LA-ICP-MS zircon U-Pb age of gabbro from Aermantai ophiolite in east Junggar, Xinjiang, and its geological significance
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摘要:
阿尔曼泰蛇绿构造混杂岩带位于新疆东准噶尔，记录了古亚洲洋演化。对蛇绿构造混杂岩带中的辉长岩进行主量、微量、稀土元素及LA-ICP-MS锆石U-Pb测年分析，发现辉长岩的原始岩浆来源于亏损地幔与大陆地壳之间，同时受到后期地壳物质的混染作用或来自消减残片的流体交代。锆石年龄为514.3±3.7Ma，推测阿尔曼泰蛇绿构造混杂岩带形成时代为中寒武世-早奥陶世。
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关键词:
- 阿尔曼泰蛇绿岩 /
- 辉长岩 /
- LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄 /
- 东准噶尔 /
- 新疆
Abstract:Aermantai ophiolite lies in the east of Junggar and has recorded tectonic evolution of the paleo-Asian Ocean. Through the analysis of major elements, trace elements, rare earth elements and LA-ICP-MS zircon U-Pb ages of gabbro, the authors found that the original magma of gabbro was derived between depleted mantle and continental crust, affected by crust assimilation and hybridization. The age of zircon is 514.3±3.7Ma, suggesting that the formation of the ophiolite took place in Middle-Cambrian-Early Ordovician period.
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Keywords:
- Aermantai ophiolite /
- gabbro /
- LA-ICP-MS zircon U-Pb age /
- east Junggar /
- Xinjiang
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随着城市化进程的加快与人口数量迅速增多，生态环境变化对农业生产的影响已成为全球范围重点关注的问题之一[1]。据《全国生态环境十年变化(2000—2010年)调查评估报告》调查结果表明，全国生态安全形势极为严峻，生态保护与发展矛盾突出，主要表现在农业生产与开发导致的水土流失、土地沙化等问题加剧。中国作为以农业生产为国民经济基础的国家，农业生产的合理布局及可持续发展一直受到政府部门高度重视。在《中共中央、国务院关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》中指出“要在资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价的基础上，科学有序统筹布局生态、农业、城镇等功能空间”。
土地生产及农业适宜评估是农业区域开发与规划的重要步骤，这一领域国外研究多与GIS技术有机结合且多注重模型构建及单一作物的GIS应用[2-3]。Stork等[4]基于GIS方法在区域尺度上利用供水条件及土壤质量两大因素来评价薪柴生产潜力区域。Kumar等[5]采用频率比(FR)、层次分析法(AHP)，结合遥感(RS)和地理信息系统(GIS)多重手段共同探索潜在的农业用地，对制定研究区可持续农业管理计划具有极好作用。Javad等[6]基于遥感(RS)和GIS技术，采用层次分析法和物质元素技术来评估和绘制大麦的种植布局，实验结果表明层次分析法和物质元素技术混合可使模型准确度更高。而国内研究偏重于应用，早期多以与农业生产相关的土壤、气候、地形等单一因素或单一植被展开研究。如土壤重金属元素的来源辨识、对生态环境污染风险的评价研究[7-9]，或土壤养分含量动态变化跟踪及土培对策研究[10-12]。土地利用方式引起的土壤理化性质及生态效应变化等方面也有研究[13-15]。此外，在降水量变化特征及自然灾害对农业生产影响方面的研究也较为广泛[15-18]。现阶段随着国土空间规划相关政策提出，“资源环境承载能力与国土空间开发适宜性”(简称“双评价”)研究也逐渐开展[19-22]。总体看，已有研究大多具有较强的针对性和单一性，而关于不同时间尺度下的区域农业生产环境变化开展的农业适宜性评价鲜有报道。
本文运用ArcGIS的空间分析方法，采用南通市近年来气候条件变化、土壤肥力与土壤重金属污染情况等评价因子加权求和的方式，对南通市县市地区的农业生产适宜性进行分析，为1:50万精度及大比例尺图件关于农业生产要素的区域分析及动态变化影响分析提供参考方法，为推进南通市及更小尺度范围的地区了解区域农业生产环境变化并制定相应环境改善政策、开展农作物产业布局研究、识别农业生产合理区、国土空间规划方案制定提供依据支持。
1. 研究区概况
南通市地处江苏省东南部，处于沿海经济带与长江经济带T字形交汇中心，富集“黄金海岸”与“黄金水道”两大优越的空间地理位置资源，是长江流域重要的港口城市之一，也是中国沿海地区土地资源最丰富的地区之一。南通市凭借其独特的地理位置与丰富的自然资源已成为国内沿海地区农业优质发展的典型地区。南通市属长江三角洲冲积平原，全境地势平坦，多数地区海拔在2~6 m之间。全市现有耕地44.87×104 m2，以水田和旱地为主，当地农业产品以粮棉为主，盛产棉花和特种经济作物，耕地产出率高于全省平均水平[9]。南通市土壤多为水稻土、潮土及滨海盐土，整体土壤肥力较高，呈碱性土质[10]。
已有调查表明，当地年平均气温达到15~17℃，年平均日照时数在1700~2200 h之间，年平均降水量为1000~1100 mm，属于典型的气候温和、光照充足、雨水丰沛的农业适宜区，地处海陆过渡带(滨江临海)，受季风影响明显，也是典型的自然灾害频发区。下辖海安县、如东县、如皋市、启东市、海门市，崇川区、港闸区、通州区，考虑到获取数据的重合性，本次研究将崇川区与港闸区合并为南通市辖区。
2. 数据来源与评价体系
2.1 数据来源
本次研究所用数据主要为空间数据和统计数据，其中，空间数据包含南通市行政区划图、南通市基础地理图；统计数据包括积温、年降水量、日照时数、土壤养分、土壤重金属元素含量。积温采用当地一年内日平均气温≥10℃的持续期间日平均气温的总和作为年积温数据；年降水量、日照时数来源于《南通市统计年鉴》(2013—2017)；土壤肥力数据、土壤重金属数据来源于土壤肥力普查数据及巩万合等[8, 10]关于南通市土壤肥力及重金属的相关研究。具体如表 1所示。
表 1 数据来源Table 1. Data sources数据名称 数据来源 数据类型 积温 天气网历史天气数据的日平均温度 统计数据 年降水量 《南通市统计年鉴》(2013—2017) 统计数据 日照时数 《南通市统计年鉴》(2013—2017) 统计数据 土壤养分数据 全国第二次土壤普查数据 统计数据 土壤重金属数据 全国第二次土壤普查数据、巩万合等[8, 10]关于南通市土壤肥力及重金属 统计数据 南通市行政区划图 地理信息共享平台(https://www.tianditu.gov.cn) 空间数据 南通市基础地理图 地理信息共享平台(https://www.tianditu.gov.cn) 空间数据 2.2 评价体系构建
农业生产过程极易受多种因素影响，因此结合南通市生态环境特性与农业生产模式，选取积温、年降水量、日照时数、土壤养分(有机质、P、K)、土壤重金属(Cd、Cr、Hg、Pb、As)11个评价指标因子构建农业生产适应性评价体系，如表 2所示。这些评价因子对农业生产影响的范围及强度存在差异，结合南通市实际情况，采用德尔菲法[23-25]将所有指标对当地农业影响的重要程度逐一评分，最终确定各指标权重。在此基础上参考“双评价指南”，并与专家评定结合，共同划定同一因子的适宜程度等级。
表 2 农业生产适应性评价体系Table 2. Evaluation system of agricultural production adaptability评价指标 指标因子 权重 分值 分类 评价指标 指标因子 权重 分值 分类 气候 积温/℃ 0.15 1 < 5000 土壤 土壤磷含量/(mg·kg-1) 0.1 2 50~70 2 5000~5500 3 70~90 3 5500~5700 4 ≥90 4 ≥5700 Cd/(mg·kg-1) 0.05 1 ≥0.2 年降水量/mm 0.1 1 < 1000 2 0.1~0.2 2 1000~1500 3 < 0.1 3 ≥1500 Cr/(mg·kg-1) 0.05 1 ≥60 日照时数/h 0.1 1 1000~1400 2 50~60 2 1400~2200 3 < 50 3 2200~3000 Hg/(mg·kg-1) 0.05 1 ≥0.12 土壤 土壤有机质/% 0.1 1 < 0.6 2 0.1~0.12 2 0.6~1 3 < 0.1 3 1~2 Pb/(mg·kg-1) 0.05 1 ≥25 4 2~3 2 20~25 土壤钾含量/(mg·kg-1) 0.1 1 < 10 3 15~20 2 10~20 4 < 15 3 20~30 As/(mg·kg-1) 0.05 1 ≥8 4 ≥30 2 6~8 土壤钾含量/(mg·kg-1) 0.1 1 < 50 3 < 6 评价单元的综合得分是确定土地开发建设适宜性等级的基础，本次研究通过ArcGIS的空间统计方法，采用11个适宜性评价因子加权求和的数据模型来构建农业生产适宜性指数，计算公式如下所示:
Ti=n∑i=1Wi∗Ci (1) 式中：T代表南通市农业生产适宜性指数及综合得分，i=1，…，n代表第i个评价因子；W表示第i个评价因子的权重；C表示对应的评价因子等级评分。
基于ArcGIS软件平台，以南通市行政区划图为本底，所属县级区域为基本单位，对采集获取的各项数据进行空间叠加分析与属性空间化，构成多因子属性值的综合评价图，进而对南通市农业适宜性程度进行综合评价，划分为农业最适宜区、农业适宜区、农业较适宜区、农业一般适宜区[26-27]。
3. 评价过程与结果
3.1 气候变化
了解区域积温、降水演变规律、区域日照时数，可为农业环境条件筛选适宜种植的作物类型提供参考。
3.1.1 积温年际变化特征
分析积温年际变化有利于对该地区未来的农业生产气候条件做出合理预判。本研究对南通市近5年(2014—2018年)的积温年际变化进行统计，如图 1所示，近5年南通市不同区域积温主要分布在5358.5~5826.5℃之间，年际变化波动幅度较大，随年份递增积温整体呈波动上升趋势，这与王涛等[16]的研究结果一致。对比同一年份南通市各区域之间的积温变化，发现不同地区的积温变化特征基本随年份呈现统一变化规律。经统计，近5年南通市不同区域积温均高于5300℃，产生的热量满足了大部分农作物的需求，属于农业生产的适宜区域。
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图 1 2014—2018年南通市各地区积温年际变化Figure 1. Changes of accumulated temperature in different regions of Nantong from 2014 to 20183.1.2 区域积温空间分布特征
区域积温图可通过直观展示积温具体情况来挖掘其空间分布特征。利用ArcGIS软件平台，以县级区域为单位叠加空间属性将南通市积温分布划分为4类积温区域(综合各地近5年平均积温)。如图 2所示，积温较高区域的温度集中在5563~5712℃之间，主要分布在南通市辖区、通州、海门、启东4个地区，占据了全市47.18%的面积，这部分地区纬度偏低、人口稠密、城市建设用地布局紧张、临江沿海工业聚集程度拥挤，长年处于南通市高积温区域。如东市、海安市区域积温在5494~5563℃之间，处于积温梯度中部，如皋地区积温低于5494℃，处于南通市低积温区域。
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图 2 南通市积温区空间分布(2014—2018年平均值, 单位：℃)Figure 2. Spatial distribution of accumulated temperature in Nantong (Average of accumulated temperature from 2014 to 2018)3.1.3 降水量与日照时数时间分布特征
图 3为南通市年均降水量与年日照时数的年际变化情况(2013—2017年)，从图中历年降水数据可知，年降水量在2013—2016年基本呈逐年递增趋势，在2016年达到近年降水量最高值1921.4 mm，到2017年降水量陡减，同比上年减少了39.8%，表明南通市年降水量起伏波动变化大，极易受洪涝、干旱等气象灾害影响，因此应重点预测降水受灾风险区，提前做好防护措施，避免农业生产与城市基础设施遭受破坏。年日照时数的变化特征与年降水量完全相反，两者之间的变化规律呈负相关。
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图 3 南通市近年年平均降水量、年平均日照时数的年际变化(2013—2017年)Figure 3. Annual variation of annual average precipitation and annual average sunshine hours in Nantong from 2013 to 2017降水量与日照时数的月分布对农作物生长影响、农业环境变化、灾害风险预测提供分析依据。图 4为南通市降水量月分布情况(2013—2017年月平均数据)，通过对降水量的分析，发现南通市全年降水大多集中于5~11月之间，占据年降水量的76.2%~86.3%，其中南通地区的降水峰值主要集中在6月中下旬至7月上中旬的梅雨期，因此应在梅雨期前夕做好重点防御工作。月日照时数按时间分布来看，6~7月的光照时数明显偏低，在光照强度与时间不足的条件下农作物难以进行有效的光合作用，进而导致农作物的减产与停产。此外，梅雨期降水集中，空气湿度与土壤湿度大，极易诱发病虫害[21]。
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图 4 南通市降水量、日照时数月际变化Figure 4. Inter-monthly variation of precipitation and sunshine hours in Nantong3.1.5 气候变化对南通市农业生产影响分析
农业对气候变化的反应敏感而脆弱，气候变化还会导致农作物生长过程发生改变[28]。南通市现代农业以小麦、大麦、稻谷等粮食作物与大豆、花生、油菜、棉花等经济作物作为主要农作物，农作物产业分布具备如下的地域特点，小麦、大麦、稻谷等粮食作物多分布在海安、如东、如皋等地区，花生、油菜、棉花等经济作物主要集中于启东、海门等沿海地区。南通市主要农作物的产业空间分布在一定程度上符合农作物对气候条件的要求。
根据南通市积温空间分布、降水量与日照特征对照分析，发现高积温气候适宜区域与经济作物分布区域高度重合，高积温区受沿海区位影响有降水量大、日照时数偏小等特点，可见对光热要求较高的油菜、棉花等作物极易受气候变化影响。对于处于粮食主产区、积温梯度中部的如东与海安来讲，气候变化特征与强度可能会对喜长日照的小麦产生影响，相对于喜高温、多湿、短日照的稻谷，气候变化对其影响较小。
总体看，气候变化对不同农作物的影响强度与范围差异性较大，且难以把控气候演变规律，因此可通过调整农田种植结构与农业布局模式、选育良种、加强气候灾害防控等措施来适应气候变化[29]。
3.2 土壤养分
3.2.1 土壤养分年际变化特征
图 5为南通市养分年际变化情况，随年份增加，全氮与有效磷呈递增趋势，土壤全氮含量浮动趋于稳定，至2012年达到12.5 mg/kg，增幅不足27%。有效磷的起伏变化较大，1982—2012年土壤有效磷增幅超过390%，至2012年含量达到20.6 mg/kg。土壤全氮与有效磷的逐年递增主要来自于有机肥的施用，与之相比，土壤速效钾的年际浮动极特殊，自1982—2012年经历了先减少后增加再减少的连续起伏过程。根据全国第二次土壤普查土壤养分分级标准，南通市土壤全氮与有效磷含量均满足土壤养分标准的二级要求，速效钾含量仅达到四级标准要求。
3.2.2 土壤养分评价
利用南通市各区域土壤养分空间分析，将土壤养分划为养分丰富、养分充足、养分较充足及养分基本充足4级(图 6)。海安、如东因土壤养分条件优越，列为土壤养分丰富区，通州、启东养分含量相对有所下滑，划为土壤养分充足地区，市辖区与海门市划为养分较充足区，与其他区域相比，如皋耕地面积相对偏少且土壤养分含量略有不足，可划分为养分基本充足地区。
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图 6 南通市各地区养分空间分布Figure 6. Spatial distribution of nutrient content in different areas of Nantong从农业角度分析，海安与如东是养分丰富的粮食主产区，满足小麦、水稻等作物对土壤养分的需求，可进一步通过调整农业布局增加土壤养分丰富区域的利用率。通州、启东地区土壤养分充足，可达到油菜、蔬菜、棉花等经济作物的养分要求。
3.3 土壤重金属污染
3.3.1 土壤重金属污染统计分析
土壤重金属是评价耕地土壤环境质量的一项重要指标。表 3为南通市土壤重金属Hg、Pb、Cd、As和Cr的元素含量，根据已有研究发现[7-9]，江苏省海岸带主要为碱性土壤，pH多集中在7.5~8.5之间，因此参考《土壤环境质量标准》(GB15618—1995)二级标准中土壤pH>7.5的标准值。
表 3 南通市土壤重金属含量分析Table 3. Analysis of heavy metal content in soil of Nantongmg/kg 依据土壤环境质量标准，南通市土壤重金属含量均符合标准要求。通过对比，南通市各重金属平均含量与江苏省海岸带土壤重金属含量相似度较高，其中Cd元素含量均超过了江苏省土壤背景值，表明南通市及海岸带重金属污染来源可能相似，南通市是重要的粮食基地，有机肥、农药等大量施用增加了土壤养分，也造成了农用地土壤Cd等其他重金属富集。此外，南通市土壤中Hg元素的平均含量较高，这部分Hg的污染源主要来自工业三废与煤炭燃烧，土壤中的Hg元素富集会导致土壤肥力降低，妨碍农作物根系生长，通过食物链进入人体甚至危害人类健康。近年来，南通市第二产业发展迅速，已占据南通GDP比重的48.4%，可见工业发展对农业生产环境的影响极明显。其他重金属元素含量均低于江苏省土壤背景值。
3.3.2 土壤重金属污染评价
图 7为南通市各地区重金属含量，表 4为各地区综合污染指数，根据已有研究对土壤重金属的内梅罗指数进行计算与评价[7]。整体看，南通市各地区的综合污染指数均在0.26~0.4之间，污染程度处于安全阶段。从综合指数的分布看，重金属的分布也存在一定规律，启东的重金属含量最高，通州、海门、南通市辖区3个地区的指数相近，处于0.3~0.32之间，如皋、海安、如东的综合指数较低，可见重金属污染综合指数基本按照南东—北西方向由大到小呈阶梯状分布。沿海地带是工业发展、进出口集散地、人口密集的重要位置，因此由人类活动引发的重金属富集程度较内陆地区有所抬升。总体看，南通市各地区重金属污染对农业生产影响较小。
表 4 南通市各地区单因子指数与内梅罗综合污染指数Table 4. Index of single factor and comprehensive pollution index in different areas of Nantong区域 单因子指数 内梅罗综合指数 Cd Cr Pb As Hg 如皋 0.10 0.13 0.05 0.29 0.09 0.26 海安 0.11 0.13 0.04 0.28 0.09 0.26 启东 0.18 0.17 0.08 0.51 0.09 0.40 如东 0.18 0.15 0.05 0.30 0.09 0.27 通州 0.10 0.14 0.06 0.39 0.14 0.32 海门 0.17 0.16 0.05 0.34 0.10 0.30 南通 0.15 0.14 0.06 0.37 0.12 0.31 3.3.3 土壤重金属相关性分析
多种重金属元素之间的相关性分析基本反映了元素之间的关联情况，有助于辨识重金属污染来源[31]。表 5为土壤重金属之间的相关系数。Cd-Cr、Cr-As之间的Pearson相关性系数为0.792、0.758，p < 0.05，正相关呈显著，Pb-As之间的相关性系数为0.966，通过p < 0.01的检验，说明Pb与As之间的元素相关性很大，元素之间的同源性可能较高。其他元素之间的相关性略低。
表 5 土壤重金属之间的相关系数Table 5. Correlation coefficient among different heavy metals in soil项目 Cd Cr Pb As Hg Cd 1 Cr 0.792* 1 Pb 0.41 0.673 1 As 0.412 0.758* 0.966** 1 Hg -0.361 -0.163 0.214 0.143 1 注：*代表显著性相关(p < 0.05)，**代表极显著相关(p < 0.01) 3.4 江苏海岸带滩涂资源与农业利用
土壤盐渍化是海岸带普遍存在的现象之一，海岸带大部分盐渍土主要集中在沿海滩涂，然而滩涂土壤的含盐量在空间分布上的不均与季节变化上的巨大差异导致盐分数据难以利用。海岸滩涂湿地实际是一种具有较强的气候调节、净化环境等功能的土地后备资源，随着土地资源的日渐紧张，大部分滩涂资源已被开发利用，且围垦后超过60%的土地作为耕地资源进行利用[32]。据了解，现今江苏省有超过2/3的海岸带处于淤长状态，每年新淤达到1333 km2[33]。虽然这些利用的滩涂存在含盐量过高的情况，然而随着新淤面积的不断增加，以及逐渐远离海岸与地表径流的冲洗，出露滩涂盐分随之下降。如东县作为南通市的滩涂大县，海平面以上滩涂面积达8×104 hm2，占南通市滩涂面积的50%，具备了持续生长的后备耕地资源[34]。目前改善土壤盐渍化的方法有很多，种植耐盐作物、水稻，添加土壤改良剂，进行秸秆覆盖、植被覆盖、调整耕作方式等人为措施均可达到降盐、控盐的作用[35]，由此可见，如东县等沿海地区具有较强的农业发展潜力。
4. 适宜性区域分析
以农业生态环境为背景，按照南通市区域特点，参考相关行业标准依据专家经验评判确定指标权重及分级参数，建立以气候、土壤为主要指标的评价体系(详见2.2部分)。利用ArcGIS空间统计分析、叠加分析等技术为依托，通过对各指标综合分级空间计算统计(自然间断点分级法)与专家评定相结合的方式展开对南通市各县区农业生产适宜性综合性评价。由于南通市各区县气候条件相对适宜，土壤环境指标均在安全范围内，因此本研究讨论了各区县农业生产环境的相对适宜程度。启东的气候条件及土壤养分条件尚可，而土壤重金属单因子指数及内梅罗指数相对偏高且分值较低设置为一般适宜区域(四级适宜区)，可种植如棉花这类重金属耐受性较好的经济作物，建立农产品加工生产基地，也可充分利用区位优势发展水产养殖业。如皋区位条件及连续性耕作，导致了该地气候及土壤养分等指标的综合分值偏低，也划分为一般适宜区范围，区内大多为砂壤土、中壤土等土质也可种植山药、马铃薯及四季蔬菜等。南通各县区中海安的综合分值最高，主要是土壤养分及土壤环境安全等指标级别较高所致，可适合大多数农作物种植。如东县与海安县情况类似，与南通市辖区划分为农业适宜生产区域也称为二级适宜区，可大规模种植四季蔬菜，因其低洼的地势条件及水源条件也发展水稻种植及水产养殖。而通州市、海门市各指标参数较为均匀，按综合分值划分为三级适宜区，因其优越的地理位置可作为上海市农产品供应基地开发，可大力发展形成蔬菜水果、水稻等需求农产品的种植基地及农业商品加工基地。
5. 结论
(1) 从气候的逐年变化情况看，南通市积温基本呈逐年递增趋势，高积温区多分布在纬度较低地区，如南通市辖区、通州、海门、启东，占据了全市面积的47.18%。降水量年际起伏波动较大，变化复杂，且多与年日照时数关系密切，其变化规律与日照时数呈负相关。
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图 8 南通市农业适宜性评价空间分布Figure 8. Spatial distribution map of suitability assessment for agricultural production in Nantong(2) 从土壤养分与质量的逐年变化看，土壤全氮与有效磷呈递增趋势，据全国第二次土壤普查土壤养分分级标准，南通市土壤全氮与有效磷处于土壤养分二级水平，速效钾含量偏低仅达到土壤养分四级要求。从养分富集程度的空间分布看，海安、如东为养分丰富区，通州、启东为养分充足地区，市辖区与海门市划为养分较充足区，如皋为养分基本充足区。
(3) 参照《土壤环境质量标准》，南通市土壤重金属含量均符合标准要求，全市综合污染指数在0.26~0.4之间，处于安全阶段。此外，相关性分析发现Pb与As之间相关性系数较高，元素同源性可能性较高。
(4) 根据农业生产适应性评价，将适宜区划分为4级，海安地区的农业生产环境达到最适宜程度(一级适宜区)，南通市辖区与如东为二级农业生产适宜区，通州、海门划分为三级适宜区，启东、如皋为四级适宜区。
致谢: 野外调查期间得到中国地质调查局西安地质调查中心、新疆地质调查院、陕西区域地质矿产研究院等领导和同事的大力帮助，在此表示衷心的谢意。在陕西区域地质矿产研究院（原陕西省地质矿产勘查开发局区域地质矿产研究院）成立60周年之际，谨以此文献礼。 -
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图 2 辉长岩野外照片（a）及显微照片（b，正交偏光）
Hb—普通角闪石；Pl—斜长石
Figure 2. Field photo (a) and microscopic photo (crossed nicols) (b) of gabbro
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图 5 辉长质杂岩稀土元素球粒陨石标准化配分模式图
Figure 5. Chondrite-normalized REE patterns of gabbroic complex
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图 6 辉长质杂岩原始地幔标准化微量元素蛛网图
Figure 6. Primitive mantle normalized trace elements spider diagram of gabbroic complex
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图 9 变辉长岩部分锆石阴极发光图像及206Pb/238U年龄
Figure 9. Cathodoluminescence images and 206Pb/238U age of some zircons from meta-gabbro
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图 11 变辉长岩锆石206Pb/238U年龄分布
Figure 11. Zircon 206Pb/238U age distribution diagram of meta-gabbro
表 1 辉长质杂岩去除烧失量后主量元素分析、特征参数及标准矿物计算结果
Table 1 Major element analyses, characteristic parameters and norm mineral calculations of gabbroic complex after removing loss on ignition
样号 岩性 主量元素/% 样号 岩性 相关特征参数 CIPW计算结果 SiO2 TiO2 Al2O3 Fe2O3 FeO MnO MgO CaO Na2O K2O P2O5 Total Mg# SI DI AR Ol Di Hy An Ab Mt D0570-16 辉长岩 50.06 0.71 16.67 6.62 6.98 0.20 4.28 9.34 3.99 0.99 0.15 D0570-16 辉长岩 100.00 44.39 20.53 44.32 1.58 0.00 13.54 17.44 19.19 33.74 3.80 D0571-9 辉长岩 50.95 0.43 15.21 5.82 7.12 0.19 5.49 9.03 3.42 0.46 0.09 D0571-9 辉长岩 100.00 48.37 22.77 41.61 1.61 11.16 20.40 0.00 19.50 27.35 6.32 D0544-1 辉长岩 50.09 0.97 16.98 7.31 5.97 0.19 4.21 9.17 4.60 0.31 0.19 D0544-1 辉长岩 100.00 41.40 17.24 56.66 1.97 11.54 9.34 0.00 13.11 53.44 7.06 D6005-2 辉长岩 48.08 0.80 18.23 3.87 4.66 0.13 8.87 12.15 2.52 0.62 0.07 D6005-2 辉长岩 100.00 69.67 43.18 24.25 1.23 15.46 18.67 0.00 36.67 19.67 3.27 D6005-3 辉长岩 47.93 0.82 17.14 3.80 4.97 0.14 9.72 12.71 2.10 0.61 0.07 D6005-3 辉长岩 100.00 70.96 45.84 21.40 1.20 16.26 21.78 0.02 35.59 17.78 3.22 D6005-4 辉长岩 48.81 0.71 16.91 3.22 5.55 0.14 9.82 12.29 1.96 0.55 0.05 D6005-4 辉长岩 100.00 71.06 46.57 19.80 1.19 11.07 20.05 8.63 35.79 16.58 3.19 D0420/3 辉长岩 46.26 1.40 14.74 4.58 6.82 0.20 5.75 17.95 1.43 0.71 0.16 D0420/3 辉长岩 100.00 52.58 29.80 12.74 1.14 2.15 46.32 0.00 31.77 4.33 3.99 D0422/3 辉长岩 50.26 1.14 19.04 4.28 6.97 0.20 4.35 7.76 4.95 0.79 0.26 D0422/3 辉长岩 100.00 45.88 20.37 44.84 1.55 11.81 7.74 0.00 27.40 38.11 5.43 D04361 辉长岩 50.60 1.07 20.45 6.02 5.30 0.16 4.01 7.03 4.49 0.64 0.25 D04361 辉长岩 100.00 44.10 19.60 41.84 1.46 6.93 0.00 9.84 33.35 38.06 5.25 注： SI—固结指数；DI—分异指数；AR—碱度率；Ol—橄榄石；Di—透辉石；Hy—紫苏辉石；An—钙长石；Ab—钠长石；Mt—磁铁矿 
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表 2 辉长质杂岩稀土和微量元素分析结果
Table 2 Calculations of REE and trace element of gabbroic complex
10-6 样号
岩性D0570-16
辉长岩D0571-9
辉长岩D0544-1
辉长岩D6005-2
辉长岩D6005-3
辉长岩D6005-4
辉长岩D0420-3
辉长岩D0422-3
辉长岩D0436-1
辉长岩La 5.89 4.44 11.6 2.69 2.33 2.27 5.06 11.1 10.2 Ce 13.9 10.2 26.2 6.3 5.8 5.65 13.2 23.7 23.2 Pr 1.87 1.32 3.44 0.96 0.93 1 2.09 3.4 3.23 Nd 8.61 6.04 15.6 5.78 5.12 4.67 11.1 15.8 15.3 Sm 2.31 1.63 3.89 1.72 1.63 1.47 3.42 3.61 3.54 Eu 0.85 0.59 1.27 1.04 1 0.99 1.15 1.22 1.13 Gd 2.62 1.85 3.92 1.83 1.84 1.77 4.41 3.69 3.63 Tb 0.41 0.3 0.55 0.41 0.39 0.42 0.75 0.56 0.54 Dy 2.83 2.12 3.46 2.3 2.13 2.35 5.04 3.28 3.23 Ho 0.58 0.46 0.69 0.43 0.45 0.47 1.14 0.71 0.71 Er 1.77 1.4 2.02 1.42 1.16 1.43 3.16 1.9 1.85 Tm 0.27 0.21 0.27 0.18 0.17 0.17 0.52 0.3 0.3 Yb 1.78 1.45 1.84 1.22 1.22 1.22 3.3 1.88 1.89 Lu 0.28 0.22 0.28 0.23 0.17 0.2 0.48 0.28 0.28 ∑ REE 43.97 32.23 75.03 26.5 24.34 24.06 54.82 71.43 69.03 LREE 33.43 24.22 62 18.49 16.81 16.05 36.02 58.83 56.6 HREE 10.54 8.01 13.03 8.02 7.53 8.02 18.8 12.6 12.43 LREE/HREE 3.17 3.02 4.76 2.31 2.23 2 1.92 4.67 4.55 δEu 1.05 1.04 0.98 1.78 1.76 1.87 0.91 1.01 0.96 (La/Yb)N 2.37 2.2 4.52 1.58 1.37 1.33 1.1 4.24 3.87 (La/Sm)N 1.65 1.76 1.93 1.01 0.92 1 0.96 1.98 1.86 Cu 80.2 123 71.3 43.3 44.9 43.6 56.7 17.4 140 Pb 2.55 9.69 12.4 13.7 2.83 2.45 2.62 2.69 3.86 Zn 45.3 22.7 32.3 41.9 53.1 51.1 57.5 89.1 79.8 Cr 7 40 15 70 351 368 388 51 23 Co 15 33 33 32 53 48 49 38 27 Ni 7 21 32 43 119 117 118 39 20 V 70 302 326 326 256 243 237 331 336 Ga 18.1 14.7 13.1 15.8 16.5 14.8 14.4 12.8 16.3 Sc 2 40.6 41.4 35.1 49.9 48.9 52.5 39.8 36 Cs 13.1 0.42 3.61 0.41 1.54 1.2 0.95 0.41 1.05 Rb 44 20 45.1 4.41 11.9 10.2 8.5 11.7 14.9 Sr 617 384 460 370 1052 1203 1014 221 384 Ba 640 180 187 226 254 246 281 142 241 Ta 0.83 0.36 0.46 0.37 0.24 0.15 0.12 0.62 0.34 Nb 12.9 1.87 0.82 1.75 2.57 2.2 1.88 3.1 2.92 Th 3.62 1.81 1.06 3.43 0.05 0.06 0.06 0.56 1.38 U 4.46 0.49 0.49 0.47 0.4 0.31 0.33 0.34 0.67 Zr 231 14.7 8.75 20.1 26.7 24.7 25.2 80.9 63.2 Hf 6.6 1.12 0.78 1.58 1 0.85 0.96 1.91 1.3 Y 25.5 14.2 11 19 12.2 11.3 11.9 29.8 18.6
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表 3 阿尔曼泰蛇绿构造混杂岩中变辉长岩LA-ICP-MS锆石U-Th-Pb分析结果
Table 3 LA-ICP-MS zircon U-Th-Pb analyses of meta-gabbro from Aermantai ophiolite
分析点 元素含量/10-6 相关比值 同位素比值 年龄/Ma Pb Th U Th/U 207Pb/206Pb 1σ 207Pb/235U 1σ 206Pb/238U 1σ 208Pb/232Th 1σ 207Pb/206Pb 1σ 207Pb/235U 1σ 206Pb/238U 1σ 208Pb/232Th 1σ 6005-2-001 5 123 150 0.82 0.0586 0.0033 0.669 0.037 0.0827 0.0012 0.0274 0.0010 553 93 520 22 512 7 547 20 6005-2-002 8 148 182 0.81 0.0581 0.0027 0.665 0.030 0.0830 0.0011 0.0282 0.0007 532 73 518 18 514 7 562 15 6005-2-003 24 218 232 0.94 0.0576 0.0012 0.661 0.013 0.0831 0.0008 0.0267 0.0003 515 27 515 8 515 4 532 5 6005-2-004 4 130 147 0.89 0.0579 0.0038 0.656 0.042 0.0826 0.0012 0.0261 0.0009 527 114 514 26 511 7 522 17 6005-2-005 25 183 248 0.74 0.0577 0.0011 0.662 0.012 0.0832 0.0007 0.0284 0.0003 516 24 516 7 515 4 566 6 6005-2-006 28 255 271 0.94 0.0592 0.0011 0.682 0.011 0.0835 0.0007 0.0270 0.0002 574 21 528 7 517 4 538 5 6005-2-007 27 204 278 0.74 0.0575 0.0013 0.657 0.014 0.0829 0.0008 0.0264 0.0003 509 32 513 9 513 5 527 6 6005-2-008 18 127 184 0.69 0.0572 0.0012 0.656 0.013 0.0831 0.0008 0.0269 0.0003 499 29 512 8 515 4 537 6 6005-2-009 23 177 231 0.76 0.0575 0.0014 0.659 0.015 0.0831 0.0008 0.0281 0.0003 510 33 514 9 515 5 560 6 6005-2-010 24 167 249 0.67 0.0572 0.0014 0.656 0.016 0.0833 0.0008 0.0288 0.0004 497 36 512 10 515 5 573 7 6005-2-011 16 118 168 0.70 0.0576 0.0014 0.659 0.015 0.0830 0.0008 0.0275 0.0003 515 33 514 9 514 5 548 7 6005-2-014 8 71 74 0.96 0.0572 0.0022 0.655 0.025 0.0831 0.0009 0.0246 0.0005 499 64 512 15 514 6 491 9 6005-2-015 12 203 283 0.72 0.0594 0.0013 0.686 0.014 0.0838 0.0008 0.0312 0.0004 580 28 530 8 519 5 620 7 6005-2-017 24 222 232 0.96 0.0585 0.0013 0.674 0.014 0.0835 0.0008 0.0265 0.0003 550 29 523 8 517 5 528 6 6005-2-020 18 134 187 0.72 0.0591 0.0016 0.679 0.018 0.0833 0.0008 0.0267 0.0004 570 39 526 11 516 5 533 8 6005-2-021 19 133 194 0.69 0.0572 0.0012 0.655 0.013 0.0830 0.0008 0.0263 0.0003 498 29 511 8 514 4 524 6 6005-2-022 28 254 265 0.96 0.0598 0.0013 0.689 0.014 0.0835 0.0008 0.0265 0.0003 598 28 532 8 517 4 529 6 6005-2-024 7 136 178 0.77 0.0561 0.0026 0.639 0.029 0.0826 0.0011 0.0230 0.0008 455 78 501 18 512 6 459 15 6005-2-026 8 132 195 0.67 0.0571 0.0023 0.648 0.025 0.0824 0.0010 0.0268 0.0008 495 64 507 16 510 6 535 17 6005-2-029 15 131 147 0.89 0.0566 0.0015 0.642 0.016 0.0823 0.0008 0.0261 0.0003 476 37 504 10 510 5 520 6 6005-2-032 26 192 268 0.72 0.0587 0.0014 0.669 0.016 0.0827 0.0008 0.0272 0.0004 557 34 520 9 512 5 542 7 6005-2-033 29 183 306 0.60 0.0588 0.0011 0.674 0.012 0.0832 0.0007 0.0267 0.0003 558 23 523 7 515 4 533 6 6005-2-034 24 185 244 0.76 0.0585 0.0014 0.671 0.015 0.0831 0.0008 0.0275 0.0003 549 31 521 9 515 5 547 6 6005-2-035 5 124 249 0.50 0.0574 0.0027 0.651 0.030 0.0822 0.0011 0.0246 0.0008 508 79 509 18 509 6 491 15 6005-2-036 19 161 192 0.84 0.0598 0.0014 0.6856 0.015 0.0832 0.0008 0.0254 0.0003 595 32 530 9 515 5 507 6 6005-2-038 19 141 190 0.74 0.0577 0.0016 0.663 0.018 0.0833 0.0009 0.0273 0.0004 519 41 516 11 516 5 545 8 6005-2-040 20 361 439 0.82 0.0570 0.0011 0.650 0.012 0.0828 0.0007 0.0264 0.0003 490 24 508 7 513 4 527 5 6005-2-042 17 140 174 0.80 0.0584 0.0023 0.663 0.026 0.0824 0.0010 0.0267 0.0005 544 63 517 16 511 6 532 11 6005-2-043 22 146 215 0.68 0.0585 0.0019 0.675 0.021 0.0837 0.0009 0.0267 0.0004 548 50 524 13 518 6 533 9 6005-2-046 26 202 267 0.75 0.0573 0.0012 0.655 0.013 0.0828 0.0007 0.0259 0.0003 504 27 511 8 513 4 516 6 6005-2-048 20 160 194 0.82 0.0574 0.0015 0.661 0.016 0.0836 0.0008 0.0266 0.0004 506 37 515 10 517 5 530 7 6005-2-050 23 212 221 0.96 0.0575 0.0013 0.657 0.013 0.0829 0.0007 0.0254 0.0003 510 29 513 8 514 4 508 5 6005-2-052 20 182 198 0.92 0.0596 0.0017 0.686 0.019 0.0835 0.0009 0.0256 0.0004 589 42 530 11 517 5 511 7 6005-2-053 11 284 321 0.89 0.0582 0.0010 0.665 0.011 0.0829 0.0007 0.0248 0.0002 538 21 518 7 513 4 495 5 6005-2-055 16 132 160 0.82 0.0577 0.0013 0.661 0.014 0.0831 0.0008 0.0252 0.0003 518 32 515 9 515 4 502 6 6005-2-057 20 156 204 0.77 0.0589 0.0013 0.675 0.011 0.0831 0.0007 0.0256 0.0003 565 28 524 8 515 4 510 6 6005-2-059 21 407 442 0.92 0.0611 0.0012 0.699 0.012 0.0830 0.0007 0.0267 0.0003 644 23 538 7 514 4 532 5 6005-2-061 31 230 321 0.72 0.0585 0.0010 0.668 0.010 0.0829 0.0007 0.0256 0.0002 547 19 519 6 513 4 510 5 6005-2-066 20 156 205 0.76 0.0595 0.0012 0.677 0.013 0.0825 0.0007 0.0253 0.0003 587 26 525 8 511 4 504 6 6005-2-067 17 139 171 0.81 0.0593 0.0015 0.684 0.016 0.0836 0.0008 0.0257 0.0003 579 35 529 10 518 5 513 7 6005-2-072 8 205 222 0.93 0.0578 0.0015 0.658 0.017 0.0826 0.0008 0.0240 0.0003 523 38 513 10 511 5 480 7
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