基于可见光-近红外光谱方法的矿物风化及古气候重建研究
发布时间：2022-10-03 20:46
地球表层的土壤沉积物记录了第四纪以来与环境、气候、人类等相关的地球演化信息,是研究地球过去历史的重要载体。成土体系中土壤的诸多特性都与成土期的气候环境信息密切相关,通过地质学研究方法可以将某些特性提取出来作为反演风化强度和古气候变迁的风化指标-古气候替代指标。本文的前半部分着重探讨了元素地球化学指标,粘土矿物指标,磁学性质指标以及非磁性铁矿物指标在反演土壤风化程度以及重建区域古气候方面的能力与稳定性,并以中国北方的洛川剖面（LC）,中部的上白川剖面（SBC）以及南方的胜利剖面（SL）中的土壤样品为例展开说明。在各类传统的风化指标中,元素地球化学风化指标在不同的风化成土体系中一般都有反演古气候的能力,可以作为一种普适性的气候替代指标。然而元素地球化学数据的获得需要耗费较大的人力和财力,对于高精度大范围的数据采集并不现实。以磁化率变化为主体的磁学指标在中纬度风化程度中等的土壤中,土壤中磁性的增加大部分来自于成土作用及风化强度的增加,此时的磁化率会成为良好的古气候替代指标。成土作用次生粘土矿物的形成直接受控于成土期盛行的环境与气候条件,所以其形态结构与含量组成等矿物学特征充分记录了成土期的环...
【文章页数】：144 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
作者简介
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 传统风化指标的应用现状
1.1.1 基于离子迁移衍生的风化指标
1.1.2 基于次生矿物形成与转化的风化指标
1.1.3 新型风化指标的寻找与展望
1.2 利用光谱学方法表征风化强度的研究进展
1.2.1 土壤中常见矿物的VNIR光谱学特征
1.2.2 数据处理与建模
1.2.3 简单线性光谱学分析与多元统计分析
1.2.4 分析土壤矿物及成土风化的可能性
1.3 课题来源与选题依据
1.4 研究目的及研究内容
1.5 研究方法与主要工作量
第二章 研究区地理及气候背景及研究剖面的特征
2.1 地理及气候背景
2.2 研究剖面
第三章 材料与方法
3.1 传统分析方法
3.1.1 XRD分析
3.1.2 主量与微量元素分析
3.1.3 DRS分析
3.1.4 磁化率分析
3.2 光谱学分析方法
3.2.1 VNIR光谱测量
3.2.2 原始光谱数据的预处理
3.2.3 去包络线及光谱参数提取
3.2.4 简单线性分析
3.2.5 多元统计分析
3.2.6 模型的建立,优化与评估
3.2.7 重要波段/参数的判定
第四章 中国不同纬度带土壤剖面中传统风化指标的探讨
4.1 基于化学及矿物学风化指标的气候重建
4.1.1 LC黄土-古土壤序列及黄土高原内的气候环境重建
4.1.2 SBC黄土-古土壤序列及洛南盆地内的气候环境重建
4.1.3 SL红土序列及四川盆地内的气候环境重建
4.2 传统风化指标反演古气候时的表征
4.2.1 元素迁移
4.2.2 磁学特征
4.2.3 粘土矿物特性
4.2.4 非磁性铁矿物特性
第五章 VNIR光谱学对土壤特性的表征
5.1 土壤特性概述
5.1.1 描述统计学特征
5.1.2 相关性分析
5.2 VNIR光谱学特征概述
5.2.1 原始吸收光谱特征
5.2.2 基于主成分分析的原始光谱特征
5.2.3 土壤特性差异对光谱特征的影响
5.3 光谱的简单线性分析
5.3.1 SL剖面光谱的应用性分析及光谱指标的提取
5.3.2 SBC光谱指标的提取及验证
5.4 光谱的多元统计分析
5.4.1 统计学模型的建立
5.4.2 优化后的模型分析结果
5.4.3 重要光谱参数/光谱域的多元统计模型判定
第六章 VNIR光谱学在土壤矿物学及古气候重建中的应用
6.1 简单线性分析下的古气候学应用分析
6.2 多元统计分析下的古气候学应用分析
第七章 结论与展望
7.1 研究结论
7.2 创新点
7.3 研究展望
致谢
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]层状硅酸盐矿物的结构及其振动光谱特征[J]. 张姝婧,德吉卓嘎,覃欢,刘邯,洛桑旦增,程宏飞. 中国非金属矿工业导刊. 2018(02)
[2]风化成土过程中自生矿物的气候指示意义[J]. 方谦,洪汉烈,赵璐璐,程峰,殷科,王朝文. 地球科学. 2018(03)
[3]Mapping Spatial Distribution Characteristics of Lineaments Extracted from Remote Sensing Image Using Fractal and Multifractal Models[J]. Cheng Lyu,Qiuming Cheng,Renguang Zuo,Xueping Wang. Journal of Earth Science. 2017(03)
[4]Geochemistry of Middle Holocene Sediments from South Yellow Sea: Implications to Provenance and Climate Change[J]. Xiaoxia Lü,Gerard J.M.Versteegh,Jinming Song,Xuegang Li,Huamao Yuan,Ning Li. Journal of Earth Science. 2016(05)
[5]绿泥石矿物成分与光谱特征关系研究[J]. 梁树能,甘甫平,闫柏琨,魏红艳,肖晨超. 光谱学与光谱分析. 2014(07)
[6]Development of a national VNIR soil-spectral library for soil classification and prediction of organic matter concentrations[J]. SHI Zhou,WANG QianLong,PENG Jie,JI WenJun,LIU HuanJun,LI Xi,Raphael A VISCARRA ROSSEL. Science China（Earth Sciences）. 2014(07)
[7]磁性矿物在成土过程中的生成转化机制及其气候意义[J]. 胡鹏翔,刘青松. 第四纪研究. 2014(03)
[8]广西百色盆地更新世沉积物中粘土矿物特征及其古气候指示意义[J]. 程峰,洪汉烈,顾延生,殷科,章文莉,叶菡,曹素巧. 第四纪研究. 2014(03)
[9]黄土高原风尘堆积物源研究进展[J]. 曾方明,向树元,刘向军,张玲. 地球科学(中国地质大学学报). 2014(02)
[10]安徽宣城红土剖面中粘土矿物过渡相及其意义[J]. 洪汉烈,杜登文,李荣彪,Jock G.Churchman,殷科,王朝文. 地球科学(中国地质大学学报). 2012(03)
本文编号：3684789
【文章页数】：144 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
作者简介
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 传统风化指标的应用现状
1.1.1 基于离子迁移衍生的风化指标
1.1.2 基于次生矿物形成与转化的风化指标
1.1.3 新型风化指标的寻找与展望
1.2 利用光谱学方法表征风化强度的研究进展
1.2.1 土壤中常见矿物的VNIR光谱学特征
1.2.2 数据处理与建模
1.2.3 简单线性光谱学分析与多元统计分析
1.2.4 分析土壤矿物及成土风化的可能性
1.3 课题来源与选题依据
1.4 研究目的及研究内容
1.5 研究方法与主要工作量
第二章 研究区地理及气候背景及研究剖面的特征
2.1 地理及气候背景
2.2 研究剖面
第三章 材料与方法
3.1 传统分析方法
3.1.1 XRD分析
3.1.2 主量与微量元素分析
3.1.3 DRS分析
3.1.4 磁化率分析
3.2 光谱学分析方法
3.2.1 VNIR光谱测量
3.2.2 原始光谱数据的预处理
3.2.3 去包络线及光谱参数提取
3.2.4 简单线性分析
3.2.5 多元统计分析
3.2.6 模型的建立,优化与评估
3.2.7 重要波段/参数的判定
第四章 中国不同纬度带土壤剖面中传统风化指标的探讨
4.1 基于化学及矿物学风化指标的气候重建
4.1.1 LC黄土-古土壤序列及黄土高原内的气候环境重建
4.1.2 SBC黄土-古土壤序列及洛南盆地内的气候环境重建
4.1.3 SL红土序列及四川盆地内的气候环境重建
4.2 传统风化指标反演古气候时的表征
4.2.1 元素迁移
4.2.2 磁学特征
4.2.3 粘土矿物特性
4.2.4 非磁性铁矿物特性
第五章 VNIR光谱学对土壤特性的表征
5.1 土壤特性概述
5.1.1 描述统计学特征
5.1.2 相关性分析
5.2 VNIR光谱学特征概述
5.2.1 原始吸收光谱特征
5.2.2 基于主成分分析的原始光谱特征
5.2.3 土壤特性差异对光谱特征的影响
5.3 光谱的简单线性分析
5.3.1 SL剖面光谱的应用性分析及光谱指标的提取
5.3.2 SBC光谱指标的提取及验证
5.4 光谱的多元统计分析
5.4.1 统计学模型的建立
5.4.2 优化后的模型分析结果
5.4.3 重要光谱参数/光谱域的多元统计模型判定
第六章 VNIR光谱学在土壤矿物学及古气候重建中的应用
6.1 简单线性分析下的古气候学应用分析
6.2 多元统计分析下的古气候学应用分析
第七章 结论与展望
7.1 研究结论
7.2 创新点
7.3 研究展望
致谢
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]层状硅酸盐矿物的结构及其振动光谱特征[J]. 张姝婧,德吉卓嘎,覃欢,刘邯,洛桑旦增,程宏飞. 中国非金属矿工业导刊. 2018(02)
[2]风化成土过程中自生矿物的气候指示意义[J]. 方谦,洪汉烈,赵璐璐,程峰,殷科,王朝文. 地球科学. 2018(03)
[3]Mapping Spatial Distribution Characteristics of Lineaments Extracted from Remote Sensing Image Using Fractal and Multifractal Models[J]. Cheng Lyu,Qiuming Cheng,Renguang Zuo,Xueping Wang. Journal of Earth Science. 2017(03)
[4]Geochemistry of Middle Holocene Sediments from South Yellow Sea: Implications to Provenance and Climate Change[J]. Xiaoxia Lü,Gerard J.M.Versteegh,Jinming Song,Xuegang Li,Huamao Yuan,Ning Li. Journal of Earth Science. 2016(05)
[5]绿泥石矿物成分与光谱特征关系研究[J]. 梁树能,甘甫平,闫柏琨,魏红艳,肖晨超. 光谱学与光谱分析. 2014(07)
[6]Development of a national VNIR soil-spectral library for soil classification and prediction of organic matter concentrations[J]. SHI Zhou,WANG QianLong,PENG Jie,JI WenJun,LIU HuanJun,LI Xi,Raphael A VISCARRA ROSSEL. Science China（Earth Sciences）. 2014(07)
[7]磁性矿物在成土过程中的生成转化机制及其气候意义[J]. 胡鹏翔,刘青松. 第四纪研究. 2014(03)
[8]广西百色盆地更新世沉积物中粘土矿物特征及其古气候指示意义[J]. 程峰,洪汉烈,顾延生,殷科,章文莉,叶菡,曹素巧. 第四纪研究. 2014(03)
[9]黄土高原风尘堆积物源研究进展[J]. 曾方明,向树元,刘向军,张玲. 地球科学(中国地质大学学报). 2014(02)
[10]安徽宣城红土剖面中粘土矿物过渡相及其意义[J]. 洪汉烈,杜登文,李荣彪,Jock G.Churchman,殷科,王朝文. 地球科学(中国地质大学学报). 2012(03)
本文编号：3684789
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