黄土 - 古土壤序列微观孔隙结构演化及其对宏观水力性质的控制作用

《CATENA》：Micro pore structure evolution of a loess-paleosol sequence and its control on macro hydraulic properties

　　摘要要点：- 1–30 m 深厚的砂质黄土序列呈现出分层的渗透性和湿陷性。- 湿陷作用使黄土孔隙被"钝化"（棱角变圆），而致密古土壤则发育出变形的裂隙。- 多元统计分析揭示了微结构控制水-力学响应的非线性机制。引言黄土作为典型的第四纪沉积物，覆盖全球约 10% 的陆地表面积（Heller and Evans, 1995; Catt, 2001; Zhang et al., 2018; Wang et al., 2022; Huo et al., 2023; Xie et al., 2023）。在中国，黄土广泛分布，总面积约 64 万 km2，其中黄土高原是分布最连续、沉积序列最完整的地区，因而具有最重要的地质与岩土工程代表性（Liu et al., 2016; Xie et al., 2018a, Xie et al., 2018b; Wang et al., 2020a, Wang et al., 2020b; Yao et al., 2021; Yang et al., 2022; Li et al., 2024）。由于独特的微结构骨架与胶结行为，黄土通常呈现亚稳态（松散）骨架、胶结弱、孔隙高度发育且空间变异性显著的特征，因此极易受水诱发的地质灾害影响，例如差异沉降和滑坡（Li et al., 2020; Yu et al., 2020; Yuan and Fan, 2022; Kong et al., 2023; Gao et al., 2025; Hou et al., 2025b; Zhao et al., 2025）。因此，系统研究该区域黄土的水理性质与微观结构，具有深远的科学意义和工程价值，尤其在保障黄河流域的地质环境安全、缓解典型黄土地质灾害以及确保深部基础设施建设结构完整性方面意义重大（Pye, 1995; Shao et al., 2018; Wei et al., 2023; Wu et al., 2023; Xu et al., 2023; Zhao et al., 2025）。黄土高原覆盖面积广大，由于沉积环境差异，不同区域的黄土表现出显著的水理与力学异质性（Li and Li, 2017; Wei et al., 2020; Nie et al., 2026）。目前，国内外大多数研究集中于关中地区（如西安）或陕北核心地区（如延安）的浅层马兰黄土，这些地区通常以高粘粒含量和强烈湿陷敏感性为特征（Hou et al., 2020; Yuan et al., 2022; Hou et al., 2025; Wang et al., 2025c）。相比之下，榆林东部地区位于毛乌素沙地边缘过渡带，受风成沉积环境的深刻影响，表现出低粘粒、高砂粒的独特特征。然而，对于由马兰黄土、离石黄土和古土壤组成的完整序列，其水理与力学演化机制的系统认识仍然缺乏（Hu et al., 2001; Li and Li, 2017; Wei et al., 2020; Yu et al., 2020; Yuan and Fan, 2022）。尽管该区域土体的整体湿陷性弱于延安等典型地区，但其高压环境下的湿陷潜力和水分运移特征不容忽视。鉴于人为工程干预的日益加强和地下地层扰动的加剧，深入阐明这一独特黄土-古土壤序列的微结构骨架及其宏观水-力学响应，具有重要的学术与应用价值。本研究可为完善半干旱过渡带不饱和土地下水动力学理论提供精细化依据，并为复杂边界条件下的边坡稳定性分析与地质灾害防治提供关键指导（Li et al., 2016, Li et al., 2022; Hou et al., 2023b, Hou et al., 2023a; Yuan et al., 2024; Wang et al., 2025a）。在用于解析土体物理-力学性质与水理响应的多元统计分析中，传统研究主要依赖 Pearson 相关分析与主成分分析（PCA）（Wang et al., 2024a, Wang et al., 2024b; Yan et al., 2024; Zeng et al., 2024; Liu et al., 2025; Qian et al., 2025; Zang et al., 2025）。这些统计工具在揭示变量间线性相关、空间聚集和降维特征方面发挥了重要作用（Zeng et al., 2020, Zeng et al., 2022, Zeng et al., 2023a, Zeng et al., 2023b; Yang et al., 2022）。然而，由于黄土-古土壤序列高度异质，宏观-微观参数与水理特征之间存在着复杂的非线性耦合与多因素交互效应，难以用传统线性统计模型准确描述。因此，本研究在前期研究成果基础上，引入机器学习中的支持向量机（SVM）模型（Li et al., 2010; He et al., 2023; Zhang et al., 2024; Duan et al., 2025; Zhu et al., 2025），旨在利用其非线性映射能力以及在较小数据集上的稳健泛化性能，从而克服传统线性假设的局限性（Guo et al., 2019; He et al., 2023; Duan et al., 2025; Zhu et al., 2025）。在此基础上，本研究借助基于合作博弈论的 SHAP（SHapley Additive exPlanations）可解释算法，将全局预测转化为可量化的特征归因，进而获得各宏观-微观参数对水理响应的平均相对贡献比例。该方法实现了从"传统线性相关描述"到"高级非线性因果解释"的范式转变，为黄土-古土壤序列水理特性的研究提供了全新路径。本研究旨在阐明微结构特征对浅埋未扰动黄土-古土壤序列宏观指标的影响。首先，对不同深度采集的未扰动土样进行基本物理实验，确定其基本物理参数，包括含水率（W）、干密度（ρ_d）和孔隙比（e）。随后，进行落头渗透试验和双固结仪试验以评估宏观水-力学响应，获得饱和渗透系数（K_s）和湿陷系数（δ_s）。同时，通过扫描电子显微镜（SEM）和压汞法（MIP）捕捉微观孔隙特征，并利用 Image-Pro Plus（IPP）软件和结构模型进行进一步量化。最后，建立综合 Pearson 相关分析、主成分分析（PCA）和支持向量回归（SVR）模型的统一分析框架，以揭示不同深度未扰动土体的宏观水-力学参数与微观物理指标之间的复杂关系。章节片段原始材料研究区位于陕西省榆林市何家涧镇，如图 1(a) 所示。该地区地处黄土高原北部、毛乌素沙地东部，属半干旱气候，降水集中且强降雨频发，地表侵蚀与地质灾害活跃。区域内黄土沉积深厚，水理性质显著，并具有一定湿陷性；在降雨作用下……湿陷系数通过对不同地质年代和深度土样进行双线法湿陷试验（见图 3），观察到湿陷系数（δ_s）随深度增大呈现出明显的阶段性演化特征。各深度土样的 δ_s 值随竖向压力增大普遍表现出"稳定—增长—减速"特征。在低压阶段（< 200 kPa），土体大多处于不湿陷或弱湿陷状态。随着……孔隙方向分布通过对比各土层湿陷前后的玫瑰图（见图 7），可以发现各层各向异性特征存在显著差异。在自然状态下，马兰黄土（L1：10 m）和离石黄土（L2：26 m）的孔隙方向角均表现出明显的优势区间。具体而言，马兰黄土的角度主要集中在水平和竖直方向，这与它相对……结论本研究聚焦于埋深 1–30 m 范围内的黄土-古土壤序列土体。通过宏观水理试验、微观拓扑表征（SEM 和 MIP），以及基于机器学习（SVR-SHAP）和二维（2D）偏相关分析的多变量统计建模，系统研究了多尺度孔隙结构的演化规律及其对宏观水理性质的控制机制。主要……CRediT 作者贡献声明Li Zhaodong：撰写——初稿，可视化，验证，监督，资源，形式化分析，概念构思。Zhang Changliang：监督，资源，方法学，调查，经费获取，数据管理。Fan Xinyu：可视化，资源，调查，经费获取，形式化分析。Su Xiaocheng：可视化，软件，方法学，概念构思。Wang Haiman：撰写——审阅与编辑，监督，形式化分析，数据管理。Li Tonglu：撰写——……利益冲突声明作者声明不存在可能影响本文所述工作的已知竞争性经济利益或个人关系。致谢本研究由国家自然科学基金（批准号：42502270）、博士后创新人才支持计划和博士后科学基金（批准号：BX20250433）以及中国电力建设集团项目（编号：2025610002006115）资助。谨致谢意。作者：Li Zhaodong｜Zhang Changliang｜Fan Xinyu｜Su Xiaocheng｜Wang Haiman｜Li Tonglu｜Li Ping｜Zhang Mengmeng｜Zhou Xinghao