2019, Vol. 40
2. 中国科学院西北生态环境资源研究院, 内陆河流域生态水文重点实验室, 兰州 730000;
3. 中国科学院大学, 北京 100049;
4. 长江水利委员会水文局, 武汉 430010
, WANG Qiao-li4 , WU Jin-kui1,2 , HE Xiao-bo1,2
, DING Yong-jian2,3 , WANG Li-hui1,2,3 , HU Zhao-fu1,3
2. Key Laboratory of Ecohydrology of Inland River Basin, Northwest Institute of Eco-Environment and Resources, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China;
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
4. Hydrological Bureau of Yangtze River Water Resources Commission, Wuhan 430010 China
大气降水是水循环过程中的一个重要环节, 其稳定同位素含量受水汽来源地的同位素组成、温湿状况、水汽输送过程及输送路径等影响[1].其机制是：在水循环过程中, 不同质量数的水分子反应速率不同, 发生相变时, 会以不同的比例分配于不同的水体之中, 也就是所谓的同位素分馏效应[2].稳定同位素敏感地响应环境的变化, 因而可以反映大气水汽循环特征、追踪水汽来源, 反演大气循环, 也能为古气候的定量重建提供理论基础[3].目前, 稳定同位素技术已被广泛应用于我国区域水循环过程和机制的研究中, 如青藏高原区、西北地区、西南和东部季风区、长江流域及东北地区等[4].
其中, 青藏高原区是我国重要的生态安全屏障, 利用同位素技术研究青藏高原的水文水资源对于青藏高原生态屏障区的保护与可持续发展具有重要作用.目前, 我国学者已在青藏高原地区开展了大量降水氢氧稳定同位素的研究.早在1991年, 姚檀栋等[5]发现不同水汽来源影响降水同位素含量; 许多研究发现, 在青藏高原地区由海洋性水汽形成的降水贫化重同位素, 局地水汽来源于内陆湖泊、河流的蒸发, 其同位素含量较高, 形成的水汽往往富集重同位素[6, 7]; 田立德[8~10]等研究了青藏高原从南至北降水同位素的变化特征; Yao等[11, 12]根据高原南北降水的不同水汽来源, 将青藏高原分为3个区域：西风区、季风区和过渡区. Yu等[13]和Zhang等[14]也对青藏高原降水同位素的环境效应进行了研究[15].余武生等[16]依据降水中的同位素的空间变化提出青藏高原北部的西昆仑山和唐古拉山是一条重要的气候分界线.虽然, 目前对青藏高原降水同位素的研究已较为完善, 但是对过渡区这一独特地域的降水稳定同位素组成、时间变化规律和机理的研究相对缺乏.由于长江源区海拔高、环境条件恶劣、交通不便, 导致观测非常困难和对数据获取十分不易, 使得与长江源头冰川区的降水稳定同位素相关的研究更是少见.所以, 本研究将有效弥补青藏高原季风区与非季风区过渡区降水氢氧稳定同位素数据的不足, 有助于进一步为青藏高原长江源头冰川区的大气环流和水循环过程的研究提供科学依据.
1 研究区概况青藏高原腹地的唐古拉山是长江发源地, 是西南季风进入我国大陆内部的第二道屏障, 是一条重要的气候分界线[17].冬克玛底河流域(91°58′~92°06′E, 33°00′~33°06′N)位于青藏高原腹地唐古拉山中段, 属长江上游通天河水系布曲河流域(图 1), 平均海拔在5 000 m以上, 是长江源区典型的高寒山区流域.流域面积为50.96 km2, 在流域源头发育着面积为16.40 km2的冬克玛底冰川, 该冰川是由两条朝向不同的冰川汇流而成的复式山谷冰川.流域河谷为多年冻土区, 地势平坦开阔, 主要植被为高寒草甸.流域多年平均气温为-6.0℃, 气温年较差为24.9℃; 多年平均降水量约为443 mm, 以固态降水为主, 降水主要集中在每年的5~9月, 占全年降水的90%以上; 年平均相对湿度为65%[18].从气候上可分为冷、暖两季, 冷季长达8个月(10月至翌年5月), 气候寒冷干燥; 暖季仅4个月(6至9月), 气候温凉湿润.
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图 1 研究区及采样点位置示意 Fig. 1 Location of the study area and sampling site |
本研究的降水样品采集地点为冬克玛底流域海拔为5 170 m的大本营气象观测场(图 1), 采集时间为2014年5~10月, 共收集降水样品73个, 其中液态样品23个, 固态样品50个, 所有的样品均按照气象观测规定的降水事件定义进行采集, 即当日20:00到次日20:00的所有降水定义为一个降水事件.液态降水由标准口径集雨器收集, 降水结束后迅速将样品装入高密度聚乙烯塑料瓶; 雪、霰等固态降水由集雨器采集后转移至干净的塑料袋密封并放置在室内自然融化, 待完全融化后再把样品收集到高密度聚乙烯塑料瓶中, 其中霰是高空中水蒸气遇到冷空气凝结成的小冰粒, 由白色不透明的近似球状和雪状结构的冰相粒子组成直径为2~5mm的固态降水[19], 在青藏高原地区较为常见.为了防止降水样品被污染, 所用的采样设备在采样前作洁净化清洗处理.为防止蒸发, 水样采集完成后, 立即用封口膜封住瓶口, 而后把所有样品放置于冰箱中低温存储, 同时记录降水事件发生的起止时间及降水量.在中国科学院冰冻圈科学国家重点实验室进行降水同位素比率的测定.测定仪器为液态氢氧同位素分析仪(LGR, DLT-100 LWIA, USA), 实验室测定所使用的δ18O和δD标准有5组, 分别是：(-19.57‰, -154.10‰)、(-15.55‰, -117.00‰)、(-11.54‰, -79.00‰)、(-7.14‰, -43.60‰)和(-2.96‰, -9.80‰).为了降低仪器的记忆效应带来的误差, 每个样品均测6次, 取后4次测定的平均值. δ18O与δD平均测定误差范围分别是±0.2‰和±0.6‰.测定结果以相对于维也纳标准平均海洋水(vienna standard mean oceanic water, V-SMOW)的千分差形式表示：
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(1) |
式中, RSample和RV-SMOW分别代表降水和维也纳标准平均海洋水18O/16O、D/H值.
南风指数(south wind index, SWI)可以用来评价水汽来源对降水中δ18O和δD的影响[10], 其计算公式为：
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式中, Ws为风速, Wd为风向. SWI表示气团从南向北输送的强度, SWI越大, 这种输送越强烈. SWI为负值时, 反映了气团从北方输送的强度.
降水同位素中δD与δ18O的线性关系称为大气降水线, 全球大气降水线方程[20](global meteoric water line, GMWL)为：
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(3) |
在降水过程中, 由于氢氧稳定同位素之间分馏速率不同, 使得降水中的δD与δ18O的关系会出现一个差值(d), Dansgaard[3]称之为氘盈余(d-excess), 全球降水中d-excess平均值为10‰, 其被定义为：
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HYSPLIT (hybrid single particle lagrangian integrated trajectory)是一种计算和分析大气污染物输送、扩散轨迹的专业气象模型[21].本研究利用美国国家环境预测中心(national centers for environmental prediction, NCEP)和国家大气研究中心(national center for atmospheric research, NCAR)全球再分析资料, 其格式为GDAS, 水平分辨率为2.5°×2.5°, 垂直共17层[22], 结合HYSPLIT模型的后向轨迹法对水汽来源轨迹进行模拟：以唐古拉站为轨迹终点, 经纬度坐标为92°00′E、33°04′N, 初始高度2 000 m(地面以上2 000 m左右是水汽输送最大的高度带[23]), 运行时间120 h.对2014年5~10月所有降水事件做逐日分析; 利用ArcGIS10.5以月为单位进行综合分析, 再结合研究区整个观测期内δ18O及氘盈余变化, 以此来揭示长江源区冬克玛底流域降水水汽来源.
3 结果与讨论 3.1 降水中δ18O和δD的时间变化特征在观测期内, 冬克玛底流域大气降水中δ18O和δD的变化范围分别为-26.5‰~1.9‰和-195.2‰~34.0‰ (图 2), 平均值分别为-13.0‰和-89.1‰, 而全球大气降水中δ18O和δD值的变化范围分别是-50‰~10‰和-350‰~50‰[24], 中国大气降水中δ18O和δD的变化范围分别为-24‰~2‰, -210‰~20‰[25], 可以看出研究区降水中δ18O和δD的变化范围均落在全球变化范围之内, 与中国降水同位素变化范围十分接近.
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图 2 δ18O、d-excess和SWI的时间变化 Fig. 2 Variations of δ18O, d-excess, and SWI in the study area |
研究区大气降水中δ18O值在日尺度上的变化呈递减的趋势(δ18O和δD的变化十分一致, 这里以δ18O的变化为例进行说明), 且表现出一定的波动(图 2).在月尺度上, δ18O值虽然没有呈明显的递减变化, 但各月的δ18O平均值差异明显(表 1). 7、8和9月的δ18O相对贫化, 分别为-15.4‰、-15.5‰和-15.8‰, 而5、6和10月的δ18O值相对较高, 其中6月的δ18O值最高(-4.2‰), 表现出一定的重同位素富集.
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表 1 研究区各月δ18O、δD及d-excess的算术平均值 Table 1 Monthly arithmetic mean values of δ18O, δD, and d-excess of precipitation in the study area |
大气降水中δ18O波动变化与水汽来源变化有很大的关系.有研究表明, 青藏高原地区由季风携带的海洋性水汽形成的降水贫化重同位素, 而局地水汽形成的水汽往往富集重同位素[6, 7].为了验证季风对降水同位素的影响, 利用公式(2)计算出采样期间研究区的南风指数(SWI), 并对比δ18O与SWI的变化(图 2), 结果显示, SWI极高值与降水中δ18O的极低值具有很好的对应关系, 如5月27日、6月14日、7月9日、8月1日、9月7日和10月15日等.同时, 许多小的SWI极高值也与δ18O的极低值相对应.此外, SWI低值与降水中δ18O的高值也有一定的对应关系, 尤其是在季风开始和结束前后.由此可以推断, 降水中的δ18O的低值可能是西南季风携带的海洋性水汽导致的, 而在季风活动较弱期间, 其高值受西风环流、大陆性气团水汽输送及局地水汽影响, 在不同水汽来源交替的作用下, 使得降水中的δ18O在逐日尺度上产生大的波动以及产生月尺度上的差异性.这与Tian等[26]在青藏高原东部玉树的研究结果相似, 其研究表明, 玉树大气降水稳定同位素的季节变化特征与高原南部的西南季风区和北部地区有显著差异, 其水汽来源受夏季西南季风水汽以及北部内陆水汽与青藏高原局地蒸发水汽的共同影响.
3.2 降水线特征长江源区冬克玛底流域大气降水中δ18O和δD之间存在着显著的线性关系(图 3), 回归得到区域大气降水线方程为(local meteoric water line, LMWL)：
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图 3 研究区大气降水中δ18O和δD关系 Fig. 3 Relationship between δ18O and δD of precipitation in the study area |
该区域降水线与全球大气降水线(GMWL)：δD=8δ18O+10)[20]和中国降水线[25]：δD=7.9δ18O+8.2相比, 其斜率和截距均较大.大气降水线斜率反映了δD与δ18O的不同分馏程度差异[27], 与降水形成时的温湿度及外部条件(如水汽来源等)有关.而截距则表示δD相对于平衡状态的偏离程度[27], 与同位素分馏作用相关, 且与温度的关系大.流域降水线的斜率较高, 一定程度上反映了研究区夏季湿润多雨, 相对湿度较高, 气温低, 降水过程受云下二次蒸发的作用较弱的气候特点.降水线截距较大, 表明在水汽到达流域的过程中经历了多次蒸发的作用, 使得剩余水汽形成的降水中δD相对富集而偏离平衡状态.
将研究区大气降水线方程同德令哈、北麓河、沱沱河和拉萨等4个地区对比(表 2)[28, 29], 可以看出, 在采样期内, 研究区的降水线与唐古拉山北侧地区(德令哈、北麓河和沱沱河)较为接近, 却与唐古拉山南侧的拉萨地区差异较大. Tian等[28]的研究发现, 青藏高原大气降水线斜率和截距由南向北逐渐升高.然而, 研究区大气降水线的斜率(8.43)和截距(22.78)均高于藏北的沱沱河和北麓河地区, 这并不符合斜率和截距由南向北逐渐升高的规律, 可能的原因：一是唐古拉山作为一条重要的气候分界线, 气候条件复杂、水汽来源多元, 其中来自局地蒸发水汽和北部大陆气团形成降水的降水线斜率和截距往往较高[28, 30]; 二是在观测期内长江源区冬克玛底流域降水量较丰富且以固体降水为主, 空气湿度高, 使得云下二次蒸发效应弱, 因而, 大气水线的斜率也会相对于以北地区偏大.研究区降水线与北部明显受西风控制的德令哈较为接近, 可能原因是研究区和德令哈都受局地蒸发水汽和西风的影响, 并且到达研究区的海洋性水汽在输送过程中与局地蒸发的水汽相结合, 产生了混合效应, 弱化了海洋性水汽对研究区降水线低斜率和截距的影响, 从而使得二者降水线趋于相似.
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表 2 青藏高原不同地区的大气降水线方程1) Table 2 Local meteoric water line for different areas in the Qinghai-Tibet Plateau |
为了探讨研究区不同降水类型对降水中稳定同位素变化的影响, 本研究根据降水类型的不同将样品分为3组, 分别为雪、霰和雨, 并分别计算出δ18O和δD之间的回归方程(表 3).由表 3可以看出, 不同降水类型的δ18O与δD的关系存在一定的差异, 其斜率大小为：雪>雨>霰, 截距大小为：雨>雪>霰, 其中雪和雨的斜率和截距较为接近, 而霰与雪和雨相比, 其截距和斜率明显偏小.这与水汽来源和降水形成的气象条件有很大关系, 通过分析发现, 观测期内的霰主要形成于6月, 该时段属于西风与季风的过渡时期, 降水水汽干燥, 云下二次蒸发相对强烈, 因而使得截距和斜率相对偏小.
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表 3 不同降水类型中δ18O与δD的关系 Table 3 Relationship between δ18O and δD in different precipitation types |
3.3 氘盈余特征
降水中的d-excess值反映局地降水同位素偏离GMWL的程度, 主要受水汽源地的温度和空气相对湿度影响, 是判断水汽来源的一个重要参数[31].根据研究区大气降水d-excess值逐日变化情况(图 2), 发现研究区大气降水中d-excess值偏正, 其变化范围介于-12.0‰和34.2‰之间, 平均值为15.1‰, 大于全球降水d-excess的平均值(10‰), 并且在73个样品中有60个样品的d-excess值大于全球平均值, 说明研究区的d-excess值总体偏大.在月尺度上, 研究区d-excess值差异明显, 且各月的均值较高(表 1), 其中6月(19.9‰)和10月(21.4‰)的d-excess值远远高于全球降水的平均值(10‰), 9月的d-excess最低, 也达到了10.4‰.局地蒸发水汽加入水汽循环往往会使降水中d-excess值偏大[30, 32, 33], 而季风带来的海洋水汽经在输送过程中不断分馏, δD与δ18O值会降低, 若水汽凝结过程不剧烈且不加入局地蒸发的水汽, d-excess值较为稳定, 且降水线斜率保持在8左右[34].研究区的d-excess值总体偏大, 一方面可以说明有局地水汽的加入, 另一方面可能是因为海洋性水汽在输送过程中与局地蒸发水汽结合形成了较为强烈的对流.
3.4 降水量效应和温度效应 3.4.1 降水量效应降水量在一定程度上会影响降水中的同位素含量[35].降水中稳定同位素比率与降水量之间存在负相关关系, 即为降水量效应[36].通过对研究区的降水量与δ18O进行相关分析[图 4(a)], 得到二者的关系为：
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图 4 研究区大气降水δ18O与降水量、气温的关系 Fig. 4 Correlations between δ18O and the rainfall amount, air temperature in the study area |
由式(6)可知, 研究区大气降水中的δ18O存在一定的降水量效应.青藏高原南部在西南季风影响下降水中δ18O表现出降水量效应[14].但与唐古拉山南部地区相比, 研究区降水量效应相对较弱.这是由于研究区在不同时间段有多种水汽来源, 降水量差异显著, 形成的降水中δ18O含量也表现出差异性, 一定程度上削弱了长江源区的降水量效应.其次, 不同的降水类型对同位素的降水量效应也有影响, 通过分析不同降水类型样品的降水量效应(表 4), 可以发现, 霰、雪样体现了显著的降水量效应, 而雨水样却不存在降水量效应, 其主要与不同降水类型形成时的气象条件有关.因为液态降水发生时, 温度普遍相对较高, 温度效应(正效应)和降水量效应(负效应)抵消的可能性要远大于固态降水发生时的情况, 因此造成降水量效应没有固态降水发生时显著.所以, 一定程度上雨水样减弱了整体上的降水量效应.另外, 本研究的数据是基于历次降水事件所得到, 降水中的δ18O和降水量更容易受到风速、空气湿度等气象因素影响, 导致δ18O离散程度较大, 也会削弱δ18O与降水量的关系.
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表 4 不同降水类型的同位素降水量效应1) Table 4 Relationship between δ18O and the rainfall amount in different precipitation types |
3.4.2 温度效应
温度效应指降水中同位素比率与温度呈正相关.其产生机制是相变过程中稳定同位素的分馏与温度密切相关[37], 即温度越低, 同位素的分馏系数α越大, 导致降水中重同位素越贫化.研究区日平均气温与降水δ18O的关系为[图 4(b)]：
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由式(7)可知, 研究区大气降水中的δ18O与该地区的日均气温呈负相关系, 即反温度效应.通常来说, 温度效应主要存在于中高纬度地区, 而对于低纬度及部分中纬度地区, 由于受到季风气候影响, 降水的氢氧同位素的温度效应可能被抑制和掩盖[38].长江源区冬克玛底流域处于中低纬的交界区, 同时是季风区与非季风区的过渡区, 在观测期内受西南季风影响较为强烈, 温度与降水量的变化较为一致, 并且流域的云下二次蒸发较弱, 其对高降水量事件稳定同位素的富集作用减弱, 因而研究区降水同位素的温度效应在一定程度上受到了抑制和掩盖.然而, 在唐古拉山以北地区, 温度效应却比较明显, 并且随着纬度的增加, δ18O与温度之间的正相关关系越显著[14].但研究区的这种反温度效应与青藏高原南部的拉萨、那曲地区[15]及大部分东部季风区的很多研究结果相似[39~41].
3.5 水汽来源分析由HYSPLIT模型模拟的水汽来源轨迹(图 5)可以发现, 在观测期内, 研究区的大气降水水汽来源主要是西南季风携带的海洋性水汽、局地蒸发水汽和西风带输送水汽, 其中来自喜马拉雅山南侧的季风输送的水汽占有较大的比例.结合观测期内降水中的氢氧同位素特征, 可以具体推断：由于5、6月为季风与非季风的过渡期, 降水事件逐渐增多, 其中6月水汽来源以局地蒸发和西风输送水汽为主, 仅一小部分是来自喜马拉雅山南侧的印度恒河流域, 导致6月的δ18O达到各月中月均的最高值(-4.2‰); 7月降水的水汽主要来自印度次大陆和孟加拉湾的海洋性水汽, 因而该月降水中的δ18O和d-excess值有所下降; 8月来自孟加拉湾和印度次大陆的水汽有所减少, 而来自局地蒸发水汽占大部分, 这使得在观测期内降水中δ18O的逐日变化在8月出现一个明显的波动.而9月的水汽绝大部分来自孟加拉湾及印度次大陆, 这直接导致了9月δ18O(-15.8‰)和d-excess(10.4‰)的平均值为各月的最低值.由于季风减弱, 西风逐渐加强, 使得10月的降水次数明显减少(仅2次), 分别来源于局地蒸发及海洋性水汽.以上分析表明, HYSPLIT模拟的水汽源地与降水中的δ18O和d-excess值的变化相一致.
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图 5 HYSPLIT输出研究区逐次降水的水汽来源轨迹 Fig. 5 Tracking the water vapor path of each precipitation in the study area by using HYSPLIT model |
根据HYSPLIT模拟的水汽来源轨迹估算不同水汽来源对研究区大气降水的贡献比例.本研究规定把来自印度恒河流域及孟加拉湾的水汽为西南季风携带的海洋性水汽, 把来自北方大陆气团、青藏高原及毗邻地区的水汽划分为局地蒸发水汽, 而把来自地中海附近及青藏高原以西的远距离输送水汽划分为西风输送水汽.经过统计得如下结果(表 5)：海洋气团的直接输送形成的降水量占总降水量的43%(156.3 mm), 而局地蒸发水汽为36%(134 mm), 21%(77.7 mm)为西风输送水汽.研究区处于季风区与西风区的过渡区, 而由模型所计算出的西风水汽比例低于海洋性水汽.虽然在全年尺度上, 流域受西风影响较大, 但是在季节尺度上, 流域冷季(10月~次年5月)由西风主导, 而暖季(6~9月)由于西风北移, 且西南季风此时盛行, 一定程度上西风环流对流域暖季降水的影响有所减弱, 由此可判断在暖季21%的水汽来自西风环流的输送是比较符合流域暖季降水的特点.研究区43%的降水源自季风输送的海洋性水汽与Chahine[42]提出的陆地35%的降水来自海上蒸发和杨梅学[43]提出高原中部(安多附近)1998年6~9月32.06%的降水来自海洋性气团的结论相比存在一定差异, 其可能原因是利用后向轨迹的方法可能会高估其对降水量的贡献.因为在海洋性水汽输送过程中可能与局地蒸发的水汽相结合, 而在轨迹模拟中, 这一部分水汽来源成为了海洋水汽轨迹中的一部分, 从而一定程度上HYSPLIT模型高估了海洋水汽对研究区降水量的贡献.由此也可以说明, 季风携带的海洋性水汽对研究区降水量的贡献最多不会超过43%.
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表 5 不同水汽来源所形成降水量及其所占的百分比 Table 5 Rainfall amounts from different water vapor sources and their percentages in the study area |
4 结论
(1) 在观测时段内, 可以看出研究区降水中的δ18O和δD的变化范围均落在全球变化范围之内, 与中国降水同位素变化范围十分接近.在日尺度上, 降水中δ18O与δD值的变化呈递减的趋势, 同时表现出一定的波动, 这种波动与SWI具有很好的对应关系, 表明与不同来源的水汽输送有直接的关系.
(2) 研究区的大气降水线方程为(LMWL)：δD=8.43δ18O+20.62(R2=0.98, n=73), 其斜率和截距均大于全球大气降水线.该降水线与唐古拉山以北地区的大气降水线方程较为接近, 与南侧的拉萨地区的大气降水线差别较大.不同降水类型中的δ18O和δD的关系差异显著, 主要与水汽来源和形成降水时的气象条件有关.
(3) 流域大气降水d-excess值偏正, 其值介于-12.0‰和34.2‰之间, 平均值为15.1‰, 大于全球降水d-excess的平均值(10‰).氘盈余值整体上偏大, 可能是因为海洋性水汽在输送过程中与局地蒸发水汽结合形成了较为强烈的对流.
(4) 研究区大气降水同位素存在显著的降水量效应：δ18O=-0.43p-10.75 (r=-0.36, P＜0.01), 但不存在温度效应, 表明降水量对大气降水中稳定同位素含量的控制作用更强.
(5) HYSPLIT模拟的水汽源地与降水中的δ18O和d-excess值的变化相一致.通过统计模拟的水汽来源轨迹, 流域水汽来源主要为西南季风携带的海洋性水汽、局地蒸发水汽及西风输送水汽, 对降水量的贡献比例分别为43%、36%和21%.
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