在现代活跃的构造环境中，东帕米尔地区的地貌发育及其控制因素

东帕米尔构造过渡带地貌演化受构造、岩性和气候共同影响，通过Hypsometric Integral（HI）分析和多元统计发现岩性可蚀性（LE）主导地貌发育，构造活动通过非线性效应改变水系格局，气候起次要调节作用，揭示地貌演化的层级控制机制。

　　

沈俊杰|常红|彭路|陈盼盼|关冲|张鹏|魏东兰|唐倩瑜

河南省科学院地理研究所，郑州450052，中国

摘要

理解构造、岩性和气候之间的相互作用如何塑造活跃造山带的地貌仍然是地貌学中的一个核心挑战。我们通过高程积分（HI）分析和多元统计技术，量化了东帕米尔地区地貌演化的控制因素。该地区位于西藏高原和喜马拉雅-西藏造山带之间的构造活跃过渡带。该地区的地貌已达到成熟阶段，平均HI值为0.4249。岩性可蚀性（LE）成为主要控制因素（皮尔逊相关系数r = -0.312），对地形发育具有主导作用。构造活动具有显著的非线性影响：断层带保持了地形起伏，并驱动了排水网络的重组。气候作为次要调节因素，其年平均温度与HI的相关性比降水量更系统。主成分分析确定了两个正交的控制轴：水文气候轴和构造-岩性轴，交互作用测试证实了各变量之间的显著非线性耦合，尤其是LE与河流网络组织之间的耦合。我们的结果表明，这一活跃造山带的地貌演化遵循一种层次结构：构造作用建立了结构框架，岩性决定了侵蚀抵抗力，气候调节了地表过程的效率。本研究为解析汇聚造山环境中长期地形发育的驱动因素提供了定量框架。

引言

构造、气候和地表过程之间的相互作用是地球科学中一个引人关注的研究课题（Bernard等人，2019；Moumeni等人，2024；Whipple，2004，Whipple，2014）。尽管这些因素之间的动态耦合关系已得到广泛认可，但关于具体机制及其影响程度的争论仍在进行中（Liu-Zeng等人，2018；Molnar和England，1990；Wolf等人，2022）。一些学者强调侵蚀在活跃造山带中的主导作用，认为它不仅参与造山过程，还控制着深部构造活动（Pinter和Brandon，1997；Whipple，2014；Willett，1999）。相反，其他学者则强调构造作用的控制作用，认为增强的河流侵蚀是被动响应（Jin等人，2021；Kirby和Whipple，2012；Wang等人，2014）。特别是在活跃造山带中，流域系统及其内部水道对构造抬升和气候变化等控制因素非常敏感（Castelltort等人，2012；Goren等人，2014；Guerit等人，2016）。河流地貌的逐步发展提供了有关构造、气候动态和侵蚀过程的宝贵信息。它们是理解构造抬升、气候演化和地表侵蚀之间相互作用和机制的基础（Li和Zhang，2017；Whipple等人，2023；Y?ld?r?m和Tüysüz，2017）。

帕米尔地区位于青藏高原的西北边缘，受到印度-亚洲板块碰撞的远场效应影响（Burtman和Molnar，1993；Ding等人，2016；Hu等人，2017）。自新生代以来，该地区经历了明显的地表变形和显著的南北向地壳缩短（Ischuk等人，2013；Wang和Shen，2020；Zhang和Sun，2020），导致其宽度与东藏高原形成鲜明对比，并形成了显著的地形起伏（Robinson等人，2007；Smit等人，2014）。该地区的地壳缩短伴随着大规模的地表抬升和地壳增厚。地貌演化如何响应构造变形和地壳缩短特征长期以来一直受到广泛研究（Chen等人，2019）。东帕米尔地区（EPS）是帕米尔高原和青藏高原之间的过渡带，其特征是一系列复杂的构造活动，包括喀喇昆仑断层（KKF）、卡拉喀什断层（KXF）和喀什-叶城转换系统（KYTS）以及孔库尔伸展系统（KES）（Chevalier等人，2011），这些活动共同驱动了强烈的地表变形并产生了独特地貌特征（Fuchs等人，2013；Wei等人，2018）。因此，EPS的地貌演化与帕米尔地区的构造变形密切相关，使其成为研究构造抬升、气候演化和地表侵蚀之间耦合的理想区域（Shen等人，2023）。

在EPS中，孔库尔-穆扎格地区的地貌演化主要受区域穹隆抬升和第四纪冰川侵蚀的影响（Schoenbohm等人，2014），冰川等静力调整可能同时影响区域剥蚀率和构造活动的强度（Cloetingh等人，2023）。证据表明，大约3-1百万年前，孔库尔地区的冰川侵蚀和加兹河的河流侵蚀共同作用导致了孔库尔穹隆的快速暴露，为EPS提供了大量碎屑物质（Cao等人，2013）。此外，KES中的多条断层移动了全新世的冰碛和冲积扇（Deng等人，2020），持续的地震活动表明该系统在整个第四纪期间一直保持构造活跃（Li等人，2019）。这些观察结果共同表明，构造活动和河流侵蚀在塑造区域地貌结构中起着关键作用（Chen等人，2024）。因此，分析控制地貌演化的基本因素并评估气候、构造和侵蚀过程在EPS地貌演化中的贡献至关重要。

随着数据精度的不断提高，数字高程模型（DEM）已广泛应用于地貌学研究，成为研究构造地貌的不可或缺的数据集，特别是在河流地貌的定量研究中（Cao等人，2021；Gao等人，2013；Tang，2014）。这种方法依赖于基于流域单元的地形指数，如高程积分（HI）（Li等人，2020；Shen等人，2021；Wilson，2018）。通过将GIS技术与多种地貌分析方法相结合，可以实现不同空间尺度上的高分辨率地形和地貌特征分析，从而可视化构造地貌和地表过程，并对地貌指数进行定量分析（Xiao等人，2020；Yang等人，2015）。

在这里，我们采用HI作为主要的地貌指数，因为它具有强大的整合能力和跨区域尺度的高可比性。通过量化流域内的相对高程分布，HI能够有效表征地貌演化的宏观阶段，并适用于系统评估多种驱动因素的综合作用，包括构造活动、岩性变化和气候条件。尽管HI可能会平滑局部构造信号，但其在大范围空间上的整合能力有助于减弱小尺度地形变化带来的噪声，从而突出区域控制因素对地貌发育的主导作用。这一特点与我们阐明大尺度地貌模式形成机制的目标高度一致。为了系统评估关键因素——年平均温度（MAT）、年平均降水量（MAP）、岩性可蚀性（LE）、断层活动（Faults）和河流等级（RO）对地貌演化的影响，我们采用了一种结合定量统计方法和多维建模的综合分析框架。首先，应用皮尔逊相关性和斯皮尔曼相关性分析来检测每个因素与HI之间的线性和单调关系。随后，构建多元线性回归模型来量化这些变量的综合解释能力，并确定主要控制因素。进一步采用主成分分析（PCA）来提取主要控制成分并表征其耦合模式。此外，还进行了包含交互项的方差分析（ANOVA），以严格测试关键因素之间的显著协同效应，从而加深对控制地貌演化的复杂交互过程的理解。在此分析基础上，未来的研究可以纳入更敏感的局部指标，如河道坡度或卡方值，以研究不同空间尺度上地貌过程的尺度依赖性响应。

背景

EPS（东经73.61°～78.40°，北纬35.46°～39.38°）位于喀喇昆仑山脉以北、天山以南，连接青藏高原和喜马拉雅-西藏造山带的西部。该地区受到新生代印度-欧亚板块碰撞的远场效应影响（Chen等人，2019；Chen等人，2011；Lin等人，2018）。EPS的地形主要由高山组成，其北部遵循盆地-山脉构造模式，岩石类型普遍

材料与方法

我们的分析整合了数字地形分析、多源地理空间数据和统计建模，以系统解构EPS地貌演化的控制因素。我们在统计框架内使用HI来区分构造、岩性和气候因素对地貌形态的影响。该框架包括三个主要分析组成部分。

变量描述性统计

所有变量的描述性统计数据显示，EPS的高程积分（HI）范围为0.0638至0.6453，平均值为0.4249（标准差SD = 0.0998），表明区域地貌处于成熟阶段，但仍存在显著的空间异质性（表1，图2）。年平均温度（MAT）在-15.82°C至9.20°C之间，平均值为-3.21°C（SD = 4.27），反映出总体上寒冷的气候特征，而相对温暖的微气候的存在导致

多元线性回归模型

MLR分析确认拟合模型在统计上具有显著性（F = 773.79，p < 0.001）。模型方程HI = 0.46996–0.00289 × MAT – 4.0383 × 10^-5 × MAP - 0.06031 × LE - 0.00369 × Faults - 0.01543 × RO，定量描述了每个预测因子对HI的独立线性影响。所有回归系数在统计上均显著（p < 0.05），其方向与双变量相关性分析的结果一致。岩性可蚀性（LE）显示出最大的

结论

我们通过HI分析和多元统计方法量化了活跃变形EPS地貌演化的控制因素。主要结论如下：

(1)

EPS区域地貌已基本达到成熟阶段（平均HI = 0.4249），表明构造抬升和侵蚀剥蚀之间长期达到平衡。

(2)

岩性可蚀性（LE）是地貌形态的主要控制因素，这一点通过其与HI最强的统计相关性得到支持（皮尔逊相关系数r = -0.312）得到证实。

CRediT作者贡献声明

沈俊杰：撰写——初稿，可视化，形式分析，概念构思。常红：撰写——审阅与编辑，监督，调查，概念构思。彭路：可视化。陈盼盼：可视化。关冲：可视化。张鹏：可视化。魏东兰：可视化。唐倩瑜：可视化。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢

我们感谢George Burr博士在语言和科学方面的改进。本工作得到了中国自然科学基金（42372221、42204087）、河南省自然科学基金（252300420855）、河南省科学院高层次成就激励与孵化计划（20262301001）、中国科学院黄土科学国家重点实验室开放基金（SKLLQG2413）以及科学研究启动计划的支持。