长三角梅雨降水同位素组成的时空变化特征

论文总字数：14249字

目 录

1引言……………………………………………………………………1

2材料与方法……………………………………………………………2

2.1观测站点…………………………………………………………………………………2

2.2降水采样和同位素分析……………………………………………………………………2

2.3后向轨迹模型…………………………………………………………………………………3

2.4研究方法…………………………………………………………………………………3

3结果与分析……………………………………………………………3

3.1 δ¹⁸O、δD和dx的时间变化特征……………………………………………………3

3.2降水δD-δ¹⁸O关系分析…………………………………………………………………5

3.3降水同位素的温度效应和降雨量效应…………………………………………………6

3.4水汽来源分析……………………………………………………………………………10

4结论与讨论……………………………………………………………14

参考文献………………………………………………………………15

致谢……………………………………………………………………17

长三角梅雨降水同位素组成的时空变化特征

蔡明正

, China

Abstract：Based on the data of isotopic composition of precipitation and meteorological variables s during the 2016 Meiyu period at Nanjing, Liyang, Yixing and Dongshan sites in the Yangtze River Delta, the temporal and spatial variabilities of isotopic precipitation were studied, and the local meteoric water line (LMWL) was established. The results indicated that the slopes of the LMWL at Nanjing, Liyang and Yixing stations were higher than the global meteoric water line (GMWL), while the slope of the Dongshan LMWL was lower than GMWL. The isotopic composition of precipitation at Nanjing, Liyang and Yixing stations were affected by the rainfall effect and temperature effect at different degree. The isotopic composition of precipitation at Dongshan station did not show obvious correlation with these two effects, which indicated that there were various factors affecting the precipitation isotopic composition. The meteorological trajectory analysis model was used to track the source of water vapor, which revealed the contribution of Lake Taihu to local atmospheric water vapor. The characteristics of precipitation isotope in the Yangtze River Delta were gotten in this study, which was helpful to understand the characteristics of water vapor transport and water vapor cycling in the region, and provide a reference for the Meiyu forecasting and the disaster prevention and mitigation.

Key words：Stable isotope; temperature effect; precipitation effect; water vapor source

1引言

稳定同位素技术具有监测、示踪等功能，这些年来越来越多的被应用在自然科学领域。起初我们应用的是人工同位素技术，也解决了一些问题，可是到后来人工同位素技术受到仪器等因素的限制，而且可能污染环境，所以没有大范围的推广。到后来环境同位素方法的出现改变了传统研究模式，环境同位素在研究水文过程时有无可比拟的优势，首先环境同位素本就是自然环境的组成部分，不会对大自然造成污染；其次环境同位素在大自然中有良好的化学稳定性。在研究水循环过程中我们常用氢氧两种同位素，氢氧同位素是自然水体的重要组成，且环境变化会引起同位素的同步变化，同位素受到分馏作用影响，在不同的水体中有不同含量的氢氧同位素。大气降水中由于时空分布不同，δ¹⁸O和δD又有各自的分布特征，且与各类环境因素有联系，所以可以分析大气降水中的δD和δ¹⁸O值，来解决水汽来源问题。

近年来，国内外学者对降水稳定同位素变化的研究也是越来越深入。在这一方面国外研究起步较早，在1961年国际原子能机构和世界气象组织早早就建立了全球大气降水同位素观测网络，一开始在全球建立了100多个观测点对降水同位素进行连续的观测，到目前为止监测网站已有550多个^[1]。研究者们也会定期举办国际会议来讨论研究进展和发现。观测网络在全球范围内收集相关的同位素数据，分析其时空变化特征，来得出局地气象条件变化的原因。通过国际上的合作研究，科学家们取得了很大的进展，例如提出全球大气降水线方程，稳定氢氧同位素的时空分布特征等。

我国在这一方面起步较晚，但近一段时期发展迅速。在1982年以前只有香港加入到全球同位素监测网络中，之后才陆陆续续有国内城市加入其中，仍满足不了我国的科研需求。为了弥补和国外研究水平的差距，我国借鉴国外的监测网络经验在2004年建立了中国大气降水同位素网络，至今采集分析了大量气象数据（温度、降水量和气压等），取得了一系列的成果^[2]。例如对δ¹⁸O的观测可以很好的反演水汽来源和运动路径，通过长时间数据的积累探究我国气候变化特征，为我国气象服务和预测方面提供了宝贵的经验财富，而我国现阶段也在探究降水稳定同位素与各气候因子间的关系。

本文选取长三角地区梅雨过程研究。长江三角洲处于亚热带季风气候区，属于中纬度地区，四季分明。由于水陆交通便利，自然条件优越，农业和经济也很发达。但在夏季时常受到台风以及暴雨天气影响，引发洪涝灾害，造成经济损失。其中梅雨季又是灾害多发时期；同时梅雨期间由于降水量明显，氢氧同位素变化也显著。基于这方面考虑，着重这一时期进行讨论研究，也具有一定的代表性。另一个原因是因为国内外研究氢氧同位素变化的原因大都是在大范围天气尺度上得到的，很少有研究分析单个天气过程中稳定氢氧同位素变化特征，同时一次天气过程影响氢氧同位素变化的具体原因是否与大尺度天气范围的相同这一方面的分析也是寥寥无几。

本次研究选取了四个不同站点：南京、东山、溧阳和宜兴气象站。选取这四个站点的原因是这四个站点在梅雨期间降雨量特征明显，且都位于长江三角洲区域内，同时可以研究该区域降水同位素的空间变化特征，避免了单一站点的片面性。根据这四个站点在2016年梅雨期间稳定同位素的数据及气象资料，探究氢氧同位素与降雨和温度的关系，以及梅雨期间各个站点水汽来源的分析。目的是为了研究梅雨的显著特征，为梅雨灾害预防提供建议，并对梅雨未来趋势的变化预测积累素材。

2材料与方法

2.1观测站点

本文选取了长江三角洲上四个站点进行实验分析（图1）。这四个站点具体位置是校园（东经118.71°，北纬32.2°）、东山气象站（东经120.43°，北纬31.07°）、溧阳气象站（东经119.48°，北纬31.43°）和宜兴气象站（东经119.82°，北纬31.37°）如图1所示。根据这几个站点的气象资料。通过南京气象局的网站查询我们得知，2016年南京地区梅雨季是6月18日至7月20日，由于我们选取的这四个站点地理位置接近，所以认为其梅雨季节也是相同的。

东台站

宜兴站

溧阳站

南京站

图1 降水同位素观测站点地理位置分布图

2.2降水采样和同位素分析

获取2016年6月18日至7月20日这一时期的采样数据，具体方法是：在采样地点放置一个雨水收集器，上面用一个小的乒乓球遮盖，防止水汽蒸发，将每次降水事件收集到的雨水放在一个水样瓶中，水样定期送往中国科学院地理科学与资源研究所的环境同位素分析实验室进行检验分析，用δ值来表示稳定同位素的组分：

δ = [(R_样品水/R_标准水)-1] × 1000 (%)

各站点在收集降水的同时，进行气温和降雨量的观测。气温是每一小时观测一次，降雨量是选取每次观测时段内总的降水量记为一次降水，然后计算这一时段内的平均气温，这两者算下来的值记为一次观测。

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