基于Py-GC/MS的沙漠湖泊直链脂肪族化合物分析及古气候应用初探

湖泊沉积物中直链脂肪族化合物(MCCs)对气候变化响应敏感,环境条件的变化可促使MCCs在游离态和结合态间发生转化,是古气候重建的重要生物标志物。以往研究中对样品前处理通常采用混合溶剂提取法得到MCCs游离态组分,而以化学键合、物理吸附等形式赋存的结合态组分无法通过溶剂提取,不能获取结合态组分特征对气候环境变化的指示信息。本文将热裂解这一有机质高效分解技术与气相色谱-质谱(GC-MS)联用,实现了对内蒙古伊和沙日乌苏湖泊沉积物有机质组成的精细刻画,并识别、分析了共计3类、71项结合态MCCs化合物。结果表明:热解温度是影响热裂解-气相色谱-质谱(Py-GC/MS)分析沉积物样品中结合态MCCs分布特征的主要因素,450℃以下热解能量较低导致结合态MCCs解析不充分,550℃和650℃下各类结合态MCCs(含正构烷烃、正构烯烃及α-正构脂肪酮)充分解析,可经GC-MS实现在线分离、识别;随着热解温度升高,裂解产物中MCCs平均链长趋于降低,过高的裂解能量影响了产物中MCCs化合物链长特征对气候变化指示的敏感性。经研究各类MCCs分布特征发现,550℃下正构烷烃平均链长特征与传统气候替代指标游离态正构烷烃单体碳同位素δ^(13)C_(27~33)具有较好的相关性(R=0.83)。结合态正构烷烃ACL_(25~31)指标响应了区域有效降水变化特征,识别了区域内5.6ka、3.9ka前后的干旱期,反映了东亚夏季风强度变化,对应了北半球中纬度有效降水变化。