差0.79 m。测线L1、L3、L5~L7及L10~L12测量期间为涨潮期；测线L2、L4、L8及L9测量期为落潮期（图2）。
3.1 测量结果质量控制
现场流速测量过程中受风浪等环境的干扰，测量数据会出现明显的噪点。因此，数据分析前需要将这部分数据剔除。为控制测量数据质量，本次调查将满足回波强度（Echo Intensity）为50~200 counts，相关系数（correlation）为50~200，良好百分比检验参数大于50%的数据作为有效数据，其余数据予以剔除（杨锦坤等，2009）。通常认为ADCP单次回波所测的流速误差比较大，一般使用一段时间的平均流速来表示某一点或时刻的流速，ADCP流速的平均时间可根据具体情况而定（吴云帆等，2014）。本次测量数据中参与平均的呯（ping）集合数为20（测量时船速约2.1 m/s，相当于平均时长为1 min，平均距离约50 m）。
3.2 祥云岛海域流速特征
3.2.1 海流流向特征
走航式ADCP获得沿测线方向的全水深流速，为更直观地显示剖面流速流向特征，本文选取表、中、底不同深度的海流进行分析。如图3所示，测线L5不同深度水层（水深2.21 m、6.21 m、10.21 m）的航迹和流速矢量图结果表明，在涨、落潮阶段海流流向在不同深度水层的流向基本保持一致。对海流流向沿深度方向求均值，如图4所示：测线L1、L3、L5和L7为涨潮期（图4a），涨潮流为SW方向；测线L2、L4和L8为落潮期（图4b），落潮流为NE方向。因此，祥云岛外海海域流向具有明显的往复特征，海流流向以NE−SW为主，基本与祥云岛岸线平行。
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图 3 测线L5不同深度水层航迹（红线所示）和流速矢量图底跟踪，ADCP通过接接收和处理由河底或海底的回波信号获得船速的方法Figure 3. Track (red line) and velocity vector graph of different water depths of line L5Bottom tracking, ADCP is a method of obtaining ship speed by receiving and processing echo signals from the river bottom or seafloor图2潮位信息显示，测线L9测量时间为平潮转落潮期，其全水深平均流向并没有表现为明显的NE方向（图4b），测线L9不同深度水层航迹和流速矢量结果如图5所示，在浅表层（2.96 m水深），近岸段流速方向为NE向，沿离岸方向流速方向为SW向，水深4.96 m水层流速矢量表明离岸段流向为SW向，水深9.96 m水层显示流速流向在整个测线上均表现为NE方向，与落潮流的方向保持一致。这表明在平潮转为落潮期间，海流转向始于底部海水，且海流转向与潮位变化具有一定的滞后性。为更清晰地描述这一问题，取测线L9不同等深线处海流流向数据绘制流向剖面分布图，如图6所示：相对水深（流速测量点水深/全水深）大于0.5时，海流流向为NE向，小于0.5是海流流向为SW向；测线L9由近岸向离岸方向测量，潮位逐渐由平潮转为落潮，沿等深线增加方向（离岸方向），流速转向的相对深度逐渐减小，再次证明该海域平潮转为落潮期间海流转向始于底层海水。
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图 5 测线L9不同深度水层航迹（红线所示）和流速矢量图Figure 5. Track (red line) and velocity vector graph of different water depths of line L9![]()
图 6 测线L9不同等深线处海流流向剖面图Figure 6. Profile of current direction at different Isobaths of line L93.2.2 海流流速特征
本文选取涨落潮期间典型剖面流速幅值进行对比分析，测线L1、L3、L6和L10为涨潮期、测线L4和L8为落潮期，各测线流速幅值剖面分布如图7所示。涨潮期间，测线 L1位于祥云岛东北端，离岸方向距离海底约11 m高度处有一层相对稳定的高流速层，流速可达0.7~0.8 m/s，向祥云岛滩面方向水深逐渐变浅，水深小于11 m时，该高流速层减弱；测线L10位于祥云岛西南端，其流速特征与测线L1类似，流速沿向岸方向逐渐降低；测线L3流速幅值相对均匀，垂向和向岸方向流速变化不明显；测线L6流速幅值沿向岸方向呈现明显减小的趋势。结果表明：涨潮流流速沿向岸方向逐渐减小；相对于祥云岛东北和西南段，中部流速幅值整体偏小，测线L3和L6涨潮流离岸端流速可达到0.5 m/s以上。测线L4和L8位于祥云岛中部，其流速幅值明显小于测线L3和L6，祥云岛岸段落潮流速明显低于涨潮流速，而测线L8在近岸段的流速要明显大于离岸段。
测线L11与L12均位于涨潮期，涨潮过程中测线L12在时间上更接近于L1和L10（图2）。 以测线L12为例（图7）平行于祥云岛方向，涨潮期间祥云岛东北端存在明显的高流速层，高流速层位于距离海底约11 m处，这与测线L1的测量结果是一致的。为更直观地展现高流速层的分布形态，本文以测线L1为例，取测线L1中不同等深线（14.46 m、11.46 m和7.46 m）处的流速剖面进行对比，如图8所示。离岸方向等深线测量点数值越大，14.46 m处流速剖面结构表现为抛物线型，表明该处存在明显的高流速层，向岸方向，水深减小（7.46 m），流速剖面垂向分布趋于均匀，11.46 m处为过渡段，流速剖面表现为斜直线型。
3.3 祥云岛近岸悬浮沉积物分布
本次测量中未进行同步取样测试，未能建立背向散射强度与悬浮沉积物的回归公式。如前所述，ADCP记录的声学背向散射强度数据能够在一定程度上定性反映祥云岛周边海域的悬浮沉积物分布情况。本次测量中船载走航式ADCP记录了航测过程中的背向散射强度，以涨潮期间测线L1、L5、L10及L12为例，如图9所示。
涨潮期间祥云岛不同位置背向散射强度剖面的分布结果（图9）显示，祥云岛近底普遍存在一层高悬浮沉积物层，且向岸方向悬浮沉积物浓度逐渐增加。图10为测线L1中不同等深线处（14.46 m、11.46 m和7.46 m）的背向散射强度分布对比图，更直观地反映了悬浮沉积物向岸方向增加的现象。测线L12平行于祥云岛方向，沿NE方向在近底逐渐出现一层悬浮沉积物层，高悬浮沉积物浓度层的出现与流速分布（图7，测线L12）具有很好的一致性；水体中悬浮沉积物的维持需要一定的流速，流速幅值为0.30~0.60 m/s时，水体中更容易形成一层稳定的悬浮沉积物层。沿祥云岛岸线由东北向西南方向，流速降低相应的悬浮沉积物浓度也降低，表明悬浮沉积物在向西南方向输运过程中发生沉积。
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图 10 测线L1不同等深线处背向散射强度Figure 10. Backscatter intensity at different isobaths of line L13.4 悬浮沉积物输运对岸线蚀退的影响
祥云岛是滦河早期从大清河口、长河口入海时建造的沙坝（高善明，1981），自滦河迁徙改道北移入海之后，陆源泥沙来源断绝，加之京唐港的修建，港口防沙堤不断向海延伸，截断了沿岸泥沙的补给，之后祥云岛岸线急剧退化。研究表明1987—2000年，祥云岛岸线呈现出北部侵蚀、南部淤积的状态，岸线变化速率分别为−9.20~+10.40 m/a；2000年以后，北部约1500 m砂质岸线转变为港口围堤，被京唐港扩建、祥云湾码头占用，在沿岸流作用下祥云岛东北段泥沙向西南段运移，引起西南段淤积（邢容容等，2017）。邱若峰等（2010）指出祥云岛西南端的金沙岛岸段，自1987年以来向海拓展22 m，该岸段向海推进的一个重要原因在于人为的吹沙造陆，使得该岸段泥沙补给充足（陈文超等，2016）。 本文测量结果显示祥云岛近海海域涨潮流速（SW向）大于落潮流速（NE向）且祥云岛东北端悬浮沉积物大于西南段悬浮沉积物。这表明目前祥云岛近岸海域的悬浮沉积物整体沿NE−SW方向进行运移，与目前祥云岛岸线的侵蚀现状是一致的。
此外，祥云岛海洋牧场于2007年开始申报建设，牧场位于京唐港西南的祥云湾外海海域，水深7~15 m等深线范围内。海洋牧场建设在其规划海域内投放了包括水泥沉箱、水泥铸块、花岗岩石礁、钢筋板框、船礁等在内的各类人工渔礁共计约20万m3（王湛，2018）。人工渔礁的投放必然对近岸海域的流场产生影响，天津地质调查中心2018年的模拟结果显示，人工渔礁的投放仅对投放区周围两倍面积范围内的流场有影响，并导致明显的侵蚀淤积现象
1 。但该结果尚缺乏现场实测数据支撑，有关海洋牧场建设对海域流场的影响，还需要后续海洋牧场建成后的持续跟踪调查。4. 结 论
利用走航式ADCP在祥云岛海域开展流速、流向及悬浮沉积物浓度等水文要素测量，该方法较传统的定点观测和取样测试，具有不扰动流场、测量历时短、测量范围大、充分利用航时等特点，效率大幅提升。测量结果显示：
（1）祥云岛海域海流以平行于岸线为主，具有明显的往复性，该区域涨潮流明显大于落潮流，涨潮流沿向岸方向逐渐减弱，祥云岛西南部局部落潮流存在向岸方向增强的现象。
（2）祥云岛海域在平潮向落潮过渡期间，海流转向始于底部海水，且海流转向与潮位变化具有一定的滞后性。
（3）测量期间背向散射强度数据表明，祥云岛近岸海域存在明显的高浓度层，且沿向岸方向浓度增加，平行于祥云岛岸线方向，悬浮沉积物浓度由东北向西南方向逐渐降低。
（4）祥云岛近岸海域在涨落潮流的作用下，悬浮沉积物沿祥云岛岸线由东北向西南运移，是导致祥云岛岸线在东北段侵蚀、西南段淤积的主要原因之一。
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图 1 雄安新区及周边地质简图
Figure 1. Geological map of Xiong’an New Area and its surrounding area
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图 2 研究区地貌形态成因类型分区及土壤采样点
Figure 2. Genetic type division of geomorphic form and soil sampling points in the study area
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图 3 土壤元素指标地球化学场与沉积地貌单元耦合关系（图例同图2）
Figure 3. Coupling relationship between geochemical field of soil element index and sedimentary geomorphic unit (the legend is the same as Fig. 2)
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图 4 研究区土壤中Na2O–K2O和Na2O–Rb相关性
Figure 4. Correlation between Na2O–K2O and Na2O–Rb of soil in the study area
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图 5 研究区Na/Rb和Ca/Ba地球化学场与沉积地貌单元耦合关系（图例同图2）
Figure 5. Coupling relationship between geochemical fields of Na/Rb and Ca/Ba and sedimentary geomorphic units in the study area (the legend is the same as Fig. 2)
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图 6 研究区土壤元素组合均一化累加和地球化学场与沉积地貌单元耦合关系（图例同图2）
Figure 6. Coupling relationship between geochemical field of uniform accumulation of soil element assemblage and sedimentary geomorphic unit in the study area (the legend is the same as Fig. 2)
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图 8 常量元素F1’–F2’判别方程函数图解
Figure 8. Diagram of F1’–F2’ discriminant equation function of major elements
表 1 研究区土壤元素指标与Sc和Al2O3的相关性
Table 1 Correlation between soil element indexes and Sc, Al2O3 in the study area
指标 Pearson相关 Spearman相关 Sc Al2O3 Sc Al2O3 Ba 0.377** 0.525** 0.418** 0.608** Cr 0.895** 0.933** 0.867** 0.922** Ga 0.930** 0.923** 0.901** 0.902** Nb 0.770** 0.736** 0.820** 0.786** Ni 0.966** 0.885** 0.966** 0.879** Rb 0.916** 0.891** 0.919** 0.876** Sc 1 0.897** 1 0.873** Sr −0.458** −0.449** −0.509** −0.499** Th 0.928** 0.807** 0.928** 0.783** Ti 0.753** 0.838** 0.790** 0.883** U 0.768** 0.605** 0.781** 0.601** V 0.937** 0.961** 0.910** 0.953** Zr −0.768** −0.743** −0.746** −0.723** SiO2 −0.786** −0.661** −0.774** −0.655** Al2O3 0.897** 1 0.873** 1 Fe2O3 0.953** 0.949** 0.937** 0.944** MgO 0.755** 0.789** 0.703** 0.771** CaO 0.345** 0.330** 0.302** 0.281** Na2O −0.805** −0.762** −0.796** −0.747** K2O 0.725** 0.858** 0.685** 0.823** 注：**代表在0.01水平（双侧）上显著相关。 
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表 2 研究区各地貌单元土壤中元素（指标）含量特征
Table 2 Content characteristics of soil element (index) in each geomorphic unit in the study area
指标 冲积平原亚区（N=14） 冲洪积平原亚区（N=254） 冲湖积平原亚区（N=332） 最小值 最大值 均值 最小值 最大值 均值 最小值 最大值 均值 SiO2 57.28 66.1 62.47 53.63 70.7 64.1 50.86 68.49 58.79 Al2O3 10.91 14.45 12.49 10.41 16.26 11.94 9.46 17.79 13.04 Fe2O3 3.74 6.75 5.16 3.35 7.03 4.4 3.49 8.21 5.34 MgO 1.9 2.84 2.38 1.67 4.22 2.46 1.79 3.93 2.71 CaO 3.29 5.9 4.02 1.85 9.06 4.32 2.19 9.12 5.16 Na2O 1.59 2.46 2.09 1.23 2.83 1.99 0.73 2.66 1.63 K2O 2.11 2.55 2.32 1.89 2.5 2.22 1.1 3.17 2.35 Ba 457 559 519 483 688 549 434 1129 549 Cr 55.56 88.76 71.66 49.05 92.91 64.82 47.92 106.53 73.07 Ga 14.3 20.25 17.09 13.27 22 15.76 12.94 24.95 17.74 Nb 12.99 16.04 14.22 10.98 15.1 13.3 10.9 16.5 13.98 Ni 22.3 46.7 33.48 19.49 46.83 28.92 13.48 58.86 35.73 Rb 85.06 113.62 98.44 72.33 127.11 89.02 77.8 142.39 102.99 Sc 8.95 16.36 11.91 8.25 16.96 10.69 8.72 20.32 13.00 Sr 176 231 200 159 360 221 141 338 206 Th 9.47 17.45 12.12 7.7 14.21 10.14 8.25 23.82 12.73 Ti 3407 4679 4037 3059 4520 3715 2772 5049 3882 U 1.62 2.62 2.05 1.39 3.09 1.95 0.74 3.36 2.27 V 65.1 111.2 85.7 60 120.6 76.5 55.6 136.6 89.1 Zr 171 362 252 162 369 241 115 347 202
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表 3 研究区土壤样品常量元素旋转矩阵
Table 3 Rotation matrix of major elements in soil samples in study area
分析要素 成份 F1 F2 TiO2 0.94 −0.012 SiO2 −0.445 −0.813 Al2O3 0.922 0.331 Fe2O3 0.902 0.372 MgO 0.715 0.452 CaO 0.016 0.908 Na2O −0.589 −0.712 K2O 0.803 0.269 CIA 0.756 0.588 贡献方差/% 53.56 31.81 累积方差/% 53.56 85.37
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