蒙古西北部Tolbo湖沉積物粒度敏感組分記錄的全新世風沙活動*

張延利，毛春暉，張家武，黃小忠，Otgonbayar Demberel

(1：蘭州大學資源環(huán)境學院，西部環(huán)境教育部重點實驗室，蘭州 730000) (2：科布多國立大學自然科學與技術研究所，科布多 84000)

亞洲中部干旱-半干旱地區(qū)作為全球主要的粉塵源區(qū)之一，每年向大氣排放600 Mt沙塵[1]。其中蒙古的沙漠和戈壁地區(qū)春季沙塵暴產(chǎn)生的沙(粉)塵可輸送到中國東部、北太平洋乃至全球[2-3]。因此研究蒙古地區(qū)風沙活動歷史對于深刻理解北半球粉塵堆積及其環(huán)流背景具有重要意義[4]。但目前關于蒙古西部風沙或者粉塵活動歷史的研究僅限于一些地貌證據(jù)[5-8]，缺乏連續(xù)的沉積記錄。另一方面，農(nóng)業(yè)耕作、放牧等人類活動深刻地改變了地表景觀，在不同程度上影響風沙活動的強度[9-10]，而人類活動的影響程度難以評估[11]，需要更多的研究。比較塵暴路徑上不同人類活動強度地區(qū)風沙活動的歷史，或許可以提供研究這一問題的線索。

干旱區(qū)湖泊沉積物的來源除了地表徑流輸入外，還有風力輸入，沉積物粒徑的變化既反映了湖泊水動力強弱[12-13]，也包含了風沙活動的信息[10,14-17]。如能從湖泊沉積物中準確提取出由風力搬運的組分，就可以用湖泊沉積物粒度恢復區(qū)域過去的風沙活動。目前已經(jīng)得到運用的方法有Normal和Weibull分布函數(shù)擬合法[10,16-19]、端元分析法[20-21]、粒級-標準偏差法[2,22-23]、因子分析法[24]等多種數(shù)學多組分劃分方法，從多峰形態(tài)的頻率分布曲線中分離出單一的粒度組分，為提取敏感組分進行沉積物來源及沉積過程分析奠定了基礎；在實際研究中，可以針對不同地區(qū)湖泊的具體環(huán)境狀況，選取合適的方法。本文利用蒙古國西北部阿爾泰地區(qū)Tolbo湖巖芯沉積物，采用對數(shù)正態(tài)分布函數(shù)[18]來擬合沉積物粒度頻率曲線的各個組分，統(tǒng)計各組分的中值粒徑頻率[25]，通過分析中值粒徑-頻率曲線并結合粒級-標準偏差曲線提取風成組分，重建全新世蒙古西北部風沙活動歷史，試圖理解研究區(qū)風沙活動歷史的影響因素。

1 研究區(qū)概況

Tolbo湖(48.57°N，90.04°E；2071.5 m a.s.l.，圖1)位于蒙古國西北部阿爾泰山以東，湖面面積約為78.75 km2(2013年)，最大長度為21.1 km，最大寬度為6.6 km，湖泊呈西北-東南向延伸，流域面積約為2000 km2[26-27]，湖盆兩側為3000 m以上的山脈，頂部均有冰川積雪[28]。Tolbo湖為開放湖泊，主要的補給河流自東南入湖，西北流出[26]。來自該湖東南側的Tolbo站(48.42°N，90.30°E；2101 m a.s.l.；2010-2020年，GSOD數(shù)據(jù)集(1)資料來源：GSOD數(shù)據(jù)集，https://www.ncei.noaa.gov/data/global-summary-of-the-day/。)氣象資料顯示區(qū)域年平均氣溫-2.4℃，年降水量159.3 mm，1月和7月的溫差超過30℃；降水主要集中于夏季，但大風集中于春季(圖1c)，特別是5月風速最大，月平均最大持續(xù)風速超過6 m/s(沙漠地區(qū)的起沙風速為6 m/s[29])，最大陣風風速達30～40 m/s。流域植被較為稀疏，整體為耐寒性的高山草原荒漠植被，嵩草、莎草群落分布廣泛。流域基巖以花崗巖為主，湖泊周圍特別是東北側廣泛分布洪積物和沖積物。

圖1 研究區(qū)概況：(a)Tolbo湖及本研究中對比的其他沙塵暴地質記錄的地理位置(暗紅色虛線是亞洲中部干旱區(qū)的大致范圍(修改自文獻[30]))；(b)TB19-A巖芯的采樣位置；(c)研究區(qū)現(xiàn)代氣候狀況(月均氣溫、降水及最大持續(xù)風速數(shù)據(jù)來自Tolbo氣象站(2010-2020年))Fig.1 The overview of the study area: (a) shows the location of Lake Tolbo and other sites of dust storm records compared in this study (The dark red dashed line encloses the approximate extent of the arid central Asia (modified from reference [30])); (b) shows the location of core TB19-A in Lake Tolbo; (c) is the modern climate regime of the study area (The monthly mean data (temperature, precipitation and maximum sustained wind velocity) are from Tolbo meteorological station (2010-2020))

2 采樣和實驗分析方法

2019年3月在Tolbo湖中心位置(11.5 m水深處；圖1)獲取3根平行巖芯(TB19-A、TB19-B和TB19-C)，通過平行鉆孔巖芯掃描照片及元素數(shù)據(jù)對比，將TB19-A和TB19-B拼接為長度相同的(332 cm)兩根巖芯。A孔巖芯按0.5 cm間隔進行分樣，缺失層位用B孔對應層位樣品補充(24個)，共計588個樣品。TB19-A、TB19-B兩根巖芯共挑選20個全有機樣品送至美國Beta實驗室及蘭州大學西部環(huán)境教育部重點實驗室進行AMS14C測年。

沉積物樣品粒度測試的前處理采用湖泊沉積物樣品標準處理方法[31]，測試儀器為英國Malvern公司生產(chǎn)的Mastersizer2000型激光粒度儀，在測量范圍(0～2000 μm)內誤差小于2%。每個樣品測試3次，取其平均值。粒度實驗在蘭州大學西部環(huán)境教育部重點實驗室完成。

采用對數(shù)正態(tài)分布函數(shù)擬合與粒級-標準偏差相結合的方法提取粒度敏感組分。對數(shù)正態(tài)分布函數(shù)擬合法是指設定的分布函數(shù)以原始數(shù)據(jù)中各粒級的粒徑為自變量，以相應的百分含量為分布函數(shù)值，對沉積物樣品粒度頻率曲線進行擬合，結果以擬合殘差最小為佳，得到組分的中值粒徑與含量這兩個重要的參數(shù)[18-19]，進一步進行量化統(tǒng)計[25]，從而獲得搬運介質的信息。本文采用GrainAnalysis-2013程序對粒度頻率曲線進行對數(shù)正態(tài)分布函數(shù)擬合[18]。粒級-標準偏差方法是常用的粒度組分劃分方法，能夠明確地區(qū)分出沉積物不同粒級對湖泊環(huán)境變化的響應并提取敏感組分，反映粒級離散程度[22,32-33]：通過實驗測試獲得沉積物各粒級的體積百分含量并計算其標準偏差，以對數(shù)粒級為橫坐標、標準偏差為縱坐標作出粒級-標準偏差曲線，根據(jù)曲線上峰谷與拐點判斷環(huán)境敏感粒度組分，具體計算公式如下：

(1)

式中，S為標準偏差，n為樣品數(shù)。

3 結果分析

3.1 建立年代框架

AMS14C測年結果如表1所示。干旱區(qū)湖泊通常陸生植物殘體較少，而采用全有機質測年時年代結果中通常含有碳庫效應，因此準確評估湖泊的碳庫效應至關重要[34-35]。本研究利用截距法評估碳庫效應，由于TB19-A、B平行巖芯深度已經(jīng)校正和統(tǒng)一，先觀察各孔年代-深度分布特征，選取測年點分別回歸。測年點選取的原則是兩個孔分別回歸后的方程系數(shù)盡可能相似(即滿足平行孔沉積速率相似這一基本要求)，此時即可將選取的測年結果合并，建立年代序列。這樣TB19-A孔部分偏年輕層位的測年點(C2-87、A2-88、A3-6)不參與回歸(表1星號標出的年代，碳庫效應小，但無法評估)，因此建立年代時放棄使用。合并后經(jīng)二次多項式回歸(圖2a)的截距為1443.8 a，視為碳庫效應，因本文測年實驗室報道常規(guī)14C年代的精度為10 a，故碳庫效應取值1440 a。將全有機測年材料所得的14C年齡扣除碳庫后，在Bacon程序[36]中利用Intcal 20進行日歷年校正[37]，并使用貝葉斯模型獲得各深度的年代。如圖2b所示，底部年齡為13.75 cal ka BP，樣品的平均分辨率為23.5 a。

圖2 TB19孔的AMS14C年代-深度分布和年齡模型：(a)使用截距法進行碳庫效應評估(碳庫1440 14C年)(黑色實線為二次回歸擬合曲線，灰色陰影為95%的置信區(qū)間范圍)；(b)Bacon輸出的年代模型(紅線為本研究中使用的年齡)Fig.2 The AMS14C age-depth distribution of TB19 core and the age model: (a) RE assessment using the interception method (RE≈1440 14C yrs) (The black line is the quadratic regression and the gray shading is the 95% confidence range); (b) The age model output by Bacon (The red line is the age used in this research)

表1 TB19孔AMS14C測年結果1)Tab.1 AMS14C dating results of core TB19

3.2 巖芯粒度特征

巖芯沉積物粒度頻率曲線能細致地反映不同粒徑顆粒的含量變化，求解不同組分的粒徑分布范圍和相對含量可以追溯沉積物的物源和搬運方式[38-39]，單一搬運介質穩(wěn)定搬運時曲線呈正態(tài)分布的單峰，而由多種搬運介質以一定的方式穩(wěn)定搬運形成的沉積物，其粒度總體上是單組分的自然累積，頻率曲線表現(xiàn)為多峰光滑曲線[40]。圖3a顯示了巖芯從頂部到底部的平均粒徑變化，多數(shù)時段其變化幅度較小，波動于20～25 μm之間，根據(jù)變化情況將整個序列分為5個階段，圖3b～f所示的五種曲線分別為對應階段沉積物的典型粒度頻率曲線及其函數(shù)擬合結果：巖芯頂部0～14 cm平均粒徑較高，頻率曲線為正偏態(tài)單峰型，中粗粉砂組分含量較高(圖3b)；14～83 cm之間沉積物平均粒徑較小，波動平緩，頻率曲線上細粉砂是主導組分，中粗粉砂和砂組分含量較低(圖3c)；83～187 cm平均粒徑出現(xiàn)大幅波動，相應的頻率曲線表現(xiàn)為多峰形態(tài)，中粗粉砂和砂組分的含量較上一階段更高(圖3d)；187～303 cm之間的平均粒徑處于整根巖芯最低的階段，變化較為穩(wěn)定，僅個別時段出現(xiàn)波動，頻率曲線呈現(xiàn)較窄的單峰形態(tài)，以黏土和細粉砂為主導組分(圖3e)；底部303～332 cm平均粒徑較高，頻率曲線上的粗尾顯示砂組分含量較高(圖3f)。整體來看穩(wěn)定的湖相沉積物主要分為黏土和細粉砂兩個組分，且以細粉砂組分為主(圖3e)；具有多峰分布曲線的沉積物大致分為三組分型和四組分型(圖3b～d，f)，其中的細粉砂仍是主要組分。

圖3 TB19-A孔巖芯粒度變化：(a)平均粒徑變化及5個分段；(b～f)分段對應的典型粒度頻率曲線及對數(shù)正態(tài)分布函數(shù)擬合結果Fig.3 Grain size variations of core TB19-A: (a) The mean grain size change and five subsections; (b-f) Grain size-frequency distribution curves corresponding to the subsections and the fitting results of the log-normal distribution function

3.3 粒度組分分離結果

在沉積環(huán)境和介質的搬運方式相對穩(wěn)定時，沉積物各個組分的粒徑范圍也相對固定[25]。統(tǒng)計剖面各分離組分的中值粒徑頻率，得到中值粒徑-頻率曲線(圖4a中的黑色折線)，曲線中存在5個明顯的粒級區(qū)間：<3、3～15、15～84、84～510和>510 μm，分別對應黏土組分、細粉砂組分、中粗粉砂(含有部分細砂的混合組分)、細砂及中砂混合組分、粗砂組分，后兩個組分含量較低(圖4c)，將其合并統(tǒng)稱為砂組分(>84 μm)。在粒徑-含量分布圖(圖4c)中能看出不同成因組分的粒徑和含量變化具有不同的范圍，<3、3～15以及84～510 μm粒徑區(qū)間，中值粒徑的分布較為集中，其中3～15 μm中值最為集中，含量幾乎在50%以上，表明該組分對應的搬運和沉積過程較為穩(wěn)定，沉積物以細粉砂組分為主；在15～84 μm粒徑區(qū)間，中值粒徑呈分散波動變化，頻次較低，分布范圍較廣(圖4a)，表明該組分所對應的沉積及搬運過程對環(huán)境變化的響應更為敏感。

粒級-標準偏差法同樣可以獲得不同粒徑的環(huán)境敏感組分：通過描述沉積物樣品在同一粒級的百分含量離散程度，來反映該粒級對應的沉積動力或沉積環(huán)境的變化[41-43]。粒級-標準偏差分布曲線呈現(xiàn)多峰分布，表明沉積物受多種沉積因素控制，曲線上兩個較高的標準偏差峰值出現(xiàn)在7和36 μm(圖4b)，兩個粒度組分的分界線大約在15 μm，以此粒徑為界，兩側的組分為兩種不同的動力所搬運。在大于150 μm的區(qū)間存在兩個次峰，但兩個峰較低，且該粒徑組分在沉積物中占比較少，因此討論時將其合并為一個組分。整體來看對數(shù)正態(tài)分布擬合法分離端元的結果(圖4a)與粒級-標準偏差法(圖4b)確定的敏感組分基本一致，兩種方法相互印證，分離結果可信。

圖4 TB19-A孔沉積物粒度分離結果與粒徑-含量分布：(a)中值粒徑-頻率分布曲線；(b)粒級-標準偏差曲線；(c)粒徑-含量分布圖Fig.4 Results of frequency, standard deviation, and content of separated components of sediments in core TB19-A: (a) is the median grain-frequency distribution curve; (b) is the grain size-standard deviation curve; (c) is the grain size-content distribution

4 討論

4.1 Tolbo湖沉積物中風成組分的確定

Tolbo湖形呈長條狀，河流入湖口(東南一側)距鉆孔位置達14 km(圖1b)，河流攜帶碎屑物質入湖后，因水動力減弱，其中的粗顆?？焖俪两?，難以到達遠離河口的鉆孔位置。該湖兩側沒有河流注入(圖1b)，沿岸坡面徑流受到干旱性氣候(年降水量僅為159.3 mm)的限制，攜帶粗顆粒入湖的能力有限，鉆孔(取樣)位置距兩側岸邊均超過3 km，坡面徑流攜帶的粗顆粒也難以達到，深水區(qū)沉積物含量最高的為細粉砂(圖4c，中值粒徑為3～15 μm，含量超過50%)，與粒級-標準偏差指示的第一個動力對應，即流水搬運組分，也是多數(shù)湖泊深水區(qū)的典型沉積物粒度組成[17,19]。中粗粉砂和部分細砂組分(中值粒徑為15～84 μm)則對應于另一個搬運動力(圖4)，這里主要考慮風力輸入。研究表明中、粗粉砂顆粒能以短距離懸移方式運動，在沙塵暴事件中可上升至數(shù)百米的高度，被輸送距離為幾十到幾百千米之間[44]。在中國北方，粗粉砂是沙塵暴的主導組分[17,45]，黃土高原上黃土的主導組分也是粗粉砂[46-47]，青海湖粒徑>25 μm的沉積物組分可以有效代表風沙活動[48]。Tolbo湖流域內戈壁荒漠是主要的地表景觀，冬春季節(jié)時地表植被覆蓋度低，且整個蒙古中西部都處于西伯利亞高壓的控制之下[49-50]，冷空氣的下沉使得近地面盛行強勁的西北風，蒙古中西部以及南部成為整個東亞沙塵源區(qū)之一[51-52]。

風速是影響風沙活動強度的關鍵因素[11,47]。湖泊附近的Tolbo氣象站風速觀測資料持續(xù)時間短且不連續(xù)；位于采樣點北部40 km的Ulgi站風速觀測資料連續(xù)(1970-2010年)，但由于鉆孔頂部樣品的平均分辨率較低(約15 a)，觀測時段內鉆孔頂部僅有3個點的粒度數(shù)據(jù)，與風速的對比仍達不到統(tǒng)計要求。Tolbo湖流域盛行偏西風，春季風速最大(圖1c)，因此本文選擇持續(xù)時間較長的NOAA-CIRES 20世紀再分析月平均數(shù)據(jù)集，提取湖泊所在地區(qū)(48°～49°N，89°～91°E)范圍內區(qū)域平均緯向風春季風速，與巖芯頂部樣品的粒度資料進行對比。提取的區(qū)域平均緯向風春季風速與Ulgi站實際觀測的春季最大持續(xù)風速變化趨勢一致(圖5a)，表明提取的風速可以代表當?shù)仫L況。

將模型生成的中值粒徑為15～84 μm的組分含量變化與緯向風春季風速進行對比，發(fā)現(xiàn)二者整體的變化趨勢一致，但15～84 μm組分含量整體滯后風速20 a左右，可能是由于巖芯頂部缺少測年及碳庫評估的誤差使得年代存在一定的誤差。若將巖芯上部樣品年代整體加上20 a，則兩者的變化趨勢十分相似(圖5b)。表明碳庫效應評估可能偏小20 a，也證實了15～84 μm組分主要來源于春季強風導致的沙塵暴活動。因此我們將中值粒徑為15～84 μm的組分歸因于區(qū)域塵暴成因的沙塵輸入，這與中國季風區(qū)邊緣湖泊公海的塵暴組分(眾數(shù)粒徑為19～78 μm[10])的粒徑范圍幾乎一致。

圖5 研究區(qū)風況及其與湖泊沉積物中、粗粉砂組分的對比：(a)1970年以來春季最大持續(xù)風速與區(qū)域平均緯向風春季風速(NOAA-CIRES 20世紀月平均再分析數(shù)據(jù))的對比；(b)區(qū)域平均緯向風春季風速與模型生成的中值粒徑為15～84 μm的組分含量(年代已加20 a)的對比Fig.5 Wind regime in the study region and its comparison with the fine to coarse silt fraction of sediments in Lake Tolbo: (a) shows the comparison between the observed maximum sustained wind velocity since the 1970s and the regional average zonal wind velocity in spring (monthly mean re-analyzed data from NOAA-CIRES 20); (b) shows the comparison between the regional average zonal wind velocity in spring and the content of components with the median grain size of 15-84 μm generated by the model

巖芯中中值粒徑>84 μm的砂組分含量較小(圖4c)，有些樣品中則不含這一組分。湖泊中心位置沉積物中的砂組分主要是冬季結冰后，近源沙塵以蠕移或躍移方式到達冰面并被(凍融作用)固定，在冰融化后沉降入湖的[10,14-15]。例如巖芯107 cm附近平均粒徑處于峰值階段(圖3a)，沉積物中甚至出現(xiàn)了粒徑>1000 μm的粗砂顆粒，即屬于這種情況。Tolbo湖所在的巴彥烏列蓋地區(qū)春季的最大陣風風速可達到30～40 m/s，風沙活動頻繁。鄰近地區(qū)(相距90 km)的冰磧階地及洪泛平原上風成沉積物的粒徑分布顯示，峰值基本出現(xiàn)在細砂(63～200 μm)和中砂(200～630 μm)部分[8]，與Tolbo湖沉積物指示局地風沙活動的組分(中值粒徑>84 μm)粒徑分布范圍較為一致。

綜上所述，本文使用中值粒徑為15～84 μm的組分含量反映大范圍可被遠距離(超過數(shù)十千米[44])搬運的區(qū)域(遠源)塵暴活動(含量高指示塵暴強)；中值粒徑>84 μm的組分含量則反映湖泊周邊或流域范圍內(近源)的局地或湖區(qū)風沙活動。

4.2 蒙古西北部全新世風沙活動歷史及可能機制

圖6a和b分別代表末次冰消期晚期以來局地風沙活動和區(qū)域塵暴活動的情況。12 cal ka BP之前局地風沙活動較強，大范圍遠源的塵暴較弱，這一階段與北半球末次冰消期的新仙女木(Younger Dryas, 簡稱YD)寒冷事件(12.8-11.6 cal ka BP)在時間上有較多的重合，因此推斷YD冷事件期間，流域內有較強的局地風沙活動。全新世(11.6 cal ka BP)以來，局地的風沙活動和區(qū)域塵暴活動變化趨勢相似(圖6a和b)，表明二者同步發(fā)生。

蒙古西北部全新世風沙活動可以分為3個階段(圖6a，b)：1)早中全新世風沙活動整體較弱，其中早全新世9.7-8.6 cal ka BP湖區(qū)風沙活動和區(qū)域塵暴即已出現(xiàn)，7-6 cal ka BP為塵暴較強時段；2)5 cal ka BP之后開始局地風沙活動與區(qū)域塵暴活動增加(強)，直到0.7 cal ka BP兩者均維持在較高水平；3)0.3 cal ka BP以來區(qū)域塵暴活動強烈，為整個序列最高(強)的時段。蒙古西北部的風沙活動研究資料顯示，Tsengel(臣格勒)和Turgen(圖爾根，蒙古阿爾泰山)山，在中全新世廣泛分布古土壤層，指示該階段風蝕弱，風成堆積速率低；晚全新世3 ka以來，風成堆積速率急劇增加[8]。Uvs 湖沉積記錄顯示中全新世植被發(fā)育，5 ka之后風沙活動導致沙丘開始移動[7]。因此Tolbo湖風沙活動記錄與已有的記錄可以對應。

圖6 Tolbo湖風沙活動重建及區(qū)域對比：(a)Tolbo湖局地風沙活動(>84 μm組分)；(b)蒙古西北部區(qū)域塵暴活動(15～84 μm組分)(彩色圓點為模型中生成的組分含量，對應的曲線為5點平滑結果)；(c)公海湖泊塵暴活動[10](橙點代表標準化后的原始數(shù)據(jù)，酒紅色曲線代表10點平滑結果)；(d)博斯騰湖塵暴活動[53](橙色條帶代表干湖或極低水位狀態(tài))；(e)西伯利亞高壓記錄[60](灰色實線為原始數(shù)據(jù)50 a內插結果，彩色實線為500 a點平滑結果)；(f)45°N 1月份太陽輻射的變化[61](灰色陰影標出的是西伯利亞高壓增強所對應的風沙活動增強的階段)Fig.6 Eolian activities reconstructed by coarse fractions of sediments from Lake Tolbo and their comparison with regional records: (a) Local aeolian sand activities (fraction >84 μm) from Lake Tolbo; (b) Regional dust storms (fraction 15-84 μm) in NW Mongolia (The colored dots represent the component contents generated in the model and the corresponding curves represent 5-point smoothing results); (c) Dust storms in Lake Gonghai[10] (Orange dots represent standardized original data and the wine curve represents 10-point smoothing result); (d) Dust storms in Lake Bosten[53] (The yellow bar indicates an interval of dry lake conditions or a very low lake level); (e) The Siberian High record[60] (The solid gray line is the interpolation result of original data within 50 years, and the solid color line is the point smoothing result of 500 years); (f) Variations of solar radiation in January at 45°N[61] (Gray shadows indicate the periods of strengthened eolian activities corresponding to the strengthening of the Siberian High)

將蒙古西北部區(qū)域塵暴歷史(圖6b)與中國北方塵暴記錄(公海沉積物眾數(shù)粒徑為19～78 μm的組分含量[10]，圖6c)及博斯騰湖沉積物塵暴記錄(眾數(shù)粒徑為30～233 μm的組分含量[53]，圖6d)進行對比，結果顯示蒙古西北部與我國華北的強塵暴時期具有很好的一致性，在7-6 cal ka BP和3-1 cal ka BP期間我國新疆博斯騰湖、蒙古西北部和我國華北地區(qū)3地均為塵暴較強的階段。大范圍同時發(fā)生塵暴，則是區(qū)域受同一大氣環(huán)流系統(tǒng)影響的體現(xiàn)，華北地區(qū)公海塵暴記錄與新疆、蒙古西北地區(qū)全新世風沙活動記錄類似，反映了亞洲粉塵傳輸路徑上的風沙活動具有同步性，對2021年3月15 日中國北方特大沙塵暴粉塵傳輸過程的研究[51]證實，蒙古高壓中心(蒙古北部)外圍包括蒙古中西部(粉塵源區(qū))以及我國新疆、內蒙和華北地區(qū)同期經(jīng)歷了該次塵暴。

春季冷暖氣流交匯時，低緯度熱量向高緯的傳播會破壞西伯利亞高壓的穩(wěn)定性。大氣環(huán)流不穩(wěn)定與強徑向溫度梯度是冷鋒產(chǎn)生的必要條件[3]，強冷鋒過境時較高的陣風風速易產(chǎn)生沙塵暴[54]。一般認為在百年尺度上西伯利亞高壓增強時，沙塵暴頻發(fā)[33,55-56]，但本文對比結果顯示，這種對應關系似乎是：蒙古高壓增強的時期(如9.7-8.6、7-6、5-3和1.5-0.5 cal ka BP，圖6e)塵暴活動在蒙古西北和我國華北地區(qū)的確增強(圖6a～c)，但蒙古高壓極大值的時期(如10.8、8.5、5.5、3.0和0.5 cal ka BP，圖6e)并不是大范圍的塵暴活動極強時期。在關于東亞的粉塵研究中一般將沙塵的產(chǎn)生與運輸看作是冬季環(huán)流的代表[16,56-57]。然而，西伯利亞高壓在冬季最強盛，蒙古及中國北方的沙塵暴發(fā)生頻率最高的時間卻是在春季[45,54]，兩者之間存在時間差。雖然平均地面風速在冬季最大，但是春季強勁的陣風風速更高，對塵暴的影響更大[3]，Tolbo湖流域的氣象數(shù)據(jù)顯示春季(5月)的時候風速最大(圖1c)。在高壓強的時候(冬季)，受單一的下沉干冷空氣控制，大氣氣團穩(wěn)定，穩(wěn)定的天氣系統(tǒng)下無塵暴發(fā)生；但在高壓減弱時(春季)，大氣垂直穩(wěn)定性降低，高層空氣易與近地面相互作用而產(chǎn)生氣旋。春季蒙古阿爾泰背風面頻繁發(fā)展氣旋系統(tǒng)[3]，沙塵暴頻發(fā)。因此在年際尺度上沙塵暴頻率和西伯利亞高壓的強度呈負相關關系[58]，這或許也是本文結果中極強的區(qū)域塵暴并不對應于西伯利亞高壓極大值的原因。

北半球冬季太陽輻射在全新世呈逐漸增加的趨勢(圖6f)，春季地表熱量增加、降水偏少，且處于土壤逐漸解凍時期，干燥裸露的地表為沙塵暴的發(fā)生提供了豐富的沙源[59]，同時大陸中低緯與高緯間溫度梯度增大，產(chǎn)生較強的冷鋒，具備塵暴發(fā)生的條件[3]。因此冬季太陽輻射增加可能也是蒙古西部及中國北方晚全新世風沙活動增強(圖6a～d)的原因之一。

Tolbo湖流域過去300 a來的風沙活動強度達到全新世最強(圖6b)，可能是疊加了人類活動的重要影響，使其超出了之前全新世期間的變化范圍。由于缺少研究區(qū)詳細的人類活動記錄，尚不足以討論現(xiàn)代及更長時間尺度上人類活動對該區(qū)粉塵的具體影響。但可以推論的是，晚全新世以來蒙古西部和我國華北地區(qū)的風沙活動同步增強(圖6b，c)，即在亞洲粉塵傳輸路徑上，兩地塵暴同步增強，說明環(huán)流因素是共同的主導因素。氣團運移下方地表植被覆蓋(可蝕性)是當?shù)貕m暴強度的關鍵[51]，因此要評價人類活動對塵暴的影響，需要使用能指示植被覆蓋的指標，人類活動是否主導或驅動了我國華北地區(qū)過去2 ka的塵暴[9-10]，期待更多的研究和記錄來驗證。

5 結論

通過分析蒙古國西北部高山湖泊Tolbo湖沉積物的粒度特征，采用對數(shù)正態(tài)分布函數(shù)擬合并結合粒級-標準偏差曲線提取出沉積物中的風成組分，重建了全新世以來蒙古西北部風沙活動的歷史，與鄰近地區(qū)及中國北方塵暴記錄進行對比，簡要探討了影響該區(qū)域風沙活動歷史的可能機制，得出結論如下：

1)Tolbo湖沉積物中值粒徑為15～84 μm的組分含量可以反映蒙古西北部區(qū)域塵暴活動的變化，中值粒徑>84 μm的組分含量則反映局地風沙活動，兩組分含量的變化趨勢具有一致性，即湖泊局地風沙活動與較大范圍的塵暴活動同步發(fā)生。

2)蒙古西北部地區(qū)末次冰消期晚期(13.75-11.6 cal ka BP)，Tolbo湖流域內有較強的局地風沙活動可能與YD寒冷事件有關；早中全新世風沙活動總體較弱，但9.7-8.6和7-6 cal ka BP時段多塵暴活動；5 cal ka BP之后局地風沙和區(qū)域塵暴活動強度顯著增加，直至0.7 cal ka BP兩者均維持在較高水平；0.3 cal ka BP以來區(qū)域塵暴活動再次增強，為全新世以來最強的時段。

3)蒙古西北部區(qū)域塵暴歷史與中國北方公海、博斯騰湖記錄的塵暴歷史變化趨勢一致，反映了與西伯利亞高壓有關的大氣環(huán)流對于干旱區(qū)大范圍風沙活動的影響；晚全新世風沙活動的增強可能受到冬季太陽輻射增加的影響；過去300 a來的強風沙活動可能疊加了人類活動的影響。

由于未能獲得研究區(qū)現(xiàn)代塵暴樣品和冰面粉塵樣品，本文結果缺少現(xiàn)代風沙或塵暴樣品粒度數(shù)據(jù)的支持，需要在今后的研究中改進。

致謝：蘭州大學博士研究生張軍、向麗雄參加了湖泊巖芯鉆探工作，在此一并致謝！