复合指纹识别泥沙来源：潜在泥沙源地的选择常维娜U，周慧平迎，高燕3（1.环境保护部南京环境科学研究所，江苏南京210042；2.南京大学地理与海洋科学学院，江苏南京210023；3.江苏理工学院中德国际学院，江苏常州213001）泥沙源地所占比例之和为1，对潜在源地预判的不确定性将会对结果产生一定的影响。以南京市九乡河上游流域为例，对不同源地各指纹因子做均值显著性检验，检验各个预判源地能否单独作为潜在泥沙源地，同时对比分析不同沙源地对复合指纹因子判断泥沙来源正确率的影响，定量分析沙源地预判过程中的不足，探讨如何减少沙源地选择对泥沙来源识别的影响。通过对比研究发现，预判的4种泥沙源地被重新调整为衣田、林地和道路3种类型。调整后各源地指纹因子差异性明显提高，不同泥沙来源的正确判别率最高达到89.2%，泥沙贡献率从高到低依次为衣田（39.9%近年来，指纹识别技术作为研究流域土壤侵蚀与泥沙输移的新方法，成为泥沙来源研究的热点1-2.它主要依据被侵蚀泥沙特性，筛选不同源地间具有显著差异的指纹识别因子，通过模型建立河流泥沙与侵蚀源地泥沙之间的关系，定量描述各潜在源地对流域的泥沙贡献。而该方法应用的前提是假设研究者能够确定流域内泥沙的潜在来源类型，并且各泥沙源地所占比例之和为1，但这种对潜在源地的主观预判能否科学合理地反应实际情况具有不确定性。当多个泥沙源地间土壤发生混合时，这种影响尤为显著。如D'HAEN等Ea在研究地中海东部山区河流时发现，该流域滑塌堆积区与其他来源混合致使复合指纹因子判别率仅为33%，为提高研究精度，最终仅将滑塌堆积区作为上游流域泥沙来源的研究区；MARTlNEZ~CARRERAS等H基金项目：国家自然科学基金（41101496）；江苏省自然科学基金（BK2011080）初步判定林地、草地、农田、土路及沟道为卢森堡西北部流域泥沙源地，但因部分源地土壤混合，导致研究区7个子流域复合指纹正确判别率仅有一个子流域达标，为减弱这影响，研究者从泥沙侵蚀空间分布角度将源地调整为表层土壤与亚表层土壤，其子流域正确判别率均符合判别要求；唐强等0也提出泥沙源地选择的不确定性将会影响研究结果。

　　选取南京九乡河上游流域作为研究区，对不同源地各指纹因子做均值显著性检验，检验各个预判源地能否单独作为潜在泥沙源地，同时对比分析不同沙源地对复合指纹因子判断泥沙来源正确率的影响，定量分析沙源地预判过程中的不足，目的在于探讨如何减少沙源地选择对泥沙来源识别的影响。

　　1材料与方法1.1研究区概况九乡河流域（118°52'~119°l'E，32°r~32°10'N）位于南京市东郊，南北长约18km，东西宽约5.7km，总面积106.2km2.流域地貌类型多样，地形南高北低，南部丘陵、岗地连绵起伏，北部沿江平原地势低平；属北亚热带湿润气候带和季风环流的海洋性气候，季风显著，冬冷夏热，四季分明，曰照充足，水资源充沛。选取九乡河流域上游坟头以上小流域为研究区，面积约30km2.研究区主要用地类型为农田与林地，上游青龙山矿产资源开发致使道路沿线有多处裸露山体，对小流域泥沙输出具有重要影响，是江宁区水土流失治理的重要区域；而小流域中游与下游大部分区域为农用地，长期农业生产对地表扰动较大，面源污染对下游的水环境安全也产生了一定风险。

　　1.2研究方法1.2.1潜在源地初步判断与样品采集研究区用地类型以林地和农田为主，且坡度较大的林地与沿河的耕地是较容易发生土壤流失的区域，可视为潜在泥沙来源地。此外，下游道路建设工期较长，施工沿线也成为泥沙流失的主要来源，而道路表层土壤有一部分来自道路沿线矿山开采裸露山体流失土壤，因此将道路与其沿线矿山开采裸露山体泥沙流失视为同一来源。已有的研究多将沟道作为一种主要的潜在源地7，而在该研究区冲沟相对较浅，且两侧与林地和农田等存在明显混合。因此，沟道是否能够作为一个潜在来源还需要进步的分析和验证。对于河流泥沙样品，已有的研究主要采集悬浮泥沙，但该研究区总体输沙量小，且水流常年受闸门控制，连续收集悬浮泥沙难度大。而采集河流沉积泥沙相对容易，且沉积泥沙可反映一定时期流域泥沙输出的平均状况。因此，该研究的采样方案为：（1）在坡度较大林地、沿河耕地道路及沿线矿山开采裸露山体~2cm范围内采用多点混合方法采集土壤样品。在主要沟道侧壁径流可能冲刷的位置采集表层土壤。采样时使用不锈钢铲，采集的土样置于塑料布上以去除明显的石块及植物杂质，采用4分法取土样装入样品袋，每个样品约1kg，共采集样品76个，其中林地~C21），道路及沿线矿山开采裸露山体15个（Ml~M15），沟道侧壁20个（B1~B20）。（2）在研究区流域出口主河道和主要支流汇合处分别随机采集沉积泥沙样品，共计17个（编号1~17）。沉积物采样使用活塞式柱状底泥采样器在多点采样，并分别取出柱状底泥上部5cm厚底泥混合为1个样品。

　　1.2.2样品分析上述土壤样品经阴凉处风干7d左右，部分底泥样品由于水分过大，经一段时间风干后转入冷冻干燥器处理，所有样品研磨过2mm孔径筛，分析前均再处理至粒径<63pm.共检测土壤与沉积泥沙样品地球化学等23个指标，其中Na2、MgO、Al23、Si2、I（2和CaO采用等离子体发射光谱仪和全铁（TFe23）采用X射线荧光光谱仪测定；137Cs采用低本底多道Y能谱仪测定，测定前样品经过60°C恒温烘干6h，其含量根据661. 66keV谱峰面积求算；TP采用钼蓝提取-紫外分光光度法测定；C和N经高温分解后采用自动测定仪测定。各类用地土壤指纹因子特征如表1所示。

　　1.2.3最佳复合指纹构建最佳复合指纹利用SPSS17.0软件进行筛选，主要包含2个步骤：Kuskal-WallisH检验与多元判别分析。首先利用Kruskal―WallisH检验，筛选可用于研究区域泥沙来源的指纹识别因子。此检验的零假设是所有泥沙来自于同源地，将H值与卡方检验结果（1）相比，当H时，则零假设被拒绝，表明该因子可以区别泥沙来源8.；而大流域空间尺度广，沙源种类随之增加且分布也更加复杂，不同用地类型间土壤互混合的可能性也越大，这种情况更适宜依据侵蚀泥沙空间分布情况划分研究区泥沙来源（即空间沙源）E314，从而降低研究的复杂度，提高结果精度，martVnezcarreras等4的研究也证明了这一点。

　　4结论以南京市九乡河上游流域为例，探讨了泥沙源地选择对复合指纹识别泥沙来源的影响。通过不同源地指纹因子的均值检验以及复合指纹判别分析，结合采样点位实际情况，将沟道侧壁样品调整为农田、林地、道路用地；同时将道路沿线矿山开采裸露山体样品划分到林地中。调整后潜在源地为道路用地、林地以及农田3种类型，各源地指纹因子均值比较差异性明显提高。利用以上3种沙源地进行泥沙来源分析，结果显示泥沙贡献率从高到低依~25.6%）。此外，针对目前泥沙源地选择的局限性，如主要依据研究主体结合流域现状主观判断确定，应尝试建立不同流域尺度及特征下潜在泥沙源地选择的客观准则，从而促进技术应用的标准化和提高相似研究的可比性。