2.1 磁化率随温度变化曲线(Susceptibility-Temperature)与等温剩磁获得(IRM)曲线结果
磁化率随温度变化的曲线主要是通过运用居里温度(或尼尔温度)判别磁性矿物的种类,因为当温度超过居里温度点(或尼尔温度)后,铁磁性矿物就会转变成顺磁性矿物,磁化率显著的降低(Tauxe et al., 2009)。另外因为不同的磁性矿物具有不同的矫顽力,因此,我们也可以运用等温剩磁(IRM)获得曲线来判别磁性矿物的种类。为了确定样品中的主要载磁矿物,我们选取了代表性样品用来进行磁化率随温度变化曲线以及等温剩磁获得曲线分析。结果如图1、2和表1所示。
所有样品在加热过程中,发现从450℃磁化率开始升高,说明此时开始有新的磁性矿物生成,一种可能是含铁的粘土矿物与硅酸盐矿物在高温的作用下逐步分解造成的(Deng et al., 2001),也有可能是黄铁矿分解转化为磁铁矿造成(王磊等, 2008),褐铁矿或针铁矿形成磁铁矿也能导致磁化率的升高(邓成龙等, 2002)。大约520℃左右,磁化率的升高达到峰值,随后又开始降低,并且冷却曲线远在升温曲线之上,说明这次峰值的形成原因是含铁的硅酸盐矿物在加热的过程中转化成磁铁矿(Hanesch et al., 2006),尽管理论研究这种现象也有可能是磁铁矿的Hopkinson峰(Dunlop D J and Özdemir Ö, 2001),但是我们发现样品在这个温度区间范围内并不是可逆的,因此520℃左右出现的峰值应该主要是含铁的粘土矿物与硅酸盐等相关矿物转化成磁铁矿导致的。
继续对样品进行加热,A1号样品的升温曲线显示在680℃左右磁化率降低为零,说明主要的载磁矿物为赤铁矿,而一阶导数显示其最低值在580度左右,说明磁铁矿也是主要的载磁矿物,二阶导数最大值在661℃,说明赤铁矿的存在。而等温剩磁获得曲线、梯度获得曲线(Gradient Acquisition Plot- GAP)以及线性获得曲线(Linear Acquisition Plot- LAP )显示低矫顽力与高矫顽力磁性矿物占的比例基本持平,因此A1号样品的主要载磁矿物为赤铁矿和磁铁矿。A121号样品磁化率在约700℃降低为零,指示了赤铁矿为其主要载磁矿物,但是一阶导数在约550℃为最低值,二阶导数在557℃为最高值,说明了磁铁矿存在,用磁化率随温度变化的曲线不能十分确定主要的磁性矿物,但是等温剩磁获得曲线显示在磁场为300 mT的时候,其强度只达到饱和值约30%,说明了高矫顽力矿物的存在,梯度获得曲线分析发现高矫顽力磁性矿物所占的比例远远大于低矫顽力的矿物,所以A121号样品的主要载磁矿物是赤铁矿。B4号样品与A121类似,在约700℃磁化率为零,一阶导数在约580℃为最低值,二阶导数在588℃为最高值,导数得到结论与升温曲线的结论不一致,在本样品的等温剩磁获得曲线中,磁场为300 mT的时候,其强度只达到饱和值约20%,梯度获得曲线分析发现高矫顽力磁性矿物所占的比例远远大于低矫顽力的矿物,所以B4号样品的主要载磁矿物是赤铁矿。B184号样品在约700℃时磁化率仍然不为零,一阶导数显示其最低值在580度左右,二阶导数最大值在670℃,说明磁性矿物有可能是赤铁矿,但是也有可能是矫顽力更高的磁性矿物,如针铁矿、褐铁矿等。梯度获得曲线结果显示主要的磁性矿物为赤铁矿,磁铁矿也占有一定的比例,综合来看,B184号样品主要是赤铁矿等高矫顽力的磁性矿物,也含有相对少量的磁铁矿。在运用磁化率随温度变化曲线的一阶导数和二阶导数来分析主要的载磁矿物,会发现之间存在矛盾,其主要原因有可能是样品的磁性比较弱,在加温的过程中,磁化率随着温度的增高跳跃比较厉害,使得结果分析存在一定的差异。总的来说,样品的主要载磁矿物是赤铁矿,含有部分磁铁矿。因为磁铁矿和赤铁矿的居里温度(尼尔温度)点分别是580℃左右和680℃左右,因此,对于选取的30个样品,其在用机器研磨的时候瞬时温度应该不会达到影响赤铁矿和磁铁矿等矿物,手工制样与机器制样测试出来的结果应该差别不大。但是因为针铁矿的居里温度点是120℃左右,其瞬时温度有可能会对其造成一定的影响。
图2
部分样品的等温剩磁获得曲线,梯度获得曲线,线性获得曲线 样品号 Sample Number | 磁组分 Magnetic Componets | SIRM值一半所加磁场 B1/2(mT) | 贡献度 Mri(%) | 离散系数 DP |
A1 | Component 1 成分1 Component 2 成分2 | 70.7 564.4 | 55 45 | 0.43 0.29 |
A121 | Component 1 成分1 Component 2 成分2 | 98 462.2 | 19 81 | 0.49 0.32 |
B4 | Component 1 成分1 Component 2 成分2 | 118.5487.4 | 26 74 | 0.45 0.31 |
B184 | Component 1 成分1 Component 2 成分2 | 46.9 400.8 | 35 65 | 0.43 0.33 |
注:B1/2,获得饱和等温剩磁值一半的时候所加的磁场;Mri,每个矫顽力对全岩等温剩磁的贡献度;DP,矫顽力的离散程度。
Annotation: B1/2, the applied field at which the mineral phase acquires half of its saturation IRM (SIRM);
Mri, an indication of the component SIRM and therefore its contribution to the bulk IRM curve;
DP, the dispersion parameter, expressing the coercivity distribution of a mineral phase.
样品编号 Sample | 岩 性 Lithology | 样品编号 Sample | 岩 性 Lithology | 样品编号 Sample | 岩 性 Lithology |
1(C7) | 棕红粉砂 Brown red siltstone | 11(B124) | 棕红粉砂 Brown red siltstone | 21(C24) | 杏黄砂岩 Apricot sandstone |
2 (B226) | 棕红砂岩 Brown red sandstone | 12 (C1) | 灰白粉砂 Hoary siltstone | 22(B228) | 灰绿粉砂 Celadon siltstone |
3 (C22) | 棕红粉砂 Brown red siltstone | 13(B125) | 棕红砂岩 Brown red sandstone | 23(A118) | 灰绿粉砂 Celadon siltstone |
4 (C18) | 棕红粉砂 Brown red siltstone | 14 (C16) | 杏黄砂岩 Apricot sandstone | 24(B185) | 灰白砂岩 Hoary siltstone |
5 (A60) | 棕红泥岩 Brown red mudstone | 15(B184) | 棕红粉砂 Brown red siltstone | 25 (B11) | 灰绿粉砂 Celadon siltstone |
6 (A121) | 棕红泥岩 Brown red mudstone | 16(B227) | 浅棕红砂岩 Light brown red sandstone | 26 (B4) | 灰绿粉砂 Celadon siltstone |
7 (A1) | 灰白粉砂 Hoary siltstone | 17 (C2) | 灰白粉砂 Hoary siltstone | 27(B186) | 灰白粉砂 Hoary siltstone |
8 (C5) | 黄绿砂岩 Kelly sandstone | 18 (C10) | 浅棕红粉砂 Light brown red siltstone | 28 (A3) | 灰绿粉砂 Celadon siltstone |
9 (A61) | 棕红泥岩 Brown red mudstone | 19 (A8) | 灰白粉砂 Hoary siltstone | 29(A127) | 杏黄粉砂 Apricot sandstone |
10 (A62) | 棕红泥岩 Brown red mudstone | 20(C14) | 浅棕红砂岩 Light brown red sandstone | 30 (A2) | 灰白粉砂 Hoary siltstone |
3.2
漫反射光谱(DRS)结果
我们对漫反射光谱数据进行了二阶求导。在一阶导数中,赤铁矿的特征峰值主要在565-575 nm之间,针铁矿有两个特征峰值,分别在535 nm和435 nm,其中535 nm是主峰(周玮等,2007,Ji et al., 2006)。一般而言,随着赤铁矿和针铁矿含量的增加,赤铁矿的峰值会增高并且向更长波段移动,针铁矿的主峰波长与波高也与含量成正比,但是次波增加稍微缓慢或者没有明显的变化(Deaton et al., 1991;季峻峰等,2007)。在二阶导数中,纵坐标方向上最小值与下一个最大值(波长更长位置)之间的差值被称为谱带强度,被用来作为真实谱带变化幅度的指标。在425 nm(I425)和535 nm(I535)的谱带强度变化分别与针铁矿与赤铁矿的浓度成比例关系(Scheinost et al., 1998)。因此,可以用这两个值来指示针铁矿和赤铁矿的质量浓度相对变化(Torrent et al., 2007)。
在本实验中,不管是手工制样样品还是机器制样的样品,其漫反射光谱都存在明显的两个峰值,分别在575 nm附近以及455 nm附近,说明针铁矿与赤铁矿的存在,如样品B184、B4、A121及A1。而在这四个样品中,用传统的磁学方法不能明显的显示出针铁矿存在的信息,因此,漫反射光谱(DRS)方法可以在一定程度上帮助确定样品中的磁性矿物。图3是30个样品的结果,从图中可以看出,用手工和机器制样的样品不仅都能指示针铁矿和赤铁矿的存在,而且其显示的变化趋势基本是一致的,但是其在纵坐标上变化的幅度有所差异,手工制样的样品大部分变化幅度比机器制样的更大。为了更加确定这一信息,我们从中选择了6个样品(图4),确实发现手工制样的大部分样品变化幅度比机器制样的要大。因此,总体情况来看,手工和机器磨的样品在指示赤铁矿与针铁矿的存在是没有太大差异且变化趋势基本一致,但是手工制样的部分样品要比机器制样的样品变化幅度大。
在古气候研究中,需要回答的一个问题是地质历史时期不同气候阶段的干湿变化过程。在黄土-古土壤序列中,磁化率的变化能够很好的指示不同地质历史时期气候的暖湿冷干变化,与深海氧同位素的变化能够很好的对应。但是从黄土高原黄土-古土壤序列延展到周边的地区,磁化率的变化不一定能够很好的指示气候变化,因为在周边地区磁化率的变化受降水、氧化-还原条件、物源区变化等影响,变化机理复杂。
在自然界中,当周围的环境发生了改变,那么其存在的矿物种类和含量会相应的发生变化,因此矿物的变化一定程度上可以指示环境的变化。其中针铁矿主要形成于温度较低,降水量较大,季节变化性较小的湿润环境,而赤铁矿则偏向形成于温度较高,降水量较少的干旱环境(Schwartzman and Taylor,1989; Balsam et al., 2004)。因此,赤铁矿和针铁矿的比值可以用来指示气候变化。一般而言,年平均气温的降低以及土壤湿度的增大会导致赤铁矿与针铁矿比值的降低(季峻峰等,2007)。
尽管赤铁矿与针铁矿的比值可以用来指示气候的干旱湿润等变化,但是对于测试比较大量的样品,研磨获得200目的样品耗时比较长,而如果用机器会大大提高效率。为了验证手工和机器研磨同一份样品最后得到的测试结果是否一致,进行了相关的对比实验,结果如图5所示。
图5
手工与机器磨的样品I425、I535、I535/I425比值对比及其相关性。