Các kiểu phân bố kích thước hạt trầm tích đảo Trường Sa Lớn, Việt Nam

Các kiểu phân bố kích thước hạt trầm tích đảo Trường Sa lớn có thể được phân tích thông qua các phân bố thống kê log-hyperbolic, log-skew-laplace và log-normal. Phân bố log-skew-laplace là phân bố được hiệu chỉnh tốt nhất đối với các dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này. Sau một quãng đường vận chuyển trầm tích, phân bố log-normal có xu hướng biến đổi thành phân bố loghyperbolic.

pdf4 trang | Chia sẻ: thanhuyen291 | Ngày: 10/06/2022 | Lượt xem: 263 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Các kiểu phân bố kích thước hạt trầm tích đảo Trường Sa Lớn, Việt Nam, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Kỷ yếu Hội nghị: Nghiên cứu cơ bản trong “Khoa học Trái đất và Môi trường” DOI: 10.15625/vap.2019.00093 81 CÁC KIỂU PHÂN BỐ KÍCH THƢỚC HẠT TRẦM TÍCH ĐẢO TRƢỜNG SA LỚN, VIỆT NAM Nguyễn Ngọc Anh, Trần Đình Lân, Nguyễn Văn Quân, Vũ Mạnh Hùng Viện Tài nguyên và Môi trường biển, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam Email: anhnn@imer.vast.vn; lantd@imer.vast.vn; quannv@imer.vast.vn; hungvm@imer.vast.vn TÓM TẮT Các kiểu phân bố kích thước hạt trầm tích đảo Trường Sa lớn có thể được phân tích thông qua các phân bố thống kê log-hyperbolic, log-skew-laplace và log-normal. Phân bố log-skew-laplace là phân bố được hiệu chỉnh tốt nhất đối với các dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này. Sau một quãng đường vận chuyển trầm tích, phân bố log-normal có xu hướng biến đổi thành phân bố log- hyperbolic. Từ khóa: Kích thước hạt trầm tích; các phân bố thống kê log-hyperbolic, log-skew-laplace và log-normal. 1. GIỚI THIỆU Phần lớn các phân tích thống kê lý thuyết đều cần một dạng phân bố nào đó hoặc một hàm mật độ để mô tả chúng. Nhiều công trình nghiên cứu trong gần thế kỷ qua đã phát triển nhiều kiểu phân bố kích thước hạt trầm tích: Krumbein (1938) với kiểu phân bố loga chuẩn, Inman (1952) nghiên cứu phân bố Gamma và chuỗi Gram-Charlier, Cramer (1946) lại sử dụng chuỗi Edgeworth. Các kiểu phân bố này chỉ phù hợp với từng hoặc một số loại trầm tích khác nhau. Một số bài báo kinh điển của Friedman (1961), Shepard & Young (1961) nghiên cứu các mẫu trầm tích cát có giá trị bất đối xứng gần bằng 0 và độ nhọn gần bằng 3 có thể hiệu chỉnh rất tốt bằng chuỗi Edgeworth. Folk & Ward (1957) khi nghiên cứu trầm tích đáy sông Brazos đã sử dụng phân bố Bimodal, trong khi đó Sulaiman et al. (2007) nghiên cứu trầm tích đáy sông ở Nhật Bản và mô tả bằng ba kiểu phân bố là phân bố chuẩn (normal), phân bố Talbol và phân bố Bimodal. Ngoài các phân bố đã được đề cập ở trên thì một phân bố khác nữa cũng rất được chú ý đến trong mô tả trầm tích luận đó là phân bố Weibul hay còn gọi là phân bố Rosin. Nghiên cứu của Shih & Komar (1990) đối với các trầm tích đáy sông cũng đã chỉ ra sự biến đổi từ phân bố loga chuẩn ở chế độ động lực dòng chảy yếu sang phân bố Rosin ở chế độ động lực dòng chảy mạnh có ứng suất ma sát đáy lớn. Trong một số môi trường trầm tích đặc biệt (do gió và lắng đọng lơ lửng) thì phân bố log - hyperbolic phù hợp hơn phân bố chuẩn (Barndorff-Nielsen (1977), Deigaard & Fredsoe (1978), Bagnold & Barndorff- Nielsen (1980)). Do việc hiệu chỉnh phân bố log-hyperbolic là rất phức tạp nên Fieller et al. (1984) đã đề xuất sử dụng phân bố laplace thay cho phân bố log – hyperbolic. Về mặt bản chất toán học, phân bố chuẩn và phân bố laplace đều là các phân bố giới hạn của phân bố họ hyperbolic. Như vậy, tương ứng với mỗi kiểu môi trường trầm tích khác nhau, chúng ta sẽ có các kiểu phân bố khác nhau để mô tả chúng. Tuy có nhiều công trình nghiên cứu liên quan đến đặc điểm phân bố kích thước hạt trầm tích trong tự nhiên, song phần lớn các công trình đó chỉ tập trung nghiên cứu và phân loại các kiểu phân bố kích thước hạt trầm tích trong môi trường sông, bãi biển, biển nông ven bờ và sa mạc. Đối với các môi trường trầm tích đặc thù như môi trường trầm tích biển khơi thì vẫn chưa được quan tâm nghiên cứu đúng mức. Do vậy, bài báo này nghiên cứu các kiểu phân bố kích thước hạt trầm tích đảo Trường Sa lớn góp phần hoàn thiện hệ thống phân loại phân bố kích thước hạt trầm tích trong tự nhiên. Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2019 82 2. PHƢƠNG PHÁP Đảo Trường Sa lớn nằm ở phía Tây Nam khu vực quần đảo Trường Sa thuộc huyện đảo Trường Sa, tỉnh Khánh Hòa. Đảo Trường Sa lớn là một đảo san hô có hình dạng gần giống một tam giác cân, với cạnh đáy dài khoảng hơn 600 m nằm theo hướng Đông Bắc - Tây Nam và trục kia chay theo hướng Đông Nam - Tây Bắc dài gần 400 m. Trong khuân khổ chuyến khảo sát tháng 7/2019 (mùa gió Tây Nam) thuộc đề tài KC09.29/16-20, khoảng 12 mẫu trầm tích cát, cát sạn bở rời đã được thu thập ở trên đảo (#10, #12, #16, #18), bãi biển (#7, #8, #15) và biển nông (#1, #3, #19, #20, #21) để phục vụ cho nghiên cứu này. Phần lớn các mẫu trầm tích thu thập ở đảo Trường Sa lớn đều chứa ít nhiều một lượng vật chất hữu cơ và vụn vỏ sinh vật (hầu, hà, ngao, ốc v.v.). Các vật chất hữu cơ được loại bỏ trong mẫu bằng hóa chất công nghiệp Hydrogen Peroxide ( ). Các mảnh vụn vỏ sinh vật trong mẫu được loại bỏ thông qua quan sát bằng mắt thường và kính hiển vi. Sau khi đã loại bỏ các tạp chất, mẫu trầm tích bở rời được phân tích bằng phương pháp rây. Hàm mật độ xác suất của phân bố log-hyperbolic được diễn tả dưới dạng sau đây: ( | ) √( ) ( ) ( √( )) { [( ) {( ( ) ) ( ) } ]} là phương trình Bessel bậc 1. Hàm mật độ xác suất của phân bố chuẩn được diễn tả dưới dạng sau đây: ( | ) √ { ( ) } Hàm mật độ xác suất của phân bố log-skew-laplace được diễn tả dưới dạng sau đây: ( | ) ( ) *( ) + với ( ) *( ) + với Khi hiệu chỉnh các thông số thống kê, chúng ta sử dụng tham số Ncrit để so sánh các mô hình với nhau. Ncrit được xác định dựa trên kiểm định thống kê chi-square như sau: ∑ { ( ̂)} ( ̂) là số lớp kích thước hạt, m là số thông số của phân bố thống kê được xác định, t=k-m-1, ri là hàm lượng phần trăm của lớp thứ i, pi là xác xuất của lớp thứ i được hiệu chỉnh và chứa các tham số của phân bố được hiệu chỉnh. Giá trị Ncrit càng lớn thì mô hình hiệu chỉnh càng tốt. 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Bảng 1 chỉ ra các kiểu phân bố kích thước hạt trầm tích đảo Trường Sa lớn. Phân bố log- normal (phân bố loga chuẩn) được hiệu chỉnh khá tốt đối với các mẫu trầm tích bở rời trên đảo. Phân bố hyperbolic được hiệu chỉnh khá tốt đối với các mẫu trầm tích bở rời ở phần biển nông xung quanh đảo. Ngược lại, phân bố log-skew-laplace là phân bố được hiệu chỉnh tốt nhất đối với hầu hết các dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này. Kỷ yếu Hội nghị: Nghiên cứu cơ bản trong “Khoa học Trái đất và Môi trường” 83 Bảng 1. Kết quả hiệu chỉnh các phân bố kích thước hạt trầm tích đảo Trường Sa lớn dựa trên các mẫu trầm tích thu thập được trong chuyến khảo sát tháng 7/2019 (mùa gió Tây Nam) Chú thích: ND – các thông số chưa được xác định. Lý do: mẫu chọn lọc tốt chỉ có một đến hai cấp hạt trong một mẫu trầm tích hoặc không đủ điều kiện đầu vào để tính toán tối ưu trong các vòng lặp code. Trên cơ sở so sánh kết quả hiệu chỉnh các phân bố thông kê tương ứng với các vị trí thu mẫu ở bãi cát (mẫu #7, #8, #15) và phần biển nông nằm ở phía đông bắc đảo (mẫu #1, #3, #19, #20, #21) trong bối cảnh thu mẫu ở mùa gió Tây Nam thấy rằng sau một quãng đường di chuyển trầm tích, phân bố log-normal có xu hướng biến đổi thành log-hyperbolic. Một xu hướng tương tự cũng đã được chỉ ra bởi Purkait (2002) khi ông nghiên cứu trầm tích sông Usri (Ấn Độ). Do các đặc điểm thủy thạch động lực (sóng, dòng chảy, di chuyển trầm tích v.v.) khu vực đảo Trường Sa lớn phụ thuộc chặt chẽ vào chế độ gió mùa (mùa gió Tây Nam, gió mùa Đông Bắc) nên có thể nhận định rằng chế độ gió mùa châu Á chi phối sự biến đổi giữa các kiểu phân bố kích thước hạt trong họ hyperbolic. 4. KẾT LUẬN Nghiên cứu này chỉ ra rằng: (1) Các phân bố thuộc họ hyperbolic có thể hiệu chỉnh tốt đối với các kiểu phân bố kích thước hạt trầm tích bở rời đảo Trường Sa lớn. (2) Gió mùa châu Á có ảnh hưởng và chi phối sự biến đổi giữa các kiểu phân bố kích thước hạt trong họ hyperbolic. Lời cảm ơn Nghiên cứu này được thực hiện trong khuôn khổ đề tài cấp Nhà nước KC09.29/16-20. Tập thể tác giả xin chân thành cảm ơn các cơ quan liên quan và Ban chủ nhiệm đề tài đã hỗ trợ thực hiện nghiên cứu. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Bagnold, R.A., and Barnforff-Nielsen, O., (1980). The pattern of nature size distributions. Sedimentology, v. 27, p. 199-207. [2]. Barndorff-Nielsen, O., (1977). Exponentially decreasing distributions for the logarithm of particle size. Royal Society of London, proceedings, v. 353(A), p. 401-419. Mẫu Log-hyperbolic Log-skew Laplace Log-normal μ δ ϒ φ Ncrit μ β α Ncrit μ α Ncrit #10 -0,6618 0 1,078 2,848 159,7 -0,6618 0,9273 0,3511 193,9 -0,2099 0,7538 90,54 #12 -0,3664 0,4674 1,732 1,467 503,2 -0,4316 0,7364 0,801 557,8 -0,4681 0,8602 349,4 #16 -0,6353 0 0,7248 3,213 72,91 -0,6353 1,38 0,3112 88,52 0,06154 0,885 33,53 #18 6,087 7,468 93,16 20,01 83,56 -0,2266 0,4145 0,4471 73,52 -0,2679 0,5459 109,3 #7 -0,5735 0,1088 0,06646 5,312 306 -0,5379 26,14 0,2068 367,9 0,7748 0,9549 86,15 #8 Nd Nd Nd Nd Nd Nd Nd Nd Nd 1,653 0,7174 170,6 #15 Nd Nd Nd Nd Nd -0,6406 0,3521 0,1103 60,07 -0,3434 0,3841 18,74 #1 -0,538 0,7237 1,184 3,025 222 -0,2197 1,101 0,5621 200,3 0,08304 0,856 141 #3 -0,6556 0,5122 0,8181 3,119 229 -0,5997 1,833 0,3875 233,7 0,1403 0,9002 113,9 #19 -0,1128 1,06 2,155 2,413 759,8 0,001768 0,7171 0,7179 537,2 -0,0349 0,8268 713,3 #20 1,701 6,2E-09 -10,15 0,6603 190,3 2,165 13 0,9509 40,29 Nd Nd Nd #21 -0,0345 0,01022 0,3253 1,55 284,2 -0,03395 3,074 0,6457 345 0,6232 1,08 203,6 Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2019 84 [3]. Fieller, N.R.J., Gilbertson, D.D., and Olbricht, W., (1984). A new method for environmental analysis of particle size distribution data from shoreline sediments. Nature, v. 311, p. 641 – 651. [4]. Friedman, G.M., (1961). Distinction between dune, beach, and river sands from their textural characteristics. Journal of Sedimentary Petrology, v. 27, p. 514-529. [5]. Ibbeken, H., (1983). Jointed source rocks and fluvial gravels controlled by Rosin’s law: A grain size study in Calabria, South Italy. Journal of Sedimentary Petrology, v. 53, p. 1213-1231. [6]. Inman, D. L., (1952). Measures for describing the size distribution of sediments. Journal of Sedimentary Petrology, vol. 22, No. 3, pp. 125-145. [7]. Kitteman, L.R.Jr., (1964). Application of Rosin’s distribution in size frequency analysis of clastic rocks. Journal of Sedimentary Petrology, v. 34, p. 483-502. [8]. Krumbein, C.K., (1938). Size frequency distribution of sediments. Journal of Sedimentary Petrology, Vol. 8, p. 84-90. [9]. Leroy, S.D., (1981). Grain size and moment measures: a new look at Karl Pearson’s ideas on distributions. Journal of Sedimentary Petrology, 51(2), pp. 625-630. [10]. Shepard, F.P. and Young, R., (1961). Distinguishing between beach and dune sands. Journal of Sedimentary Petrology, v. 31, p. 196-214. [11]. Shih, S.M., and Komar, P.D., 1990. Hydraulic controls of grain size distributions of bed load gravels in Oak Creek, Oregon, U.S.A. Sedimentology, v. 37, p. 367 – 376. [12]. Sulaiman, M., Tsutsumi, D., Fujita, M., and Hayashi, K., 2007. Classification of grain size distribution curves of bed material and the porosity. Annuals of Disas. Prev. Res. Inst., Kyoto Univ., No. 50 B. [13]. Wyrwoll, K.H. and Smyth, G.K., (1985). On using the log hyperbolic distribution to describe the textural characteristics of eolian sediments. Journal of Sedimentary Petrology, v. 55, p. 471-478. GRAIN SIZE DISTRIBUTION PATTERNS OF SEDIMENTARY DEPOSITS IN SPRATLY ISLAND, VIETNAM Nguyen Ngoc Anh, Tran Dinh Lan, Nguyen Van Quan, Vu Manh Hung Institute of Marine Environment and Resources, Vietnam Academy of Science and Technology, Email: anhnn@imer.vast.vn; lantd@imer.vast.vn; quannv@imer.vast.vn; hungvm@imer.vast.vn ABSTRACT Grain size distribution patterns of sedimentary deposits in Spratly Island can be analysed in the light of log-hyperbolic, log-skew-laplace and log-normal distribution models. The log-skew- laplace distribution is the best fitted distribution for the used data set. With distance of transport, the log-normal distribution becomes log-hyperbolic distribution. Key words: Sediment grain size; log-hyperbolic, log-skew-laplace, log-normal.
Tài liệu liên quan