華南海岸現(xiàn)代沙丘沙與海灘沙粒度的定量識(shí)別*

唐 麗，董玉祥，汪旭東

粒度分析因在區(qū)分沉積環(huán)境、判定物質(zhì)輸運(yùn)方式和分析粒徑趨勢(shì)等方面的重要作用，從海洋到陸地沉積物分析、自古環(huán)境研究到現(xiàn)代沉積物類型判別，一直是不可或缺的重要研究?jī)?nèi)容［1－6］，其分析方法也由先前的粒徑組成、粒度參數(shù)及散點(diǎn)圖等的對(duì)比分析發(fā)展到現(xiàn)今的聚類分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析和主成分因子分析等的定量識(shí)別［7－14］。近期，國(guó)內(nèi)在風(fēng)沙沉積物粒度方面也進(jìn)行了較多研究，不僅對(duì)內(nèi)陸主要沙漠及不同沙丘類型的粒度特征進(jìn)行了深入分析［15－27］，還對(duì)海岸沙地與沙丘的粒度特性進(jìn)行了有益探索［28－36］。但是，在現(xiàn)代海岸沙丘沙與海灘沙的粒度區(qū)分上，如同國(guó)外類似研究一樣［37－42］，對(duì)利用粒度數(shù)據(jù)是否能夠區(qū)分海岸沙丘沙和海灘沙存在較大爭(zhēng)議，大致可以歸結(jié)為無(wú)法有效區(qū)分、部分區(qū)分和完全能夠區(qū)分3類不同觀點(diǎn)［28－29，31，33］。為此，針對(duì)先前有關(guān)現(xiàn)代海岸沙丘沙與海灘沙的粒度區(qū)分研究主要是根據(jù)傳統(tǒng)的粒度結(jié)構(gòu)、粒度概率圖、粒度參數(shù)及其參數(shù)散點(diǎn)圖進(jìn)行差異分析而較少采用現(xiàn)代定量判別方法的問(wèn)題［43－48］，基于我國(guó)海岸風(fēng)沙地貌廣泛發(fā)育的華南海岸的141個(gè)現(xiàn)代沙丘沙和70個(gè)海灘沙樣品的粒度數(shù)據(jù)，嘗試采用多元線性判別分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法，進(jìn)行現(xiàn)代海岸沙丘沙與海灘沙粒度的區(qū)分識(shí)別并比較兩種定量判別方法的識(shí)別效率，以探尋采用定量方法進(jìn)行現(xiàn)代海岸沙丘沙與海灘沙粒度識(shí)別的可能性。

1 研究技術(shù)與方法

1.1 粒度樣品的采集與分析

海岸現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙的粒度樣品分別采集自華南海岸的閩南、粵東、粵西和海南島沿岸的典型海岸沙丘分布區(qū)域，具體野外選取其中風(fēng)沙地貌發(fā)育的典型區(qū)段對(duì)應(yīng)采集表層 (0～5 cm)現(xiàn)代風(fēng)成沙和海灘沙樣品，其中樣品采集地點(diǎn)主要有閩南海岸的長(zhǎng)樂(lè)、東山島、古雷半島以及平潭島，粵東沿海的潮陽(yáng)田心、惠來(lái)南海、陸豐甲子和湖東、汕尾馬宮，粵西沿海的湛江東海島和南三島、吳川吳陽(yáng)、電白電城、陽(yáng)西的沙扒和溪頭，海南島沿岸的昌江昌化和海尾、東方的四更和羅帶、文昌的錦山和翁田等地，共采集了141個(gè)海岸沙丘沙和70個(gè)海灘沙的粒度樣品。樣品采集時(shí)主要依據(jù)海岸地表形態(tài)確定其樣品的類型，其中沙丘沙樣完全采集自典型的不受海浪作用的高潮線之上的海岸沙丘表面，海灘沙則取自相應(yīng)的海灘表層。同時(shí)，上述樣品采集的海岸沙丘發(fā)育地點(diǎn)的海岸屬于沙質(zhì)海岸，其海灘全部屬于沙質(zhì)海灘，故所有樣品基本不含礫石級(jí)顆粒。

室內(nèi)對(duì)野外采集的粒度樣品進(jìn)行風(fēng)干、篩選、雙氧水去除有機(jī)質(zhì)、鹽酸去除碳酸鹽類物質(zhì)、蒸餾水去鹽等步驟的預(yù)處理后，利用Malvern Mastersizer2000激光粒度儀進(jìn)行粒度分析，由此獲得各個(gè)粒度樣品的粒徑組成和粒度參數(shù)等粒度數(shù)據(jù)［48］。

1.2 粒度定量識(shí)別方法

基于已有對(duì)華南海岸現(xiàn)代141個(gè)沙丘沙和70個(gè)海灘沙的粒徑組成、粒度參數(shù)、粒度參數(shù)圖和概率累積曲線等方面的具體對(duì)比分析［48］，選用多元線性判別分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法進(jìn)行兩者粒度的定量識(shí)別。

多元線性判別分析法是一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法，主要是根據(jù)對(duì)觀察類別樣本的分析，從中總結(jié)出分類的規(guī)律性，擬合一個(gè)最優(yōu)的判定模型，用于對(duì)新事物所屬類別的判別。多元線性判別 (Fisher判別)是常用的沉積物粒度判別分析法之一［12］，其大致步驟是首先依據(jù)分析樣本構(gòu)造一個(gè)判別函數(shù)F(x)=C1X1+C2X2+…+CnXn，然后根據(jù)費(fèi)歇爾(Fisher)準(zhǔn)則利用加權(quán)平均值法求出判別標(biāo)準(zhǔn)F(c)，判別未知樣品時(shí)只需將其變量代入判別函數(shù)計(jì)算出F(x)值與F(c)臨界值進(jìn)行比較即可，一般F(x)值與F(c)值相差愈大判別愈好。具體可采用SPSS19.0軟件進(jìn)行判別運(yùn)算。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANNS)是近年發(fā)展起來(lái)的一種新的信息處理方法，具有對(duì)數(shù)據(jù)要求不嚴(yán)格及解決非線性問(wèn)題等優(yōu)點(diǎn)，可彌補(bǔ)多元線性判別分析法之不足［9］，其基本原理是根據(jù)過(guò)去的例子 (已獲得的確定數(shù)據(jù))，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)使網(wǎng)絡(luò)記住確定數(shù)據(jù)應(yīng)有的模式，然后根據(jù)記憶去判別未知事物。具體選擇B-P網(wǎng)絡(luò)模型，采用MATLAB8.0內(nèi)部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行華南海岸現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙粒度的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析識(shí)別。分析中，分別從每個(gè)取樣點(diǎn)中隨機(jī)選取沙丘沙和海灘沙樣品組成訓(xùn)練樣本和待判別樣本，共選取了93個(gè)沙丘沙和47個(gè)海灘沙數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，剩余的48個(gè)沙丘沙和23個(gè)海灘沙組成待判別樣本。

2 定量識(shí)別結(jié)果分析

一般多用粒徑組成和粒度參數(shù)表征沉積物的粒度特征，但粉沙和粘土含量被認(rèn)為是區(qū)分海灘沙和沙丘沙的重要標(biāo)志［29，39，47］，故分別選用海岸沙丘沙和海灘沙的7個(gè)粒級(jí)含量百分比 (極粗沙、粗沙、中沙、細(xì)沙、極細(xì)沙、粉沙和粘土，劃分標(biāo)準(zhǔn)以Φ為單位分別為＜0、0～1、1～2、2～3、3～4、4～8和＞8)、4個(gè)粒度參數(shù) (平均粒徑MZ、標(biāo)準(zhǔn)偏差σ、偏度Sk和峰態(tài)KG)以及4個(gè)粒度參數(shù)+粉沙與粘土含量3組變量數(shù)據(jù)，分閩南、粵東、粵西和海南島4個(gè)區(qū)域的樣品樣本和所有華南海岸的全部樣品樣本，分別進(jìn)行海岸現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙粒度的多元線性判別分析和B-P模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的區(qū)分識(shí)別。

2.1 多元線性判別分析結(jié)果

華南海岸141個(gè)沙丘沙和70個(gè)海灘沙樣品數(shù)據(jù)的多元線性判別分析結(jié)果 (表1)，以粒級(jí)含量百分比為變量，沙丘沙和海灘沙樣品的總識(shí)別率為61.1%，其中沙丘沙64.5%、海灘沙51.4%;以粒度參數(shù)為變量，沙丘沙和海灘沙樣品的總識(shí)別率為61.6%，其中沙丘沙64.5%、海灘沙55.7%;以粒度參數(shù)+粉沙與粘土含量為變量，沙丘沙和海灘沙樣品的總識(shí)別率亦只有63.5%，其中沙丘沙65.2%、海灘沙60.0%。依據(jù)上述3組粒度變量數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性判別分析識(shí)別風(fēng)成沙和海灘沙的識(shí)別率均為約60%，識(shí)別率不高，多元線性判別分析法應(yīng)難以通過(guò)粒度數(shù)據(jù)有效區(qū)分華南海岸的現(xiàn)代風(fēng)成沙和海灘沙。

表1 華南海岸現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙多元線性判別分析的整體識(shí)別結(jié)果 %Table 1 The discrimination results of modern coastal aeolian sands and beach sands in the coastal region of South China by use of the multivariate linear discriminant analysis method

采用同樣數(shù)據(jù)變量分別對(duì)對(duì)閩南 (66個(gè)沙丘沙樣品和26個(gè)海灘沙樣品)、粵東 (32個(gè)沙丘沙樣品和19個(gè)海灘沙樣品)粵西 (34個(gè)沙丘沙樣品和16個(gè)海灘沙樣品)和海南島 (9個(gè)沙丘沙樣品和9個(gè)海灘沙樣品)4個(gè)岸段的沙丘沙和海灘沙進(jìn)行粒度的多元線性判別分析，結(jié)果表明華南海岸4個(gè)岸段的3組變量的類內(nèi)均值相等檢驗(yàn)均顯示基本均不存在顯著差異 (表2)，說(shuō)明粒級(jí)含量百分比、粒度參數(shù)、粒度參數(shù)+粉沙與粘土含量3組數(shù)據(jù)為變量進(jìn)行的多元線性判別分析也無(wú)法根據(jù)粒度數(shù)據(jù)有效區(qū)分上述各岸段的沙丘沙和海灘沙。

表2 華南海岸4個(gè)岸段不同變量的類內(nèi)均值相等檢驗(yàn)Table 2 Tests of equality of group means with different variables in four coastal regions of South China

2.2 B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析識(shí)別結(jié)果

訓(xùn)練1000次的B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析對(duì)華南海岸現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙的全部粒度樣品的識(shí)別結(jié)果(表3)，兩種沉積物的區(qū)分識(shí)別率并不高，其中以粒級(jí)含量百分比為網(wǎng)絡(luò)輸入類型時(shí)，沙丘沙和海灘沙樣品的總識(shí)別率為76.92%，其中沙丘沙84.09%、海灘沙61.90%;以粒度參數(shù)為網(wǎng)絡(luò)輸入類型時(shí)，沙丘沙和海灘沙樣品的總識(shí)別率為75.38%，其中沙丘沙81.82%、海灘沙61.90%;以粒度參數(shù)+粉沙與粘土含量為網(wǎng)絡(luò)輸入類型時(shí)，沙丘沙和海灘沙樣品的總識(shí)別率亦只有73.46%，其中沙丘沙83.28%、海灘沙42.37%?？傮w而言采用B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)華南海岸現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙的粒度識(shí)別效果亦不顯著，3種網(wǎng)絡(luò)輸入類型的總識(shí)別率大致相當(dāng)即約為75%，即使在粒度參數(shù)的基礎(chǔ)上加入粉沙和粘土含量作為網(wǎng)絡(luò)輸入，其識(shí)別率亦未見(jiàn)明顯提高，其中海灘沙的識(shí)別率還有下降。

表3 華南海岸現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙B-P網(wǎng)絡(luò)分析的整體識(shí)別結(jié)果 %Table 3 The total discrimination results of modern coastal aeolian sands and beach sands in the coastal region of South China by use of the B-P artificial neural network method

同樣采用訓(xùn)練1000次的B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)華南海岸的閩南、粵東、粵西和海南島沿岸4個(gè)岸段分別進(jìn)行沙丘沙和海灘沙的粒度識(shí)別，其識(shí)別結(jié)果存在一定差異 (表4)。其中，以粒級(jí)含量百分比和粒度參數(shù)+粉沙/粘土含量為網(wǎng)絡(luò)輸入時(shí)，海南島沿岸沙丘沙和海灘沙的識(shí)別率達(dá)到100%，沙丘沙和海灘沙能夠完全識(shí)別;以粒級(jí)含量百分比為網(wǎng)絡(luò)輸入時(shí)，除海南島沿岸外粵東海岸的識(shí)別效果也相對(duì)較好，總識(shí)別率為83.33%，其沙丘沙可100%識(shí)別;以粒度參數(shù)為網(wǎng)絡(luò)輸入時(shí)，總識(shí)別率介于70% ～78%;以粒度參數(shù)+粉沙/粘土含量為網(wǎng)絡(luò)輸入時(shí)，除海南島沿岸外粵西海岸總識(shí)別率也相對(duì)為高，為76.47%;比較4個(gè)岸段的識(shí)別率，閩南海岸不同網(wǎng)絡(luò)輸入時(shí)的識(shí)別率相差并不大。因此，B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析對(duì)華南海岸現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙的粒度識(shí)別效果不盡理想，只在海南島海岸可完全識(shí)別。

3 結(jié)果討論

兩種定量識(shí)別結(jié)果，多元線性判別分析法對(duì)華南海岸沙丘沙和海灘沙的正確識(shí)別率僅約60%(表1和2)，識(shí)別率普遍偏低，采用該方法無(wú)法從粒度上有效區(qū)分華南海岸的現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙;B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法較傳統(tǒng)判別分析法對(duì)華南海岸沙丘沙和海灘沙粒度的識(shí)別程度有一定提升，總識(shí)別率提高到70%以上 (表3和4)，尤其是沙丘沙的識(shí)別率基本在80%以上，甚至海南島沿岸的沙丘沙識(shí)別率、海灘沙識(shí)別率和總識(shí)別率均達(dá)到了100%，說(shuō)明采用B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法的識(shí)別率相對(duì)有所提高，雖然其對(duì)華南海岸沙丘沙和海灘沙粒度的總體識(shí)別效果不盡理想，但在局部海岸達(dá)到了較好的識(shí)別效果。

表4 華南海岸四個(gè)岸段現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙B-P網(wǎng)絡(luò)分析的識(shí)別結(jié)果Table 4 The discrimination results of modern coastal aeolian sands and beach sands in four coastal regions of South China by use of the B-P artificial neural network method %

該定量識(shí)別結(jié)果，與采用傳統(tǒng)的粒度分析方法，通過(guò)粒徑組成、粒度參數(shù)、粒度參數(shù)圖和概率累積曲線等粒度參數(shù)和數(shù)據(jù)，對(duì)華南海岸現(xiàn)代141個(gè)沙丘沙和70個(gè)海灘沙粒度樣品數(shù)據(jù)的對(duì)比分析結(jié)果基本一致［48］，即華南海岸的風(fēng)成沙丘沙與海灘沙相比粒度特征雖有一定差異但差異并不明顯，故一般難以將其區(qū)分，只有在海岸風(fēng)成沙和海灘沙粒度差異較大的海南島海岸才能通過(guò)B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法進(jìn)行有效識(shí)別和區(qū)分。究其原因，主要與華南海岸的季風(fēng)氣候背景、海岸沙丘形成時(shí)代較晚、臺(tái)風(fēng)頻率較高、風(fēng)沙活動(dòng)空間范圍有限等密切相關(guān)，如華南沿海受制于季風(fēng)氣候特征風(fēng)向的季節(jié)變化明顯，不同季節(jié)間向岸風(fēng)與離岸風(fēng)的交替出現(xiàn)導(dǎo)致風(fēng)力對(duì)海岸沙粒的分選效果不明顯;華南海岸沙丘主要是中全新世以來(lái)尤其是晚全新世后近3000 a發(fā)育而成，風(fēng)力對(duì)其沙源海灘沙的改造再作用時(shí)間不夠充分;華南海岸深受臺(tái)風(fēng)影響，臺(tái)風(fēng)登陸時(shí)的強(qiáng)風(fēng)及風(fēng)暴潮往往造成風(fēng)成沙和海灘沙的相互混雜堆積;華南海岸岸線曲折，所發(fā)育的海岸沙地一般規(guī)模較小且分布零散，致使風(fēng)沙活動(dòng)空間有限，風(fēng)力改造作用不強(qiáng)。由此，決定了華南海岸風(fēng)力對(duì)風(fēng)成沙沙源海灘沙的作用與改造不足，海岸沙丘沙對(duì)海灘沙粒度特征的繼承性較強(qiáng)，海岸沙丘沙與海灘沙的粒度特性較為相近、差異并不明顯(表5)，故即使采用定量識(shí)別方法一般也難以在粒度方面進(jìn)行有效的區(qū)分和識(shí)別。但是，在海岸沙地面積較大、海灘沙粒度較粗的海岸，如海南島文昌海岸［48］，其海岸沙丘帶寬度最寬超過(guò)10.0 km，長(zhǎng)度20.0 km以上，沙丘高度達(dá)10.0～30.0 m，風(fēng)力對(duì)地表沙物質(zhì)的吹蝕、搬運(yùn)和堆積作用的空間較為充裕，加之其沙源海灘沙的粒度又以粗沙為主，平均粒徑 (MZ)為0.55Φ，致使風(fēng)沙過(guò)程中對(duì)海灘沙的分選作用較為明顯，沙丘沙和海灘沙的粒度差異相對(duì)較為顯著 (表5)，其粒級(jí)組成海灘沙主要由粗沙和極粗沙組成，但沙丘沙則以中沙和粗沙為主;平均粒徑由0.55Φ的海灘沙變?yōu)?.28Φ的沙丘沙，不同MZ值樣品數(shù)占總樣品數(shù)的比例也由MZ值0～1Φ為主的海灘沙變?yōu)橐訫Z值1～2Φ為主的沙丘沙;海灘沙中不同偏度樣品數(shù)占總樣品數(shù)比率為極負(fù)偏22.22%和近對(duì)稱77.78%，沙丘沙中則是近對(duì)稱、正偏和極正偏分別占55.56%、33.33%和11.11%;海灘沙中寬峰態(tài)樣品占第二大比例且無(wú)窄峰態(tài)和很窄峰態(tài)樣品，沙丘沙中寬峰態(tài)樣品數(shù)量減少且出現(xiàn)了一定比例的窄峰態(tài)甚至很窄峰態(tài)的樣品，二者的峰態(tài)值差異較大。因此，只有這種沙丘沙和海灘沙的粒度特征差異較大時(shí)，采用B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法以粒級(jí)含量百分比和粒度參數(shù)+粉沙/粘土含量為網(wǎng)絡(luò)輸入時(shí)才可以將其進(jìn)行完全有效的區(qū)分。

表5 華南海岸4個(gè)岸段現(xiàn)代沙丘沙與海灘沙的粒徑組成與粒度參數(shù)Table 5 Component and parameters of grain size of coastal aeolian sands and beach sands in four coastal regions of South China

4 結(jié)論

為探究海岸沙丘沙與海灘沙粒度定量識(shí)別的可能性，明確不同定量方法對(duì)海岸沙丘沙與海灘沙的粒度區(qū)分效果及其區(qū)域差異，深入分析不同粒度數(shù)據(jù)與參數(shù)對(duì)海岸沙丘沙與海灘沙的識(shí)別意義，分別采用多元線性判別分析和B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析兩種常用方法，以7個(gè)粒級(jí)含量百分比、4個(gè)粒度參數(shù)、4個(gè)粒度參數(shù)+粉沙和粘土含量為變量數(shù)據(jù)，從華南海岸整體及4個(gè)主要岸段兩個(gè)尺度，對(duì)華南海岸現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙進(jìn)行了粒度的定量識(shí)別分析，其基本結(jié)論是:

1)多元線性判別分析及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法兩種定量方法均難以在粒度上完全有效識(shí)別和區(qū)分華南海岸的現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙，多元線性判別分析法粒度識(shí)別華南海岸現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙的準(zhǔn)確率剛及60%，B-P模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法的總識(shí)別率也大多不足80%。故由于華南海岸現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙粒度特征相近，多元線性判別分析法及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法這些定量識(shí)別方法也并非區(qū)分其的有效工具［43－47］，只有粒度特征差異較大時(shí)采用定量識(shí)別方法才會(huì)取得較好的區(qū)分效果。

2)比較而言非線性的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法要較線性的多元判別分析法對(duì)華南海岸現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙的粒度識(shí)別率為高，尤其是采用B-P模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法可以將海南島沿岸的沙丘沙和海灘沙完全區(qū)分，說(shuō)明進(jìn)行沉積物粒度識(shí)別時(shí)不同定量識(shí)別方法的適用性應(yīng)在沉積物類型與區(qū)域上存在一定差異。

3)華南海岸現(xiàn)代沙丘沙和海灘沙粒度的定量識(shí)別中，不同分析的變量數(shù)據(jù)或網(wǎng)絡(luò)輸入類型的識(shí)別率存在較大的區(qū)域差異，同時(shí)沙丘沙和海灘沙的識(shí)別率也存在較大差異，說(shuō)明進(jìn)行粒度定量識(shí)別中分析指標(biāo)的選取會(huì)對(duì)分析結(jié)果造成較大影響，指標(biāo)值差異大的指標(biāo)應(yīng)是著重選用的分析指標(biāo)。

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