Geochemical Characteristics and Geological Significance of Granites in Eastern Songliao Basin
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摘要:
笔者对松辽盆地东部与张广才岭西部含黑云母花岗岩进行LA–ICP–MS 测年和微量稀土元素地球化学分析，探究其成岩时代与成岩环境。样品锆石振荡生长环带明显，Th/U值较大，揭示其属于岩浆成因。锆石U–Pb测年测得年龄分别为（179.3±1.5） Ma和（177.5±1.4） Ma，属于早侏罗世末期。轻稀土元素分馏明显，重稀土元素无明显分馏，Eu、Ce元素具有正异常。样品形成于板块俯冲聚敛环境。该地区花岗岩在形成过程中主要受控于部分熔融作用，岩脉有地壳和地幔双重性，可能有地幔混染现象。通过统计大兴安岭、松辽盆地与张广才岭花岗岩年龄，发现张广才岭处花岗岩形成时期早于松辽盆地花岗岩形成时期，进一步验证前人推测古太平洋板块和蒙古–鄂霍茨克洋板块发生双俯冲+拆沉作用。
Abstract:LA–ICP–MS dating and trace REE geochemical analysis of biotite–bearing granites in the eastern part of Songliao basin and the western part of Zhangguangcai range are carried out to explore their diagenetic age and environment in this paper . The sample zircon oscillatory growth zone is obvious, and the Th/U ratio is big, indicating that it belongs to magmatic origin. The ages of zircon U–Pb dating are （179.3±1.5）Ma; （177.5±1.4）Ma, belonging to the end of Early Jurassic. Light rare earth elements have obvious fractionation, heavy rare earth elements have no obvious fractionation, and Eu and Ce elements have positive anomalies. The sample was formed in the subduction and accumulation environment of the plate. The formation of granites in the two regions is mainly controlled by partial melting. The two dikes have the duality of crust and mantle, may have mantle contamination. Based on the statistics of the ages of the granites in the Greater Khingan Mountains, Songliao basin and Zhangguangcai range, it is found that the granites in Zhangguangcai range were formed earlier than those in Songliao basin. Validate the previous speculation that the ancient Pacific plate and the Mongolia–Okhotsk ocean plate have double subduction and delamination.
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Keywords:
- geochemistry /
- granite /
- U–Pb chronology /
- tectonic setting /
- Songliao basin
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中国是世界上最大的黄土分布区，黄土作为第四纪主要以风力搬运而成的粉粒堆积物，因其独特的水敏性和脆弱的结构，使得黄土地区的黄土滑坡灾害频发且分布广泛（Lin et al. ，2021；孙萍萍等，2022）。近20年间，中国开展了系统全面的地毯式、拉网式地质灾害排查，建立了较为完善的群测群防体系。然而，灾难性的黄土滑坡灾害时有发生，如2019年3月15日山西省临汾市乡宁县枣岭乡发生了黄土滑坡，造成20人死亡、13人受伤，直接经济损失713.48万元。调查结果表明，乡宁“3·15”山体滑坡属中深层黄土滑坡，仅采用人工调查或“遥感解译+人工调查”的手段很难发现或认定此类地质灾害隐患。传统的人工调查很难提前发现具有高位的、隐蔽性的、发育特征不明显的灾害隐患，例如，灾害源区位于高山中上部、人迹罕至之类的区域，调查人员无法到达且关注度不够。因此，如何尽早发现和有效识别出重大地质灾害的潜在隐患并加以主动防治，是地质灾害防治领域研究的热点（许强等，2019）。
滑坡的孕育、发展至破坏过程中伴随着多种实时变化且可测量的物理力学信息，通过多种手段对微观、宏观变量信息进行持续监测记录，分析滑坡灾害灾变前兆、破坏过程中的变量信息规律性，就有可能实现滑坡隐患的预警和识别（张毅，2018）。在众多的变量信息中，地表变形信息是变形斜坡内部其他变量信息变化的集中表现，相较于其他变量信息更为直观，且滑坡演化的不同阶段地表变形有其特定的变化趋势，这一规律为预测滑坡隐患可能发生的位置、概率和范围搭建了以地表变形信息为纽带的新方法。
合成孔径雷达使用具有较强穿透力的微波，可以穿透遮挡的云雾，具备高分辨率、全天时和全方位观测成像的优点（廖明生等，2014），能够捕捉到地表微小的形变信息，近年来其广泛用于区域地表沉降、火山运动和冰川漂移监测等。张路等（2018）以传统时序InSAR方法在四川丹巴识别出了17处持续变形的滑坡隐患，通过实地调查与外部数据比对验证了识别结果的有效性；周超（2018）应用时序InSAR技术反演三峡库区地表形变信息，结合历史滑坡数据与野外验证，发现了合成孔径雷达在地表形变监测中的可靠性，能有效对黄土滑坡进行早期识别。陈思名（2022）基于GNSS与InSAR技术，通过优化SAR识别黄土滑坡隐患的关键参数，一定程度上解决了黄土丘陵区植被覆盖率高、地形复杂、早期识别难度大等问题。黄土滑坡隐患发生的坡体区域在SAR影像中像元的散射体并不明显，但在一定的时间内其滤波相位具有良好的相干性，StaMPS SBAS算法按照短时空基线原则组合生成多组主影像的序列干涉图，尽可能减小视角差异造成的时空不相干，更适用于自然场景的形变探测。Zhang等（2022）在复杂的土地覆盖区使用改良的StaMPS SBAS算法，结果表明该算法可以提供更多的变形细节。
上述研究成果均表明，InSAR技术在滑坡早期识别具有良好的适用性。但是，因InSAR技术对坡体进行的形变分析无法具象描述地形及坡体信息，如何有效利用InSAR技术来衡量黄土边坡的变形状态、发展阶段，有效提高黄土滑坡早期识别的精度和时效性，仍处于探索阶段。针对这一问题，笔者选取西安市白鹿塬西南区的黄土斜坡为研究对象，以黄土滑坡易发指数来表示斜坡单元的不稳定程度，结合时序InSAR反演的地表形变信息，可以快速搜寻定位不稳定的斜坡区域，并采用地表形变信息简化斜坡稳定性和活动性的评价标准，构建了基于高精度InSAR和DEM数据的黄土滑坡隐患早期识别方法。
1. 研究区概况、数据来源及其处理流程
1.1 研究区概况
研究区位于白鹿塬西南区（图1），是长安区、灞桥区、蓝田县三区县交界之地。第四纪新构造运动继承了第三纪末期以骊山为中心的掀斜式间歇隆起运动，导致白鹿塬成为一个强烈抬升的黄土台塬，从而加剧了灞河、浐河及鲸鱼沟的侵切作用（惠明强，2020）。境内海拔最低为360 m、最高为770 m。塬面东北高、西南低，塬北与灞河高差为300 m左右，塬南与浐河高差约为200 m，塬内沟谷发育，侵蚀切割作用明显，塬边斜坡主要为黄土堆积物，大孔隙、垂直节理发育，疏松易变、强度较低，区内黄土地层之下的第三纪红黏土和第四纪黄土地层中所夹的红褐色古土壤常常是滑坡的滑面（图2）。白鹿塬内沟道两侧高差较大的黄土边坡、人类工程活动较强的山前冲洪积扇裙和黄土丘陵隆起区分布着众多黄土滑坡灾害，对当地居民生命财产安全构成较大威胁。
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图 1 白鹿塬西南区地理位置图Figure 1. Geographical location map of the southwest district of Bailuyuan![]()
图 2 白鹿塬地质剖面示意图（李宝田等，2021）Figure 2. Geological profile of Bailuyuan1.2 监测数据
实验数据采用了研究区2020年1月到2021年9月期间，共19景ALOS-2影像数据（图3），ALOS-2（大地2号）的L波段穿透性高，最小分辨率为1 m（方位向）× 3 m（距离向），具体参数见表1。
表 1 ALOS-2数据参数表Table 1. ALOS-2 data parameters影像采集时间 影像数量 雷达波长 轨道方向 空间分辨率 视角 垂直基线分布范围 极化方式 2020-01-18-2021-09-11 19景 23 cm 升轨 10 m 32° 91 m HH+HV PALSAR-2传感器共有3种成像模式包括条带式（Stripmap）、聚束式（Spotlight）和扫描式（ScanSAR），其中宽广的观测波段不仅对监测地表形变信息较为迅速，也满足了区域尺度的地质灾害识别、监测预警等。DInSAR采用二轨差分法，使用12.5 m分辨率的外部DEM模拟InSAR地形相位，剔除因地表高差变化引起的干涉相位。据灾害普查数据统计，研究区黄土滑坡的规模以小型为主。为了尽可能捕捉到更多的形变区域，数据处理全过程采用全分辨率，不采用多视方法。
1.3 时间序列InSAR处理流程
时间序列InSAR数据处理过程分为3个步骤：生成干涉影像图集、差分干涉处理和StaMPS SBAS处理（张毅，2018）。①结合卫星轨道参数、SRTM DEM和研究区位置在LiCSAR_GAMMA中进行配准和裁剪。②为满足StaMPS数据处理数量的限制要求，将研究区范围分割为多个Patch，以减少单次处理的运算量，为避免生成无效的干涉图，时间基线和空间基线阈值分别设置为90天和50 m，且各幅干涉图至多与其前后3幅干涉图相互差分，以此生成短基线的差分干涉图集。③应用StaMPS SBAS方法开展研究区的稳定点筛选和二维相位解缠，计算得到地表形变速率和位移时间序列。因卫星轨道与地表三位运动存在一定的夹角，StaMPS SBAS算法得到的地表形变速率实际是轨道视线方向的平面投影，不能真实有效地反映斜坡的运动特征与状态，因此需要结合斜坡朝向与视线角将视线方向的变形速率（
$ {V}_{{\rm{LOS}}} $ ）转化成斜坡方向的变形速率（$ {V}_{{\rm{slope}}} $ ），即得到了白鹿塬西南区2020年1月到2021年9月期间斜坡方向的地表形变速率（图4）。斜坡滑动从形变数据来看，除部分滑体前缘反翘外，斜坡原位置整体是下降的，为避免因人工建筑、废弃物堆砌等引起的数据干扰，地表形变速率仅保留负值。![]()
图 4 研究区最陡坡向地表形变速率图Figure 4. Topographic deformation rate of the steepest slope in the study area2. 黄土滑坡隐患早期识别
滑坡灾害是孕育在一定的地质背景之下，既有自然演变而来，如地质构造运动伴生、地震等诱发；也有工程建设影响，如研究区普遍存在的灌溉、取土、修建工程等（彭建兵等，2020）。滑坡孕育发展过程中引发了相应地表形态的变化，如斜坡几何特征的改变，且其有一定的规律可循。反过来，区域地表形变信息所反映的地表形变状态，可用来识别滑坡孕育、发展阶段和不稳定斜坡的变形过程，结合并分析区域地貌特征来还原地貌演化的过程（Agliardi et al.，2013），为区域滑坡隐患的早期识别和甄别已有滑坡复活可能性大小提供了思路。基于以上思想，笔者结合时间序列InSAR、DEM、航拍影像和野外核查，在白鹿塬西南区探索黄土滑坡隐患早期识别的技术方法。
2.1 区域形变速率聚集分析
时序InSAR技术得到的高形变SDFP点分布较散，为了能更加直观反映形变明显的区域，为区域黄土滑坡隐患早期识别提供便捷，应用核密度估计方法，自动搜寻一定范围内高形变SDFP点的聚集区域，更加直观地反映区域地表形变状况（图4）。
研究区的地表形变核密度分析结果（图5）显示，地表形变明显区域共104处，集中在塬面人类工程活动区和部分斜坡区域，排除建筑物沉降、农田灌溉、挖方等人类工程活动引起的地表形变外，部分斜坡区域也存在较为明显的形变迹象，该区域正是黄土滑坡隐患早期识别关注的重点区域，主要包括尚未发生规模性滑动的隐患灾害，也包括已有滑坡灾害的复活。
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图 5 研究区地表形变核密度热点图Figure 5. Hot spot map of surface deformation nucleus density in the study area2.2 基于形变速率和DEM的黄土滑坡易发指数
时序InSAR技术得到的地表形变位移信息涵盖能够监测到的所有地表抬升与沉降，为了能快速锁定具有形变的斜坡区域，提高黄土滑坡隐患识别的精度与效率，采取的处理措施包括：①剔除时序InSAR反演的形变量为正值的地表形变数据，有效避免了建筑修建、堆积等引起的地表正形变。②结合黄土滑坡孕育、演化的基础地形地貌特征，以坡高和坡度的组合来框定斜坡区域，有效避免了塬面灌溉、人工开挖引起的地表负值形变量。研究区约70%的形变热点区域分布在平坦的塬面（图5），并非文中所关注的形变区。
利用白鹿塬高精度三维倾斜摄影数据，建模得到0.2 m精度的数字高程模型（DEM），从DEM中提取斜坡单元的坡度和坡高，统计斜坡单元不同坡度、坡高区间的分布比例（图6a、图6c）。研究区的斜坡多分布在塬边及沟道两侧，多以延伸较长的缓坡存在，斜坡单元的坡度大多为0～15°，坡高大多为30～170 m。在此基础之上，统计研究区在册历史黄土滑坡灾害在各坡度、坡高区间分布的比率（图6b、图6d），可以发现即使高坡和陡坡所占的比例不大，但其上发生滑坡的概率是最高的。
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图 6 斜坡特征统计及历史滑坡在其特征分布比率图a. 斜坡在坡度区间分布的比率；b. 滑坡在坡度区间分布的比率；c. 斜坡在坡高区间分布的比率；d. 滑坡在坡高区间分布的比率Figure 6. Statistics of slope characteristics and distribution ratio of historical landslides in their characteristics从研究区统计的斜坡单元和在册历史滑坡的地形特征出发，结合时序InSAR技术反演的形变数据，构建黄土滑坡易发指数来表示斜坡单元的不稳定程度，用以快速搜寻定位不稳定的斜坡区域，其中斜坡坡度与坡高对于斜坡致滑的影响程度参考陕西中部黄土滑坡统计数据，分别赋予坡度和坡高参数的权重为0.65和0.35，易发指数I的公式如下：
$$\begin{split} \\ I=\dfrac{\alpha \times 0.65+h\times 0.35}{1-v} \end{split}$$ (1) 式中：
$ \alpha $ 表示坡度区间内发生滑坡的比率，$ h $ 表示坡高区间内发生滑坡的比率，$ v $ 表示地表形变速率，因各参数单位不同，参数$ \alpha $ 、$ h $ 和$ v $ 均归一化取无量纲数值。以0.2 m精度的DEM为数据，利用ArcGIS水文分析工具，将研究区划分为斜坡单元，参照公式（1）计算得到了结合地表形变参数和斜坡地貌特征的区域黄土滑坡易发指数（图7），采用自然断点法将黄土滑坡易发指数分为5个等级，能够直观、快速地锁定滑坡隐患最有可能发生的区域。该易发指数不同于传统易发性在于该指数强调滑坡灾害的前兆特征，传统滑坡易发性的理论实质是一种类比的方法，即与已发生滑坡所在区域具有相似的地质环境，其滑坡发生的概率高于未发生滑坡区域（张林梵等，2022）。但滑坡灾害从孕育到破坏，其滑体的重心降低、势能减小，大幅度滑动过的斜坡稳定性普遍高于滑动之前，斜坡从近乎失稳状态转变为相对稳定状态，斜坡滑动之后，斜坡特征如坡度、高程、曲率、结构类型等都发生了改变。因此，以滑动后的斜坡特征来预测原有斜坡的滑动可能性，预测效果往往与实际差距很大。因此本文假设形变量大的斜坡在未来极有可能演化为滑坡这一前提，以形变明显的滑坡隐患来替代规模性滑动之前的斜坡特征，一定程度上提高了滑坡隐患早期识别的精度。
2.3 黄土滑坡隐患航拍影像确定和野外核查
易发指数等级划分排除了非斜坡地貌区和影像采集时间内稳定斜坡区域，选择易发指数大于0.231的斜坡区域，依据三维倾斜摄影得到的高精度航拍影像，人为圈定滑坡和滑坡隐患可能发生的斜坡区域。
在此基础之上，开展野外核查。野外核查定性标准为：黄土滑坡具有显著的滑动特征，包括坡脚滑体堆积、滑体下挫所致的滑坡后壁、后缘拉张裂缝等；滑坡隐患判据参考李萍等（2009）提出的极限状态斜坡的3条识别标志：①坡顶或坡体中上部见条带状拉张裂隙。②坡面局部存在滑塌，且较为破碎。③位于已滑斜坡的两侧，且具有相同的地形地貌特征。
按以上黄土滑坡及隐患的判据，经野外实地核查后，从104处地表形变明显区域中，共识别黄土滑坡及隐患23处，其中包括在册的滑坡灾害点3处，新识别的滑坡隐患20处；23处黄土滑坡及隐患的面积范围为0.00143～0.10914 km2，总面积为0.53 km2。对比研究区内共有的29处在册历史滑坡，笔者从中识别了3处滑坡分别为：马渡王村一组滑坡（HP8）对应滑坡隐患X3、水家嘴滑坡（HP25）对应滑坡隐患X9、安村镇腰道村滑坡（HP29）对应滑坡隐患X14，未在滑坡编录数据中的滑坡隐患共20处（图8）。
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图 8 黄土滑坡隐患早期识别结果与历史滑坡点空间分布图Figure 8. Early identification results of hidden dangers of loess landslide and spatial distribution of historical landslide points3. 分析与讨论
与传统的地灾调查相比，黄土滑坡早期识别的重点是对尚未发生但有可能发生的滑坡灾害进行分析和识别，为方便对比这两者的区别，将研究区历史滑坡灾害与新识别的黄土滑坡隐患的活动性依次分类，分为稳定、休眠、活动和复活4个类型，稳定和休眠状态表示斜坡在过去一年内未滑动。常用的斜坡活动性判断方法是对比斜坡当前的活动速率和该斜坡原始的活动速率，但因研究区未统计斜坡的原始活动速率，无法与目前的变形速率对比，因此以InSAR技术反演的地表形变信息简化斜坡稳定性和活动性的评价标准。结合研究区早期识别的结果，研究区的在册历史滑坡和新识别的滑坡隐患按年变形量大小划分为稳定、活动、复活/活动（针对于活动状态的历史滑坡）（表2）。
表 2 新识别滑坡隐患和历史滑坡灾害活动性分类表Table 2. Classification of newly identified landslide hazards and activities of historical landslide hazards类型 划分标准 活动性 统计 历史滑坡灾害（点位信息） 年变形量＜10 mm/yr 稳定 HP1～HP7、HP8～HP24、HP26～HP28（共26个） 年变形量＞10 mm/yr 复活/活动 HP8、HP25、HP29（共3个） 滑坡隐患（识别范围） 年变形量＞10 mm/yr 活动 X1～X2、X4～X8、X10～X13、X15～X23（共20处） 复活/活动 X3、X9、X14（共3处） 从研究区黄土滑坡早期识别结果与在编历史滑坡灾害点重合度可以看出，29处在编历史滑坡中仅有3处存在形变，26处历史滑坡所在区域在雷达影像采集的近两年内形变量不明显，处于稳定状态。分析识别到的黄土滑坡隐患与在册历史滑坡重复率低的原因包括以下3点：①收集到的历史灾害点数据年份较早，部分在册灾害未能及时核销。②据前期地质灾害调查资料显示，存在潜在威胁的滑坡均已工程治理，其中HP1～HP9安装有简易监测仪器，除马渡王村一组滑坡（HP8）外，其余斜坡滑动后均处于稳定状态。③对于隐蔽性、形变不明显、滑动位置位于高陡斜坡中上部的灾害及其隐患，通过传统地灾调查很难发现。
传统的地灾调查以技术人员实地调查为主，调查结果以地质灾害形态特征明显、变形特征显著、变形特征无遮挡为主，对于形变不明显的滑坡隐患识别准确度不高。张毅（2018）利用InSAR技术的地表形变监测，对白龙江流域变形较大的区域进行空间叠置分析和野外调查验证，成功识别出活动斜坡133处，其中已知滑坡33处，占比不到25%，同样说明了传统手段调查精度低，早期识别环节薄弱，这也就导致灾难性后果的地质灾害70%以上都不在已知的地质灾害隐患点内（许强等，2019）。
通过野外实地调查与验证，结合形变数据，将斜坡活动状态分为稳定、活动和复活3类，验证结果说明了InSAR技术在早期识别大范围区域地质灾害方面结果可靠、准确，为斜坡稳定性分析和滑坡体早期识别提供了强有力的技术手段。
ALOS-2的L波段穿透性高，可以捕捉到长时序、高精度的地表形变信息，与工程类比、野外调查相结合，可以弥补传统灾害调查在早期识别环节的局限性，有效提高区域范围内黄土滑坡早期识别的时效性和可靠性，加强对尚未发生的地质灾害进行分析和识别，为地质灾害风险防控提供决策性指导。
4. 结论
（1）应用时序InSAR技术、DEM地形特征、航拍影像判识和野外核查的方法在西安市白鹿塬西南区成功识别出23处黄土滑坡及其隐患，其中包括在册滑坡灾害点3处，新识别的滑坡隐患20处。
（2）与在册灾害点对比发现，时序InSAR结合DEM地形数据识别的黄土滑坡隐患能更好捕捉黄土斜坡灾变的前兆信息，尤其在常规调查难以发现的形变不明显、隐蔽性滑坡隐患区域，具有较好的早期识别效果。
（3）在时序InSAR反演的地表形变数据基础上，结合DEM地形分析的黄土滑坡易发指数，可快速锁定具有形变的斜坡区域，通过航拍影像与野外核查，确保了滑坡隐患识别的真实性。
（4）区域形变数据涵盖地表所有的形变特征，构建包含形变信息和地形特征的黄土滑坡易发指数，将形变信息与斜坡地质概况相结合，能够避免仅依靠数据判断的失真性。
致谢：感谢西安交通大学张茂省教授提供的白鹿塬调查区基础数据和ALOS-2数据及对文章提供的建设性意见；感谢兰州大学张毅老师和西安地调中心冯旻譞在雷达影像数据处理方面提供的帮助。
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图 1 中国东北部构造简图（a）、松辽盆地东部–张广才岭中生代岩浆岩分布图（b）（据任永健，2019修）
Figure 1. (a) Structural diagram of northeast China and (b) distribution of mesozoic magmatic rocks in Zhangguangcai range, Eastern Songliao basin
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图 2 绥化村花岗岩（S-SH-1）手标本照片（a）和含黑云母中细粒花岗岩镜下特征（b）
1、2、3.单偏光；4、5、6.正交偏光；Bt. 黑云母，褐色–深褐色极明显多色性；Q. 石英，表面干净，呈他形粒状；Pl. 斜长石，聚片双晶发育；Pth. 条纹长石
Figure 2. (a) Hand specimen photo of Suihuacun granite (S-SH-1) and (b) microscopic characteristics of medium–grained granite containing biotite
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图 3 阿城区花岗岩（H-D-3）含黑云母花岗岩镜下特征
a、c、e.单偏光；b、d、f.正交偏光；Pth.条纹长石，表面可见明显条纹，与长石交生构成文象结构；Q.他形粒状石英颗粒，表面干净，干涉色一级灰白，黑云母多色性明显，可见一组完全解理；Pl.斜长石表面浑浊发生了泥化及绢云母化，可见聚片双晶以及卡式双晶发育；Bt.黑云母；Ser.绢云母
Figure 3. Microscopic characteristics of biotite granite (H-D-3) in Acheng district
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图 4 绥化村花岗岩（S-SH-1）样品锆石CL图
红色圆圈代表年龄分析点；数字代表分析点号；白色数字代表年龄（Ma）
Figure 4. Zircon CL map of Suihuacun granite (S-SH-1) sample
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图 5 阿城区花岗岩（H-D-3）样品锆石CL图
红色圆圈代表年龄分析点；数字代表分析点号；白色数字代表年龄（Ma）
Figure 5. Zircon CL map of Acheng granite (H-D-3) sample
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图 6 绥化村花岗岩（S-SH-1）锆石U-Pb年龄谐和图（a）和加权平均年龄图（b）
Figure 6. (a) U–Pb age harmonics and (b) weighted mean age maps of Suihuacun Granite (S-SH-1)
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图 7 阿城区花岗岩（H-D-3）锆石U-Pb年龄谐和图（a）和加权平均年龄图（b）
Figure 7. (a) U–Pb age harmonics and (b) weighted mean age maps of the Acheng granite (H-D-3)
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图 8 绥化村花岗岩（S-SH-1）与阿城区花岗岩（H-D-3）花岗岩稀土元素球粒陨石标准化配分图
Figure 8. Chondrite–normalized REE patterns for Suihuacun granite (S-SH-1) and Acheng granite (H-D-3)
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图 9 Nb–Y构造环境判别图（据Pearce et al.，1984）
Figure 9. Discrimination map of Nb–Y tectonic environment
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图 11 东北地区花岗岩年龄分布直方图（数据来自中国同位素地质年代学数据库）
Figure 11. Age distribution histogram of granites in northeast China (Data from China isotope geochronology database)
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图 12 古太平洋板块俯冲和蒙古-鄂霍茨克洋版块俯冲、拆沉作用模式图（据杨雅军等，2022修）
Figure 12. Models of subduction of the Paleo-Pacific plate and subduction and subsidence in the Mongolia-Okhotsk ocean plate
表 1 绥化村花岗岩（S-SH-1）样品锆石测年结果表
Table 1 Zircon dating results of Suihuacun granite (S-SH-1) sample
点号 U Th Pb Th/U 同位素比值 年龄（Ma） 谐和度 （10–6） 207Pb/206Pb ± 1σ 207Pb/235U ± 1σ 206Pb/238U ± 1σ 207Pb/206Pb ± 1σ 207Pb/235U ± 1σ 206Pb/238U ± 1σ S-SH-1-001 787.25 424.80 26.99 0.54 0.0507 0.0017 0.1937 0.0066 0.0277 0.0006 229.0 76.4 179.8 5.6 176.1 3.9 98% S-SH-1-002 610.16 332.24 21.39 0.54 0.0496 0.0015 0.1940 0.0060 0.0283 0.0006 178.3 69.0 180.0 5.1 180.2 3.9 100% S-SH-1-003 580.54 263.11 20.33 0.45 0.0475 0.0014 0.1899 0.0057 0.0290 0.0006 73.2 69.3 176.5 4.9 184.3 4.0 96% S-SH-1-004 693.84 366.37 24.10 0.53 0.0509 0.0014 0.1980 0.0057 0.0282 0.0006 235.1 63.0 183.4 4.8 179.4 3.9 98% S-SH-1-006 565.66 289.23 19.66 0.51 0.0526 0.0015 0.2042 0.0061 0.0281 0.0006 312.7 64.6 188.7 5.1 178.9 3.9 95% S-SH-1-007 773.82 869.86 30.92 1.12 0.0499 0.0014 0.1938 0.0054 0.0282 0.0006 188.0 61.8 179.9 4.6 179.3 3.8 100% S-SH-1-008 622.87 324.97 21.32 0.52 0.0513 0.0016 0.1956 0.0060 0.0277 0.0006 252.5 67.9 181.4 5.1 176.0 3.8 97% S-SH-1-009 774.11 380.43 27.58 0.49 0.0477 0.0019 0.1928 0.0077 0.0293 0.0007 85.6 92.8 179.0 6.6 186.0 4.1 96% S-SH-1-010 853.63 384.03 28.68 0.45 0.0498 0.0013 0.1907 0.0051 0.0278 0.0006 187.2 58.7 177.2 4.3 176.4 3.8 100% S-SH-1-012 696.59 405.52 24.14 0.58 0.0518 0.0016 0.1969 0.0061 0.0276 0.0006 277.0 68.4 182.5 5.2 175.2 3.8 96% S-SH-1-013 778.72 385.45 27.03 0.49 0.0514 0.0014 0.2009 0.0055 0.0283 0.0006 259.1 60.3 185.9 4.7 180.2 3.9 97% S-SH-1-014 573.68 313.01 19.27 0.55 0.0496 0.0018 0.1851 0.0068 0.0271 0.0006 177.6 83.3 172.4 5.9 172.0 3.8 100% S-SH-1-015 689.19 347.64 23.77 0.50 0.0487 0.0014 0.1882 0.0055 0.0280 0.0006 132.3 65.9 175.1 4.7 178.2 3.8 98% S-SH-1-016 739.51 448.71 26.93 0.61 0.0497 0.0014 0.1975 0.0056 0.0288 0.0006 182.0 63.1 183.0 4.7 183.1 3.9 100% S-SH-1-017 755.55 375.12 25.37 0.50 0.0518 0.0018 0.1950 0.0068 0.0273 0.0006 276.4 76.7 180.9 5.7 173.6 3.8 96% S-SH-1-018 647.84 378.09 23.37 0.58 0.0503 0.0015 0.1979 0.0060 0.0286 0.0006 207.1 67.1 183.4 5.1 181.5 3.9 99% S-SH-1-021 358.56 151.36 12.04 0.42 0.0537 0.0022 0.2043 0.0082 0.0276 0.0006 358.8 88.3 188.7 6.9 175.4 3.9 93% S-SH-1-022 420.38 229.11 14.75 0.55 0.0513 0.0017 0.1987 0.0068 0.0281 0.0006 253.2 76.1 184.1 5.8 178.7 3.9 97% S-SH-1-023 665.75 352.93 23.82 0.53 0.0528 0.0015 0.2080 0.0060 0.0286 0.0006 321.1 63.2 191.8 5.1 181.5 3.9 94% S-SH-1-024 504.33 254.67 18.24 0.50 0.0506 0.0016 0.2041 0.0064 0.0293 0.0006 221.4 70.2 188.6 5.4 186.0 4.0 99% S-SH-1-026 760.81 399.46 26.73 0.53 0.0490 0.0014 0.1912 0.0055 0.0283 0.0006 148.1 64.3 177.7 4.7 179.9 3.9 99% S-SH-1-027 961.29 525.01 33.85 0.55 0.0514 0.0014 0.1983 0.0054 0.0280 0.0006 260.5 59.4 183.7 4.6 177.8 3.8 97% S-SH-1-028 821.54 599.28 30.68 0.73 0.0503 0.0014 0.1986 0.0056 0.0287 0.0006 206.5 62.3 184.0 4.7 182.2 3.9 99% S-SH-1-029 657.00 262.17 22.56 0.40 0.0517 0.0015 0.2025 0.0060 0.0284 0.0006 273.5 64.7 187.3 5.0 180.5 3.9 96% S-SH-1-030 675.37 361.07 24.49 0.53 0.0522 0.0016 0.2081 0.0065 0.0289 0.0006 293.8 68.7 192.0 5.5 183.8 4.0 96% 
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表 2 阿城区花岗岩（H-D-3）样品锆石测年结果表
Table 2 Zircon dating results of Acheng granite (H-D-3) samples
点号 U Th Pb Th/U 同位素比值 年龄（Ma） 谐和度 （10–6） 207Pb/206Pb ± 1σ 207Pb/235U ± 1σ 206Pb/238U ± 1σ 207Pb/206Pb ± 1σ 207Pb/235U ± 1σ 206Pb/238U ± 1σ H-D-3-001 646.04 389.25 23.40 0.60 0.0494 0.0014 0.1943 0.0058 0.0285 0.0006 166.4 66.9 180.3 4.9 181.3 3.9 99% H-D-3-002 1111.21 1061.47 42.11 0.96 0.0496 0.0012 0.1863 0.0048 0.0273 0.0006 175.3 57.4 173.5 4.1 173.3 3.7 100% H-D-3-003 928.60 557.41 33.19 0.60 0.0488 0.0013 0.1899 0.0051 0.0282 0.0006 139.0 59.9 176.6 4.3 179.4 3.8 98% H-D-3-004 362.17 310.08 13.71 0.86 0.0513 0.0017 0.1977 0.0067 0.0280 0.0006 253.3 75.5 183.2 5.7 177.8 3.9 97% H-D-3-005 550.99 343.51 19.96 0.62 0.0492 0.0015 0.1916 0.0060 0.0283 0.0006 156.1 70.0 178.0 5.1 179.7 3.9 99% H-D-3-006 1028.47 1121.34 41.04 1.09 0.0497 0.0013 0.1915 0.0050 0.0280 0.0006 180.1 57.8 177.9 4.3 177.7 3.8 100% H-D-3-007 356.46 203.77 12.61 0.57 0.0496 0.0017 0.1930 0.0067 0.0282 0.0006 174.6 78.8 179.2 5.7 179.5 3.9 100% H-D-3-008 274.01 207.36 10.25 0.76 0.0551 0.0020 0.2143 0.0080 0.0282 0.0006 415.1 80.2 197.1 6.7 179.4 3.9 91% H-D-3-009 239.30 232.46 9.27 0.97 0.0557 0.0021 0.2132 0.0082 0.0278 0.0006 439.1 83.6 196.3 6.9 176.6 3.9 89% H-D-3-010 891.02 865.63 33.06 0.97 0.0495 0.0013 0.1834 0.0050 0.0269 0.0006 169.2 60.5 171.0 4.3 171.1 3.7 100% H-D-3-011 1172.31 603.72 40.81 0.51 0.0497 0.0013 0.1924 0.0051 0.0281 0.0006 179.3 59.0 178.7 4.4 178.6 3.8 100% H-D-3-012 843.67 543.12 30.29 0.64 0.0490 0.0013 0.1887 0.0052 0.0279 0.0006 148.6 61.7 175.5 4.4 177.5 3.8 99% H-D-3-013 557.34 511.28 21.26 0.92 0.0486 0.0015 0.1872 0.0058 0.0279 0.0006 128.1 69.9 174.2 4.9 177.6 3.8 98% H-D-3-014 239.55 206.64 9.19 0.86 0.0494 0.0020 0.1928 0.0078 0.0283 0.0006 165.8 91.6 179.0 6.6 180.0 4.0 99% H-D-3-015 282.14 220.97 10.09 0.78 0.0506 0.0020 0.1874 0.0073 0.0269 0.0006 223.8 87.0 174.4 6.2 170.8 3.8 98% H-D-3-016 907.67 725.05 33.38 0.80 0.0493 0.0013 0.1876 0.0050 0.0276 0.0006 161.6 59.9 174.6 4.3 175.6 3.7 99% H-D-3-017 1217.89 1012.25 45.95 0.83 0.0494 0.0012 0.1911 0.0050 0.0280 0.0006 168.0 57.8 177.6 4.2 178.3 3.8 100% H-D-3-018 397.75 307.89 14.57 0.77 0.0498 0.0017 0.1893 0.0064 0.0276 0.0006 184.0 76.2 176.0 5.5 175.4 3.8 100% H-D-3-019 544.42 578.29 21.87 1.06 0.0488 0.0015 0.1903 0.0058 0.0283 0.0006 136.3 69.0 176.9 5.0 179.9 3.9 98% H-D-3-020 469.44 305.12 16.52 0.65 0.0505 0.0016 0.1904 0.0061 0.0273 0.0006 218.0 71.1 176.9 5.2 173.9 3.8 98% H-D-3-021 1057.08 420.85 35.81 0.40 0.0496 0.0013 0.1917 0.0051 0.0280 0.0006 175.2 59.7 178.0 4.4 178.3 3.8 100% H-D-3-022 1015.52 724.53 37.34 0.71 0.0483 0.0013 0.1858 0.0049 0.0279 0.0006 115.1 59.7 173.1 4.2 177.3 3.8 98% H-D-3-023 586.65 407.74 21.28 0.70 0.0488 0.0014 0.1876 0.0056 0.0279 0.0006 139.6 67.6 174.5 4.8 177.1 3.8 99% H-D-3-024 249.08 206.93 9.64 0.83 0.0472 0.0021 0.1858 0.0082 0.0286 0.0007 57.9 102.5 173.0 7.0 181.5 4.1 95% H-D-3-025 542.70 423.44 20.14 0.78 0.0506 0.0015 0.1946 0.0059 0.0279 0.0006 223.1 67.2 180.5 5.0 177.3 3.8 98% H-D-3-026 384.09 364.24 15.02 0.95 0.0513 0.0017 0.1998 0.0068 0.0282 0.0006 255.5 75.6 184.9 5.7 179.4 3.9 97% H-D-3-027 427.61 348.41 16.21 0.81 0.0518 0.0017 0.1992 0.0066 0.0279 0.0006 276.5 72.9 184.5 5.6 177.4 3.8 96% H-D-3-028 1109.09 648.61 39.08 0.58 0.0495 0.0013 0.1887 0.0049 0.0276 0.0006 171.6 58.0 175.5 4.2 175.8 3.7 100% H-D-3-029 130.61 73.88 4.72 0.57 0.0467 0.0030 0.1832 0.0115 0.0284 0.0007 35.4 144.9 170.8 9.9 180.7 4.2 94% H-D-3-030 707.68 276.05 24.24 0.39 0.0507 0.0014 0.1979 0.0057 0.0283 0.0006 227.7 63.8 183.3 4.8 179.9 3.9 98%
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表 3 绥化村花岗岩（S-SH-1）与阿城区花岗岩（H-D-3）花岗岩微量与稀土元素（10–6）
Table 3 Trace and rare earth elements of Suihuacun granite (S-SH-1) and Acheng granite (H-D-3) (10–6)
元素 SH1 SH2 SH3 SH4 SH5 SH平 H1 H2 H3 H4 H5 H平 Ti 2.52 3.23 2.78 5.15 1.75 3.09 9.94 5.85 2.95 5.52 9.92 6.84 Fe 10.17 13.58 41.84 17.72 17.56 20.17 3.65 4.12 2.12 2.69 2.29 2.97 Zr 4898.00 4898.00 4898.00 4898.00 4898.00 4898.00 4898.00 4898.00 4898.00 4898.00 4898.00 4898.00 Nb 4.31 4.52 4.19 4.28 4.85 4.43 1.16 4.29 5.89 1.00 2.49 2.97 Hf 139.88 146.23 142.79 143.53 147.32 143.95 109.15 129.19 142.22 116.40 118.78 123.15 Ta 1.91 1.94 1.70 1.99 2.24 1.96 0.44 1.37 1.93 0.35 0.90 1.00 Pb 21.39 24.10 19.66 21.32 26.93 22.68 9.27 33.06 30.29 9.64 16.21 19.70 Th 332.24 366.37 289.23 324.97 448.71 352.30 232.46 865.63 543.12 206.93 348.41 439.31 U 610.16 693.84 565.66 622.87 739.51 646.41 239.30 891.02 843.67 249.08 427.61 530.14 Y 9.41 9.64 9.00 9.64 10.37 9.61 10.68 18.00 19.43 10.97 13.58 14.53 La 13.87 11.96 27.79 9.55 17.39 16.11 5.80 11.12 15.82 2.32 2.18 7.45 Ce 77.35 59.24 95.88 58.60 82.09 74.63 28.43 58.08 66.51 27.36 30.62 42.20 Pr 4.07 3.28 9.02 2.94 5.11 4.88 1.78 3.37 2.28 0.81 0.73 1.79 Nd 15.58 14.37 34.55 13.17 20.03 19.54 9.74 17.12 8.04 6.11 5.23 9.25 Sm 4.75 4.75 7.83 4.70 6.33 5.67 6.18 9.71 5.53 5.82 5.82 6.61 Eu 0.41 0.34 0.55 0.48 0.61 0.48 1.67 1.82 1.07 1.53 1.46 1.51 Gd 0.16 0.16 0.17 0.15 0.18 0.16 0.26 0.40 0.32 0.28 0.28 0.31 Tb 0.05 0.05 0.05 0.05 0.06 0.05 0.08 0.13 0.12 0.08 0.09 0.10 Dy 0.71 0.73 0.69 0.72 0.78 0.73 0.94 1.52 1.52 0.95 1.13 1.21 Ho 0.28 0.30 0.28 0.29 0.32 0.29 0.35 0.56 0.60 0.35 0.43 0.46 Er 1.54 1.56 1.47 1.56 1.69 1.56 1.69 2.71 3.01 1.73 2.12 2.25 Tm 0.36 0.35 0.34 0.36 0.39 0.36 0.36 0.57 0.65 0.37 0.47 0.48 Yb 3.55 3.45 3.30 3.58 3.89 3.56 3.56 5.21 6.21 3.60 4.53 4.62 Lu 0.74 0.73 0.70 0.76 0.83 0.75 0.77 1.08 1.29 0.76 0.94 0.97 ∑REE 123.42 101.28 182.63 96.92 139.70 128.79 61.59 113.38 112.95 52.08 56.02 79.21 LREE 116.03 93.94 175.62 89.44 131.56 121.32 53.60 101.22 99.25 43.95 46.04 68.81 HREE 7.39 7.34 7.01 7.48 8.14 7.47 7.99 12.16 13.70 8.13 9.99 10.40 LREE/HREE 15.70 12.80 25.07 11.96 16.16 16.34 6.71 8.32 7.24 5.41 4.61 6.46 δEu 1.46 1.18 1.46 1.75 1.76 1.52 4.03 2.84 2.45 3.64 3.49 3.29 δCe 2.52 2.32 1.48 2.71 2.14 2.23 2.17 2.33 2.72 4.90 5.97 3.62 La/Yb 2.80 2.48 6.03 1.91 3.21 3.29 1.17 1.53 1.83 0.46 0.35 1.07 La/Sm 1.89 1.63 2.29 1.31 1.77 1.78 0.61 0.74 1.85 0.26 0.24 0.74 Gd/Yb 0.04 0.04 0.04 0.03 0.04 0.04 0.06 0.06 0.04 0.07 0.05 0.06
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