基于X射线荧光光谱分析斜坡地质灾害发生的化学风化内在因素
卿展晖
广东省地质环境监测总站, 广东 广州 510510

作者简介: 卿展晖, 1978年生, 广东省地质环境监测总站高级工程师 e-mail: 348287371@qq.com

摘要

地质灾害防治是我国一项重要国策, 对地质灾害发生的内在驱动因素的认识是防灾减灾的基础依据。 广东省作为地质灾害频发的省份, 以往研究多关注岩土体的物理力学性质, 而对于导致力学性质改变的深层次原因—化学风化作用的影响研究不足。 本文对广东省北部和东部典型火成岩与沉积岩区域的6 841处斜坡地质灾害(崩塌和滑坡)隐患点进行了统计分析, 并从“水-岩化学作用(CWRI)”的视角出发, 基于X射线荧光光谱仪(XRF)测试技术, 对其中11个地质灾害点的40件样品(包括风化岩石、 风化残积土和坡残积土)进行了主量化学元素测试分析, 其中包括SiO2、 Al2O3、 Fe2O3、 CaO、 MgO、 K2O、 Na2O和烧失量(LOI)等; 计算了经典的化学风化强度指标硅铝比(Si/Al)、 硅铝铁比(Si/R2O3)、 化学蚀变指数(CIA), 以及本文新提出的CIA变率(CIA-rate, 定义为风化产物的CIA值与新鲜母岩CIA值之差与新鲜母岩CIA值的比值), 探讨了化学风化作用强度对斜坡地质灾害发生的内在驱动因素。 XRF测试分析结果表明, 火成岩风化产物的CIA变率平均值达71.28, 其风化作用强度显著高于沉积岩的风化产物(CIA变率平均值21.26), 这与火成岩区灾害密度是沉积岩区的1.4倍相一致。 火成岩区域的斜坡地质灾害多发生于CIA值75~85和CIA变率50~70的全风化层与残积层, 尤其是球状风化体或风化不均匀夹层之处; 沉积岩区域的灾害常发生于CIA值75~85和CIA变率15~25的全风化层与残积层下部, 由于受层理构造和“软硬夹层”的影响易形成多级滑坡或深层滑坡。 该研究说明, 华南地区湿热环境伴随着强降雨带来的地表水和地下水的侵蚀和溶蚀作用, 导致岩土体发生显著的化学风化; 在脱硅富铝/富铁过程中, 钾、 钠、 钙、 镁等元素流失, 新生的黏土矿物和氢氧化铁矿物富集, 从而削弱了岩土体物理力学性质并破坏了岩土体结构, 成为地质灾害发生的深层次内在驱动因素。 研究结果为地质灾害早期识别和预警提供了科学依据。

关键词: X射线荧光光谱仪; 化学风化作用; 斜坡地质灾害; 内在因素; 广东省
中图分类号:P694 文献标志码:A
The Driving Force of Chemical Weathering Intensity on Slope Geological Hazards Identified by Using XRF
QING Zhan-hui
Geological Environment Monitoring Station of Guangdong Province, Guangzhou 510510, China
Abstract

Geological hazard prevention and control is a crucial national policy in China. Understanding the intrinsic driving factors of geological hazards is fundamental for disaster mitigation. As a province prone to geological hazards, previous studies in Guangdong have primarily focused on the physical and mechanical properties of rock and soil masses. At the same time, insufficient attention has been paid to the underlying causes of mechanical property deterioration—chemical weathering. This study conducted statistical analyses on 6 841 slope hazard sites (collapses and landslides) in typical igneous and sedimentary rock regions of northern and eastern Guangdong. From the perspective of “chemical water-rock interaction (CWRI)”, major chemical elements (including SiO2, Al2O3, Fe2O3, CaO, MgO, K2O, Na2O, and loss on ignition (LOI)) in 40 samples (weathered rocks, residual soils, and slope-residual soils) from 11 hazard sites were analyzed using X-ray fluorescence spectrometry (XRF). Classic chemical weathering indices—silica-alumina ratio (Si/Al), silica-sesquioxide ratio (Si/R2O3), chemical index of alteration (CIA), and a newly proposed CIA-rate by the author—were calculated to explore the driving mechanisms of chemical weathering intensity on slope hazards. Here, the CIA-rate is equal to the CIA value of the weathered product minus the CIA value of the fresh parent rock, then divided by the CIA value of the fresh parent rock. XRF results revealed that the average CIA-rate of igneous rock weathering products (71.28) was significantly higher than that of sedimentary rock products (21.26), consistent with the 1.4 times higher hazard density in igneous rock areas. In igneous rock regions, slope hazards predominantly occur in fully weathered layers and residual soils with CIA values of 75~85 and CIA-rates of 50~70, particularly at sites with spheroidal weathering bodies or heterogeneous interlayers. In sedimentary rock regions, hazards are often observed in lower fully weathered layers and residual soils with CIA values of 75~85 and CIA-rates of 15~25, where bedding structures and “soft-hard interlayers” facilitate multi-stage or deep-seated landslides. This study demonstrates that the hot-humid climate and intense rainfall in South China enhance surface water and groundwater erosion and corrosion, accelerating chemical weathering. During desilication and enrichment of aluminum/iron, elements such as K, Na, Ca, and Mg are leached. In contrast, clay newbornminerals and iron hydroxides accumulate, weakening the mechanical properties and structural integrity of rock and soil masses. These processes serve as intrinsic drivers of geological hazards. The findings provide a scientific basis for early identification and warning of geological hazards.

Keyword: X-ray fluorescence spectrometer; Chemical weathering; Slope geological hazard; Internal factor; Guangdong Province
引言

全球环境变化引发了各种自然灾害的频发, 地质灾害是其中一种严重的灾害。 广东省是全国地质灾害严重的省份之一, 尤其是山地丘陵区, 多年来发生多起引起伤亡事故的崩塌、 滑坡等斜坡类地质灾害。 为落实地质灾害防治规划的目标任务, 广东省地质灾害监测总站与中国科学院广州地球化学研究所联合开展了在全球变化驱动下的广东山区典型岩类斜坡地质灾害成灾机理的调查研究。

广东省在地质灾害方面已有良好的基础研究工作, 基本查明已发生的地质灾害时空分布规律[1, 2, 3], 近年来又开展了大量有关地质灾害风险调查研究工作[4, 5, 6, 7]。 然而, 以往省内学者主要基于岩土体的物理力学性质来研究地质灾害发生的内在因素, 而对于岩土体的风化作用也仅仅是根据力学性质将其划分为不同强度的风化带[4, 5, 6, 7]。 实际上, 华南不同风化作用强度(即风化作用的程度)风化带的更深层次的内在因素主要是由于不同强度的化学风化作用导致的岩土体化学成分和矿物成分的变化。 国内外学者在化学风化与斜坡稳定性及其与地质灾害发生关系方面已有相关研究成果。 Schuiling构思了“ 地球化学工程学” 的新研究领域[8], 指出地质环境保护是地球化学工程的重要组成部分, 化学方法可以改变地质材料的物理性质, 地球化学工程技术的发展要结合环境地球化学的技术; Voronkevich阐述了“ 工程地球化学” 的理论与应用[9], 指出工程体系中物理性质的变化往往取决于地球化学和新的矿物学的变化程度, 因此需要详细调查特定地质环境条件下影响地质灾害(如岩溶、 滑坡等)的地球化学因素; 汤连生等讨论了水-岩化学作用对岩体变形破坏力学效应的研究进展[10], 指出需要运用力学、 物理学和化学各学科的结合来全面研究工程岩体特性和地质灾害机理及防治问题。 徐则民等指出, 在温湿气候地区, “ 降雨(包括台风及飓风带来的降雨)是滑坡最主要、 最常见的诱发因素” , 但是, “ 降雨诱发滑坡仅仅是直观的说法, 严格说来, 是降雨转化的地下水(入渗的雨水)及其与斜坡岩土体之间的复杂作用— 水-岩化学作用(chemical water rock interaction, CWRI)” 的原因[11, 12]。 付伟等[13]、 张劲松[14]等对花岗岩风化红土、 红层软弱夹层等进行了风化矿物组分的分析和水-岩(土)化学作用的研究。 近年来对于滑坡体的滑带土的实证研究, 主要关注于微观结构、 矿物成分、 地球化学组分对物理力学性质和强度的影响[15, 16]

上述前人文献所见问题是: 首先, 迄今为止人们对CWRI的研究程度依然较低[10, 11, 12]; 其次, 以往对滑坡灾害体研究主要关注的是滑带土[15, 16], 而对于灾害体发育的不同风化壳土体的研究不足; 最重要的是, 广东省山体滑坡和崩塌主要发生于不同类型基岩的风化层部位, 而对致灾岩土体性质的深层次机理— — 风化作用强度的研究欠缺[4, 5, 6, 7]。 因此, 本文主要从化学风化作用的视角来讨论广东省山地典型岩类地区发生斜坡地质灾害的内在驱动因素问题, 其研究意义在于对斜坡地质灾害驱动因素认识的深化以及灾害的早期识别和预警。

1 实验部分
1.1 研究区典型岩类地质灾害背景

本文所述广东省山地典型岩类地区, 特指广东省北部(清远市、 韶关市)以碎屑沉积岩为主的地区以及东部(河源市、 梅州市)以花岗岩为主的地区。 研究区北与湖南郴州、 江西赣州接界, 东与福建龙岩、 漳州接界; 地理坐标范围为东经111° 55'22″— 116° 56'10″, 北纬: 23° 10'03″— 25° 31'12″之间(图1)。 研究区位于湿热的亚热带季风气候区, 年均气温20~22 ℃, 其中夏季(6月至8月)的平均气温在28~30 ℃, 冬季(12月至2月)的平均气温在12~15 ℃; 年均降雨量1 500~2 000 mm, 每年5月至9月降雨量占全年的70%~80%, 7月至9月台风暴雨最为频繁。 湿热气候为化学风化作用奠定了条件。

图1 研究区火成岩和沉积岩及其典型地质灾害点分布图
摘自: 广东省地质环境监测总站, 中国科学院广州地球化学研究所, 2024; 广东省典型岩类(火成岩、 沉积岩)地区地质灾害成灾机理研究报告; FSSK等表示本文采样地点代号, 见表2
Fig.1 Distribution map of igneous rocks and sedimentary rocks with typical geological hazards in research region
From Geological Environment Monitoring Station of Guangdong Province and Guangzhou Institute of Geochemistry, Chinese Academy of Sciences, 2024; The research report of occurrence mechanism of geological hazards in the typical rocks (igneous rocks and sedimentary rocks) region in Guangdong Province; FSSK and others represent the sampling site codes in this study (Table 2)

本文将研究区基岩划分为沉积岩和火成岩两大类, 再将主要沉积岩分为泥页岩类、 砂砾岩类、 碳酸盐岩类和红层碎屑岩类(主要是白垩纪和第三纪红层)4类; 将火成岩分为花岗岩类、 混合花岗岩类(原岩为花岗岩)和酸性-中酸性火山岩类(含火山碎屑岩类)3类; 其他类型沉积岩(例如煤层、 有机沉积岩等)或火成岩(例如中性和基性岩类)出露面积较少, 暂不予独立研究。 本文统计的区域总面积为61 563.45 km2, 其中, 沉积岩类出露总面积为37 131.69km2, 占比为60.31%, 火成岩类出露总面积为24 431.76 km2, 占比39.69%(图1)。

本次研究收集到有记录的斜坡地质灾害(崩塌和滑坡)隐患点共6 841处, 其中崩塌隐患点3 891个, 占比为56.88%; 滑坡隐患点2 950个, 占比43.12%。 将沉积岩和火成岩两大岩类空间分布信息与地质灾害隐患点分布进行空间耦合, 结果见表1。 数据表明, 两大岩类区域在滑坡发生的密度上接近, 而在崩塌发生密度上, 火成岩区域约为沉积岩区域的1.9倍; 同时, 火成岩区域的灾害点总密度是沉积岩区域的1.4倍多。

表1 研究区两大岩类分布区的地质灾害隐患点数量和密度 Table 1 Quantity and density of hidden trouble of geological hazards in two types of rocks areas in research region
1.2 样品采集和测试分析方法

选择了11个典型地段的滑坡地质灾害发生地点进行了现场调查和采样测试及综合研究。 典型地质灾害点的选择主要依据3个方面: (1)灾害点尽量选择有代表性的各类基岩分布地段; (2)斜坡地质灾害已发灾情比较严重地点或者是潜在地质灾害险情比较严重的隐患点; (3)这些地点前期地质灾害勘查工作资料较多, 易于各种信息对比。 11个灾害点分布于7种基岩类型分布区, 基岩分别为花岗岩类、 混合花岗岩和火山岩3类火成岩, 以及泥岩、 粉砂岩、 红层碎屑岩(粉砂岩与砂岩互层)和砂砾岩4类沉积岩。 采集的样品包括灾害点的残积土(原地没有移动的原岩风化土)、 坡残积土(斜坡移动的坡积土与残积土的混合土)、 全风化岩石、 强风化岩石、 中风化岩石、 微风化岩石等, 共计样品40件(表2)。

表2 研究区样品的主要氧化物和烧失量质量分数(wt%)及化学风化作用指标数据表* Table 2 The weight percentage (wt%) of main oxides and loss on ignition with their chemical weathering indexes of samples in the research area

样品在澳实矿物实验室进行前处理和测试分析。 单个全岩样品经过常规方法烘干后, 研磨成粉末状, 过200目筛, 称取两份试样。 其中一份试样中加入含硝酸锂的硼酸锂-硝酸锂熔融助熔剂, 充分混合后, 高温熔融, 将熔融物倒入铂金模子形成扁平玻璃片后, 再用X射线荧光光谱仪(X-ray fluorescence spectrometer, XRF)测试硅酸盐主量元素氧化物含量。 同时, 另一份试样放入马弗炉中, 于1 000 ℃灼烧。 冷却后称重; 样品灼烧前后的重量差即为烧失量(LOI)。 烧失量的结果与XRF测得的主量元素氧化物结果相加, 就是样品的总质量分数。 测试方法代码为ME-XRF26, 使用仪器为荷兰PANalytical品牌的PW5400型X射线荧光光谱仪; 烧失量称重使用德国产Sartorius CP64电子天平。 使用空白样、 重复样和标准样对批量样品进行了精密度相对偏差(RD)和准确度相对误差(RE)的质量控制。 XRF测量RD控制< 5%, RE控制< 5%; LOI测量RD和RE控制均为< 5%。

2 结果与讨论
2.1 X射线荧光光谱仪(XRF)测试分析结果

使用X射线荧光光谱仪(XRF)对40件样品的主量元素氧化物及烧失量(LOI)进行了系统测试分析, 并对样品的化学风化特征指标进行了计算(表2)。 表2列举了7项主要氧化物(SiO2、 Al2O3、 Fe2O3、 CaO、 MgO、 K2O、 Na2O)和烧失量(LOI), 单位均为质量分数(wt%)。

前人的研究提出了众多的化学风化作用强度的判别指标, 各类指标具有不同的适用范围。 本文使用如下指标对不同岩类及其风化产物进行分析和讨论(数值见表2):

硅铝比=SiO2/Al2O3(简写Si/Al), 为样品所含SiO2与Al2O3分子的质量分数比值, 比值越小表示风化程度越高, 即指示化学风化的脱硅富铝化作用越强;

硅铝铁比=SiO2/(Al2O3+Fe2O3)(简写Si/R2O3), 为样品所含SiO2与Al2O3加Fe2O3分子的质量分数比值, 比值越小表示风化程度越高, 即指示化学风化作用进一步发展到富铁阶段;

风化蚀变指数, 即CIA=[Al2O3/(Al2O3+CaO* +Na2O+K2O)]× 100, 式中的氧化物均为样品各氧化物分子的质量分数, CaO* 指的是仅仅存在于样品硅酸盐中的CaO质量; 本指标是由Nesbitt和Young提出, 用于定量研究岩石的化学风化程度(即化学风化作用强度)[17], 数值越大表示化学风化程度越高, 实质上就是反映了随着化学风化作用的加强而导致的Al的积累与K、 Na、 Ca的流失。

为了对比不同岩类化学风化作用强度的差异, 本文提出了一个新的指标, 称之为“ CIA变率” , 其意义在于评价风化产物与其母岩相比的风化程度。 因为, 没有风化的各类基岩的新鲜岩石其初始CIA值是不一样的, 例如, 新鲜玄武岩的CIA值在30~45之间; 花岗岩和花岗闪长岩的CIA值在45~55之间; 由于粘土矿物含量高, 泥页岩的CIA平均值为70~75[17], 所以, 仅仅从风化产物本身的CIA值来判定其风化程度和强度来说是不够全面的。 由此, 本文提出“ CIA变率(CIA-rate)” , 定义为“ 风化产物CIA值(CIAWeathered)与新鲜母岩CIA值(CIAmatrix)之差与新鲜母岩CIA值的比值” , 即:

$\mathrm{CIA}-\text { rate }= {\left[\left(\mathrm{CIA}_{\text {Weathered }}-\mathrm{CIA}_{\text {matrix }}\right) /\right.} \left.\mathrm{CIA}_{\text {matrix }}\right] \times 100$

根据表2各类样品数据, 对两种典型岩类(火成岩和沉积岩)风化岩石及其风化产物(坡残积土、 残积土)的主量元素和烧失量及化学风化作用指标进行了统计, 详见表3

表3 研究区不同类型岩石及风化产物的主要氧化物和烧失量质量分数(wt%)及化学风化作用指标统计表 Table 3 The statistical table of the weight percentage (wt%) of main oxides and loss on ignition with their chemical weathering indexes of different types of rocks and their weathered product in the research area
2.2 不同岩类及其风化产物的化学元素变化

表2表3的数据显示, 火成岩类(花岗岩、 混合花岗岩、 火山岩)的风化岩石(全、 强、 中、 微风化岩石)主量元素含量(%)分布范围如下: SiO2为59.65~74.82, 平均68.14; Al2O3为12.08~17.39, 平均15.34; Fe2O3为1.21~11.95, 平均5.61; CaO为0.01~4.16, 平均0.48; MgO为0.08~3.26, 平均0.72; K2O为3.09~5.71, 平均4.26; Na2O为0.07~3.05, 平均1.06; LOI为0.92~5.89, 平均3.15。 火成岩类的风化产物(坡残积土、 残积土)主量元素含量(%)分布范围如下: SiO2为45.06~78.53, 平均63.72; Al2O3为11.70~25.68, 平均17.50; Fe2O3为2.80~21.20, 平均7.61; CaO为0.01~0.35, 平均0.03; MgO为0.06~3.20, 平均0.56; K2O为0.48~5.49, 平均1.99; Na2O为0.01~0.21, 平均0.08; LOI为4.01~10.15, 平均6.63。

沉积岩类(泥岩、 粉砂岩、 红层碎屑岩、 砂砾岩)的风化岩石(强风化岩石)的主量元素含量(%)分布范围如下: SiO2为55.16~71.60, 平均64.06; Al2O3为13.75~21.47, 平均17.74; Fe2O3为3.97~10.11, 平均6.60; CaO为0.01~0.02, 平均0.02; MgO为0.48~1.63, 平均1.08; K2O为2.69~5.27, 平均4.13; Na2O为0.04~0.58, 平均0.23; LOI为3.81~5.56, 平均4.64。 沉积岩类的风化产物(坡残积土、 残积土)的主量元素含量(%)分布范围如下: SiO2为50.84~82.20, 平均65.08; Al2O3为7.88~24.39, 平均17.25; Fe2O3为4.06~9.72, 平均6.85; CaO为0.01~0.03, 平均0.01; MgO为0.09~1.73, 平均0.90; K2O为0.49~4.08, 平均2.75; Na2O为0.02~0.51, 平均0.12; LOI为3.11~7.90, 平均5.64。

从主量元素平均值来看, 火成岩风化产物比其风化岩石来说, SiO2、 CaO、 MgO、 K2O和Na2O含量均降低, 指示了Si、 Ca、 Mg、 K和Na元素的流失, 相反, Al2O3、 Fe2O3和LOI含量均升高, 反映了Al、 Fe和烧失量的积累。 这与化学风化作用的脱硅富铝富铁过程是完全一致的。 沉积岩主量元素平均值与火成岩略有不同, 总体来说, 其同样也是风化产物的Ca、 Mg、 K和Na发生流失, Fe和烧失量产生积累, 而SiO2和Al2O3变化与火成岩风化产物的变化相反, 但变化很小。 这是因为, 沉积岩基岩本身在沉积过程中已经经历了不同程度的化学风化。

从上述各主量元素含量变化幅度上看, 火成岩风化产物相对于其风化岩石的变化幅度(流失或富集)一般要大于沉积岩风化产物的变化幅度。

2.3 不同岩类风化产物的化学风化作用强度变化

本文所研究的斜坡地质灾害地点由于基岩出露不佳, 多数地点没有采集到完全新鲜的基岩, 因此, 参考了文献[17]以及广东省前人相关研究文献[18, 19, 20], 将本研究7类岩石的新鲜基岩的CIA值分别确定为: 花岗岩类50、 混合花岗岩和火山岩55、 泥岩75、 粉砂岩和砂砾岩70、 红层碎屑岩65, 由此计算各类风化岩石及其风化产物的CIA变率。

表3的化学风化作用指标统计数据, 火成岩类风化岩石(全、 强、 中、 微风化岩石)的化学风化作用指标的分布范围如下: Si/Al比值为6.04~10.17, 平均7.69; Si/R2O3比值为4.26~9.31, 平均6.37; CIA值为50.79~79.85, 平均69.25; CIA变率为1.57~58.00, 平均33.63。 火成岩类的风化产物(坡残积土、 残积土)风化作用强度指标的分布范围如下: Si/Al比值为3.25~11.39, 平均6.48; Si/R2O3比值为2.52~9.63, 平均5.25; CIA值为77.79~97.29, 平均87.98; CIA变率为50.98~89.44, 平均71.28。

沉积岩类风化岩石(强风化岩石)的化学风化作用指标的分布范围如下: Si/Al比值为4.36~8.84, 平均6.42; Si/R2O3比值为3.34~7.26, 平均5.22; CIA值为75.24~82.62, 平均78.71; CIA变率为5.53~27.10, 平均12.93。 沉积岩类风化产物(坡残积土、 残积土)化学风化作用指标的分布范围如下: Si/Al比值为3.54~17.23, 平均7.40; Si/R2O3比值为2.81~12.14, 平均5.76; CIA值为80.94~92.05, 平均84.74; CIA变率为7.93~32.79, 平均21.26。

从各类化学风化作用指标来看, 火成岩风化产物比其风化岩石来说, Si/Al比值和Si/R2O3比值平均值降低约16%~18%, CIA平均值增高达27%, CIA变率平均值高达71.28, 这与化学风化作用导致的脱硅富铝富铁以及K、 Na、 Ca元素流失也是完全一致的。 沉积岩风化产物比其风化岩石来说, Si/Al比值和Si/R2O3比值平均增高约10%~15%, CIA平均值增幅约8%, CIA变率平均值达21.26。 CIA值的增高显示Al的富集与K、 Na、 Ca元素的流失; 而硅铝率和硅铝铁率的增高与火成岩相反, 推测其原因可能由于沉积岩本身含有较多量的细粒黏土矿物, 在广东地区强降雨的情况下, 导致含Al和Fe的细粒矿物易于被物理侵蚀而流失, 从而造成硅铝比和硅铁铝比的增高。 这种现象在部分火成岩和沉积岩垂直风化剖面上也有显示, 例如表2中的梅州市丰顺县三坑村、 河源市龙川县亨渡村、 韶关市浈江区新村、 韶关市浈江区黄竹村等剖面, 其顶部样品的硅铝比和硅铁铝比的比值反而高于其下面样品的值, 同时其CIA值相反, 顶部样品低于下部样品。

从化学风化作用强度及其变化幅度来看, 火成岩风化产物总体上远大于沉积岩风化产物, 其中尤以CIA值及其变率表现最为显著, 这是火成岩与沉积岩的原岩形成过程以及矿物成分和结构的差异所致。 火成岩原岩基本上是由岩浆所含原生矿物组成, 如我们本次主要研究的酸性和中酸性火成岩, 其原生矿物主要是石英、 长石、 云母、 角闪石以及一些重矿物[13, 16], 其结构上相互紧密相连, 基本没有什么胶结物, 因此, 其原始的CIA值都很低, 多为45~55[17, 18, 19, 20], 平均50左右; 经过化学风化作用, 其主要矿物长石、 云母、 角闪石会蚀变为伊利石、 蒙脱石、 高岭石、 三水铝石[13], 发生了大量的钾、 钠、 钙、 镁元素的流失和铝的富集, 因此, 其CIA值就会发生显著的增高变化, 直至达到90以上。 而沉积岩是由原来不同成因类型的岩石被物理或化学风化作用破碎、 被不同外动力侵蚀、 搬运并再沉积而形成的, 其组成物质复杂, 并含有大量细粒胶结物, 尤其是黏土矿物, 即在沉积形成过程中已经历了不同程度的化学风化作用, 因此其原岩初始CIA值就较高, 一般是65至75[17, 18, 19, 20]; 沉积岩在后期化学风化作用下, CIA值也可以达到90以上, 但由于其初始CIA值较高, 因此, 从表征风化作用强度的CIA等指标来看, 沉积岩的变化幅度就低于火成岩的变化幅度。

2.4 化学风化作用强度对斜坡地质灾害的驱动作用

(1)上述数据表明, 广东地区湿热气候及强降雨对各类新鲜岩石产生了强烈的化学风化作用, 原始岩石发生了显著的脱硅富铝/富铁以及钾钠钙镁元素的流失过程, 衍生了新的风化矿物(尤其是黏土矿物和氢氧化铁矿物)[13, 14, 15, 16, 17], 形成了厚薄不一的风化土层, 从而导致了岩土体结构的巨大变化; 同时, 在地表水和地下水的长期作用下, 岩土体的物理力学性质更加脆弱。 这就是斜坡地质灾害发生的内在根本因素, 即水-岩化学作用对岩土体的破坏。

(2)从主量元素成分、 各类化学风化作用指标来看, 广东北部和东部典型的火成岩风化产物(坡残积物、 残积物)的风化强度和幅度总体上均大于沉积岩风化产物。 从本次调查结果来看, 化学风化强度的差异造成了斜坡风化产物(坡残积层和残积层)的厚度差异: 火成岩(343个地点)平均厚度8~12 m, 沉积岩(399个地点)平均厚度3~8 m; 火成岩类风化产物的风化矿物以高岭石占优势[13, 16], 易于发生崩解作用, 而沉积岩类风化产物则以伊利石以及伊利石-蒙脱石混层矿物为主[14, 15, 16], 易于产生滑动作用; 在岩土结构上火成岩属于块状结构, 原生垂直节理和水平节理发育, 沉积岩属于层状结构, 水平或倾斜层理发育[4, 5, 6, 7]。 从上述实际情况来看, 说明广东山区火成岩类风化层比沉积岩类风化层更容易发生斜坡类地质灾害, 尤其是更容易发生崩塌灾害。 这一点与表1所展示的火成岩区域的灾害点总密度是沉积岩区域的大约1.4倍以及火成岩区域崩塌发生密度约为沉积岩区域的1.9倍的现象相一致。

(3)根据上述有限数据, 从CIA值与CIA变率的角度对火成岩岩土体风化程度做粗略划分: 微风化-中风化岩CIA值51~60, CIA变率1~10; 强风化岩石CIA值61~74, CIA变率11~45; 全风化岩CIA值75~80, CIA变率46~60; 残积层(含坡残积层和残积层)CIA值81以上, CIA变率61以上。 沉积岩由于数据较少, 目前尚不能细分, 大致上以CIA值81和CIA变率20来划分全风化岩与残积层的界线。

数据显示, 火成岩风化层的滑坡多发生于CIA值75~85/CIA变率50~70的层位, 即全风化岩与残积层层位。 火成岩较高的CIA值和CIA变率导致崩塌灾害多发生于残积层较高的层位, 然而, 削坡建房形成的高陡边坡其CIA值70左右就可能发生崩塌。 这也就是如表1所示, 火成岩区域的崩塌灾害密度是沉积岩区域的1.9倍。 沉积岩风化层滑坡多发生于CIA值75~85/CIA变率15~25的层位, 由于存在着层理构造以及不同粒度的沉积层, 其发生部位常常位于全风化岩与残积层下部, 甚至发生深层滑坡。

(4)表2数据显示, 多数情况下化学风化强度一般是从剖面底部至顶部(即从微风化岩石— 中风化岩石— 强风化岩石— 全风化岩石— 残积土和坡残积土)逐渐升高的, 但有些地质灾害点的数值是呈现波动性升高的趋势。 例如, 梅州市丰顺县三坑村滑坡的花岗岩残积土中部FSSK-4号样品, 其各项指标表明其风化程度明显比上下层位弱, 其CIA值为77.79、 CIA变率为55.57, 而其上下层位的CIA值为91.81~93.72、 CIA变率为83.61~87.44, 这反映了FSSK-4号样品代表了一种不均匀风化夹层, 也可能是一种球状风化产物(孤石), 这种由于地表水渗滤和地下水浸泡造成的不均匀风化层与其上、 下部强风化层之间最容易发生崩塌或滑坡地质灾害。 又例如, 韶关市浈江区黄竹村红层碎屑岩滑坡, 其风化剖面的各项指标的数值呈现频繁波动, 这就是红层沉积的一种“ 软硬夹层” 现象, 即代表其原岩是由泥岩-粉砂岩-砂岩-砂砾岩的多旋回韵律沉积层, 从而造成在相似的风化作用下不同层之间风化强度的差异以及相对含水层与隔水层的交替, 就使得红层容易形成顺层滑坡、 深层滑坡甚至多级滑坡。 一些剖面的顶部(例如梅州市丰顺县三坑村滑坡、 河源市龙川县亨渡村滑坡、 韶关市浈江区新村滑坡), 其风化强度指标比剖面下部降低, 其岩性多为坡残积土, 这是由于强降雨或斜坡上大量地表水的侵蚀作用带走了多量的细粒沉积物(含许多黏土矿物), 同时带来了斜坡上部的粗颗粒沉积物甚至石块的沉淀, 造成了“ 风化作用退化” 的现象, 因此, 这里极易发生水土流失, 进而产生小型崩塌、 浅层滑坡, 甚至坡面泥石流。

3 结论

以往地质灾害研究主要关注岩土体的物理力学性质, 而本项研究从水-岩化学作用(CWRI)的视角出发, 研究不同基岩分布区地质灾害地点风化产物的化学组成及风化强度指标, 在化学风化作用强度对斜坡地质灾害的驱动机制方面取得了若干新认识:

(1)将广东省北部和东部山区主要基岩岩石类型划分为火成岩(花岗岩类, 混合花岗岩类, 火山岩类)和沉积岩(泥页岩类、 砂砾岩类、 碳酸盐岩类和红层碎屑岩类)两大类, 对两大岩类出露的61 563.45 km2区域所记录的6 841处斜坡地质灾害(崩塌和滑坡)隐患点进行了统计分析; 结果表明, 火成岩区域的灾害点总密度是沉积岩区域的1.4倍多, 两大岩类区域在滑坡发生密度上接近, 而在崩塌发生密度上, 火成岩区域约为沉积岩区域的1.9倍。

(2)使用X射线荧光光谱(XRF)测试技术, 对其中11个地质灾害地点的40件样品(包括风化岩石、 风化残积土和坡残积土)进行了主量化学元素和烧失量测试, 计算了经典的化学风化作用强度指标: 硅铝比(Si/Al)、 硅铝铁比(Si/R2O3)、 化学蚀变指数(CIA)以及本文提出的CIA变率(CIA-rate)新指标。 结果显示, 在湿热气候下的强烈化学风化作用导致岩石发生显著的脱硅富铝/富铁过程, 钾、 钠、 钙、 镁流失, 铝和三价铁以及新生黏土矿物和氢氧化铁矿物富集。 CIA值和CIA变率是斜坡地质灾害岩土体化学风化作用强度的良好指标。

(3)据CIA值与CIA变率对岩土体风化程度粗略划分为: 微风化-中风化岩CIA值51~60/CIA变率1~10, 强风化岩石CIA值61~74/CIA变率11~45, 全风化岩CIA值75~80/CIA变率46~60, 残积层和坡残积层CIA值> 81/CIA变率> 61(沉积岩大约> 20)。 从各主要元素含量变化幅度以及化学风化强度指标来看, 火成岩风化产物远大于沉积岩风化产物: 火成岩风化产物的CIA值平均87.98, CIA变率平均71.28, 而沉积岩类风化产物CIA值平均84.74, CIA变率平均21.26; 这就揭示了火成岩区域灾害点的密度远大于沉积岩区域这一现象的内在驱动因素— 化学风化强度的差异。

(4)据CIA值和CIA变率可大致推断斜坡灾害发生的风化层位: 火成岩风化层滑坡多发生于CIA值75~85/CIA变率50~70的全风化岩与残积层层位(尤其是不均匀风化层), 崩塌多发生于残积层较高部位, 而削坡建房形成的高陡边坡其CIA值70左右就可能发生崩塌; 沉积岩风化层滑坡多发生于CIA值75~85/CIA变率15~25的层位, 由于存在层理构造和不同粒度的“ 软硬夹层” , 其灾害发生部位常常位于全风化岩与残积层下部, 甚至会发生顺层滑坡、 多级滑坡和深层滑坡; 斜坡顶部的坡残积层CIA值和CIA变率降低, 这种“ 风化作用退化” 部位极易发生水土流失, 进而产生小型崩塌、 浅层滑坡, 甚至坡面泥石流。

本项研究表明, 在华南地区湿热气候和强降雨的条件下, 地表水和地下水造成的强烈的化学风化作用导致斜坡上岩土体化学成分和矿物成分发生变化, 降低了岩土体的物理力学性质并破坏了其结构, 从而降低了斜坡稳定性, 这就是崩塌、 滑坡等斜坡地质灾害发生的深层次内在原因, 即化学风化作用强度是斜坡地质灾害发生的内在驱动因素。 研究结果为斜坡地质灾害的早期识别、 风险评价及预警防控提供了科学依据。

致谢: 感谢广东省地质环境监测总站郑志文、 李金湘、 张伟、 唐宇、 中国科学院广州地球化学研究所张俊岭、 丁盛昌、 朱照宇和南方科技大学陈克杰、 韩鹏、 李双双、 崔文峰等在地质灾害野外调查、 测试数据计算分析和论文撰写方面的支持与帮助。

参考文献
[1] LIU Rui-hua, HUANG Guang-qing, LU Wei(刘瑞华, 黄光庆, 卢薇). The Chinese Journal of Geological Hazard and Control(中国地质灾害与防治学报), 2002, 13(3): 102. [本文引用:1]
[2] ZHANG Jian-guo, WEI Ping-xin(张建国, 魏平新). The Chinese Journal of Geological Hazard and Control(中国地质灾害与防治学报), 2003, 14(4): 44. [本文引用:1]
[3] ZHU Zhao-yu, HUANG Ning-sheng, ZHOU Hou-yun, et al(朱照宇, 黄宁生, 周厚云, ). Acta Geoscientia Sinica(地球学报), 2003, 24(3): 243. [本文引用:1]
[4] LI Hong-yi, ZHANG Cheng-bo, ZHANG Yong-ding, et al(李洪艺, 张澄博, 张永定, ). Journal of Geological Hazards and Environment Preservation(地质灾害与环境保护), 2011, 22(2): 9. [本文引用:4]
[5] WEI Guo-ling, JIN Yun-long, QIU Jin-an, et al(魏国灵, 金云龙, 邱锦安, ). The Chinese Journal of Geological Hazard and Control(中国地质灾害与防治学报), 2020, 31(1): 51. [本文引用:4]
[6] HE Du-wei, SU Wen-ji, ZHANG Wei, et al(何笃伟, 宿文姬, 张伟, ). South China Journal of Seismology(华南地震), 2022, 42(2): 109. [本文引用:4]
[7] XING Qing-zhu, LI Jia-bin, FENG Shi-xuan(邢庆祝, 李嘉斌, 冯仕轩). Guangdong Architecture Rchitecture Civil Engineering(广东土木与建筑), 2024, 31(8): 65. [本文引用:4]
[8] Schuiling R D. Applied Geochemistry, 1990, 5: 251. [本文引用:1]
[9] Voronkevich S D. Applied Geochemistry, 1994, 9: 553. [本文引用:1]
[10] TANG Lian-sheng, WANG Si-jing(汤连生, 王思敬). Advances in Earth Science(地球科学进展), 1999, 14(5): 433. [本文引用:2]
[11] XU Ze-min, HUANG Run-qiu, YANG Li-zhong(徐则民, 黄润秋, 杨立中). Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering(岩石力学与工程学报), 2004, 23(16): 2778. [本文引用:2]
[12] XU Ze-min, HUANG Run-qiu, TANG Zheng-guang, et al(徐则民, 黄润秋, 唐正光, ). Advances in Earth Science(地球科学进展), 2006, 21(7): 706. [本文引用:2]
[13] FU Wei, PENG Zhao, ZENG Xiang-wei, et al(付伟, 彭召, 曾祥伟, ). Spectroscopy and Spectral Analysis(光谱学与光谱分析), 2018, 38(7): 2290. [本文引用:5]
[14] ZHANG Jin-song, YANG Hong, YE Xian, et al(张劲松, 杨红, 叶咸, ). Yangtze River(人民长江), 2023, 54(12): 142. [本文引用:3]
[15] WEN Bao-ping, CHEN Hai-yang(文宝萍, 陈海洋). Earth Science Frontiers(地学前缘), 2007, 14(6): 98. [本文引用:4]
[16] LI Xiao, LIANG Shou-yun, ZHENG Guo-dong(李晓, 梁收运, 郑国东). Advances in Earth Science(地球科学进展), 2010, 25(5): 484. [本文引用:6]
[17] Nesbitt H W, Young G M. Nature, 1982, 299(5885): 715. [本文引用:6]
[18] HU Jin-tao, YANG Zhi-jun, HE Wang, et al(胡金涛, 杨志军, 何旺, ). Bulletin of Mineralogy, Petrology and Geochemistry(矿物岩石地球化学通报), 2023, 42(1): 198. [本文引用:3]
[19] XU Rui-song, XU Jin-hong, MIAO Li, et al(徐瑞松, 徐金鸿, 苗莉, ). Geochimica(地球化学), 2006, 35(5): 547. [本文引用:3]
[20] SU Kou-lin, DING Xing, GUO Yu, et al(苏扣林, 丁兴, 郭宇, ). Geology in China(中国地质), 2021, 48(1): 161. [本文引用:3]