气候变化深刻影响着地球表面系统和人类社会(Verma, 2021; IPCC, 2023)。迫切需要准确预测未来的全球气候变化及其影响(Rockstr?m et al., 2021)。古气候研究增强了我们对气候系统演变及其驱动机制的理解(Wang et al., 2024a, Wang et al., 2024b)。同时,它为气候模型提供了重要的历史数据,提高了未来气候预测的准确性(Li et al., 2022; Kaustubh et al., 2024)。在晚全新世期间,全球气候不稳定性加剧(Shuman, 2012; Wang et al., 2013)。在此期间,人类社会从新石器时代过渡到农业文明,其对自然环境的影响稳步增加(Zeng et al., 2016; Lu et al., 2021)。
中国西南部(SW-C)位于青藏高原的东南边缘,受到亚洲夏季风的影响显著,对全球气候变率非常敏感(Zhang et al., 2020a, Zhang et al., 2020b)。其独特的喀斯特地貌和复杂的气候模式(Chen et al., 2021a, Chen et al., 2021b; Huang et al., 2022),以及大量早期人类活动的证据(Zeng et al., 2016; Gao et al., 2020; Lu et al., 2021),使其成为研究气候-环境-人类相互作用的理想区域(Wang et al., 2015; Yin et al., 2020; Chen et al., 2021a, Chen et al., 2021b)。在晚全新世期间,SW-C经历了多次明显的干湿周期,这对该地区古代文明的发展和衰落产生了深远影响(Gao et al., 2020; Lu et al., 2021; Sheng et al., 2025)。因此,研究晚全新世以来SW-C喀斯特地区水文气候的演变和驱动机制对于理解人类-环境相互作用以及人与土地的关系至关重要(Wang et al., 2015; Chen et al., 2021a, Chen et al., 2021b)。
洞穴环境封闭且受干扰较小,使其特别适合用于重建区域环境和气候变化。近年来,随着高精度230Th测年和高分辨率多代理环境重建技术的进步,洞穴沉积物被广泛用于研究亚洲夏季风强度和区域水文气候的变化(Wang et al., 2001; Fairchild et al., 2006; Cheng et al., 2016; Chen and Li, 2018; Chen et al., 2021a, Chen et al., 2021b; Wu et al., 2023)。然而,除了石笋外,一些洞穴还含有沉积物,这些沉积物可能提供区域洪水事件的直接证据。
本研究的洞穴沉积物是由河流系统搬运的。近年来,光释光(OSL)测年被广泛应用于全新世洪水沉积物的研究(Yang et al., 2021; Wang et al., 2024a, Wang et al., 2024b)。然而,沉积物来源的复杂性和河流搬运过程可能导致某些矿物颗粒的漂白不完全(Hu et al., 2010)。目前,钾长石和石英是最常用的OSL测年矿物,其中石英因漂白效率更高而更受青睐(Colarossi et al., 2015; Li et al., 2018)。传统的单份样品测量方法可能会高估沉积年龄,而单颗粒分析可以有效地识别沉积时的良好漂白颗粒(Rodnight et al., 2005; Li et al., 2018)。因此,石英单颗粒OSL测年为这类沉积物提供了一种必要且可靠的方法。
以往关于喀斯特洞穴沉积物(CSS)的研究主要集中在史前人类活动的遗迹和古生物学遗存上(Michael et al., 2021; Cao et al., 2024)。利用CSS的物理化学性质直接重建过去的环境和气候变化仍然很少。一方面,建立洞穴沉积物的年代学序列具有挑战性,限制了其在高分辨率气候重建中的应用。另一方面,其在区域古气候记录中的比较价值尚未得到充分探索,其作为气候指标的重要性需要进一步评估。
本研究使用OSL测年、AMS14C测年和230Th测年方法,对SW-C东家洞穴的CSS进行了详细的年代学分析,建立了稳健的年代序列。通过颗粒大小和元素代用指标,重建了晚全新世的区域水文气候变化,并探讨了太阳辐射和季风环流等驱动因素的影响。本研究打破了传统的以石笋为中心的洞穴沉积物-古气候研究范式,突显了CSS在重建古气候方面的潜力。研究结果证实,CSS是古气候和古环境重建的重要档案,因为通过单颗粒石英OSL测年可以获得可靠的年代学序列,使其适合研究区域水文气候变化。此外,与区域人类活动的历史记录相比,可以评估气候变化和人为活动对环境的影响。结果还为评估晚全新世SW-C环境变化的自然-人类耦合机制提供了新的证据。