海南新村港潟湖表層沉積物粒度特征及其沉積環境

楊陽，高抒*，周亮，王韞瑋，李高聰，汪亞平，賈培宏

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海南新村港潟湖表層沉積物粒度特征及其沉積環境

楊陽1，2，高抒1，2*，周亮1，2，王韞瑋2，李高聰1，2，汪亞平1，2，賈培宏1，2

(1.南京大學 中國南海研究協同創新中心，江蘇 南京 210023；2.南京大學 海岸與海島開發教育部重點實驗室，江蘇 南京 210023)

摘要：對2013年8月在海南新村港潟湖采集的表層沉積物樣品進行粒度分析，揭示了該區表層沉積物的粒度特征和沉積物類型，結合高空間分辨率的水動力和水深數據，采用系統聚類和主成分相結合的方法劃分現代沉積環境。結果表明，研究區表層沉積物主要有4種類型，以粉砂和粉砂質砂為主，分別分布在潟湖中部和近岸淺水區域。沉積物平均粒徑變化較大(0～8.0 Ф)，均值為4.6 Ф，沉積物隨水深增大而逐漸變細；沉積物粒度組分以砂(平均含量43%)和粉砂(平均含量為52%)為主，黏土含量較少，平均含量為5%。聚類結果表明，平均粒徑可分為兩組：第一組平均粒徑均大于5.5 Ф，均值為6.8 Ф；而第二組平均粒徑均小于3.5 Ф，均值為2.2 Ф。此外，平均粒徑與分選、偏態和峰態系數之間呈現出兩種不同的相關關系。研究區大潮和小潮期間的均方根流速(RMSV)均值是7.5和6.9 cm/s，標準偏差分別是15.3和14.9 cm/s。當RMSV大于4 cm/s，RMSV與極細砂(63～125 μm)含量呈明顯的正相關關系，這表明RMSV決定了潟湖沉積物中極細砂含量。聚類和主成分分析結果表明，平均粒徑、峰態和分選系數是對沉積環境最為敏感的粒度參數組合，同時結合高空間分辨率的水動力和水深數據，將研究區沉積環境劃分為3類。這樣劃分充分考慮了水動力、物源、地形及其相互作用，更能有效地揭示沉積環境的差異，尤其體現了適宜的粒度參數組合和高空間分辨率的水動力數據在沉積環境劃分中的重要性。

關鍵詞：表層沉積物；粒度；沉積環境；聚類分析；主成分分析；均方根流速；數值模擬；新村港潟湖

1引言

沉積物的粒度特征是沉積物的基本性質之一，是沉積物在搬運、沉積和再分配過程的集中體現，其分布規律受到沉積物物源、搬運距離，水動力環境以及地形等因素的制約[1—5]。因此，通過沉積物粒度特征及其分布規律可以有效的追蹤物質來源[6—8]，判別水動力條件[9—11]，分析沉積物運移趨勢[12—17]和識別沉積環境類型[18—21]等。沉積環境主要受物源、水動力條件、地形和人類活動等因素的共同影響[22—23]。在利用沉積物的物源、粒度特征、地形和區域水動力條件來識別沉積環境方面，前人已作了較多嘗試[5，21—22，24]。但還存在以下不足：一是粗略的采用所有粒度特征參數對研究區的沉積環境進行劃分，由于粒度分布的環境解釋具有多解性，即不同的環境可能出現相似的水動力條件，使得粒度特征表現出重復性[22]；二是缺乏高空間分辨率的水動力數據，只是粗糙的采用個別全潮觀測站位或區域水動力條件劃分沉積環境[22，24]。

海南島新村港是一個半封閉的沙壩-潮汐汊道-潟湖海岸體系，地貌格局復雜，地形變化較大[25]。目前，國內外對新村港的水動力特征[25—27]、潮汐汊道的演變及其穩定性[28—30]、水質[31]和生物特征[32—35]等都進行了比較細致的研究，而對潟湖表層沉積物粒度特征和現代沉積環境研究尚比較欠缺。本文以新村港潟湖為例，揭示其表層沉積物粒度特征和劃分現代沉積環境。首先，利用系統聚類和主成分分析法壓縮粒度參數指標，尋找對沉積環境最為敏感的粒度參數組合，并能最大限度的保持指標中所包含的主要信息；其次，采用數值模擬的方法，獲得高空間分辨率的水動力數據。研究新村港目前的沉積物分布格局和現代沉積環境，對新村港的海上交通、潮汐汊道整治、養殖活動、旅游開發及海洋生態環境保護等具有重要的意義。因此，從可持續發展和生態環境保護的角度來看，對該區深入進行沉積動力學研究是必要的。

2研究區概況

新村港位于海南島東南部海岸的陵水縣新村鎮，面朝南海，港區水域寬闊，周圍群山環抱，是海南島不可多得的天然避風良港。新村港地處熱帶，全年各月平均水溫25.8～30.0℃，平均鹽度為30.64～34.44，浮游生物豐富；因此，該潟湖不但發育了較好的海草群落，還擁有規模較大的水產養殖，其中麒麟菜和珍珠貝的養殖尤為出名[35]。從平面形態上來看，新村港潟湖實際上由兩個次一級澙湖構成，外觀如葫蘆狀，而兩個次一級澙湖之間由一個次一級的潮汐汊道相連接[26](圖1)。新村港潟湖南北長4 km，東西寬6 km，面積約22 km2，漲潮三角洲、落潮三角洲都比較發育，口門處北岸為新村港碼頭堤岸，南岸為由基巖組成的南灣猴島[26]。新村港潮汐汊道是聯系新村港與外海的唯一通道，長約3～4 km，口門段長約0.5 km，平均水深5 m左右[28—29]。

圖1　海南島東南部新村港潟湖研究區及表層沉積物采樣站位、驗潮站分布圖Fig.1　Location of sampling stations of surface sediments and tidal gauge stations in the lagoon of Xincun

新村港潟湖無明顯淡水河流注入，潮流是其主要動力，但也受到波浪作用的影響[28，33]。根據2013年8月在新村港口門及潟湖內兩個驗潮站的觀測結果分析，新村港潮汐屬于混合的不規則全日潮；以當地平均海平面為基面，新村港最高潮位為1.18 m，最低潮位-1.15 m，平均高潮位0.65 m，平均低潮位-0.28 m，最大可能潮差1.63 m，平均潮差0.50 m。同時龔文平等[25，28]觀測結果表明，新村港潮流表現出時間-流速不對稱性特征，實測口門平均漲潮歷時為13 h 20 min，平均落潮歷時為11 h 20 min，漲潮歷時大于落潮歷時；口門處最大表層漲潮流速為0.84 m/s，落潮流速為0.86 m/s，漲落潮流速基本相等；潟湖內大部分區域的最大潮流流速都小于0.1 m/s。由于缺乏新村港附近海域實測波浪資料，故采用三亞西側75 km處的鶯歌海海洋站1976-1991年的波浪觀測資料作為參考。鶯歌海站附近海區以風浪為主，風浪的年出現頻率為80%；常浪向是SE向和S向；平均波高為0.7 m，平均周期為4.0 s[25，28]。

3材料與方法

3.1沉積物采樣和粒度分析

2013年8月21-22日，采用抓斗式采泥器在新村港潟湖獲得47個表層沉積物樣品(采樣深度在5～10 cm以內，每個樣品約重0.5～1 kg)，手持GPS定位，YSI 6920測水深，研究區及采樣站位見圖1。由于潟湖內魚排和網箱養殖廣布，因此，表層沉積物樣品的采集站位無法做到均勻分布。實驗室進行粒度分析時，將每一站位所取表層沉積物樣品混合均勻后，按粒徑組成情況取適量代表性樣品(泥質約0.3～0.5 g、粉砂、細砂約0.5～1.2 g)放入燒杯中，加入10～20 mL，濃度為0.05 mol/L的六偏磷酸鈉([NaPO3]6)溶液對樣品進行預處理。預處理后的樣品在南京大學海岸與海島開發教育部重點實驗室采用Malvern Mastersizer-2000型激光粒度儀進行粒度測試，測量范圍為0.02～2 000 μm，誤差小于1%。所有樣品測試時，遮光度均控制在10%～20%。沉積物粒級采用(Udden-Wentworth)Ф粒級標準，粒度參數(平均粒徑、分選系數、偏態系數、峰態系數)采用矩值法進行計算[36—37]。此外，沉積物的分類和定名采用Folk三端元分類法[38]。

3.2水動力參數

本文采用Delft3D數值模型對新村港潟湖的潮汐水位和流場進行數值模擬。Delft3D由荷蘭代爾夫特水力學所研發，用于河口海岸等環境的水動力和沉積物輸運等方面的模擬，是目前國際上最先進的海岸模擬系統之一[39—41]。由于潮汐是新村港潟湖的主要水動力[28]，因此，在模型中只考慮潮汐引起的流場變化。利用新村港潟湖口門及內部兩個驗潮站(圖1)為期1個月(2013年8-9月)的潮位數據計算模型所需參數，并用于驗證模型輸出結果。潟湖口門及內部的水位分別使用SBE26型浪潮儀和XR620 RBR CTD多參數水質儀觀測。通過對比兩種儀器測量的平均高潮位(0.61 m和0.69 m)和平均低潮位(-0.26 m和-0.29 m)可知，利用XR620 RBR CTD多參數水質儀進行驗潮，誤差較小，精度較高。

使用新村港潟湖口門處的實測水位序列作為模型輸入邊界，模擬得到各網格點的水位序列。將潟湖內部驗潮站實測水位序列與此處模擬得到的水位序列進行對比，結果如圖2所示。對比結果表明，模型輸出結果和實測結果吻合良好。為了探討沉積物的分布特征及其與水動力的關系，根據模型結果計算了表層沉積物采樣站位的深度平均的均方根流速(RMSV)，公式如下[42]：

(1)

式中，vel(x，y)是點(x，y)處的深度平均的流速，上橫線指示適當時間范圍內的平均值。

雖然RMSV較好地反應了潟湖內的水動力條件，但是底床沉積物的侵蝕一般由底部切應力(BSS)控制，可由下式表示[43]：

BSS=p·Cd·RMSV2，

(2)

式中，p是海水密度，Cd是底床拖曳系數。由式(2)可知，底部切應力的變化主要由RMSV控制，因此，RMSV可以作為一個較合適的參數來表征潟湖內水動力條件[42—43]。

圖2　新村港潟湖實測和模擬水位對比Fig.2　Observed and simulated water level in the lagoon of Xincun

4結果與討論

4.1表層沉積物粒度參數

新村港潟湖表層沉積物樣品以砂和粉砂組分為主，平均含量為43%和52%(圖3a，3b)，黏土含量最低，平均為5%(圖3c)。平均粒徑在0～8.0 Ф之間變化，平均值為4.6 Ф(圖4a)，水深與平均粒徑為正相關關系(R=0.47，雙側檢驗p=0.01)，平均粒徑隨水深增加而增大(圖5a)。總體上，潟湖沉積物粒徑由近岸向內有逐漸變細的趨勢。采用K-Mean型聚類法對沉積物平均粒徑進行分析[44]，結果顯示，沉積物平均粒徑可分為兩組，第一組沉積物(25個站位)平均粒徑均大于5.5 Ф，平均值為6.8 Ф；第二組沉積物(22個站位)平均粒徑均小于3.5 Ф，平均值為2.2 Ф。同時，平均粒徑與分選系數，偏態系數和峰態系數之間存在著兩種不同的相關關系(圖5b，5c，5d)，這說明了潟湖內不同沉積環境的存在。

圖3　新村港潟湖表層沉積物粒度組成分布(%)Fig.3　Distribution of sand (a)，silt (b)， and clay (c) percentages in the lagoon of Xincun

分選系數的變化范圍為0.6～3.2 Ф，均值為1.7 Ф，分選較差，其中分選相對較好的(小于1.6 Ф)分布在潟湖中部及南部，而分選較差的(大于2.2 Ф)分布在潟湖北部及東北部(圖4b)。對于第一組沉積物，平均粒徑(Ф值)與分選系數呈反相關關系(R=0.88，p=0.01)；而對于第二組沉積物，平均粒徑與分選系數則呈正相關關系(R=0.70，p=0.01)(圖5b)。

偏態系數的分布趨勢與平均粒徑較為一致，在-1.6～3.4之間變化，均值為0.9，其中多數屬于正偏或極正偏(圖4c)。平均粒徑與偏態系數的相關關系表明，對于第二組沉積物，隨著平均粒徑(Ф值)變大，偏態系數減小(負相關，R=0.50，p=0.01)；而對于第一組沉積物，隨著平均粒徑(Ф值)變大，偏態系數亦隨之增大(正相關，R=0.68，p=0.01)(圖5c)。

峰態系數的最小值為0.7，最大值為12.5，平均值為4.4，屬于很寬平類型(圖4d)。對于第一組沉積物，隨著平均粒徑(Ф值)變大，峰態系數輕微減小或基本保持不變，保持在3左右；而對于第二組沉積物，峰態系數隨著平均粒徑(Ф值)變大而減小(負相關，R=0.76，p=0.01)(圖5d)。

4.2水動力參數

根據數值模型輸出結果，計算了47個表層沉積物站位大潮(2013年8月19日0：00-20日6：00)和小潮(2013年8月24日14：00-25日6：00)的RMSV(圖6)。結果表明，新村港潟湖大潮期間漲潮流占主導，Ve/Vf(落潮平均RMSV/漲潮平均RMSV)均值為0.7；而小潮期間落潮流占優勢，Ve/Vf均值在1.2左右。大潮和小潮RMSV變化范圍為0～85.9 cm/s和0～83.9 cm/s。大潮和小潮RMSV的平均值是7.5 cm/s和6.9 cm/s，標準偏差為15.3 cm/s和14.9 cm/s。RMSV的高值出現在潟湖口門附近，低值出現在潟湖內部，而在次一級潮汐汊道處，RMSV也較大。RMSV大致可以反應潟湖的水動力條件，由圖6可以看出，水動力強度由口門潮汐汊道向潟湖內部逐漸減小，潟湖內的水動力整體較弱。

第一組和第二組沉積物所對應的RMSV的平均值是2.8 cm/s和8.5 cm/s。由此可以看出，第一組和第二組沉積物在粒度和水動力參數方面都存在著顯著的差異。針對第二組沉積物，大潮和小潮RMSV和沉積物中極細砂(63～125 μm)含量存在顯著的正相關，相關系數為0.89和0.90(圖7)，這表明RMSV決定了潟湖中63～125 μm含量。圖7說明，當RMSV大于4 cm/s時，RMSV和63～125 μm含量的正相關關系更明顯；而當RMSV小于4 cm/s時，RMSV和63～125 μm含量的相關性較差。這是因為，當RMSV小于4 cm/s，水動力較弱，沉積物一般難以起動。對于第一組沉積物，由于其大部分的RMSV都小于4 cm/s，因此，RMSV和63～125 μm含量的相關關系不顯著。

4.3表層沉積物類型

新村港潟湖沉積物類型較多，主要包括粉砂、砂質粉砂、粉砂質砂和砂4種類型，以粉砂和粉砂質砂為主，沉積物各類型粒度和水動力參數特征值見表1。粉砂分布范圍最廣，主要分布在潟湖中部深水區域；粉砂質砂和砂分布范圍較廣，在近岸淺水區域和潟湖中部均有分布；砂質粉砂則呈零星狀分布。

圖4　新村港潟湖表層沉積物粒度參數分布Fig.4　Distribution of grain size parameters of surface sediments in the lagoon of Xincuna.平均粒徑，b.分選系數，c.偏態系數，d.峰態系數a. Mean grain size，b. sorting，c. skewness，d. kurtosis

圖5　新村港潟湖表層沉積物平均粒徑與水深(a)，分選系數(b)，偏態系數(c)，峰態系數(d)的關系Fig.5　The relationships between mean grain size and depth(a)，sorting(b)，skewness(c)，and kurtosis(d) of surface sediments in the lagoon of Xincun

圖6　新村港潟湖表層大潮(a)和小潮(b)RMSVFig.6　Distribution of RMSV during spring (a) and neap (b) in the lagoon of Xincun

粉砂分布的平均水深和RMSV分別是6.7 m和2.7 cm/s。平均粒徑均值為7.0 Ф，其中以粉砂含量為主，約占88.8%。分選系數均值1.4 Ф，分選較差；偏態系數均值為0.5，屬正偏；峰度均值為3.0，為很寬平類型。砂質粉砂分布的平均水深是4.0 m，RMSV均值為3.7 cm/s。平均粒徑為5.5 Ф，粉砂含量為主(74.4%)。粉砂和砂質粉砂的頻率分布曲線類似(圖8)，主要呈單峰，表明沉積物所處的沉積環境水動力較弱，沉積物來源單一。

粉砂質砂分布的平均水深和RMSV為3.0 m和5.1 cm/s。平均粒徑為2.5 Ф，砂含量為79.2%，粉砂含量為19.4%，黏土含量為1.4%。分選系數均值1.9 Ф，分選較差；偏態系數為0.3，屬近對稱；峰度系數1.9，為寬平類型。砂分布的平均水深和RMSV是3.2 m 和14.7 cm/s。平均粒徑均值為1.8 Ф，砂含量為主，平均含量為93.1%。分選系數均值1.4 Ф，分選較差；偏態系數均值為1.7，屬極正偏；峰度系數均值為7.8，為非常寬類型。粉砂質砂和砂的頻率分布曲線類似(圖8)，主要以雙峰為主，表明沉積物所處的沉積環境物質來源復雜，水動力也較強。

將新村港潟湖表層沉積物平面分布與潟湖地形(圖1)相比，可以發現沉積物類型與水深的關系十分密切。在潟湖內，粉砂和砂質粉砂基本分布在4 m等深線以上；這是由于粉砂顆粒沉積物最容易起動，也容易沉降，常被帶到動力較弱的潟湖中部區域沉降下來[45]；而粉砂質砂和砂主要分布在4 m等深線以下的淺水區域，因為該區域水動力較強且物源較復雜，易于起動的細顆粒沉積物都被帶走，留下顆粒較粗難于起動的沉積物。由此可見，沉積物類型的這種分布格局，是物源、地形和水動力分選共同作用的結果。

4.4沉積環境劃分

沉積環境的識別主要依靠粒度參數、水動力條件和水深等指標。為了能夠更有效的反映沉積環境的差異，本文首先采用系統聚類分析法[44，46]對粒度參數指標進行壓縮。以沉積物的粒度參數(平均粒徑V1、分選系數V2、偏度系數V3、峰度系數V4、砂含量V5、粉砂含量V6和黏土含量V7)為聚類標準，對其進行聚類分析，將具有相同聚集趨勢(即相關系數較高)的參數合并。結果說明，粒度參數可分為3組(表2)。為了選擇最佳的粒度參數組合，主成分分析法[47—49]被用于判定這3組中各粒度參數的相對重要性。巴特利特球形檢驗說明各粒度參數適合做主成分分析[44]。結果表明，平均粒徑、峰態和分選系數是3組中關鍵的粒度參數，能夠包含所以粒度參數的關鍵信息。其中，平均粒徑是對水動力和物源相互作用較為敏感的參數，分選是對研究區地形和流場相互作用最為敏感的參數之一，而峰態反應了粒度分布的集中程度，與水動力強度與物源密切相關[22，50]。因此，本文根據選定的平均粒徑、峰態和分選系數這3個粒度參數，同時結合高分辨的水動力和水深數據，對沉積物樣品的這5個參數進行Q型聚類分析[44]，再根據各樣品所屬類別繪制沉積環境分區圖(圖9)。結果表明，新村港潟湖沉積環境可分為3類，分別代表不同的沉積環境。由此看出，利用系統聚類和主成分分析相結合的方法可以有效的劃分現代沉積環境。

表1　新村港潟湖表層沉積物類型各粒度參數和水動力參數特征值

圖7　大潮(a)和小潮(b)水動力參數(RMSV)與極細砂(63～125 μm)含量的關系Fig.7　The relationships between very fine sand fraction (63～125 μm) and hydrodynamic parameter (RMSV) during spring (a) and neap (b) tides

圖8　新村港潟湖4種沉積物類型的頻率分布曲線Fig.8　Average grain size distribution curves of the four sediment types in the lagoon of Xincun

圖9　新村港潟湖沉積環境分區圖Fig.9　Sedimentary environments in the lagoon of Xincun

第Ⅰ類沉積區粒度最細，主要分布在潟湖中部。平均粒徑為6.4 Ф，砂、粉砂和黏土含量分別為11.8%、80.2%和8.0%，主要沉積物類型為粉砂和砂質粉砂。分選系數均值為1.7 Ф，分選較差；偏態為0.3，近乎對稱；峰態主要呈很寬平類型(均值3.0)。該區沉積物較細主要受水動力和物源條件影響，水深較大(6.0 m)，RMSV較小(均值為2.0 cm/s)，水動力較弱，有利于外海來的細顆粒沉積物沉積在該區。

第Ⅱ類沉積區粒度相對較粗，主要分布在潟湖口門附近區域。平均粒徑為3.3 Ф，砂、粉砂和黏土含量分別為64.9%、31.9%和2.5%，沉積物類型以砂為主。分選系數為1.6 Ф，相對于第Ⅰ和Ⅲ類沉積區，分選較好，偏態呈正偏(均值為1.0)，峰態為5.5，呈非常寬平類型。平均水深為4.5 m，RMSV均值為16.7 cm/s，水動力較強，侵蝕近岸粗顆粒沉積物沉積在該區，說明沉積物主要受水動力條件的強烈影響。

第Ⅲ類沉積區的粒度最粗，主要分布在潟湖的近岸區域。平均粒徑為1.9 Ф，砂、粉砂和黏土含量分別為87.5%、11.2%和0.4%，沉積物類型主要為粉砂質砂和砂。分選系數為1.8 Ф，分選最差，偏態為1.7，呈極正偏態，峰態為非常寬平類型(均值為6.8)。該區平均水深為2.0 m，RMSV均值為2.2 cm/s，水動力較弱，由于離近岸區域較近，可能只有部分近岸風化粗顆粒物質參與沉積，這說明物源是該區沉積物特征的主要控制因素。

在這3類沉積區中，第Ⅰ類與第Ⅱ類沉積區在水動力條件，沉積物特征和物源等方面都具有明顯的差異；第Ⅰ類與第Ⅲ類沉積區在水動力條件上較為相似，而在沉積物特征和物源方面差異顯著；第Ⅱ和Ⅲ類沉積區在沉積物特征和物源方面較為相似，但在水動力強度方面存在顯著差異。因此將研究區沉積環境劃分成3類，充分考慮了水動力、物源、地形及其相互作用，能有效地揭示潟湖內沉積環境的差異，體現了適宜的粒度參數組合和高空間分辨率的水動力數據在沉積環境劃分中的重要性。此外，人類活動(潟湖圍墾和魚排/網箱養殖)和極端天氣現象(臺風)對新村港潟湖的沉積環境影響也較大，未來工作可在本文研究的基礎上，進一步考慮人類活動和極端天氣對沉積環境的影響。

表2　粒度參數聚類過程表

5結論

(1)新村港潟湖表層沉積物主要包括粉砂、砂質粉砂、粉砂質砂和砂4種類型。其中以粉砂和粉砂質砂為主，分別分布在潟湖中部區域和近岸淺水區域。

(2)研究區表層沉積物平均粒徑變化較大(0～8.0 Ф)，均值為4.6 Ф，沉積物隨水深增大而逐漸變細；沉積物粒度組分以砂(平均含量43%)和粉砂(平均含量為52%)為主，黏土含量較少，平均含量為5%。聚類分析表明平均粒徑可分為兩組：第一組平均粒徑均大于5.5 Ф，均值為6.8 Ф；第二組平均粒徑均小于3.5 Ф，均值為2.2 Ф。此外，平均粒徑與分選系數、偏態和峰態之間呈現出兩種不同的相關關系。

(3)研究區大潮和小潮期間RMSV均值是7.5 cm/s和6.9 cm/s，標準偏差分別是15.3 cm/s和14.9 cm/s，RMSV的高值出現在潟湖口門附近，低值出現在潟湖內部。大潮期間漲潮流占主導，Ve/Vf均值為0.7；而小潮期間落潮流占優勢，Ve/Vf均值為1.2。當RMSV大于4 cm/s時，RMSV與極細砂(63～125 μm)含量呈顯著的正相關關系，這表明RMSV決定了潟湖沉積物中極細砂含量。

(4)聚類和主成分分析結果表明平均粒徑、峰態和分選是對沉積環境最為敏感的粒度參數組合，同時結合高分辨率的水動力和水深數據，將研究區沉積環境劃分為3類。這樣劃分充分考慮了水動力、物源、地形及其相互作用，更能有效地揭示沉積環境的差異，尤其體現了適宜的粒度參數組合和高空間分辨率的水動力在沉積環境劃分中的重要性。

致謝:南京大學海岸與海島開發教育部重點實驗室杜永芬、陳蘊真、王丹丹、李潤祥、戴晨、趙秧秧、朱東、韓卓塵、許振、徐粲、柳潤啟、陳景東、朱慶光、高明哲參加了野外采樣；張響協助部分粒度分析實驗；另外，審稿專家和編輯部老師對文章修改提出了寶貴意見。謹致謝忱!

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收稿日期：2015-03-23；

修訂日期：2015-06-04。

基金項目：國家自然科學基金重點項目——海岸風暴頻率—強度關系的沉積記錄分析(41530962)。

作者簡介：楊陽(1987—)，男，安徽省當涂縣人，博士，主要從事海洋沉積動力學和沉積環境研究。E-mail：yangyang.nju@hotmail.com *通信作者：高抒，男，教授，主要從事海洋沉積動力學和沉積地質學研究。E-mail:shugao@nju.edu.cn

中圖分類號:P736.21+3

文獻標志碼：A

文章編號：0253-4193(2016)01-0094-12

Grain size distribution of surface sediments and sedimentary environment in the lagoon of Xincun，Hainan Island

Yang Yang1，2，Gao Shu1，2，Zhou Liang1，2，Wang Yunwei2，Li Gaocong1，2，Wang Yaping1，2，Jia Peihong1，2

(1.CollaborativeInnovationCenterofSouthChinaSeaStudies，NanjingUniversity，Nanjing210023，China; 2.TheKeyLaboratoryofCoast&IslandDevelopmentofMinistryofEducation，NanjingUniversity，Nanjing210023，China)

Abstract:Surface sediment samples were collected from the lagoon of Xincun，Hainan Island in China during August 2013，investigating grain size distribution pattern and sediment types. Furthermore，modern sedimentary environment can be well classified by grain size parameters，water depth and hydrodynamic conditions using system cluster and principal component analysis (PCA). The result indicates that sediment samples are characterized by silt and silty sand，which distribute in the central lagoon and near-shore shallow water area，respectively. The mean grain size varies from 0 to 8 Ф，with an average value of 4.6 Ф. The silt has the highest content with 52% in average，and the average content of sand and clay is 43% and 5%. A significant relationship was found between the mean grain size and water depth，which suggested that surface sediment becomes finer gradually with increasing water depth. There are two groups based on cluster analysis of grain size data: the mean grain size of group 1 is more than 5.5 Ф，with an average value of 6.8 Ф，whereas the mean grain size of group 2 is composed of less than 3.5 Ф，with an average value of 2.2 Ф. Furthermore，there are also two different relationships between the mean grain size and sorting/skewness/kurtosis. The average value of root mean square velocity (RMSV) is 7.5 cm/s and 6.9 cm/s during spring and neap tide; standard deviation is 15.3 cm/s and 14.9 cm/s，respectively. There is a significant positive relationship between very fine sand fraction (63 to 125 μm) and RMSV when RMSV>4 cm/s. The results suggested that RMSV determines the variability of very fine sand fraction in the lagoon. System cluster and PCA were used to identify the proper grain size parameters associated with mean grain size，kurtosis，and sorting. Therefore，the modern sedimentary environment can be well classified into three types using mean grain size，kurtosis，sorting，high-spatial resolution RMSV and water depth. In particular，the results suggest the importance of proper grain size parameters and high-spatial resolution hydrodynamic data in differentiate the coastal sedimentary environments.

Key words:surface sediment; grain size; sedimentary environment; cluster analysis; PCA; root mean square velocity; numerical simulation; the lagoon of Xincun

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