第八章应用岩石磁学（环境磁学）.doc

第八章 应用岩石磁学（环境磁学）（Lisa Tauxe著，邓成龙译）注：本章中，Applied Rock (Environmental) Magnetism统一译为“环境磁学”。建议阅读材料：读者可以参见Maher & Thompson (1999)第一章和Evans & Heller (2003)第四章，以了解更多的基础知识。8.1 引言环境磁学是古地磁学中一个十分活跃的分支学科，它利用岩石磁学参数反映的磁性矿物的含量、粒度和成分等信息研究过去和现在的环境状况。环境磁学的研究领域非常广泛，例如，从现代工业污染检测到恢复过去气候变化历史、从大尺度的气候变化研究到第四纪时期亚洲地区的降雨量重建。本章将总结环境磁学常用的基本岩石磁学工具，并用实例做说明。8.2 环境磁学工具箱大多数环境磁学研究涉及四种基本方法：分离、富集的磁性矿物的显微图像，磁滞参数，热磁分析（包括居里温度测定和低温磁学测量），以及非磁滞剩磁（ARM）测量。可以利用光学电子显微镜、扫描电镜和透射电镜（图8.1a）对分离出的磁性矿物或者岩石/沉积物薄片镜进行照相获得磁性矿物的显微图像。磁滞参数（包括磁化率）可以利用振动样品磁力仪（VSM）、变梯度磁力仪（AGFM，参见第七章）和磁化率仪（图8.1b）测量。这些磁性测量可以在不同的温度或频率下进行。热磁分析用的是居里天平（图8.1c），它测量的是不同温度下的饱和磁化强度。非磁滞剩磁（ARM）用的是这样一种仪器，它能同时提供一个较强的交变磁场（即交变退磁仪）和一个较弱的直流磁场（见第五章）。图8.1：环境磁学家常用的一些仪器。a）扫描电镜。b）磁化率仪。c）居里天平。8.2.1磁性矿物颗粒的显微图像磁性矿物颗粒的显微图像可用来确定磁性矿物的成因。火成成因（图8.2a）、风成成因（图8.2b）、自生成因（图8.2c）、生物成因（第六章）、人类活动成因（图8.2d）、宇宙成因（图8.2e）的磁性矿物都有其各自的特征形态。实际工作中，通过观察磁性矿物的形态就能得到非常有用的关于磁性矿物成因的信息。图8.2：磁性矿物颗粒的显微图像（据Maher & Thompson, 1999）。a）火成岩中300 mm的钛磁铁矿颗粒的高温出溶片晶。b）中国黄土沉积物中碎屑（或风成）成因的（钛）磁铁矿。c）蒙脱石表面的玫瑰花形赤铁矿。d）火山灰中球状颗粒的背散射扫描电镜图像。e）宇宙成因的硅酸盐，可见富铁矿物在硅酸盐球粒上呈树枝状结晶。8.2.2磁滞参数磁滞行为强烈受控于磁性矿物的类型和粒度，因此，磁滞回线可用来确定岩石中磁性矿物的组成。一个特定样品的磁滞回线是该样品中所有单个颗粒的回线的总和。一组具有相同矫顽力谱的磁性颗粒将影响样品的磁滞回线特征。在第七章我们已经接触了磁滞回线以及一些描述磁滞回线特征的参数。除此之外，还有另外一些在环境磁学研究中很有用的参数（图8.3）。低场条件下磁滞回线（磁化强度和外加磁场关系曲线）的斜率称为初始磁化率（ci）（见第一章和第三章）。如果磁场足够低，这一部分测量是可逆的，当关闭外加磁场时，磁化强度将回到其初始状态。如果一个颗粒是超顺磁的，它对外加磁场的反应将大大增强。因此，超顺磁颗粒比单畴颗粒更灵敏。定义一个颗粒是否是超顺磁取决于观测的时间尺度，因此，对于一个特定的颗粒来说，在较长时间尺度上可以是超顺磁（它能和外加磁场达到平衡），在较短时间尺度上可以是单畴颗粒（它仅仅对一个弱的外加磁场产生微弱的反应）。因此，初始磁化率（ci）强烈依赖于外加磁场的频率，同时也强烈依赖于温度。一些仪器可以在不通频率条件下进行初始磁化率（ci）测量，从而得到所谓的频率磁化率（cfd）。这个参数常常用来估计超顺磁颗粒的磁化率对样品总的磁化率的贡献。图8.3：磁滞参数的定义随着外加磁场的增大，单个磁性颗粒将达到其偏转磁场（flipping field），或者经历不可逆的自旋状态重组（即畴壁重新排列）。所谓饱和磁化强度（Ms）就是当外加磁场饱和时的磁化强度。测量这一参数时通常必须对顺磁性矿物的贡献进行校正，即必须去除顺磁性矿物的高场磁化率（chf）。幸好，在高达几个特斯拉的磁场下，顺磁性矿物的磁化强度和外加磁场的强度呈线性关系，因此，通常很容易估计顺磁性矿物的贡献并将其除去。如果从初始磁化率（ci）中减去高场磁化率（chf，它仅仅是顺磁性矿物的贡献），就能估计亚铁磁性矿物颗粒对初始磁化率的贡献，用cferri表示。磁化率也是样品方向与外加磁场方向的函数。如果磁化率与样品方向无关，则该样品的磁化率是各向同性的。磁化率各向异性是由磁性矿物的各向异性定向排列产生的，这一性质可用磁性矿物定向的优选方向来解释，这个主题将在后面的章节中讨论。磁滞回线上磁场逐渐增加的部分称为上升回线，磁场逐渐降低的部分称为下降回线。如果磁场足够高，样品的磁化强度将发生不可逆变化，关闭磁场后，样品的磁化强度将不能回到其初始状态，即呈现磁滞特征（见第七章），由此获得的磁化强度为等温剩磁（IRM）（见第五章）。当外加磁场饱和时，这个剩磁称为饱和剩磁（Mr，见第七章，有的文献用Mrs或Msr表示），它也是饱和等温剩磁（SIRM）的同义词。如第五章所述，磁化强度为零时的磁场称为矫顽力（Bc），而剩磁为零时的磁场称为剩磁矫顽力（Bcr）（如果关闭这个外加磁场，剩磁将减小至零）。估计剩磁矫顽力的两种方法在第五章叙述（即Bcr和Bcr）；第三种方法为交切法（intersection method）（B*cr），在第七章叙述；第四种方法为DM法，即图8.3a中的上升回线和下降回线的差值（即DM）随外加磁场的变化图（图8.3b）。当DM达到其最大值的一半时的磁场称为B*cr。Robertson & France（1994）一文指出，如果磁性物质总体呈现对数正态分布特征的矫顽力谱，同时其等温剩磁为所有贡献的颗粒的线性累加，则对这些有贡献的组分来说，等温剩磁获得曲线为非混合型（unmixed）。其基本思想如图8.3所示，图中矫顽力谱呈对数正态分布特征的两种组分产生（分别用断线和点断线表示）如图所示的等温剩磁获得曲线。通过等温剩磁获得曲线图，即图8.4所示的线性获得曲线（linear acquisition plot, LAP）（Kruiver et al., 2001），对该曲线求一阶微分得到梯度获得曲线（gradient acquisition plot, GAP，如图8.4插图中的粗实线）（Kruiver et al., 2001）。然后就可以获得非混合的相应组分的参数，例如对数正态分布的平均值和标准偏差（分别用B1/2和DP表示）（Robertson & France, 1999）。注意，如果总体上只有一种矫顽力，则B1/2相当于Bcr。另外，对于其它类型的剩磁（如ARM）及其退磁和剩磁获得过程，如果采用别的特殊的分析方法，产生其它的分布特征也是可能的（Egli, 2003）。图8.4：两个具有不同矫顽力谱的磁磁组分的等温剩磁获得过程的理论曲线（见插图）。对这条曲线求微分得到插图中的实线，然后通过假设矫顽力具有某种分布特征（本实例为对数正态分布），将该实线分解为不同组分。根据Kruiver et al.（2001）一文的术语，主图为线性获得曲线图（linear acquisition plot, LAP），插图中的粗实线为梯度获得曲线（gradient acquisition plot, GAP）。在Robertson & France（1994）一文中，用B1/2 表示样品获得的剩磁为饱和剩磁的一半时的磁场强度，用DP表示离散参数（dispersion parameter）。注意，如果总体上只有一种矫顽力，则B1/2相当于Bcr。8.2.3 岩石磁学研究中的热磁信息和等温剩磁信息另一种非常有效的确定样品中磁性矿物种类的方法是Lowrie三轴退磁（Lowrie 3D IRM technique）（Lowrie, 1990）。地质样品中常见的几种重要磁性矿物是（第六章表一）：磁铁矿（最大阻挡温度约580C，最大矫顽力约0.3T），赤铁矿（最大阻挡温度约675C，最大矫顽力远大于5 T），针铁矿（最大阻挡温度约125C，最大矫顽力远大于5 T）。可以较为简单地利用这些磁性矿物的矫顽力和阻挡温度的差异确定他们在样品中的相对重要性（Lowrie, 1990）。Lowrie三轴退磁的步骤如下：l 沿三个正交方向施加三个不同强度的磁场以获得等温剩磁。第一个磁场沿X1方向，这个磁场应该足以使样品中所有的磁性矿物达到饱和（通常是实验室可以获得的最大磁场，如2 T）。第二个磁场沿X2方向，应该足以使磁铁矿达到饱和但是不足以影响高矫顽力组分（即针铁矿和细粒赤铁矿），其强度一般为0.4 T。第三个磁场沿X3方向，主要针对低矫顽力矿物，其强度一般在0.12 T左右。l 通过对样品进行热退磁，然后将三个组分的强度 (x1, x2, x3) 对退磁温度作图，这样就可以通过确定每个组分的阻挡温度谱来表征样品总的剩磁特征。Lowrie三轴退磁的例子如图8.5所示。该样品中主要磁性矿物的在550C 到600C之间、矫顽力小于0.4 T但大于0.12 T。这些是典型的磁铁矿的性质（见第六章表一）。此外，该样品中还有少量的高矫顽力（0.4 T）组分，其阻挡温度大于650C，这是赤铁矿的特征（见第六章表一）。图8.5：a) 等温剩磁（IRM, Mr）获得曲线。样品在强度为2 T的磁场中磁化以后，再在另外两个方向上获得IRM，磁感应强度分别为0.4 T和0.12 T。b) IRM三轴热退磁曲线。图中三个不同矫顽力的组分用不同的符号表示。图8.6：典型端元磁组分的磁滞回线。a) 逆磁性。b) 顺磁性。c)超顺磁（数据来自洋底玄武质玻璃）。d) 单轴单畴颗粒。e) 磁晶各向异性单畴颗粒。f)准单畴颗粒。图8.7：不同磁组分混合物的磁滞行为。a) 磁铁矿和赤铁矿组合。b) SD/SP磁铁矿组合之一（数据来自Tauxe et al., 1996）。c) SD/SP磁铁矿组合之二。图8.8：上：磁滞回线。中：DM与磁场关系曲线。下：dDM/dH与磁场关系曲线。从左至右分别为：赤铁矿，单畴磁铁矿，赤铁矿+磁铁矿，单畴+超顺磁磁铁矿。等温剩磁（IRM）和非磁滞剩磁（ARM）获得曲线和退磁曲线含有丰富的关于样品中磁性矿物组成的信息。然而，进行IRM和ARM获得曲线的测量是非常耗时的，测量一个样品的IRM或ARM需要几个小时。磁滞回线可以弥补这两个参数的不足，测量磁滞回线所需时间短，测量一个样品的大磁滞回线仅需要大约10分钟。原则上，从磁滞回线可以得到与IRM获得曲线相同的信息。和IRM获得曲线一样，磁滞回线也是样品中所有起作用的磁组分的贡献的总和。磁滞回线有几种基本类型，它们可以作为认识地质样品磁滞回线的基石（building blocks）。这些典型的磁滞回线如图8.6所示。图8.6a表示典型的逆磁性物质（如碳酸盐、石英）的负斜度（negative slope）。图8.6b表示顺磁性物质的顺磁性斜度（paramagnetic slope）。当样品中仅含有少量的亚铁磁性物质且富含含铁矿物（如黑云母、粘土矿物），这两种磁滞行为是常见的。当磁性矿物的粒度非常细时，样品呈现超顺磁磁滞行为（图8.6c）。超顺磁磁滞行为遵循Langevin方程L(a)（见第七章）（式中的a表示MsvB/kT），并为样品中v的分布的积分。当磁性颗粒大于某一临界体积时，其驰豫时间将足以使颗粒保持稳定的剩磁（第五章）。正如在第七章讨论过的，随机排列的稳定颗粒集合体将会产生各种形状的磁滞回线，这些磁滞回线的形状取决于颗粒的各向异性和磁畴状态。典型的磁滞行为如图8.6d-f所示。图8.6d表示以单畴、单轴各向异性磁铁矿为剩磁载体的样品的特征的磁滞回线。图8.6e表示一种特殊的赤铁矿的磁滞回线，其各向异性为磁晶各向异性（六方晶系），注意，该样品的剩磁比（Mr/Ms）非常高，接近于1。最后是一个Mr/Ms值和稳定性都比单畴颗粒要低的样品的磁滞回线，即准单畴（PSD）颗粒的磁滞回线（图8.6f）。现在已知，准单畴磁滞行为是涡旋剩磁颗粒的典型特征。对于地质样品，我们经常碰到的是不同成分和粒度的磁性矿物的混合物。这种混合物将产生变形的磁滞回线（图8.7）。图8.7a表示赤铁矿和单畴磁铁矿混合物的磁滞回线，我们称之为鹅颈形（goose-necked）磁滞回线。另一种常见的是单畴和超顺磁磁铁矿混合物产生的磁滞回线，称之为细腰形（wasp-waisted）（图8.7b）或粗腰形（pot-bellied）（图8.7c）磁滞回线。综合图8.7所示的磁滞回线，导致磁滞回线变形的原因有两个：一是两种不同矫顽力组分的混合，二是单畴和超顺磁颗粒的混合。为区分这两种变形的磁滞回线，我们分别称之为鹅颈形和细腰形（图8.7），这些不同的磁滞回线形状表示不同的磁学含义。Jackson et al. (1990)提出，DM曲线（如图8.3）可以用来区分不同的矫顽力谱。DM曲线及其微分（dDM/dH）仅对剩磁载体反应灵敏，不能反映超顺磁组分，因此可以用来区分这两种因素导致的磁滞回线变形。图8.8表示几种典型的磁滞回线及其DM和dDM/dH曲线。两种矫顽力不同的成分（如赤铁矿和磁铁矿的混合物或者不同粒度的同种矿物的混合物）将会产生双峰形（two-humped）dDM/dH曲线，而单畴和超顺磁颗粒的混合物的细腰形磁滞回线仅有一个峰。图8.9：a）断线表示磁滞回线上从饱和场到某一磁场Ha的下降曲线。红线表示从Ha回到饱和磁场的一级反转曲线（first order reversal curve，简称为FORC）。该曲线上任何HbHa 的点的磁化强度为M(Hb,Ha)。b）单畴颗粒集合体的一系列FORC。在任一点“P”，一组相关的曲线组成77的网格，用这些数据可拟合一个多项式曲面。c）多项式曲面的混合二阶导数点Ha,Hb的等值线图。（该图引自Pike et al., Phys. Earth Planet. Inter., 126, 11-25, 2001）。注：所有的Hs实际上是m0H。图8.10：a）一个未淬火的、有应力作用的磁铁矿大颗粒的磁滞回线。b）该颗粒的FORC图。（该图引自Pike et al., 2001）。Jackson et al. (1990)又提出用傅立叶平滑方法处理噪音很大的数据。对这种方法的描述见附录。磁滞回线包含有大量的信息。然而，如果仅仅用回线来估计一些参数，如Mr, Ms, Bcr, Bc, ci, chf，等等，大部分信息将被丢失。 Pike et al. (e.g., 1999)推广了Mayergoyz (1986)的方法，即用所谓的一级反转曲线（FORC）来描述磁滞数据。测量FORC时，就象大多数磁滞测量一样，先将样品置于饱和场中。将饱和场降低到某一磁场Ha，然后增加磁场，经过某一磁场Hb到饱和（图8.9a）。遗憾的是，FORC的术语中用的是Ha，忽略了必要的系数m0将磁场的值转化为以特斯拉为单位的数值。 Ha和Hb之间的磁化曲线就是一个FORC。根据所需的精度可以产生一系列的FORC（图8.9b）。通过将FORC数据网格化把它们转化成有用的形式（图8.9c插图）。在这个例子中，选择一条曲线（用红色表示）及其三个相邻的曲线（用绿色表示），平滑因子SF=3。这个方框中的数据可用一个多项式曲面来拟合：式中ai为拟合系数。系数-a6(Ha, Hb) 的等值线图（如图8.9b），它是该多项式曲面在点P的二阶导数（图8.9b）的近似。一个FORC图就是旋转的等值线图，即Hc = (Hb - Ha)/2，Hu = (Ha + Hb)/2。注意，由于Ha Hb，仅用Hc为正值的数据。为了更好地解释这些图，我们先返回第七章。假设沿磁滞回线的下降部分（即图8.9a中的虚线）向下移动到某一磁场m0Ha，该磁场小于样品的最小偏转磁场（flipping field）。如果是单畴颗粒，其行为将是可逆的，第一条FORC的上升曲线将原路返回。仅当|m0Ha |大于一些颗粒的偏转磁场（flipping field）时，将在磁滞回线内部产生一条新的FORC。对于简单的单畴颗粒，即没有颗粒间相互作用的单轴磁铁矿，在Ha与Hb符号相同的象限FORC的密度为零。实际上，由于偏转磁场（flipping field）的分布是有限制的，FORC的密度仅在偏转磁场（flipping field）的范围内为非零值。因此，图8.9c所示的几乎是理想单轴、单畴颗粒分布的FORC图。现在讨论有磁畴壁的单个颗粒的情况。磁畴壁移动比同时使整个颗粒的磁矩偏转容易的多。正如第七章讨论过的，外加磁场一发生变化，磁畴壁就开始小幅度跳跃式的移动（从LEM到LEM）。磁场强度降低，磁畴壁将逐渐停止移动（nucleate）；然后磁场强度增加，将产生不可逆的磁化曲线，即使磁场方向不变或者磁场没有达到的使整个颗粒发生磁矩偏转的偏转磁场（flipping field），产生的磁化曲线也将是不可逆的。在这种情况下产生的FORC，当Ha为正值时，磁化曲线多半是不可逆的。如果转换到Hu和Hc，对于一个小的但是范围超过Hu的Hc，FORC密度将达到最大值（图8.10）。8.2.4 你应该用哪个FORC？测FORC图需要几个小时，然而，测单个磁滞回线只需几分钟。许多情况下，最有趣的是，研究者从FORC了解到的信息仅仅是当磁场从饱和降低到零然后逐渐增加到饱和这个过程中磁化曲线的不可逆程度（图8.11）。在Yu and Tauxe（2004）的论文中，这种不可逆行为被称之为零FORC（Zero FORC, 简称ZFORC）。产生零FORC的原因有颗粒间相互作用、磁畴壁移动或者磁性颗粒中涡旋结构的形成和破坏。Fabian (2003)定义了一个叫瞬时磁滞（transient hysteresis，简称TH）的参数，它代表零FORC的上升回线和下降回线之间的面积（如图8.11所示的阴影部分），其定义为：式中DH为测量磁滞回线过程中的磁场增量的步长。当用Ms归一化时，TH与B的单位相同，都为特斯拉。一般认为，瞬时磁滞起源于磁性颗粒的自消磁（self demagnetization），例如，磁畴壁移动、磁性颗粒中涡旋结构的形成和破坏。其中一个例子就是Yu & Tauxe (2004)报道的单个颗粒的显微磁模拟结果（图8.12），该结果说明，宏观尺度上产生瞬时磁滞是可能的。ZFORC的起点和终点都在饱和磁场处。在下降回线上突然形成一个涡旋结构，这一点标记为a)，在该点磁化强度急剧降低。发生这个跳跃之前的磁化状态标记为下降分支（descending branch）。沿着上升分支（ascending branch）直到较高的磁场，涡旋结构仍然存在。成百万个不同粒度和形状的磁性颗粒的这种不可逆瞬时磁滞行为将产生宏观的瞬时磁滞现象。Yu & Tauxe (2004)的研究结果揭示，总体上，磁性颗粒越大，瞬时磁滞越明显，直到真正的多畴颗粒的磁滞行为使磁滞回线闭合而不能观察到瞬时磁滞现象（或者前面所述的FORC图）为止。图8.11：零FORC（Zero FORC, 简称ZFORC）示意图，图中从饱和磁场开始的下降回线在零磁场处结束，然后磁场逐渐增加达到饱和。Fabian (2003) 所描述的瞬时磁滞（transient hysteresis，简称TH）如图中两条曲线之间的阴影部分所示。图8.12：一个100 nm颗粒经过ZFORC实验后，瞬时磁滞的显微磁模拟结果（据Yu & Tauxe, 2004）。8.3 磁滞参数与颗粒粒度的关系环境磁学研究的一项重要内容就是揭示磁性参数反映的粒度信息。为此，本文收集了大量的磁滞数据，这些数据来自不同粒度和成因的各种磁性矿物。其中，最完整的是磁铁矿的数据，这种矿物也是自然界岩石和沉积物中最重要的磁组分。这些实验中用的磁铁矿主要有三个来源：一是自然界的磁铁矿晶体经过粉碎和过筛分成不同粒度，二是玻璃陶瓷技术生成的磁铁矿晶体，三是热液成因的磁铁矿晶体。图8.13a-c描述了矫顽力（Bc）、剩磁比（Mr/Ms）、剩磁矫顽力（Bcr）等磁滞参数的粒度依存性。磁滞参数不仅与磁性矿物粒度相关，还与磁性矿物的成因相关。粉碎的天然磁铁矿晶体比人工生成的磁铁矿颗粒具有较高的矫顽力和剩磁比值，可能是由于天然磁铁矿晶体中离子错位增加，从而使其固定磁畴壁的作用比晶格中的空位大得多。如果磁性颗粒经过高温淬火，这些磁滞参数的异常高值将消失。初始磁化率与粒度的关系如图8.13d所示。从单畴到多畴粒度范围内的磁铁矿的磁化率变化没有明显的粒度依存性。然而，SP/SD边界附近的磁性颗粒对磁化率反映非常灵敏，因为SP颗粒的磁化不受磁晶各向异性能或形状各向异性能的制约，因而对外加磁场反映强烈（其因子为ln(Ct)）。取C=1010s-1和t=100 s，对于SP颗粒和同样体积的一个单畴颗粒来说，磁化率将增强约28倍。这就是用频率磁化率来检测SP颗粒存在的物理基础。SP的行为依赖于观测的时间尺度，因此，低频条件下表现出SP行为的颗粒在高频条件下并不表现出SP行为。由于t呈指数形式反应于温度，因此，c(T)蕴涵的信息比c(f)多得多。ARM与粒度的关系如图8.13d所示。这个关系没有很严格的制约，因为ARM还强烈依赖与磁性颗粒的浓度以及成因。一些研究者（e.g., Banerjee et al., 1981）建议用非磁滞磁化率（cARM，即用测量ARM的直流磁场DC对ARM进行归一化得到的参数）与初始磁化率（c）的比值（cARM/c）来确定磁铁矿的粒度，然而，实际工作中，应用这种方法还存在很多困难，除非对样品中磁性矿物的种类、浓度以及成因等信息了解得相当清楚。图8.13：磁滞参数与粒度的关系。粉碎颗粒（红色）用C表示，玻璃陶瓷颗粒（蓝色）用CG表示，热液形成的颗粒（绿色）用H表示。a) 矫顽力（Bc）与粒度的关系。b) Mr/Ms与粒度的关系。c) 剩磁矫顽力（Bcr）与粒度的关系（数据来自Hunt et al., 1995）。d) 磁化率与粒度的关系（数据来自Heider et al., 1996）。e) ARM与粒度的关系（数据来自Dunlop & Argyle, 1997）。8.4 比值参数（Parameter ratios）环境磁学研究中，一些比值参数往往得到更为广泛的应用，这些参数包括Mr/Ms, Bcr/Bc, ARM/c, ARM/Mr, Mr/c, IRM(x)/ Mr。Mr/Ms和Bcr/Bc这两个参数对剩磁的状态（超顺磁SP，单畴SD，flower，涡旋votex，多畴MD）和磁各向异性来源（立方晶系，单轴，应力状态）反映灵敏，因此，这两个参数能指示磁性矿物的粒度和形状，为此，Day et al. (1977) 用这两个参数作图，称为Day氏图（Day plot）（图8.14）。根据理论计算，Day氏图可以分为SD、PSD和MD三个区域（见第七章）。PSD代表准单畴，它的剩磁比（Mr/Ms）介于单畴行为（0.5）和多畴行为（0.05）之间。实际上，几乎所有的地质样品都落在PSD区域，从而导致Day氏图的应用有一定的局限性。Tauxe et al. (2002)（图8.15）建议用Mr/Ms与Bc的关系图来代替Day氏图，该图根据磁畴状态和磁各向异性能的起源，应用显微磁模拟技术帮助解释磁滞数据。由于ARM和c这两个参数本身具有复杂的行为，因此，包含有ARM和c的比值参数往往非常复杂。ARM受浓度的强烈影响，与粒度并不呈单调的变化关系。c是一个垃圾桶式的参数，在某种程度上，可以说它反映了样品中一切信息。在一些特定的、不太复杂的情况下，这两个参数是非常有用的，但是，需要小心谨慎地解释它们的含义。较低的反向磁场下的IRM（即IRM(-x)）与饱和IRM（即Mr或sIRM）的比值，即所谓的S-ratio，可以用来确定样品中硬磁性矿物和软磁性矿物的比例。IRM受颗粒间相互作用影响小，因此，它主要反映磁性矿物浓度的变化。图8.14：Day氏图显示的磁滞参数与磁粒度以及样品处理方法的关系（据Dunlop, 2002）。图8.15：Mr/Ms与Bc的关系图。空心方块代表立方各向异性磁铁矿的理论位置。随着颗粒变长（长/宽比a/b达1.5），模拟结果服从点断线的趋势。较长的单畴颗粒将服从单轴趋势，用黑色箭头表示。超顺磁单轴数值模拟（SPUNS）预测的变化趋势（Tauxe et al., 1996）用蓝色点线表示。具有较大宽度的等轴颗粒的变化趋势沿绿色点线，拉长形颗粒的变化趋势沿红色断线。随着颗粒变得足够大至涡旋剩磁状态，它们在该图上的区域为PSD。更复杂的颗粒形状，例如交叉的棒状颗粒，产生的Mr/Ms值大于0.5，从而具有极高的稳定性，在图上的区域标记为complicated shapes。随着颗粒增大，这些磁滞数据将服从紫色实线的变化趋势。（据Tauxe et al., 2002）8.5 应用相对于地球化学、沉积学和古生物学来说，测量岩石磁学参数的速度快、方法简单。如果小心使用，岩石磁学参数能非常有效地反映气候和环境变化。本章讨论的关于岩石磁学参数的基本图件有两种：一是两个岩石磁学参数之间的相关性，二是岩石磁学参数随深度的变化。Banerjee et al. (1981)首先提出并被广泛应用的ARM与c的相关性（图8.16）属于前一种情况。岩石磁学参数之间的相关性对确定磁性矿物颗粒的粒度、浓度和成分等变化很有用。例如，如果Mr与c呈线性相关，可能意味着控制岩石磁学参数变化的主要因素是磁性矿物浓度的变化。岩石磁学参数随深度的变化图可以有效地应用于钻孔间地层对比，以及揭示磁性矿物浓度、成分和粒度等在深度上的变化。实例之一是岩石磁学在古海洋学上的应用（Hartl et al., 1995）（图8.17, 8.18）。同位素和碳酸盐含量的变化表明，始新世末期发生了重要的环境变化（图8.17）。在上述研究实例中还测量了IRM和c数据。岩石磁学参数也表现出了与碳同位素相同的变化。由于IRM与c的变化都与磁性矿物颗粒的浓度变化呈线性关系，因此，可以将碳同位素的变化归因于碳酸钙含量的变化。然而，IRM与c关系图（图8.18）揭示出了更复杂而有趣的现象。如果这些参数的变化仅仅是由于磁性矿物浓度变化造成的，IRM与c的线性关系将呈一条直线，可是，实际情况是，始新世和渐新世的数据显示了两条斜率不同的直线，并且始新世沉积物具有较高的c值。正如在前面的章节中提到的，c受超顺磁颗粒的强烈影响，因此，Hartl et al.（1995）认为，始新世、渐新世界线处磁性矿物粒度发生了显著变化，始新世沉积物比渐新世沉积物中含有更多的超顺磁颗粒。沉积物中有机碳含量的变化导致的沉积物孔隙水化学变化可能引起磁性矿物粒度的变化。这一机制与碳同位素（图8.17）的变化机制是一致的。图8.16：一个明尼苏达钻孔的ARM与磁化率关系图。不同的斜率代表全新世主要的气候事件和人类活动事件。（据Banerjee et al., 1981）图8.17：DSDP522孔的碳、氧同位素和碳酸钙含量随深度的变化情况：(a) d13C, (b) d18O, (c) CaCO3%。始新世/渐新世界线定义为Hantkenina spp.最后出现的位置，即位于海底之下137 m深度处。（据Hartl et al., 1995）图8.18：DSDP522孔始新世/渐新世界线附近沉积物的饱和剩磁与磁化率关系图。始新世沉积物（用红色三角表示）和渐新世沉积物（用蓝色圆圈表示）的SIRM-c都呈线性分布，但前者的斜率低于后者。附录A磁滞回线的傅立叶分析实测的磁滞回线数据可能充满噪声，Jackson et al. 1990建议用傅立叶变换对这种数据进行滤波。傅立叶平滑的优点是计算出的磁滞参数受噪音的影响较小，而且DM和dDM/dH曲线更易于解释。对磁滞回线数据进行傅立叶平滑的步骤如下（图A1）：l 首先必须去除顺磁性和逆磁性成分的贡献。图A1a为富含碳酸盐沉积物的典型磁滞回线，这类样品中逆磁性物质有较强的贡献（表现为高场下磁滞回线的负斜度）。先用高场下的数据（即铁磁性物质达到饱和以后）通过线性回归，得到一条最佳拟合直线，然后就可以减去逆磁性物质的贡献（图A1b）。l 为了保证数据处理的均一性，Jackson et al. 1990建议，斜度改正以后，以Ms的一定百分数为限对数据进行截取。图A1b中，我们以Ms的99.9%为限截取数据。l 傅立叶变换需要这样的数据：对每一个x值，需要一个单一的y值。因此，通常作图用的磁滞数据并不适合做傅立叶变换。如图A1c所示，通过把磁场转换成弧度，从而把磁滞回线映射成适合进行傅立叶分析的形式。褶合的磁滞回线（unfolded loop）开始于下降回线与y轴的交点（Mr）。从H = 0 Hmax, H被线性映射为弧度H = 0 p/2。从H = Hmax 0, H被映射为H = p/2 p。从H = 0 +Hmax，H被映射为H = p 3p/2。从H = +Hmax 0, H被映射为H = 3p/2 2p。l 然后，利用Jackson et al. 1990建议的方法，对褶合的数据进行傅立叶变换。通过保留特定的项数（例如低通滤波）可以对数据进行平滑（图A1d）。最后，磁滞参数可以从通过傅立叶变换得到的磁滞回线计算出来，同时得到DM和dDM/dH与磁场关系曲线（图A1e-f）.图A1：傅立叶平滑的步骤。a) 原始数据。注意碳酸盐的逆磁性贡献，表现为磁滞回线在高场下明显的负斜度。b) 校正后的数据，去除了高场下逆磁性矿物的贡献，并以M的99.9%为限截取数据。c) 为图b)转换为弧度后的数据。d) 应用c)中数据的前15个傅立叶系数对数据进行平滑的结果。e) 用原始数据（实线）和平滑后的数据（断线）所作的DM与磁场关系曲线对比。f) 用原始数据（实线）和平滑后的数据（断线）所作的dDM/dH 与磁场关系曲线对比。参考文献Banerjee, S. K., King, J. & Marvin, J. (1981), A rapid method for magnetic granulometry with applications to environmental studies, Geophys. Res. Lett. 8, 333336.Day, R., Fuller, M. D. & Schmidt, V. A. (1977), Hysteresis properties of titanomagnetites: grain size and composition dependence, Phys. Earth Planet. Inter. 13, 260266.Dunlop, D. (2002), Theory and application of the day plot (Mrs/Ms versus Hcr/Hc) 2. application to data for rocks, sediments, and soils, J. Geophys. Res 107, doi:10.1029/2001JB000487.Dunlop, D. & Argyle, K. (1997), Thermoremanence, anhysteretic remanence and susceptibility of submicron magnetites: Nonlinear field dependence and variation with grain size, J. Geophys. Res 102, 2019920210.Egli, R. (2003), Analysis of the field dependence of remanent magnetization curves, J. Geophys. Res. 108(B2).Evans, M. & Heller, F. (2003), Environmental Magnetism: Principles and Applications of Enviromagnetics, Academic Press.Fabian, K. (2003), Some additional parameters to estimate domain state from isothermal magnetization measurements, Earth Planet. Sci. Lett. 213(3-4), 337345.Hartl, P., Tauxe, L. & Herbert, T. (1995), Eartliest oligocene increase in south atlantic productivity as interpreted from ”rock magnetics” at DSDP site 522, Paleoceanography 10, 311325.Heider, F., Zitzelsberger, A. & Fabian, K. (1996), Magnetic susceptibility and remanent coercive force in grown magnetite crystals from 0.1 m to 6mm, Phys. Earth Planet. Inter. 93, 239256.Hunt, C. P., Moskowitz, B. M. & Banerjee, S. K. (1995), Rock physics and phase relations, a handbook of physical constants, pp. 189204.Jackson, M., Worm, H. U. & Banerjee, S. K. (1990), Fourier analysis of digital hysteresis data: rock magnetic applications, Phys. Earth Planet. Inter. 65, 7887.Kruiver, P. P., Dekkers, M. J. & Heslop, D. (2001), Quantification of magnetic