海洋古水温的研究

关于海洋古水温的研究2013级地质学丛静艺古海洋的历史难以直接恢复，只能通过某些参数的恢复进行间接地推断。古海水温度就是非常重要的古海洋学参数。（一）海水温度在古海洋研究中占有重要地位大洋的环流是大洋系统发展的基本驱动力，它一方面控制大洋的温度、盐度、生产力、含氧量等，但另一方面又受到温度等的影响。在古海洋学研究中，海水温度的恢复一直占据突出的地位。相对于其它参数，古海水温度的恢复要容易而且定量化程度最高。海水温度对大洋系统有多方面的影响，因此，恢复了某一时期古海洋的海水温度，就可以推断当时大洋的基本特征。海水温度是水团的重要标志。现今大洋中的许多水团就是依据海水温度为重要标志而划分出来的，也就是说，不同的水团有不同的海水温度特征，如我国近海海域的外海水团和近岸水团；再如各大洋次表层水水团之下可以划分出中央水团、亚南极水团、亚北极水团等（当然，水温不是划分的唯一依据）。大洋表层环流主要是由海水温度决定的。表层大洋环流主要由暖流和寒流构成，其根本原因在于太阳辐射造成，但却是通过海水温度表现的。海水温度影响大洋水层结构，大洋水体的垂直结构分层受水温的控制。海水温度又影响全球气候，同时，海水温度的变化又是气候的反映。海水温度还影响生物的分布、生物生产力以及海水化学特征。因此，海水古温度的恢复在海洋学研究中占有重要地位。（二）古海水温度恢复古海水温度的恢复方法，概括起来有古生物学方法、地球化学的方法等。从定性、半定量走向定量，古水温的估算方法日趋完善。不论什么方法，都是依据“将今论古”的原则，或者是所谓的“现实主义原则”。恢复海水古温度，几乎都是以微体古生物的介壳为基本对象的。所以微体古生物化石的鉴定分析具有关键性作用。但是运用化石标志辨认特定的水团、洋流，只是一种定性的成果，如果用古生物资料作定量的分析，对水团、洋流作更深入的研究，就需要先取得古水温的资料，这是因为古水温不仅可以反映古气候的变迁,而且还为古洋流的动态提供直接的信息。一、定性恢复海水古温度定性恢复，多数情况下是利用化石进行的。许多生物的种类或者组合与其生活时的水温密切相关。所以找到这样的种类或者组合就可以大致知道它们生活时的水温高低以及变化的大致状况。标志种和标志性种组合的方法就是一种定性恢复海水古温度的方法。底层水、表层水和上升流的情况可以通过标志种和标志性种组合反映出来。底层水的温度可以用底栖有孔虫组合和介形虫来指示，例如，Buccellafrigida,Eggerellaadvina等冷水种指示较低的海水温度，而Pseudorotalia,Asterorotalia等暖水种指示较高的海水温度。浮游有孔虫及其组合可以指示表层水温度，常见的暖水种浮游有孔虫包括:Globigerinoidesruber,Globigerinoidessacculifer,Globorotaliamenardii和Pulleniatinaobliquiloculata等,冷水种浮游有孔虫包括:Neogloboquadrinadutertrei,Neogloboquadrinapachyderma,Globigerinabulloides,Globorotaliacrassaformis和Globorotaliainflata等。此外，一些微体化石的形态特征也受环境的影响，这对于简单的指示环境有一定的意义。包括壳体的形态、壳径、壳面孔隙率、壳体旋向、壳口大小等形态结构的变量。例如，浮游有孔虫的形态特征、壳口大小和表面的微细结构受温度的影响，会随着纬度的变化呈现一定的递变性。二、半定量恢复古海水温度分异度、优势度、均衡度等可以为初步判断海水温度范围提供依据。简单分异度随着纬度的增加而降低，这种趋势几乎在所有生物门类中都有记载。有孔虫、超微化石、珊瑚、苔藓虫、双瓣类、腹足类等海相生物的分异度，在赤道两侧均显示出近于对称的分布格局:低纬区分异度高，高纬区分异度低。半定量的方法主要利用部分微体古生物类群与海水温度间的关系部分定量关系（温度指数）恢复古水温。常见的有放射虫温度指数、硅藻温度指数等。（1）放射虫温度指数（TR）TR=Xw/Xw+（Xt=Xc）。其中Xw—为暖水种个体数；Xt—为过渡水种个体数；Xc—为冷水种个体数。（2）硅藻温度指数（Td）Td=Xw/Xc+Xw。其中Xw—为暖水硅藻个体总数；Xc—为冷水硅藻个体总数。此外还有不少方法可以半定量恢复古海水温度。如：单个指温种的比例、不同种类间的比值变化等等。三、定量恢复海水古温度这是目前最主要、最通行的方法。目前比较通用的古温度重建指标有：有孔虫的转换函数法和地球化学的稳定同位素法、Mg/Ca比值、基于生物标志物的UK37或UK’37、TXE86（长链不饱和脂肪酮）等等。1有孔虫转换函数方法：浮游有孔虫在海洋中广泛分布、在沉积物中大量保存，对海洋环境变化有良好的指示意义，是迄今应用最广的一种古气候信息载体。自CLI-MAP(1976)首次在全球大洋中应用浮游有孔虫组合重建LGM表层大洋温度以来，利用浮游有孔虫组合重建古海水表层温度的方法便不断得到发展。有孔虫转换函数法通过数理统计的技术确立浮游有孔虫组合与古温度之间的定量关系。将表层沉积物中定量数据做因子分析，得出代表性的组合，再用多次回归分析得出现今海水温度与现代表层沉积物中浮游有孔虫组合之间关系的公式，然后将钻孔剖面中逐层的化石数据按上述因子组合进行分解，最后用转换函数对钻孔中化石组合值做古温度推算。该方法被认为是目前获取表层海水温度的最有效方法之一。有孔虫转换函数方法都包括：IKTF（Imbrie-Kipp转换函数），基于现代类比技术的MAT、RAM和SIMMAX，以及目标转换函数法。1.1IKTF（Imbrie-Kipp转换函数）1.1.1简介Berger(1971)基于物种在温度最适合时丰度最大，并以正态分布为特征，最早建立了温度与属种含量间最简单的关系式：T(est)=Sum(Pi*Ti)/Sum(Pi)。这就是物种最适温度法。式中T(est)表示估算温度，Pi表示第i种的百分含量，Ti是该第i种的最适温度(在此温度环境下，该物种的相对丰度最大)。Imbrie-Kipp转换函数方法（ImbrieandKipp,1971）利用因子分析与回归分析相结合建立了转换函数，在CLIMAP的LGM古温度重建中起了重要作用。Imbrie和Kipp用浮游有孔虫推算古温度和古盐度的转换函数，如下：夏季表层海水平均温度，Ts=19.7A+11.6B+2.7C+0.3D+7.6冬季表层海水平均温度，Tw=23.6A+10.4B+2.7C+2.7D+2.0表层平均盐度，S=2.0A+1.9B+0.8C-1.6D+33.8式中，A，B，C，D分别代表地层样品中热带、亚热带、亚极区和环流边缘组合的数值。这种方法不仅适用于浮游有孔虫，其它门类的微体化石群也同样适用。由于现代大洋沉积中微生物组合和海洋环境之间的关系在各大洋中并不一致，基于IKTF又产生了一些区域性的转换函数，一种转换函数仅适用于某一特定的海区。在这里，将基于IKTF产生的一系列区域性的转换函数都归于此类。例如，Thompson先后于1976和1981年在西北太平洋的CLIMAP项目中，根据165个表层样品建立了一个区域性转换函数FP-12E；Hutson于1978年，通过对印度洋强溶解和弱溶解沉积物中的浮游有孔虫分别进行统计，得出适用于印度洋新近纪古气候研究的转换函数；以及IKM-Chen型转换函数，等等。总之，利用Imbrie-Kipp转换函数对海水古温度的估算结果相差不多。例如，对冲绳海槽A7孔的研究中发现，利用FP-12和IKM-Chen转换函数估算出来的表层海水温度变化趋势较相似，均表现出明显的早冰消期—晚冰消期—全新世温度波动阶段变化。这两种转换函数与冷水种群浮游有孔虫反映的温度变化趋势大体相似，然而对于博令—阿罗德暖期的变暖和新仙女木降温事件没有反映，基于现代类比技术的转换函数MAT、RAM和SIMMAX的估算结果与基于因子分析与回归分析结合的FP-12和IKM-Chen转换函数估算结果有明显的差异。1.1.2Imbrie-Kipp转换函数方法的弊端：转换函数法在温带地区非常有用，但涉及到边缘组合时，便有可能不能正确估算SST。由于在极度温暖的情况下，其它因子的影响可能变大。而在极冷环境中，物种的分异度急剧降低，直至仅由一个物种构成了整个组合。在极端温暖或寒冷的情况下，古温度的估算结果较差，无法用来正确地评价海水温度的变化。由于转换函数法假定每一个组合都能回归为一个独立参数的二次方程，而且几个共同作用参数（如温度、盐度等）的作用是相互独立的。这可能不符合海洋中的真实情况，因而导致了系统误差。由于深海碳酸盐溶解作用的影响，可能改变浮游有孔虫群落组合，导致转换函数法估算的误差增加。因而在研究陆架海与封闭性盆地的古温度结构时，这里还存在着盐度、混浊度、季节性恶劣天气等多种因素的干扰，用转换函数法确定古温度还是一项非常困难的工作。此外，从现代属种分布得出的转换函数只能适用于新近纪时期，较早地层中的生物属种与现代的不尽相同，随着年代的变老，差距增大，难以与现代作类比。况且，地质时期里的海洋环境，在现代未必都有出现。这些都降低了应用浮游有孔虫转换函数估算表层海水古温度的可靠性和精度。1.2MAT法1.2.1简介MAT法是基于现代类比技术之上的一种古温度转换函数方法，该方法的主要原理是基于相似的温度环境下发育有相似的有孔虫组合，根据未知样品与已知数据库样品的类比，用与其最相似的几个现代样品的平均温度来指示该估算样品的温度，从而达到表层海水温度重建的目的。Hutson(1980)首先介绍了这种方法，MAT法估算SST是由化石组合与现代组合统计学上的不同直接估算的：将现代样品和钻孔样品间向量角的余弦值定义为相似系数，相似系数高为较好的类比组合。选择相似的现代类比组合，由相似性指数加权得出现代样品组合的平均值，并由此估算出过去的环境参数。Prell(1985)、Howard和Prell(1992)进一步改善了这种方法，用弦距离的平方来定义训练组中的最佳类似物，还可以定义相异系数来估算古温度。MAT比IKTF的估算效果好，甚至当转换函数法建立起区域性函数时，MAT比IKTF的误差也要小。1.2.2MAT法的局限性：MAT法并没有在物理参数和动物群资料间建立一个标准的公式，且没有因子，是Lyell均变论的化身。（1）相异系数在一定的域值内，才可应用此分析。低纬地区动物群的分异度原本就比高纬地区高，而相异系数是基于分异度的，给现代相似组合的选择造成困难。因此，相同的域值不能适用于不同的钻孔，也不能适用于一个给定钻孔的整个长度。（2）将许多最好的相似组合平均再用来估计环境的参数。由于所选最佳相似组合的个数N常常不是过大就是过小。N过大，容易包括与样品非常不同的相似组合，不必要的降低了古温度重建的准确性。N过小，由于样品的不足，会导致环境重建的巨大误差。这样的选择标准，是SST重建中最高和最低SST求得结果不同的部分原因。而这种现代类似组合选择过程必然导致了估算的误差。除此之外，由于现代数据库涵盖的范围不完整，有些组合无法找到与之相似的组合。由于有孔虫在高纬度地区是单种的，MAT同样不适用于高纬地区。1.3RAM法RAM对MAT进行了重大的改进，它对最佳相似物有客观的选择标准，又叫做表面响应法。以现代温暖季节和寒冷季节的SST为坐标的平面上建立一个以C为步幅的环境变量的规则网格，将离节点R（欧几里何距离）的表层样浮游有孔虫丰度加入该温度平面的网格中。这种方式仅允许将与SST环境相近的表层样添加进去，相应地，当距离节点R范围内发现至少一个表层样时，那么重绘过程就会产生新的数据。这个添加过程产生额外的数据点，该点均质化了参考数据库的有孔虫群落丰度和环境SST。原始表层样浮游有孔虫数据组和添加的数据均被用于古温度的重建。RAM将相异系数作为所选最佳相似物等级的函数并画图，寻找曲线中的跃点，保留第一个跃点之前的组作为最佳相似组合，或者更加精确