中国最早的古地理图是葛利普(Grabau, 1924-1928)在其专著《Stratigraphy of China》中勾绘的中国石炭纪、二叠纪和三叠纪早期的5幅古地理图。此后, 黄汲清(1945)、刘鸿允(1955)、卢衍豪等(1965, 1974)、王鸿祯(1985)、王鸿祯等(1990)、刘本培(1986)、殷鸿福(1988)、刘宝珺和许效松(1994)、周志毅和林焕令(1995)以及冯增昭等(1990, 1991, 2001, 2004)绘制了一系列中国古地理图, 代表了中国学者在应用单一或综合信息绘制古地理图方面所取得的一系列进展。

进入21世纪以来, 随着互联网、地学数据库和地理信息系统(Geographic Information System, 简称GIS)的不断发展, 古地理学研究与古地理图绘制也面临新的机遇与挑战。与传统的定性或者手工绘制的古地理图比较, 新一代基于数据库和GIS技术的定量综合古地理图具有众多优势, 这主要体现在以下几个方面。

1)涵盖的学科信息更广。此类综合古地理图通常涉及到矿物岩石学、地层学、古生物学、古生态学、构造学和古地磁学等多个学科的相关信息, 由于此类图件在技术层面上支持了多学科信息的综合, 因此图件的绘制与解读更为客观, 边界的识别更为准确甚至可以定量化。

2)涉及的数据量更大。由于图件中综合了多个相关学科的信息, 因此涉及的数据量也大为增加。通常来说, 针对某个主要板块, 如华南或华北的奥陶纪凯迪期古地理图, 至少涉及数百个剖面、上百个字段的地质学数据, 在数据库中存储的总字段数可以达到数万至数十万。

3)精度更高。数据精度包含两方面的含义, 分别是原始数据精度和图件精度。一方面, 此类图件所依据的数据来源于原始发表文献, 并且在数据采集时保留了数据的原始精度, 例如, 剖面资料精确到米, 地层划分和对比精确到化石带。这种数据采集方式虽然会导致数据量的成倍增加, 但却是绘制高精度古地理图的必要条件, 而且基于当前的数据库、网络、存储和计算机技术, 完全可以实现这一海量数据的收集、整理与快速分析。另一方面, 在图件绘制上, 由于在基础数据中包含了剖面的经纬度数据, 加上GIS技术的支持, 因此在圈闭地理单元或地质体的分布范围, 如洋盆或古陆边界时, 可以采用地质统计中的插值方法进行准确界定。

4)多学科、多领域专家的协同。由于涉及到地质学多个学科领域的数据, 因此在数据采集方面, 需要多学科专家基于互联网进行分工合作, 完成数据的采集和质量控制, 从而保证数据集成的效率和数据质量。这方面的投入越大, 则最终图件的可靠性和权威性越高。

在绘制高精度古地理图时, 数据库是数据采集、厘定和分析的核心平台。高精度、大尺度的古地理研究需要大量剖面数据的支持。随着剖面数量和剖面属性数据(如剖面的行政地理位置、经纬度、地层分层、厚度和上下接触关系、岩性、化石产出名单等)的快速增加, 简单地依靠大脑记忆和手工整理已经无法满足此类研究工作的需求。在此情况下, 近年来随着计算机和互联网技术的快速发展而涌现的大型地质学数据库, 为此类数据的收集、整理、校正和分析提供了重要的平台和手段(Stigall and Lieberman, 2006; 樊隽轩等, 2011; Fan et al., 2013)。这些数据库均按照一定的数据结构进行数据的组织、存储和应用, 从而使得大规模数据集的高效管理成为可能; 同时, 由于所有数据均采用统一的标准和原则进行数字化和存储, 因此数据的录入、检索、厘定及更新等均更加地准确和便捷, 数据的可编辑性、可继承性、可共享性和二次开发的可能性也大大增强。

GBDB数据库(Geobiodiversity Database, http://www.geobiodiversity.com; 樊隽轩等, 2011; Fan et al., 2013)创建于2006年, 是一个基于互联网、数据库和GIS技术的古生物学和地层学的多用户协同的数字化科研平台。该数据库目前也是国际地层委员会(International Commission on Stratigraphy, 简称ICS)和国际古生物协会(International Palaeontological Association, 简称IPA)的官方数据库。GBDB数据库在数据结构上以剖面为核心, 将古生物系统分类数据与各类地层数据、化石产出记录、地理位置数据、文献数据等有机地融合为一体。GBDB的底层结构支持绝大多数地层学与古生物学分支学科信息的数字化, 地层学信息如岩石地层、生物地层、年代地层等, 古生物学信息如从门至亚种的多个分类级别的生物分类信息、化石描述信息等均可录入GBDB数据库中(图 1)。结合科学研究和生产应用的需求, GBDB平台中已集成了地理可视化、地层可视化、野外露头360度全景可视化、定量地层对比、古地理分析、古生物多样性统计等多种分析工具, 可用以辅助开展年代地层学、定量地层学、生物地层学、演化古生物学、古地理学和古地理重建等方面的综合研究。截至2015年6月份, GBDB团队共数字化全球13058个剖面、67342个采集层、34万化石记录的综合地层学数据, 以及10万条古生物分类记录和8万条文献索引记录, 是目前全球最大的地层学数据库和第二大的古生物学数据库。

图1

Fig.1

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	图1 GBDB数据库数据结构和主要数据内容(据樊隽轩等, 2011, 有修改)Fig.1 Data structure and major data sources of the GBDB(modified from Fan et al., 2011)

图2

Fig.2

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	图2 地理信息系统的6个组成部分(据Longley et al., 2005, 有修改)Fig.2 Six component parts of a GIS(modified from Longley et al., 2005)

GBDB数据库庞大的地层学和古生物学数据资源, 以及以剖面为核心的数据结构, 使其成为目前最适合开展古地理研究的数据平台。

地理信息系统(GIS)于20世纪60年代出现, 是在计算机软件、硬件的支持下, 对地球表面空间中的地理分布数据进行采集、储存、管理、运行、分析、显示和描述的一项技术系统(汤国安和杨欣, 2006)。其主要由6个部分构成, 分别是硬件系统、软件系统、地理空间数据、网络、规程和系统开发与使用人员(图 2; Longley et al., 2005)。早期的GIS主要集中于空间数据结构及制图方面, 但是随着计算机软硬件和学科的发展, GIS的研究重点及应用领域越来越广。目前, GIS不仅可以实现地理空间实体数据的存储和管理、图件的绘制, 还可以基于已有的空间数据分析和处理实体之间的关系、模式和趋势, 从而可以辅助实际工作中的规划、决策和管理等。后者也是GIS最为吸引人和最值得关注的方面。经过几十年的发展, 地理信息系统在各个领域得到了广泛的应用, 而在地质行业主要用于地质制图、地质环境评价、地质灾害预测与评估、地质矿产资源勘查、海洋地质和水文地质等方面。

在地质制图中, 高精度、定量的古地理图件可通过GIS技术和软件快速实现。通过GIS技术, 不仅可以更加准确、快捷地实现传统的古地理图的绘制及研究, 如剖面地理位置的投点标定、特定岩性或生物群分布范围的圈定、厚度等值图的绘制等, 突破了传统手工绘制的不便之处。而且, 更为重要的是, 通过GIS技术可以对各剖面的空间地理位置及对应的属性数据(如高程、厚度、数量)进行空间查询和定量分析, 确定这些属性的分布特点和相互关系, 进而对未知区域(如地层覆盖区、未研究区等)进行合理推演, 帮助我们更好地分析数据的分布特点和规律, 例如, 可以根据某一岩石地层单元的厚度, 通过GIS的插值方法创建该地层单元在整个研究区域(有地层信息区域和无地层信息区域)的厚度等值线图, 进而研究其厚度在整个区域内的分布特点和变化规律。在古地理图的绘制和分析过程中, GIS的软件是非常重要的, 当前主流的软件有ESRI公司(Environment System Research Institute, 美国环境系统研究所)的ArcGIS、MapInfo公司的MapInfo、中地数码的MapGIS、超图公司的SurperMap、武大吉奥的GeoStar、北京大学的Citystar(城市之星)等。

利用GBDB数据库和GIS技术绘制高精度古地理图的技术流程如图3所示。

图3

Fig.3

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	图3 制作高精度古地理图的技术流程Fig.3 Technical process of making high-resolution palaeogeographic maps

新的古地理图制作方法, 具备了以下几方面的技术特点。

首先, 数据库是剖面资料收集、数字化、厘定(质量控制)的重要平台。

其次, 数据厘定, 也就是数据质量控制是数据前期处理中必不可少的重要环节。地质学数据的一个重要特点就是存在多解性和时效性(樊隽轩等, 2011)。由于岩石记录和化石记录的不完整性和保存状态的影响, 因此在地层的划分对比、化石的分类归属上很容易产生问题和歧义。因此, 古地理研究或古地理图绘制所使用的基础数据, 都必须经过学科专家的审核与厘定, 以确保数据符合统一的、最新的地层划分方案和系统分类方案等。

第三, 利用生物地层、年代地层信息建立等时的框架, 并以此基础上开展后续工作。岩石地层单位的穿时性是一个显而易见的事实(Salvador, 1994), 这种穿时性有时可以达到三、四百万年(如龙马溪组; 樊隽轩等, 2012), 因此简单地以岩石地层单位作图很容易将不同时期的沉积物放在同一个时间面上进行分析, 甚至错将某些岩石地层单位当作同期异相的沉积物。

第四, 根据岩性特征、生物群组成和古生态等特征, 识别出不同的地理单元或相带。这些特征的识别均可以对应到具体的剖面、岩石样品或化石样品, 因此也都可以对应到具体的地理点位或经纬度。因此, 每一个相带也就等于是一组具备相同或相似的岩性、古生物化石或生态环境的点位的组合。在地理可视化软件里, 在地理图、卫星图或地形图上, 通过投影这些点位并圈闭它们, 就可以得到初步的古地理单元或相带划分。如果古地理图的时间或空间尺度较大, 同一地理单元中可能包含多种不同岩相、生物相类型和组合, 此时可采用优势相或优势组合的原则进行古地理单元或相带的识别与划分。

最后, 将这些相带所包含的点位信息导出到GIS软件中, 如ArcGIS、MapGIS等, 然后定性或定量地绘制界线、圈闭相带、填充符号、标注各个古地理单元等, 就可以得到最终的、矢量化的高精度古地理图。如果同时导出其他可供定量分析的属性数据, 如特定地质体的厚度、动物群组成等, 则还可以在古地理图中叠加、整合定量古地理分析的图形结果。

奥陶纪凯迪晚期至赫南特早期, 在华南沉积了五峰组黑色页岩以及同期不同相的大渡河组、天马山组、下镇组等地层。绘制这一时期的古地理图, 一方面可以帮助研究者了解五峰组这一海相优质烃源岩的时空分布特点, 同时还可以帮助认识奥陶纪生物大灭绝前的古地理背景。

5.1 数据准备

第一步工作是查找所有关于五峰组黑色页岩与同期沉积物的文献, 然后将这些剖面的综合信息录入GBDB数据库中。在数据收集时, 除了发育五峰组与同期地层的剖面之外, 缺失了同期地层的剖面也需包含在其中, 利用这些剖面的点位可以准确界定当时的海陆界线, 以及接受沉积但之后被剥蚀区域的范围。所有的剖面信息均按照统一的原则录入数据库中, 并对其中的化石记录、生物地层和年代地层划分均按照统一的原则进行标准化。有时多位学者对同一地区或同一剖面先后开展过工作, 作者通常会将这些先后发表的资料进行整合, 以获得最完整的信息; 个别数据的研究精度过低, 难以达到本项研究需求, 则从最终数据集中剔除。最终, 通过筛选整理, 作者共收集、整理了华南五峰组及同期地层的相关剖面点435条。具体剖面点位分布情况见图4。

图4

Fig.4

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	图4 华南上奥陶统上部五峰组及同期地层分布(引自Chen et al., 2014)Fig.4 Distribution of the upper part of Upper Ordovician Wufeng Formation and correlative strata in South China(from Chen et al., 2014)

图5

Fig.5

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	图5 华南上奥陶统地层划分与对比(据陈清, 2013)Fig.5 Subdivision and correlation of the Upper Ordovician strata in South China(from Chen, 2013)

5.3 相带划分

首先根据经纬度数据将所有剖面投影到地理图中, 然后根据岩性特征和地层划分与对比对各剖面进行分类, 识别出不同的岩相带, 并叠加古生物学和古生态学信息, 判断相对水深变化, 从而识别出从滨岸区— 浅水台地— 斜坡带— 较深水海盆的连续序列。在此基础上, 结合区域构造和生物相变化, 可恢复该时期华南的古地理面貌。

根据剖面中地层和古生物化石发育情况, 可以将收集的剖面初步划分为4种类型:

1)发育典型五峰组沉积, 其中含丰富的奥陶纪笔石动物群, 如图4中区域A所示;

2)未发育典型五峰组黑色笔石页岩沉积, 但发育有同期碳酸盐岩相地层的剖面, 如图4中区域B和C所示。其中区域B(如南郑下梁山后沟; 朱兆玲等, 1986)发育了笔石、腕足类、头足类的混合相沉积, 代表滨岸相沉积; 区域C发育了碳酸盐岩地层, 或者黑色页岩与浅水碳酸盐岩互层地层, 亦代表滨岸浅水沉积;

3)未发育典型五峰组黑色笔石页岩沉积, 但发育有同期其他碎屑岩相地层的剖面, 如 图4中区域D和E所示;

4)缺失五峰组及同期地层的剖面, 如图4中区域F所示。这些缺失的范围, 既包括了扬子地台周边的古陆, 如华夏古陆、滇黔桂古陆、川中古陆等, 也包括了台地上部分地层缺失的区域, 如湘鄂水下高地等。

借助GBDB的数据子集功能, 可以将上述各相带的数据(剖面)置入对应的数据子集里。

图6

Fig.6

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	图6 华南晚奥陶世凯迪晚期古地理图Fig.6 Palaeogeographic map of the late Katian of Late Ordovician in South China

5.5 绘制古地理图

首先, 在GIS软件中, 在地理底图的基础上逐个加载上述不同相带对应的数据文件, 同一相带内的剖面点以相同的符号标示。

其次, 结合区域构造信息、沉积特征和沉积演化历史, 识别出华夏古陆、滇黔桂古陆、川中古陆、汉南古陆和湘鄂西水下高地等古地理单元。由于扬子区是研究较为成熟的区域, 因此作者首先基于已有的相关文献对这些古地理单元及其边界进行识别。由于前人文献中对这些古地理单元主要是定性描述和识别, 因此, 还需根据第一步所投影的剖面点的地层学、沉积学等特征做进一步的厘定。比如, 基于前人资料可以获知在湖北、湖南、重庆交界地区存在一个古剥蚀区, 并被命名为湘鄂西水下高地, 但其边界并未被定量圈定。作者将该地区所有剖面根据地层发育情况进行分类, 一类是地层连续的剖面, 一类是该时期存在地层缺失的剖面, 两者之间的界线, 就基本代表了湘鄂西水下高地的范围。

第三, 根据相带内、外剖面点的分布情况, 圈闭每一相带的边界。圈闭的方法可分为定性和定量2种。定性方法是手工绘制界线并使其均匀分隔相带内、外的剖面点, 定量方法则是利用地质统计方法中的插值方法计算并绘制得到2个相带间的界线。

第四, 针对不同的地理单元设计并填充对应的符号, 从而得到最终的古地理图(图 6)。

图7

Fig.7

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	图7 上扬子区赫南特期的古地形重建(据Zhang等, 2014)Fig.7 Palaeotopographic reconstruction of the Upper Yangtze region during the Hirnantian(from Zhang et al., 2014)

从图6所示的古地理图中, 可识别出如下的古地理与沉积特征:

1)该时期扬子地台上广泛发育五峰组黑色页岩沉积, 包括四川、贵州、重庆、湖北、湖南等广大地区;

2)扬子地台西北缘的陕西南郑等地区沉积南郑组泥页岩夹灰岩, 西南缘沉积大渡河组等灰岩夹页岩沉积;

3)湖南中南部至广西东北部沉积天马山组、田岭口组巨厚复理石相碎屑岩地层;

4)下扬子地台东南皖南— 浙西北地区沉积长坞组、下镇组、三衢山组一套近岸浅水台地— 斜坡相碎屑岩和碳酸盐岩组合, 以及于潜组的较深水碎屑岩沉积;

5)华南南部大范围地区以及成都等地均已抬升暴露, 缺失本期地层。

上述图件仅代表了高精度古地理图或定量古地理研究的一个方面。作者(Zhang et al., 2014)最近基于奥陶纪赫南特期的374个剖面点的岩相、生物相和古生态特征, 恢复了华南上扬子区赫南特中期的古地形(图 7)。研究表明, 赫南特期上扬子区古水深平均为20~30, m, 其古地形主要体现为“ 一隆三坳” 的格局(图 7), “ 一隆” 指的是湖南、湖北交界地区的湘鄂西水下高地, “ 三坳” 主要指川东南坳陷, 湖南中部、湘鄂西水下高地以南的湘中坳陷, 以及湖北北部的鄂北坳陷。此外, Shen等(2013)建立全球早二叠世腕足类数据库, 并在全球古地理再造图的基础上叠加聚类分析得到的地理区划, 据此对腕足类的全球地理分布特征和控制因素进行了深入分析; Miller等(2009)基于PaleoDB数据库的数十万条属级化石记录, 在全球古地理再造图的基础上将全球划分为5° × 5° 的网格, 通过计算任意2个格子间的生物地理相似度, 从而分析古生代与中生代48个时段的地理歧异度。这些研究代表了传统的古地理图之外, 基于数据库、GIS技术甚至古GIS技术可以进一步拓展的古地理恢复和定量研究工作。

总而言之, 进入21世纪, 随着互联网、数据库和GIS技术的快速发展, 古地理学研究也面临新的机遇与挑战。新一代基于数据库和GIS技术的高精度古地理图的绘制, 与传统的定性或手工绘制的古地理图相比, 涵盖的学科信息广、涉及的数据量大、图件精度高, 是未来古地理图绘制的主流方向。GBDB数据库拥有庞大的地层学和古生物学数据资源, 以剖面为核心的数据结构, 以及对地质学多学科信息的支持, 使其成为目前最适合开展古地理研究的公开的在线数据平台。

致谢 感谢陈旭院士、张元动研究员在古地理成图方面的指导和长期支持; 王媛、葛静、朱春锦、方芳、夏效敏等协助录入数据; 两位审稿人对论文提出详细的修改意见与建议, 在此一并致谢。本文系“ Geobiodiversity Database” 项目系列成果之一。