珠江三角洲晚全新世相对海平面重建中红树林有孔虫、硅藻及δ13C与C/N地球化学指标的综合应用研究

为解决珠江三角洲晚全新世相对海平面（RSL）重建中单一指标局限性问题，研究人员通过整合有孔虫、硅藻群落及δ13C与C/N地球化学指标，结合分区聚类分析（PAM）和贝叶斯传递函数（BTF），建立了高精度RSL重建模型。结果表明，多指标协同可显著降低预测不确定性（如硅藻BTF均方误差降低121%），为三角洲地区古环境研究提供了方法论范式。

　　

珠江三角洲作为全球人口最密集的沿海区域之一，其海平面变化直接影响数千万居民的生存安全。然而，该地区晚全新世相对海平面（Relative Sea-Level, RSL）重建长期面临两大挑战：一是单一生物指标（如有孔虫壳体）保存率低导致数据不完整；二是陆源有机质输入干扰传统地球化学指标的解释。这些局限使得现有RSL模型存在显著不确定性，难以支撑精准的海岸带灾害预警。

针对这一科学难题，中国研究人员在《Marine Geology》发表的研究中，创新性地采用多指标协同策略，系统分析了珠江口大鹏湾现代潮间带66个样本的有孔虫、硅藻群落分布特征及δ¹³C和C/N地球化学参数。通过机器学习算法构建了迄今最精确的珠江三角洲RSL重建模型。

研究团队运用三项核心技术：1) 基于分区聚类分析（Partitioning Around Medoids, PAM）识别出10个垂直分带的有孔虫群和2个硅藻群；2) 利用线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）划分6个地球化学环境带；3) 开发新型贝叶斯传递函数（Bayesian Transfer Functions, BTF），整合 microfossil（微体化石）先验信息与地球化学数据。所有样本来自大鹏湾潮下带至陆上环境的3条断面。

环境分带特征
通过PAM聚类揭示：有孔虫群落严格受潮汐高程控制，典型如高潮区以Trochammina inflata为标志种；硅藻则主要响应盐度梯度，Navicula属主导河口环境。LDA分析显示δ¹³C值从潮下带（-24.5‰）向陆地方向递增至-28.3‰，C/N比值同步升高，有效区分陆源与海洋有机质输入。

模型优化效果
BTF验证表明：有孔虫单独建模即可将RSL预测误差控制在±0.12m（1σ），但引入硅藻BTF先验后，模型均方误差（MSE）骤降121%至0.014 m²，1σ不确定性降低36%。地球化学先验虽使硅藻BTF平均不确定性减少43%，但对精度提升有限，证实 microfossil 数据的核心价值。

古环境重建应用
对1960年代以来的沉积岩芯分析显示：多指标重建的RSL曲线与香港验潮站数据高度吻合（R²=0.91），尤其准确捕捉到1993年台风引起的5cm短期海面波动，这是单一指标无法实现的突破。

该研究确立了珠江三角洲RSL重建的"黄金标准"：1) 有孔虫作为高程指示剂具有不可替代性；2) 硅藻可有效校正盐度干扰；3) δ¹³C/C/N能识别陆源污染事件。方法论创新为全球三角洲系统应对气候变化提供了关键技术支撑，其构建的开放式贝叶斯框架更可扩展至湿地碳汇评估等新兴领域。值得注意的是，研究也警示：浮游硅藻物种混入可能使古海拔高估达8%，未来需开发分子标记进行物种级鉴定。