Grain size discriminant method for eolian and lacustrine sediments of deserts and it’s environmental indication

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2020.00036

Journal of Desert Research ›› 2020, Vol. 40 ›› Issue (5): 1-9.DOI: 10.7522/j.issn.1000-694X.2020.00036

Grain size discriminant method for eolian and lacustrine sediments of deserts and it’s environmental indication

Yalu Zhang^a^,²^,³(), Xi Chun^a^,²^,³(), Haijun Zhou^a^,²^,³, Yangyang Zhang^a^,²^,³, Xiaozhen Wang^a^,²^,³

^a.Inner Mongolia Laboratory of Wetland Eco-Environment System Repair Engineering / b. College of Geographical Science / c. Laboratory of Mongolian Plateau Environment and Global Change，Inner Mongolia Normal University，Hohhot 010022，China

Received:2020-03-05 Revised:2020-04-04 Online:2020-09-28 Published:2020-09-28
Contact: Xi Chun

Abstract

Abstract:

Sediment particle size characteristics not only indicate its source and migration mode， but also reveal the regional differences in the depositional environments and the complexity of the formation mechanism. In this paper， the characteristics of eolian and lacustrine sediments are preliminarily distinguished by lognormal-distribution fitting method. Then， in order to establish a discriminant model between aeolian and lacustrine sediments， 218 aeolian and lacustrine sediment samples from the Ulan Buh Desert and the Otindag Sandy Land are used as training samples， and 186 aeolian and lacustrine sediment samples from the same places in different years are used as testing samples.The results show that the model is able to distinguish aeolian and lacustrine sediments with an accuracy of more than 90%. Combined with the method of extracting sedimentary dynamic components， it is possible to identify sedimentary environments other than aeolian and lacustrine. This is of great significance to the preliminary judgment of the provenance of desert sediments， and also is of great reference value to the study of environmental evolution and climate reconstruction.

Key words: particle size characteristics, discrimination model, eolian sediments, lacustrine sediments, sedimentary environment

CLC Number:

P531

Yalu Zhang, Xi Chun, Haijun Zhou, Yangyang Zhang, Xiaozhen Wang. Grain size discriminant method for eolian and lacustrine sediments of deserts and it’s environmental indication[J]. Journal of Desert Research, 2020, 40(5): 1-9.

Figures/Tables 10

References 37

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采集地点	样本总数	风沙沉积物样本	湖相沉积物样本	利用方式	样品采集地点描述
乌兰布和沙漠	135	105	30	训练样本	风沙样品采集于南部的高大沙山和东部沙漠腹地，颜色浅且颗粒均匀，少砾石；湖相样品采集于中部的季节性盐湖群和北部的纳林湖、冬青湖等淡水湖的阶地。中部阶地盐碱化，植被少。北部阶地多形成耕地
乌兰布和沙漠	109	80	29	测试样本
浑善达克沙地	83	64	19	训练样本	风沙样品采集于沙地腹地，颜色浅，整体比乌兰布和沙漠颗粒粗，均匀度差，含砾石，植被生长情况良好；湖相样品主要采集于查干淖尔湖泊阶地，沙粒细且颗粒不均匀，颜色发白，气味刺鼻，植被极少
浑善达克沙地	77	60	17	测试样本
合计	404	309	95

采集地点	样本总数	风沙沉积物样本	湖相沉积物样本	利用方式	样品采集地点描述
乌兰布和沙漠	135	105	30	训练样本	风沙样品采集于南部的高大沙山和东部沙漠腹地，颜色浅且颗粒均匀，少砾石；湖相样品采集于中部的季节性盐湖群和北部的纳林湖、冬青湖等淡水湖的阶地。中部阶地盐碱化，植被少。北部阶地多形成耕地
乌兰布和沙漠	109	80	29	测试样本
浑善达克沙地	83	64	19	训练样本	风沙样品采集于沙地腹地，颜色浅，整体比乌兰布和沙漠颗粒粗，均匀度差，含砾石，植被生长情况良好；湖相样品主要采集于查干淖尔湖泊阶地，沙粒细且颗粒不均匀，颜色发白，气味刺鼻，植被极少
浑善达克沙地	77	60	17	测试样本
合计	404	309	95

变量	Wilks’ λ	F	df₁	df₂
M_z	0.549	177.605	1	216
S_d	0.900	23.950	1	216
SK	0.968	7.161	1	216
K_g	0.928	16.783	1	216

变量	Wilks’ λ	F	df₁	df₂
M_z	0.549	177.605	1	216
S_d	0.900	23.950	1	216
SK	0.968	7.161	1	216
K_g	0.928	16.783	1	216

Wilks’ λ检验		Box’s M检验		方差特征值		结构矩阵
参数	数值	参数	数值	参数	数值	变量	判别函数
函数检验	1	Box’s M	159.343	函数检验	1	M_z	0.971
Wilks’ λ	0.534	近似值	15.424	特征值	0.872	S_d	0.357
F	134.166	df₁	10	方差百分比	100	SK	0.299
自由度	4	df₂	35760.592	累计百分比	100	K_g	-0.195
显著性	0	显著性	0	典型相关性	0.682

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函数	变量				常量
函数	M_z	S_d	SK	K_g	常量
分类函数1	1.163	-6.549	-1.633	12.065	-6.576
分类函数2	3.045	-6.560	-2.446	12.707	-14.044

样品		数量 /个	实际类别	判别结果/个		准确率 /%
样品		数量 /个	实际类别	类别1	类别2	准确率 /%
训练样本（n=218）	乌兰布和沙漠风沙沉积	105	1	102	3	97.14
	浑善达克沙地风沙沉积	64	1	63	1	98.43
	乌兰布和沙漠湖相沉积	30	2	1	29	96.67
	浑善达克沙地湖相沉积	19	2	0	19	100
测试样本（n=186）	乌兰布和沙漠风沙沉积	80	1	80	0	100
	浑善达克沙地风沙沉积	60	1	59	1	98.33
	乌兰布和沙漠湖相沉积	29	2	5	24	82.76
	浑善达克沙地湖相沉积	17	2	0	17	100
前人数据（n=28）	塔克拉玛干沙漠风沙沉积	15	1	12	3	80
前人数据（n=28）	塔克拉玛干沙漠湖积物	13	2	0	13	100

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