水分來源復雜地區發揮溫度效應的前提

更新時間：2023-08-11 點擊次數：1854

摘要

大氣降水廣泛參與了許多地質檔案的形成和積累。在這些過程中，同位素分餾與溫度、降水量等氣象因素密切相關。因此，降水同位素通常被認為是重建古氣候和古環境變化的有效指標。然而，隨著研究的深入，人們發現溫度效應并不適用于所有地區和時間尺度，尤其是在水分來源復雜的地區。在這里，我們選擇西安作為我們的研究地點，因為它位于東亞夏季風（EASM）和西風帶的過渡帶，水汽來源相對復雜。通過在西安進行為期三年的高分辨率、相對連續的水汽同位素組成測量，我們確定了EASM的持續時間，通常從6月開始，到9月結束。通過將δ¹⁸O_p分為季風季節和非季風季節，我們發現在非季風季節有顯著的溫度效應，相關系數為0.54，而在季風季節和全年沒有觀察到溫度效應。我們的水汽同位素結果表明，建立降水同位素的溫度效應應該遵循兩個先決條件：1、水汽來源單一；2、溫度梯度大。我們的研究結果明確了溫度效應的適用條件，并有助于我們更好地利用降水同位素來了解不同地區的古溫度變化。

1 簡介

由于降水是全球水循環的重要組成部分，其同位素分餾過程與環境因素密切相關（如溫度、降水量、相對濕度等），自1961年以來，在國際原子能機構（IAEA）和世界氣象組織（WMO）聯合組織的全球降水同位素網絡計劃的支持下，它在世界各地得到了廣泛的調查。根據GNIP的降水同位素數據，Dansgaard（1964）提出了溫度、降水量和海拔對降水同位素的影響的概念。

所謂的溫度效應是降水同位素和空氣溫度之間的正相關關系，而潛在的機制是較低的溫度對應于較大的分餾因子，這導致降水在分餾過程中具有更偏負的¹⁸O/¹⁶O比率，特別是瑞利分餾過程。

由于光學激光系統技術的進步，同位素比紅外光譜（IRIS）的出現使水汽同位素測量更加方便。利用IRIS，我們進行了為期3年（2016年至2018年）的小時分辨率水汽同位素組成測量，以研究西安的溫度效應。同時，我們還收集了三年來基于事件的降水樣本。通過這項研究，我們希望對以下兩個問題提供新的見解：（1）在過渡帶，我們能否通過高分辨率的水汽同位素觀測準確區分東亞夏季風（EASM）的起止日期，以及東亞夏季風的起止日期是否具有季節性規律；（2）溫度效應何時對過渡帶的降水同位素起作用，潛在的機制是什么？通過研究過渡帶中降水同位素的溫度效應，我們可以進一步了解復雜環境背景下降水同位素信號中記錄的環境信息。

2 材料和方法

研究地點

西安，陜西省省會，中國西北地區最大的城市，位于35^?N附近，代表了中國北部和西北部的大多數城市。在夏季，EASM將滲透到該地區并帶來充足的降雨（Yang和Yao，2016），而在冬季，盛行的西風導致氣候干燥寒冷，降水稀少。

取樣和同位素測量

在中國科學院地球與環境研究所（IEECAS）的大樓里同步觀測現場水汽和基于事件的降水同位素組成。2016年1月1日至2018年10月7日，在離地約30米的IEECAS七樓觀測到大氣水汽同位素組成。從每次降水事件開始，手動收集降雨和降雪樣本，并使用量瓶測量體積。我們在三年的采樣活動中收集了175個降雨和21個降雪樣本。

降水樣品由Picarro L2130-i波長掃描腔衰蕩光譜儀測量，δ¹⁸O和δ²H的精度分別優于0.1‰和0.5‰。大氣中水汽的δ¹⁸Ov和δ²Hv也通過IRIS（L2130-i，Picarro Inc）測量，但采用液-汽雙重模型。在水汽測量模型中，儀器的入口通過外部電磁閥連接到水汽源，電磁閥的另一端連接到干燥空氣，L2130-i發出的電信號控制閥門開關。在測量校準氣體時，電磁閥切換到干燥空氣，從而從測量池中去除任何水汽樣品殘留。然后，通過CTC Analytics自動采樣器將液體標準物注入汽化室中，并且通過IRIS（L2130-i，Picarro Inc）測量汽化的的液體標準物。測量液體標準后，將入口切換為水汽測量模式，使用隔膜泵通過不銹鋼管（1/8 in.）將大氣水汽泵入儀器腔，并通過L2130-i進行檢測（詳細信息，請參閱Xing等人（2022））。

3 結果與討論

定義EASM的開始和結束日期

季風的定義是一種周期性的風，尤其是在印度洋和南亞，這表明它的開始和消退日期具有內部周期性。因此，研究降水同位素記錄的天氣條件，第一步是準確確定EASM的起止時間。

我們使用IRIS獲得了西安三年一小時分辨率的水汽同位素數據，并準確定義了EASM的開始和消退日期。

Fig. 1. 2016年至2018年西安水汽δ¹⁸O（藍色）、溫度（紅色）和濕度（綠色）的小時變化。黑線表示通過快速傅立葉變換的水蒸氣δ¹⁸O的10天平滑值。

在圖1中，通過快速傅立葉變換將每小時的水汽同位素數據平滑到10天的分辨率，從2016年到2018年，可以清楚地觀察到δ¹⁸O_v的三次突然下降。季風的爆發以δ¹⁸O_v的急劇下降為標志（Srivastava et al.，2015；Yu et al.，2016b），因此，這三個轉折點對應于2016年至2018年EASM的爆發日期。季風的消退日期定義為當δ¹⁸O_v的平滑值開始下降并遵循溫度下降趨勢時。2016年，EASM在西安的開始和結束時間都比較晚，但2017年和2018年的著陸和消退時間都比較早。總體來看，西安季風的開始時間在6月左右，消退時間一般在10月初。因此，我們將西安的6月至9月定義為季風季節，將10月至次年5月定義為非季風季節。

溫度效應

根據西安三年降水同位素觀測結果，δ¹⁸O_p與溫度呈正相關，與降水量呈負相關（圖2a、2b），但相關系數較低（溫度r=0.26，降水量r=-0.22）。這表明溫度和降水量對降水同位素的影響較弱。

Fig. 2. 降水δ¹⁸O與溫度（a）；降水（b）；水汽δ¹⁸O（c）；以及相對濕度（d）的相關性。

在分析δ¹⁸O_v和δ¹⁸O_p之間的關系之前，將每小時的水汽同位素數據平均為每日數據。正如預期的那樣，δ¹⁸O_v和δ¹⁸O_p顯示出顯著的正相關，相關系數為0.84（圖2c）。此外，根據平衡分餾理論，我們通過觀測到的水汽同位素（δ¹⁸O_v）計算了平衡降水同位素（Δ¹⁸O_p-e），并將其與觀測到的δ¹⁸O_p進行了比較。降水同位素值主要由水汽同位素變化決定（R2=0.71）。相比之下，平衡計算的δ¹⁸O_p-e值比觀測到的δ¹⁸O_p值更負，這可能表明云下蒸發對該研究區降水同位素的影響（Xing et al.，2022）。δ¹⁸O_p和RH之間的負關系（圖2d）和d-excess和RH之間的正關系也反映了雨滴下落過程中云下蒸發對雨滴的影響。因此，基于δ¹⁸O_v和δ¹⁸O_p之間的顯著相關性，我們可以通過使用高分辨率的δ¹⁸O_v結果來進一步研究δ¹⁸O_p所包含的環境信息。

有趣的是，如圖2所示，δ¹⁸O_v和溫度（T）在非季風季節表現出相似的趨勢，而在季風季節則表現出相反的趨勢。通過回歸分析，我們注意到δ¹⁸O_v和溫度的決定系數（R²）從三年數據的0.29增加到僅非季風數據的0.46（圖3），這表明δ¹⁸O_f在非季風季節的變化比全年更依賴于溫度。同時，δ¹⁸O_v-T在季風季節的決定系數（R²=0.03）極低（圖3b）。

Fig. 3. 三年內水汽δ¹⁸O與溫度的相關性（a）；以及在季風季節（藍點）和非季風季節（紅點）（b）。直線表示線性回歸，曲線表示多項式回歸。

Fig. 4. 降水δ¹⁸O與溫度（a）；降水（b）；以及季風季節（綠色方塊）和非季風季節（紅點）相對濕度（c）的相關性。

因此，根據δ¹⁸O_v的季節劃分，我們將δ¹⁸O_p重新劃分為季風組和非季風組，并重新進行與氣象因素的回歸分析。如圖4a所示，在非季風季節，δ¹⁸O_p與溫度呈顯著正相關。同時，與年度數據相比，相關系數從0.26增加到0.54。相比之下，在季風季節，δ¹⁸O_p與溫度之間的相關性仍然很弱。這表明西安在非季風季節存在明顯的溫度效應。然而，無論是在非季風季節還是在季風季節，δ¹⁸O_p與降水量之間的相關性仍然很差，表明西安沒有降雨量效應（圖4b）。

4 結論

降水同位素的溫度效應在古氣候和古環境重建中非常有用，但它并不是無限地適用于所有地區。為了研究水汽來源復雜地區的溫度效應，我們選擇了受EASM和西風水汽影響的西安，同時測量了三年的降水同位素和水汽同位素組成。根據我們三年的觀察，我們總結了以下主要結論：

1.通過高分辨率水汽同位素觀測，我們準確地確定了EASM在西安的發生和消退日期。通常，EASM在5月底或6月初在西安著陸，并在10月初消退。

2.利用高分辨率水汽同位素結果，我們注意到δ¹⁸O_v-T在非季風季節表現出顯著的正相關性，而在季風季節則表現出較差的相關性。因此，通過將δ¹⁸O_p分為季風季節和非季風季節，在非季風季節也觀察到顯著的溫度效應。

3. 基于瑞利蒸餾模型，提出單一的水分來源和較大的溫度梯度是研究區降水同位素發揮溫度效應的兩個前提。

我們的發現對溫度效應在各個領域的應用，特別是在古氣候研究中具有深遠的意義。同時，為了深入了解降水同位素中所包含的環境信息，迫切需要在僅以西風帶為主或以季風為主的地區進行水汽同位素觀測。