2017, Vol. 38
, YANG Hua-wei , ZHANG Luan , ZHU Zhi-peng , YANG Yan , ZHENG Xiang-min , ZHOU Li-min
ENSO事件是全球尺度的大气候事件, 主要包括南方涛动、La Niña和El Niño这3个事件.ENSO事件通过海-汽相互作用影响全球气候, 从而导致不同地区出现异常天气与气候事件.上世纪70年代初学者开始了对El Niño对全球的影响的系统研究, 而对La Niña的研究则始于80年代初[1], ENSO事件对中国气候影响的研究很多[2~4], 近十年来, 学者们在ENSO事件与东亚冬夏季风的联系方面做了许多工作[5~7], 发现该事件是影响我国东部年际、年代际降水的重要因子之一.大气降水中的氢氧同位素研究始于20世纪50年代[8], 大气降水作为水循环的一个重要环节, 水汽来源是水文科学关注的重点对象, 目前利用同位素示踪法追踪降水水汽来源是国际上研究的热点.降水中的18O与氘(D)两种稳定同位素对环境变化有敏感响应, 丰度易受到温度、降水量、海陆位置等因素的影响[9, 10], 研究表明：珠江三角洲降水中δ18O对ENSO事件的强信号具有显著响应[11], 青藏高原冰芯中的δ18O与ENSO事件具有显著的相关关系[12, 13], 重庆地区大气降水中氢氧同位素特征与大气环流关系密切[14].上海地区位于中国东部季风区, 对2014~2015年上海降水中同位素组成研究表明, El Niño事件影响下的季风气候导致上海降水中同位素组成与分布具有特殊的特征[15].但是不同强弱程度的ENSO事件对降水中同位素组成影响是否具有差异性仍然需要进一步研究.本文结合上海地区5 a实测数据及南京、武汉、福州、香港1961~2012年数据, 分析不同强弱程度的ENSO事件对降水中同位素组成的影响差异, 探索ENSO事件与降水中氢氧同位素组成的紧密联系.
1 材料与方法 1.1 研究区概况实测数据采样地点位于上海市闵行区华东师范大学资源与环境科学学院实验楼楼顶, 该处距离地面25 m, 能有效避免近地面降尘对水样的影响, 采样时间为2012年1月至2017年2月.由于ENSO事件是较长时间尺度的, 以2~7 a为周期, 为了进行更长时间尺度的对比分析, 通过全球大气降水同位素网络(GNIP)获取与上海具有相似气候背景的南京、武汉、福州、香港4站点1961~2012年大气降水同位素数据, 利用4站点同类型ENSO事件多年加权平均值作为上海降水中氢氧同位素的参考值. 4个站点均匀分布在东部季风区(图 1), 冬季夏季气候背景相似, 其平均值作为参考值较为合理.
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图 1 研究区位置示意 Fig. 1 Map of research area |
由于中国进入到国际原子能机构(IAEA)和世界气象组织(WMO)全球监测网的站点较少, 并且监测时间较短, 因此, 可供选择的站点较少. 2012年1月至2017年2月S2(上海)降水中δ18O、δD为实测数据, S1(南京)、S3(武汉)、S4(福州)、S5(香港)4个站点降水中δ18O、δD数据通过国际原子能机构的GNIP网站(http://www.iaea.org/water)下载(表 1).水汽通量和水汽通量散度利用美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction)的NCEP/NCAR逐月再分析格点资料, 空间分辨率为1.5°×1.5°网格点, 该数据资料可通过美国NOAA气候预测中心(www.noaa.gov)获得.
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表 1 数据构成 Table 1 Composition of experimental data and archive data |
1.2.2 样品收集与分析
为了避免不同实验方法对测试结果产生影响, 实验过程均参考了GNIP的样品收集与测试方法, 考虑到仪器分辨率对实验结果的影响, 对D/O同位素测试结果参考氢氧同位素的数值修约规则进行处理.降水样品经0.45 μm滤纸过滤后及时装入50mL白色聚乙烯瓶冷藏保存.自2012年1月至2017年2月共收集样品206个, 在华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室利用Los Gatos Research公司生产的(T-LWIA)-Model 912-0050激光光谱仪进行δ18O与δD测定, δD的测量精度为0.2‰ ≤0.5‰, δ18O测量精度为0.02‰≤0.1‰, 两者均满足测量精度要求.每个平行样品测量6次, 去除前2针以减少记忆效应对结果的影响.测量所得结果采用相对于维也纳标准平均海洋水(VSMOW)的千分差(δ)表示:
δ18O(or δD)＝[(Rsample/Rv-smow)－1]×1 000‰
式中, Rsample和Rv-smow分别代表水样和V-SMOW中氘或氧稳定同位素比率R(18O/16O、D/H), 实验标样为美国LGR公司生产的标样LGR3C、LGR4C、LGR5C, δD、δ18O已知参考值分别为-97.30、-13.39; -51.60、-7.94; -9.20、-2.69.
2 结果与讨论 2.1 降水中氢氧同位素的变化特征 2.1.1 降水中δD与δ18O变化对上海和其他4个站点降水中氢氧同位素数据按照正常年、厄尔尼诺年、拉尼娜年分别计算多年月平均, 得到上海和4个站点1~12月降水中δD与δ18O值.由图 2可知, 上海降水中δD与δ18O多年月平均值与4个站点多年月平均值在正常年与厄尔尼诺年在不同月份变化趋势基本相同.全球大气降水中δ18O的变化范围为-54‰~31‰, 郑淑慧等[16]通过对北京等8个站点的研究得出中国大气降水中δ18O的变化范围为-24‰~2‰, 结合表 2可知, 上海与4个站点的多年月平均值均在其范围内, 并且El Niño较非El Niño期间δD与δ18O值偏正.结合图 2(a)可知, 在El Niño与非El Niño期间, 降水中δD与δ18O变化具有明显的季节变化特征, 即夏秋为低值, 冬春为高值.上海多年月平均最低值出现在正常年份的7月, 为-11.5‰(标准偏差为3.01);最高值出现在厄尔尼诺年3月, 为-2‰(标准偏差为1.05).图 2(b)表明降水中δ18O对El Niño与非El Niño事件具有不同响应, La Niña事件降水中δ18O较El Niño事件偏负, 这说明降水中的氢氧同位素值反映了ENSO事件对气候造成的影响.夏秋降水中同位素为低值, 冬春为高值, 季节变化明显, 这可能是由于温度会直接影响降水过程中氢氧同位素分馏程度, 春季干暖的天气有利于雨滴的同位素蒸发富集作用, 夏半年研究区域深受东亚季风影响, 水汽向大陆迁移的过程中, 重同位素优先凝结产生降水, 水汽越深入大陆内部, 剩余水汽产生的降水δ18O与δD越偏负.故春季大气降水中δ18O与δD较夏季降水中偏高一些.冬季降水中的δ18O与δD较高, 主要是由于冬季有部分局地蒸发水汽导致降水中的δ18O、δD较高.
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图 2 S1、S3、S4、S5站点和S2站点降水中多年月均δ18O分布 Fig. 2 Distribution of δ18O in precipitation for S2 and S4 stations |
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表 2 各地区不同ENSO事件背景下的降水同位素特征/‰ Table 2 Characteristics of isotopes in the precipitation in various areas under different types of ENSO events/‰ |
2.1.2 大气降水线的变化特征
降水过程中同位素的平衡分馏与动力分馏会导致降水中的氢氧同位素δD与δ18O具有线性关系, 这种关系被定义为大气降水线[17], 大气降水线的斜率反映了同位素D与18O分馏速率的差异, 截距则反映氘对平衡状态的偏离程度[18].Craig[19]在1961年提出了全球大气降水线(global atmospheric precipitation line)：δD=8δ18O+10, 又称Craig方程, 揭示了全球尺度下大气降水中δD与δ18O的关系.我国学者郑淑蕙等提出了我国的降水方程:δD=7.9δ18O+8.2.各地区受不同气候条件、海陆位置的影响也产生了反映各地降水规律的局地降水线(local atmospheric precipitation line).
对4个站点多年月平均值利用最小二乘法拟合得到δD~δ18O大气降水线方程如图 3(a), 从中可知, 拉尼娜年、正常年与厄尔尼诺年大气降水线斜率分别为8.55、8.68、8.78, 截距分别为14.26、13.95、14.34, 大气降水线均通过0.01的显著性检验.总体而言, 与全球大气降水线较接近.从年份性质上来看, 不同的气候事件导致降水中δD与δ18O差异明显.图 3(b)为上海大气降水线, 由于2012年1月~2017年2月期间无完整的La Niña事件, 故未绘制其大气降水线.上海大气降水线与郑淑慧的全国大气降水线接近, El Niño期间和正常年份期间斜率分别为7.72、7.34;截距分别为8.72、7.20, 同样满足El Niño事件期间的斜率与截距在数值上大于非El Niño期间的规律, 与4个站点大气降水线分布的规律相同, 说明4个站点大气降水同位素的平均值体现了上海雨水同位素组成的普遍特征.但是对不同时间段的El Nino和La Nina期间的大气降水线的斜率和截距进行差异性T检验, 在95%的置信区间上, P值分别为0.28、0.60, 两者P＞0.05, 在统计学上无显著性差异, 仅在数值上存在较小差别. El Niño与非El Niño事件期间斜率和截距数值上的差异可能是受ENSO事件的影响, 降水时的温度和水汽来源均有较大差异, 从而导致大气降水线的斜率和截距存在数值上的差别.整体上, El Niño期间研究区降水较非El Niño年份多, El Niño期间温暖湿润的气候背景与全球大气降水线的背景相似, 体现了较强的海洋性.
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图 3 大气降水δD与δ18O相关散布 Fig. 3 Distribution of δ18O and δD in precipitation |
降水中的同位素组成具有较多的分布规律, 由于雨水稳定同位素组成主要受降水时雨滴凝结温度和水汽来源控制, 因此不同地理和气候背景条件下呈现不同的同位素分布规律.Dansgaard[20]曾在1964年依据北极和大西洋的观测资料提出了温度效应、降水量效应、海拔效应等, 但在影响降水稳定同位素的诸多因素中, 温度被认为是对其影响最大的[21], 大气降水的δD和δ18O值与地面年平均气温往往呈线性关系, 温度升高, δ值增大, 温度降低, δ值减小, 称这种效应为“温度效应”, 温度效应主要是由于蒸发过程中的分馏作用随着温度的升高而减弱所造成的, 主要存在于中高纬内陆地区.但是有时受其他因素(云下二次蒸发、不同源地水汽来源混合)的影响, 降水中同位素值和温度呈现反相关关系, 被称为“反温度效应”, 主要存在于沿海地区.
利用4个站点多年月平均δ18O与气温、降水、水汽压这3个要素进行相关分析, 结果如图 4.在δ18O与气温的相关分析中, 整体上3种类型年份均呈现出显著的反温度效应, La Niña期间、正常年份、El Niño期间相关系数分别为-0.89、-0.87、-0.79, La Niña事件所在年份反温度效应最为显著.同样的规律在δ18O与降水和水汽压的相关分析中依然有体现, 如图 4(b)和图 4(c), La Niña年、正常年份、El Niño年δ18O与降水和水汽压相关系数分别为-0.84、-0.83、-0.66; -0.89、-0.85、-0.76.La Niña事件期间反温度效应、降水量效应、水汽压效应较非La Niña事件期间显著, 均通过了0.01或0.05的显著性检验.图 4(d)为上海实测数据δ18O与气温相关分析的结果, 但不存在显著的反温度效应, 上海正常年份降水中δ18O与水汽压和降水的相关系数分别为-0.41、-0.17(未通过显著性检验), El Niño期间与水汽压和降水的相关系数分别为-0.19、-0.09(未通过显著性检验), 这可能与样品收集时间尺度太短有关, 因为分析的数据均为多年月平均值, 而上海数据长度仅为5 a, 且期间没有完整的La Niña事件, 故相关分析结果不太准确, 反温度效应不明显, 因此利用长时间序列来分析ENSO事件与对降水中氢氧同位素的影响更为准确.以上结果表明, 温度效应、降水量效应、水汽压效应具有一定联系, 并且相互影响, 即其中一个效应较显著的事件类型, 其他效应可能也较显著.
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(a)~(c)为S1、S3、S4、S5站点多年月均值, (d)上海多年月均值; *表示P＜0.05, **表示P＜0.01 图 4 大气降水中δ18O与气象要素的相关散布 Fig. 4 Correlations between δ18O and meteorological factors |
ENSO是全球尺度的气候事件, 主要发生在赤道中、东太平洋上, 变化周期为2~7 a[22], 可造成全球性的影响, 通过异常的天气和气候事件影响降水中的同位素组成.ENSO事件定量分析的常用指标是Niño3.4区(5°N~5°S, 170°W~120°W)的海表温度异常(SSTA)[23]、美国气象预测中心发布的南方涛动指数序列(SOI)[24]和美国海洋大气局(NOAA)提供的海洋尼诺指数(ONI).ONI是基于NOAA扩展重建的海面温度资料[25], 是Niño3.4区海表温度距平SSTA的3个月滑动平均值, 该数据资料可通过美国NOAA气候预测中心(www.noaa.gov)获得.
本文主要通过ONI定义ENSO事件：ONI≥+0.5℃(或ONI≤-0.5℃)持续5个月以上时称为一次El Niño(或La Niña)事件.利用事件持续期ONI的极值和累积值ΣONI作为ENSO事件的双海温强度指数, 分别计算1961~2016年的18次El Niño事件和12次La Niña事件的ONI极值和累积值ΣONI,
对不同性质的事件相关指数标准化处理后, 以海温强度指数为标准分为极弱、弱、中等、强、极强这5个等级, 如若ONI极值和累积值ΣONI两个指标不一致时, 以较弱的那个指标为准, 以字母E对不同时间段的El Niño事件排序, 以字母L对不同时间段的La Niña事件排序, 计算与统计结果如表 3.
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表 3 1961~2016年厄尔尼诺事件和拉尼娜事件统计 Table 3 Statistics of El Niño and La Niña events 1961-2016 |
2.2.1 ENSO事件对降水中δ18O的影响
ENSO事件具有一定的周期性, 降水中的δ18O受到ENSO事件影响, 呈现一些重要特点.ENSO事件促使不同性质的年份降水量及气温差异明显, 这将直接影响大气降水中的氢氧同位素丰度.研究表明[26], 在El Niño年, 中国长江流域冬夏季降水较正常年份增多, 但北方地区降水较正常年份减少; 而在La Niña年, 中国长江流域冬夏季降水较正常年份减少, 而北方地区降水较正常年份增多.为了深入分析1979~2016年不同性质年份的气温及气候背景, 利用美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction)的NCEP/NCAR逐月再分析格点资料, 空间分辨率为1.5°×1.5°网格点, 分别计算1979~2016年(4个站点在此时间段数据重叠度较高)之间的11次El Niño事件和7次La Niña事件在冬、夏两季850hPa水汽通量及水汽通量散度分布结果, 由于ENSO事件的时间段多为跨年度的, 并非某年度的某个季节均有同类性质的ENSO事件发生, 因此, 按冬、夏两个季度划分不能准确地体现计算结果, 故将相同性质的ENSO事件按月份进行多年月平均, 结果如图 5和图 6.
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水汽通量散度(阴影区), g·(hPa·cm2·s)-1; 水汽通量(箭头), g·(hPa·cm·s)-1 图 5 上海地区夏季850 hPa水汽通量散度和水汽通量的水平分布 Fig. 5 Horizontal distribution of water vapor flux divergence and water vapor flux at 850 hPa heightin summer |
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水汽通量散度(阴影区), g·(hPa·cm2·s)-1; 水汽通量(箭头), g·(hPa·cm·s)-1 图 6 上海地区冬季850 hPa水汽通量散度和水汽通量的水平分布 Fig. 6 Horizontal distribution of water vapor flux divergence and water vapor flux at 850 hPa heightin winter |
对S1、S2、S3、S4、S5这5个站点的气温和降水量等数据进行多年月平均计算, 结果如图 7.这5个站点多年月平均值降水中δ18O分布在El Niño事件与La Niña事件期间均具有明显的季节特征, 夏秋为低值, 冬春为高值, 这主要与降水的季节分布有关.4站点均位于季风区, 降水主要集中在夏季.在降水水汽来源较稳定的地区, 形成降水的水汽云团中较富集重同位素D与18O, 而重同位素在降水过程中会优先凝结形成降水, 导致早期降水呈现出较高δ18O值, 随着降水的进行, 云团中重同位素不断贫化, 雨水中δD与δ18O越来越偏负, El Niño事件与La Niña事件期间, 研究区受东亚冬、夏季风影响, 虽气温降水有较大差异, 但水汽来源较为稳定, 故夏季降水中δD与δ18O偏负, 而冬季降水较少, 且部分水汽来源为局地蒸发, 故冬季降水中δD与δ18O偏正.图 8反映了1982~2016年的不同时间段10次El Niño事件和7次La Niña事件期间分别对应的降水δ18O值、气温、降水量, 整体而言, 不同时间段(ENSO事件序号对应年份详见表 3)的同类型ENSO事件发生时的气温、降水量、降水中δ18O值等指标差异明显.
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图 7 降水中δ18O与温度、降水量的变化 Fig. 7 Monthly variance of δ18O, precipitation amount, and temperature |
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图 8 不同时间段降水中δ18O与温度、降水量的变化 Fig. 8 Variance of δ18O, precipitation amount, and temperature for different time periods |
ONI、SSTA是定量分析ENSO事件的常用标准, 将El Niño事件期间降水中多年月均δ18O与月均ONI、SSTA进行回归分析发现：El Niño期间δ18O与ONI、SSTA两指数的相关系数分别为-0.46、-0.43(通过信度为0.05的显著性检验).La Niña期间δ18O与ONI、SSTA两指数的相关系数分别为-0.34、-0.40(通过信度为0.05的显著性检验).可以看出, 降水中δ18O在El Niño事件与La Niña事件期间与两指数具有显著负相关性, 其结果与图 9相同.究其原理, 可能与ENSO事件对研究区气温和降水的影响有关.
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图 9 Niño 3.4区SSTA、ONI与降水中多年月平均δ18O的变化 Fig. 9 Variations of SSTA, ONI in Niño 3.4, regional and monthly average values of δ18O in precipitation for different time periods |
据图 5和图 6可知, 在El Niño、La Niña和正常年份期间, 研究区的降水具有较大差异.研究区域6~8月的多年月平均水汽通量合成与水汽通量散度场显示, 夏季受东部东南风和南部西南风影响, 研究区西部在平均状况下是水汽“汇”(水汽通量散度的负值中心), 水汽通量呈现辐合状态, 表明该地区存在较强的水汽辐合, 对应的近地面降水可能性较大, 而处于长江中下游平原的研究区受该水汽汇的影响明显, 降水天气较多.El Niño事件6月和7月研究区水汽通量较大值范围大于La Niña期间, 说明受ENSO事件影响, 在El Niño期间, 长江流域相较非El Niño期间降水增多, 我国东部整体呈现出南北降水少, 中部长江流域降水多的格局, 此研究结果与王月等[27]的研究结果相同.研究区域12月多年月平均水汽通量合成与水汽通量散度场表明El Niño期间研究区西部和南部有明显的水汽“汇”形成, 受偏西风水汽通量输送的影响, 降水量较大, 而非El Niño期间影响不明显.1月期间, 非El Niño期间研究区东部形成面积较大的水汽源, 水汽通量呈现辐散状态, 受其影响, 研究区降水较El Niño期间减少.2月研究区在El Niño与非El Niño期间虽水汽分布类似, 但El Niño年水汽通量输送单位值大于La Niña期间.总体而言, El Niño夏季各月与冬季各月降水分别较La Niña多, 冬季长江流域与北方地区降水差异较夏季明显, 并且主要为来自太平洋的近源水汽输送, 水汽输送距离较La Niña事件期间短, 因此El Niño事件期间降水中δ18O较非El Niño事件期间偏正(表 2).同时, 同一个事件类型期间, 降水水汽来源稳定且单一, 伴随着降水的持续进行, 降水中δ18O不断下降, 因此, El Niño事件和La Niña事件的强弱会影响降水中δ18O值, 体现为El Niño事件越强, 受其影响的研究区域降水量越大, 降水中δ18O越偏负, 而ONI与SSTA是衡量ENSO事件强弱的重要标准, 当ONI与SSTA值越偏正时, 说明El Niño事件越强, 导致降水中δ18O值与ONI与SSTA值反相关关系明显.
2.2.2 ENSO事件对降水中d值(氘盈余)的影响氘盈余是由降水中δD与δ18O组成的一个二级指标, (d值)定义为：d=δD－8δ18O, 不同地区雨水中d值可直观反映该地水循环蒸发和凝结过程当中的不平衡程度, 是表征大气降水的重要综合环境指标, 可推断水汽来源地大气相对湿度、风速和水体表面温度等.
研究期间, E Niño期间降水中d值与ONI、SSTA两指数的相关系数分别为-0.49、-0.56.La Niña期间d值与ONI、SSTA两指数的相关系数分别为-0.54、-0.46, 并且均通过信度0.05的显著性检验.由此可见, 研究区大气降水中的d值与表征ENSO事件强弱的ONI、SSTA两指数具有显著的负相关关系.图 10(a)表明, 在El Niño期间, 降水中d值ONI、SSTA两指数具有显著的负相关关系, 即两指数越偏正值, 降水中d值越小, 两指数越偏负值, 降水中d值越大, 如图 10(a)中序列号E11~E17为El Niño事件.此规律在La Niña期间依然存在, 即拉尼娜事件越强的年份, 降水中d值越大, 拉尼娜事件越弱的年份, 降水中的d值越小, 如图 10(b)中序列号为L7、L8、L10、L11的La Niña事件均呈现此规律.不同地区降水中的d值在季节上具有微小的差异, 但是季节和纬度等因素对d值的影响特别小[28], 而形成降水的水汽来源地的大气相对湿度、风速和水体表面温度等才是影响降水中d值的重要因素[29].前人研究表明[30], 降水中d值与水汽源地的相对湿度存在具体关系, 并以此为基础建立了理论模型, 使d值在推断降水水汽来源及相关的气候条件方面的运用具备了一定理论基础.一般而言, 形成降水的水汽源地相对湿度越高, 形成的降水中d值就越低, 相反, 随着降水水汽源地大气相对湿度的降低, 降水中d值会升高.而在干热的气候条件下, 大气降水过程中存在的二次蒸发则会导致降水中d值偏低.在El Niño期间, 研究区域西部存在较大的水汽汇, 大气相对湿度较高, 形成的降水中d值偏低, El Niño事件越强, 研究区受其影响, 降水量越偏多, 大气湿度越高, 降水中d值越偏低; 在El Niño事件较弱的年份, 研究区降水较少, 大气相对湿度低, 导致形成的降水中d值偏高, 如图 10(a).在La Niña期间, La Niña事件越强, 即ONI与SSTA指数越偏负, 降水中d值越偏正; 而La Niña越弱时, d值越偏负.这是因为La Niña事件会导致研究区相对湿度变化, 进而影响降水中d值, 即La Niña强弱与降水中d值的变化具有负相关关系.
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图 10 Niño 3.4区SSTA、ONI与降水中多年月平均d值的变化 Fig. 10 Variations of d in precipitation and mean SSTA/ONI in Niño 3.4 for different time periods |
ENSO事件对降水中δ18O与d值影响明显, 但是ENSO事件对降水中δ18O与各气象要素的相关性影响仍需进一步分析.对La Niña和El Niño事件期间降水中δ18O与各气象要素相关性进行统计, 据表 4可知, ENSO事件强弱对δ18O与气温、降水量、水汽压这3个气象因素的相关性影响较小.无论ENSO事件强弱, 降水中δ18O都和气温、降水、水汽压这3个气象要素有显著的负相关关系.相反, ENSO事件强弱对δ18O与ONI、SSTA两个指数相关性影响较大, 但无明显规律可循.
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表 4 厄尔尼诺与拉尼娜事件发生时δ18O与各气象气候要素间的相关性1) Table 4 Correlation of δ18O in precipitation with meteorological factors during El Niño and La Niña events |
为了进一步分析降水中δ18O与d值对ENSO事件强弱的响应, 将降水中的δ18O与d值与衡量ENSO事件强弱的ONI极值和累积值ΣONI进行对比分析.结果表明降水中δ18O与d值在La Niña和El Niño事件期间与ONI极值、累积值ΣONI具有明显的相关关系.El Niño期间, 降水中δ18O与d值与两指标成显著的负相关关系, 如图 11(a)和图 11(c).ONI极值、累积值ΣONI值越偏正, 说明对应序号的El Niño事件越强, 反之则越弱.在El Niño事件较强的年份, 研究区所在的长江流域降水比较弱的El Niño年多, 水汽源地的大气相对湿度较高, 导致降水中δ18O与d值偏低, 呈现明显的负相关关系.在La Niña期间, 降水中δ18O与La Niña事件强弱联系紧密, 较强的La Niña年, 我国大部分地区冬春季温度易偏低, 夏秋季江淮地区温度易偏高, 形成冷冬热夏的局面, 且长江流域降水偏少, 导致降水中δ18O与d值偏负, 如图 11(b)和图 11(d).
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(a)厄尔尼诺期间δ18O; (b)拉尼娜期间δ18O; (c)厄尔尼诺期间d值; (d)拉尼娜期间d值 图 11 ONI极值、ΣONI与降水中多年月平均δ18O、d值的变化 Fig. 11 Variation of extreme value and cumulative value of ONI, as well as the perennial monthly average value of δ18O and d-excess in precipitation for different time periods |
(1) El Niño事件期间大气降水线的斜率与截距在数值上略大于非El Niño期间, 说明ENSO事件对降水中的氢氧同位素组成具有一定影响; La Niña事件期间降水中δ18O的反温度效应、降水量效应、水汽压效应比正常年份、El Niño期间显著.
(2) 在El Niño和La Niña事件期间降水中δ18O值与ONI、SSTA两指数存在显著的负相关关系, 这与ENSO事件对研究区气温和降水的影响有关, El Niño夏季各月与冬季各月降水较La Niña多, 并且多为太平洋近源输送, 导致降水中δ18O值El Niño较La Niña偏正, 但ENSO事件的强弱会影响降水中δ18O值, 体现为El Niño事件越强, 降水中δ18O越偏负, 导致其反相关关系明显.上海大气降水中的d值与表征ENSO事件强弱的ONI、SSTA两指数在E Niño和La Niña期间均具有显著的负相关关系.d值大小主要与形成降水的水汽源地相对湿度有关, ENSO事件通过影响研究区大气相对湿度, 进而影响降水中d值的变化, 导致ENSO事件的强弱与降水中d值的变化呈负相关关系.并且降水中δ18O与ONI、SSTA两个指数相关性大小受ENSO事件的影响较大.
致谢: 国际原子能机构和世界气象组织提供气象数据, 刘婷、牛蕊、武登云同学帮助采集水样, 特此致谢.| [1] | Suplee C. El Nino/la Nina:nature's vicious cycle[J]. National Geographic, 1999, 195(3): 72-95. |
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