基于地形的海底熱液區沉積物分布趨勢預測方法研究?以西南印度洋中脊龍角區為例

潘東雷，陶春輝,3*，廖時理，鄧顯明，張國堙

(1.自然資源部第二海洋研究所，浙江 杭州 310012；2.自然資源部海底科學重點實驗室，浙江 杭州 310012；3.上海交通大學 海洋學院，上海 200240)

1 引言

海底熱液活動伴生富含多種金屬元素的海底硫化物礦產資源，是國際上海洋科學研究的前沿領域，無論是對于熱液活動相關科學研究還是多金屬硫化物礦產勘查而言，沉積物都是重要的研究對象[1]。熱液活動通過羽狀流沉降和硫化物礦體物理剝離等形式在沉積物中記錄下了熱液活動的重要信息[2]，前人對含金屬沉積物的物質來源、熱液羽狀流元素析出過程[3]及熱液活動范圍[4]等方面做了大量研究，提出熱液活動對海底沉積過程產生了重要影響[5-6]，熱液流體析出的多于90%的物質都擴散開并沉降到周圍的沉積物中[7]。此外有學者對海底熱液區沉積物的礦物組成和地球化學空間分布特征[8-9]開展進一步研究發現，熱液成因礦物表現出在熱液礦點附近富集的現象[10]，且熱液來源的鋅、銅、鐵、錳等金屬元素也在熱液區周圍呈現出明顯的分帶性[11]。海底地形是影響沉積物遷移和富集過程的一項重要因素，控制著熱液區周圍沉積物的空間分布，相應地也影響了其中熱液來源金屬元素與礦物的空間賦存特征，因此，對海底沉積物在地形作用下的分布規律研究具有重要意義。但關于海底地形對沉積物分布的影響，前人研究相對較少[12]。

我國在對海底多金屬硫化物資源的勘探中，積累了大量的海底地形數據。海底地形數據中包含著豐富的信息，目前多用于洋中脊構造、地貌等方面的研究[13-14]，在礦產勘查方面則將形似噴口的丘狀體地形特征作為多金屬硫化物的找礦標志之一[1]。隨著空間地理信息技術的快速發展，數字地形分析在地理科學領域得到了廣泛的應用[15-17]，ArcGIS 軟件可以方便快捷地獲取研究區的地形特征，獲取諸多地形關鍵信息并建立出地理數據模型，為我們對海底地形進行精細分析，并進一步完成沉積物分布趨勢預測提供了便捷、有效的科學手段。

本文基于船載多波速獲取的地形數據，利用ArcGIS軟件對西南印度洋中脊龍角區進行分析，完成了地形影響下海底沉積物分布趨勢預測，提取出易于富集沉積物的海底溝谷并劃分了其沉積物匯集的源區范圍；通過將海底溝谷網與龍角區沉積物實際分布進行對比，對方法有效性進行了驗證，并進一步探討了本方法對于海底礦產勘查工作及相關科學研究的指示意義。

2 研究區概況

超慢速擴張西南印度洋中脊全長7 700 km，是我國調查研究程度最高的洋脊區域[18]。中國大洋19 航次在西南印度洋龍角區49.6°E 發現的龍旂1 號熱液區，是世界上首個在超慢速擴張洋中脊被報道的活動熱液區，后續航次在龍角區又陸續發現了多處熱液異常[11,19-20]。

圖1 研究區地形圖Fig.1 Topographic map of study area

龍角區范圍如圖1 所示，包含近東西向的洋中脊軸部中央裂谷及南側高地，地形高低起伏不平，變化較為復雜。研究區發育有中央裂谷，裂谷西段為非轉換不連續帶，平均水深較深；而東段為軸部火山脊，水深相對較淺，地球物理證據表明此段巖漿供給相對富集[21]；中央裂谷南側離軸區域地形崎嶇，發育有多處塊狀及穹隆狀海山[13,22-23]。有學者認為研究區所在的第28 洋脊段受到了Crozet 熱點的影響，但目前對其作用程度和過程還存有爭議[24-25]。龍旂1 號熱液區發育于中央裂谷東西段分界處裂谷東南斜坡的丘狀高地上，水深約為2 755 m，后在其東側約7 km 處發現龍旂3 號熱液異常區[18]。研究區南側構造運動強烈，地形起伏較大，相關研究顯示該處發育有多期次的大型拆離斷層，在其拆離面處發現有海底核雜巖出露[11,26]。

我國大洋調查航次對西南印度洋合同區進行了精細的海底地形勘探，獲取了龍角區的海底地形及一系列的水體異常、地球物理等探測數據，為多金屬硫化物勘探工作積累了豐富的數據資料。本研究采用船載多波束數據，剔除跳點后網格化為50 m×50 m 精度的GRID 柵格文件。

3 研究區沉積物分布趨勢預測

此方法基于ArcGIS 軟件Arc Hydro Tools 分析工具進行，它具有出錯率低、運行效率高的優勢[27-28]，可以便捷的對海底地形數據進行分析。研究區沉積物分布趨勢預測主要包括以下5 個流程：填洼、沉積物重力搬運方向提取、沉積物匯集量估算、海底溝谷提取及沉積物源區劃分，基本處理流程如圖2 所示。

3.1 填洼

在原始地形柵格數據中會存在著許多洼地或者凹陷區域，在柵格數據中表現為中心單元格高程值低于與它相鄰的8 個單元格的高程。這會導致此區域在接下來的分析過程中出現沉積物遷移中斷現象，從而無法得到合理的沉積物重力搬運方向，因此必須對原始數據進行填洼來識別和剔除異常數據。

填洼操作由【Spatial Analyst ToolsHydrologyFill】工具完成，此工具會對地形柵格數據中各個單元格進行掃描，若出現上述的某個單元格高程值低于與之相鄰的8 個單元格高程值的情況，則會將相鄰8 個單元格中高程最低的值賦予該單元格，從而將凹陷區域填充，確保了沉積物遷移方向的完整性與合理性。對研究區地形柵格數據進行填洼后生成的無洼地地形柵格如圖3 所示。

圖2 處理流程圖Fig.2 Flow diagram

圖3 研究區無洼地地形圖Fig.3 Topographic map of study area without depression

3.2 沉積物重力搬運方向提取及匯集量估算

O’Callaghan 和Mark[29]提出的最大坡降法是目前采用最普遍的定義方向的方法，Jenson 和Domingue[30]首先設計了應用此方法的典型算法。D8 算法簡化定義了8 個特征方向，分別用特征碼1、2、4、8、16、32、64、128 表示東、東南、南、西南、西、西北、北和東北，這為我們提供了描述地形影響下各處沉積物搬運方向的途徑。據此我們計算出了高程柵格中每個單元格的最陡方向，并將此方向定義為沉積物在重力影響下的搬運方向。前文進行的填洼操作保證了方向提取過程不會產生錯誤，通過【Spatial Analyst ToolsHydrologyFlow Direction】工具對研究區無洼地柵格數據進行最陡方向提取，生成研究區沉積物重力搬運方向如圖4 所示。

沉積物匯集量是研究區沉積物分布趨勢預測的重要參數，是對地形柵格中各單元格沉積物匯集能力的刻畫。其原理是依據沉積物在重力作用下從高處往低處搬運的自然規律，將地形柵格中每個單元格賦予權重值為1，并根據沉積物重力搬運方向將此值向下方單元格傳遞，最終計算得到每個單元格的最終累計值，來表征此處的沉積物匯集量。此步驟計算基于【Spatial Analyst ToolsHydrologyFlow Accumulation】工具完成，結果如圖5 所示。

3.3 海底溝谷提取

圖4 研究區沉積物重力搬運方向Fig.4 Gravity transport direction of sediments in the study area

圖5 研究區沉積物匯集量Fig.5 Sediment accumulation amount of study area

海底溝谷的提取是分析流程中非常關鍵的一步，在此步驟中最重要的是對沉積物匯集量閾值的確定。當某一單元格估算出的沉積物匯集量超過了設定閾值，則認為該處為易于富集沉積物的溝谷地形，所有高于閾值的單元格即組成了海底溝谷網格。可以認為不同閾值的設定意味著提取的網格精度的差異，通常閾值設定的越小，提取的海底溝谷網格越密集，模擬計算的精度也就越高。此步操作通過【Spatial Analyst Tools Map AlgebraRaster Calculator】工具實現，通過語句con（“沉積物匯集量”≥閾值，1），將滿足閾值要求的單元格賦值為1，其余單元格不賦值，以形成一個單值化的柵格，矢量化后如圖6 所示。

3.4 沉積物源區劃分

海底溝谷網易于富集沉積物，并且其分布包含了沉積物的遷移信息。圖中每一支溝谷都有其對應的沉積物源區，即在沉積物匯集量估算階段其所匯集的沉積物的源區范圍。此區域的邊界是高地形，區域內的沉積物會在重力的作用下向海底溝谷處富集，而各沉積物源區之間的沉積物遷移具有一定的獨立性。沉積物重力搬運方向、沉積物匯集量及海底溝谷網的連接關系共同包含了沉積物源區空間范圍信息，以此為依據通過【Spatial Analyst ToolsHydrologyWatershed】工具完成海底溝谷網的沉積物源區劃分，從而將整個研究區劃分為一系列的沉積物源區。結果如圖7 所示。

圖6 2 000 閾值下提取的海底溝谷網Fig.6 Submarine ditch valley network extracted under 2 000 threshold

圖7 研究區海底溝谷網沉積物源區劃分Fig.7 Sedimentary source area division of the submarine ditch valley network in the study area

4 討論

4.1 海底沉積物分布趨勢預測方法有效性分析

海底地形數據中包含了豐富的信息，是進行沉積物分布趨勢預測的數據基礎。本文利用ArcGIS 軟件中Hydrology 工具及龍角區地形數據，對沉積物向低洼溝谷富集的過程進行了模擬，其中沉積物重力搬運方向提取是將計算出的地形最陡方向定義為沉積物在地形作用下遷移的方向，并基于此沉積物重力搬運方向，進一步估算出每個柵格單元的沉積物匯集量用以表征此處的沉積物匯集能力。沉積物匯集量估算的結果可以反映一個空間概念，代表著匯入的單元格數量，即高匯集量意味著此處接收更大區域的沉積物匯入，匯集能力越強，越有可能是溝谷；低匯集量意味著較少區域匯入，一般代表高地形，通過沉積物匯集量閾值的設定來篩選出易于富集沉積物的海底溝谷。但此工具在陸地區域多用于自然匯流過程模擬，是流域水文模擬和環境模型應用的研究熱點[31-32]，本研究將其應用于洋中脊熱液區海底沉積物分布趨勢預測，并對其有效性進行了討論與驗證。

海底地形和陸地地形本質都是由內、外動力地質營力的共同作用而形成的，但海底地形通常是內力作用的直接產物，與海底擴張、板塊構造活動息息相關[33]。大洋中脊軸是海底的擴張中心，由于巖漿不均勻供給、拆離斷層、轉換斷層等特殊構造環境以及熱點等多種因素的影響，洋中脊區域地質構造活動頻繁且復雜，造成海底熱液區的地形相對陸地上更加的崎嶇不平，會在一定程度上增加沉積物遷移過程的復雜性。但在重力作用下，海底沉積物的遷移過程同樣具有自高向低的趨勢，使得沉積物主要分布于低洼和平坦地形區，這是整個分析過程的基本依據[1]。通過將地形最陡方向定義為沉積物進行重力搬運的方向，并且完成對沉積物分布的趨勢預測。雖然普遍認為洋中脊區域沉積物較為貧瘠，但有研究表明在熱液區附近受熱液活動影響沉積速率明顯較大[34-35]；而且不同于水流，沉積物的遷移?富集過程較緩慢，需要在較長的時間跨度下進行。這樣在相對較高沉積速率與較大時間尺度條件下，通過海底地形數據對熱液區周圍的沉積物分布趨勢進行預測是合理、有效的。

如圖8 所示，通過與底質解譯獲取的沉積物分布范圍進行對比發現，本方法獲取的海底溝谷網與沉積物的實際分布范圍較為吻合。其中，在a、b 兩區域（綠框區域）可見沉積物明顯圍繞海底溝谷兩側分布，這可能與研究區熱液活動有關。洋中脊側翼沉積物主要由陸源風塵、生源物質、玄武巖和超鎂鐵質巖碎屑以及熱液來源組分組成[11-12,36]，其分布規律共同受到地形的影響。龍角區分布有龍旂1 活動熱液區及多處熱液異常區，可能為研究區沉積物提供了額外的物源，較為充足的沉積物通量是本方法取得良好結果的有利條件，而且可能會導致在海底溝谷之間也有沉積物分布（如a 區域西側）。

值得注意的是在圖8 中c、d 兩區域僅有一條直線溝谷與沉積物分布范圍對應。這與該處地形有關，在圖1 中可見c、d 兩區域為周圍高地、中心凹陷的洼地區域，這會在步驟1 填洼操作中被填充成一片平坦的區域（圖3），導致接下在來提取沉積物重力搬運方向時產生大范圍單一方向（圖4），從而在估算沉積物匯集量時生成大量平行線（圖5），最終導致在整個凹陷區域生成單條直線型海底溝谷，這是不符合初衷的。所以在c、d 兩區域本文分析過程并未提取到真實的海底溝谷（該區域真實的溝谷可對c、d 兩區域局部地形進行精細分析來獲取）。但是像c、d 這種凹陷地形被高地形環繞，其本身就易于富集沉積物，圖8中沉積物實際分布情況也符合這一觀點，在對沉積物分布趨勢進行預測時整個洼地范圍本身即可認定為沉積有利區。

圖8 研究區海底溝谷網與沉積物分布驗證對比Fig.8 Verification and comparison of the submarine ditch valley network and sediments distribution in the study area

因此，在沉積速率較高的洋中脊熱液活動區，針對無大面積洼地的區域，本方法能夠提取出海底溝谷以指示該區域沉積物的分布范圍，而大面積的洼地本身即為沉積有利區。

4.2 本方法對海底硫化物礦產勘探的指導意義

與普通遠洋沉積物不同，熱液區附近沉積物在沉積過程中接收了大量的熱液成因物質[37]，導致了熱液活動區附近沉積物的顏色、結構、礦物組分和地球化學特征與正常的遠洋沉積物有所不同，這種“異常”正是沉積物化探找礦的依據[38]。沉積物中存在與熱液活動和沉積作用相關的異常是判斷附近熱液活動或淺埋藏硫化物礦體存在的直接證據，但異常的分布則隨沉積物一起受到地形因素的影響，所以在根據化探異常進行成礦遠景區圈定時應該充分考慮該區域沉積物的遷移過程。本方法可以用于研究海底地形條件對熱液沉積物分布的影響，協助海底硫化物礦產勘探工作，主要體現在以下兩方面：

1）海底溝谷網及其沉積物源區提取指導沉積物取樣站位設置

海底沉積物取樣需要抓斗或深潛器等設備到海底進行，比陸地要困難得多，很難做到規則網取樣。基于成本考慮，在有限的取樣數量下，取樣站位位置的設置需要合理、高效。如前文分析，提取高沉積物匯集量值得到的海底溝谷網指示著海底沉積有利區，是沉積物取樣站位設置的理想地點；沉積物源區劃分實際反映由山脊分隔成的沉積物來源范圍，可以指示某處取樣站位沉積物樣品所能代表的區域范圍，取樣站位應該規劃設置到不同的沉積物源區中。

2）異常站位點沉積物源區分析指導成礦遠景區圈定

沉積物樣品分析得到的熱液礦物或元素地球化學異常是找礦的依據，但各種圖件組合圈出的高值區只是礦化異常而并非礦化區，礦化區的圈定往往需要綜合考慮地球物理（重磁電震）、構造、地形等其他多種圖件進行，異常點沉積物源區分析獲取的源區范圍對于從礦化異常到成礦遠景區的圈定具有重要參考價值。

相對于前文對于沉積物分布的正向預測，特定異常點的沉積源區分析可以看作是對沉積物來源區域范圍的反推。對龍旂熱液區附近兩處具有主微量元素異常的站位點進行沉積物源區分析，可以獲取異常點處的沉積物源區范圍如圖9 黑色網線區域所示。可以推測，兩處站位點的異常沉積物可能由其對應的黑色網線區域搬運而來。沉積物源區分析作為沉積物分布趨勢預測的應用拓展，可以幫助我們分析海底表層熱液異常物質可能來源的區域，進而為礦區圈定工作提供參考依據。此分析需要將主微量元素異常或重礦物異常的站位點作為輸入參數，通過【Spatial Analyst ToolsHydrologyWatershed】工具完成。

圖9 特定異常點的沉積物源區分析示意圖Fig.9 Schematic diagram of sediment source area analysis at specific anomalous points

本文也具有一定的局限性，海底沉積物的遷移和富集還受到區域流場、生物活動、構造活動多種因素的影響[1,39-40]，但該過程復雜不易討論，并且缺少相關數據，本方法只考慮了地形因素導致的沉積物重力搬運，未對區域流場、構造活動等其他因素的影響程度進行探討。而且在活動熱液區由于羽狀流沉降作用的存在，異常站位點的沉積物源區分析有可能指示熱液物質隨羽狀流沉降的位置，而不一定是熱液活動的位置。

5 結論

（1）本文提出的基于地形的海底沉積物分布趨勢預測方法適用于海底熱液活動區無大面積洼地的區域，用以預測該區域沉積物分布范圍；對龍角區地形數據的分析結果與該區域沉積物的實際分布范圍較為吻合。

（2）本方法對于海底多金屬硫化物礦產勘探具有指導意義，海底溝谷網指示沉積有利區，可為沉積物取樣站位設置提供參考，其沉積物源區分布可表征取樣站位沉積物樣品可能的源區范圍；針對特定地化或重礦物異常站位點的沉積物源區分析，可以為海底成礦遠景區圈定提供參考依據。