中国降水稳定同位素的分布特点及其影响因素

陈中笑,程军,郭品文,林振毅,张福颖

(南京信息工程大学1.气象灾害省部共建教育部重点实验室;2.大气物理学院,江苏南京 210044)

中国降水稳定同位素的分布特点及其影响因素

陈中笑1,程军1,郭品文1,林振毅2,张福颖1

(南京信息工程大学1.气象灾害省部共建教育部重点实验室;2.大气物理学院,江苏南京 210044)

利用 IAEAWMOGN IP的降水稳定同位素资料,分析了中国降水稳定同位素的时空分布特征及其影响因素。结果表明,整体来看我国降水稳定同位素有明显的大陆效应和高度效应。各地大气降水线存在地域差异,内陆地区同一站点冬、夏半年也有明显差异,显示出水汽团特性的不同。不同地区降水稳定同位素(δ和过量氘)的季节变化特征明显不同,表明主要水汽来源存在季节性差异。通过对比长序列降水稳定同位素的年际变化与季风和ENSO指数的关系,发现ENSO与降水稳定同位素有显著的正相关,但不一定通过影响降水量来引起降水稳定同位素(stable isotope in precipitation,SIP)的变化。重点分析了我国降水量效应、温度效应的特点,指出沿海和西南等季风区主要受降水量的影响,北方非季风区温度效应起主要作用,交叉地带则两种效应都有影响。

降水稳定同位素;水汽源;大气降水线;降水量效应;温度效应

0 引言

水圈通过水、能量和地球化学组分的循环连接着生物圈、大气圈和岩石圈,作为气候变化的组成部分和影响因素,全球水循环由蒸发、大气循环和降水、陆地径流及地下水循环组成,其过程可简单表示为海洋→大气→河流→海洋,并强烈地受人类活动的影响。对水循环的研究主要包括水的来源及输送、水储藏库的大小及其间的收支,而水同位素的应用提供了研究探索水循环特性的重要手段[1]。水的稳定同位素作为研究水循环的示踪元素,在水的相变和输送过程中常常会改变同位素的丰度,早期研究已发现海水、淡水和雪水的H、O稳定同位素(D和18O)组成的差异,并发现了降水稳定同位素(stable isotope in precipitation,简写为SIP)组成依赖于地表温度、降雨量、经度和纬度等因子[2-6],而通过观测不同水循环过程中同位素丰度的变化会引导我们认识及了解某些地球化学和水循环过程[6]。

因H216O,HD16O和H218O在天然水的稳定同位素分子中容易测量,广泛应用于水循环特别是降水过程的研究[1,5-7]。由于海洋占全球总水量的97%且观测的D和18O的丰度变化很小,水样中的重同位素含量(δ)常用与标准海水的比率(单位:‰)来表示:

其中,r为同位素比率(D/1H,18O/16O),标准海水国际上一般采用维也纳标准海水(V-SMOW)。

SIP组成变化范围很大(δD、δ18O分别为400‰、50‰)[1],主要原自来源的不同(水汽源地和雨、雪、雾等)及在输送和相变过程中的同位素分馏,后者会使水汽富集轻同位素。Craig[5]大范围测定了世界各地的河水、湖水、雨水和雪水,发现了δD和δ18O间的线性关系(δD=8δ18O+10),即后来的全球大气降水线(global m eteoric water line,GMWL)。

为更好地了解全球SIP的分布特征及其在水汽输送过程中的变化和分布规律以了解大气环流及水循环机制,国际原子能机构(IA EA)和世界气象组织(WMO)于1961年成立了全球降水同位素检测网(GN IP),目前已有53个国家的183个观测站点,其观测数据已被广泛应用在大气环流模式的验证与改进、气候变化和生态研究中。我国于1983年开始加入该计划,并陆续建立了约30个站点,为东亚降水和季风研究提供了新的分析手段[7-8]。本文即利用包括香港在内的中国GN IP资料研究了我国不同地区SIP的时空分布特点及各自主要影响因素,为利用SIP分析水汽来源及水汽输送路径提供理论依据。

1 影响SIP分布的因素

在早期D ansgaard[6]的开创研究中,提出了影响SIP的主要因素有:

1)水汽源的情况。即水汽来源的差异,主要指蒸发源地的不同,或蒸发源地天气状况的季节变化。因全球水汽主要来自海洋蒸发,影响水汽同位素组成的主要因素是蒸发源地的海表温度、盐度和风速等。

2)温度效应。SIP的组成主要受传输过程中冷凝温度的影响,温度越低,降水中越容易富集重同位素。这是因为控制水相变过程中同位素分馏的主要因素是温度[1,6],且温度与SIP有近似的线性关系[6],这一规律常被用来复原不同地区特别是极地的古环境温度变化。

3)大陆效应。因水汽主要来自海洋蒸发,进入内陆越远,随着降水事件的不断进行降水中越富集轻同位素。

4)高度效应。即SIP随着地表高度的增加,降水中轻同位素逐渐富集。

5)纬度效应。水汽循环可表示为在热带海洋的蒸发,然后由低纬度向高纬度地区输送,使SIP随纬度的增加而减小。

6)雨量效应。由于重同位素会优先冷凝,造成SIP随降水量的增加而减小,若降水量足够大,如暴雨等强对流事件,SIP会接近上层水汽的同位素含量[1]。从热带到中纬度地区的大量观测表明降水量与SIP有近似的线性关系,利用该特征,常用洞穴沉积物的δ18O作为古气候降水量(季风强度)参照指标。

在上述影响因素中,3)～5)本质上都受逐渐变化的温度控制,因为全球水循环包括海表蒸发和水汽输送、冷凝,沿着水汽的传输路径,离海岸越远,纬度、高度越高,温度越低,此时温度对SIP的影响起了主要作用[1]。

综合来看,SIP的变化主要取决于温度、降水量及距离水汽源的水平和垂直距离,另外还受陆地水汽循环[9]、雨滴的大小[10]和大气环流[11]等的影响,造成SIP分布的复杂性与多变性。

水汽蒸发、传输和冷凝过程中的SIP组成的变化符合Rayleigh分馏模型[1],可近似用图1表示:海水(黑点)的非平衡蒸发形成海洋水汽(白方块),水汽冷凝形成降水(黑方块),由于同位素分馏作用降水会较水汽富集重同位素,而剩余水汽会富集轻同位素。这样随着降水事件的不断发生,同一云团中水汽和所产生的降水的δ值都越来越小。且平衡蒸发的同位素分馏要小于非平衡蒸发,这也是为什么GMWL的截距表示偏离平衡程度的原因。

事实上,因气象条件和降水过程的差异,各站点的降水线(L ocal MWL)都偏离GMWL,可表示为δD=aδ18O+b。LMWL取决于形成降水的水汽源地状况,其中斜率(a)表示不同的相变过程(如再蒸发、降雪等),而截距(b)则受海气相互作用的影响,在输送过程中会保持平衡。造成不同地区的LMWL差异的原因主要有:一,水汽源的不同;二,雨滴在离开云底后的再蒸发,使δ值偏高,主要发生在温暖干燥地区;三,雪与冰雹,δ值偏低[12];四,在输送路径上的水汽补充,主要指地表蒸发与植被的蒸腾,特别是在干旱地区。但只要观测的时间系列足够长,δ值取对降水量的加权平均,LMWL与GWML近似相同[13],因为水汽主要仍是来自海洋蒸发。

Gat[13]通过对1961—2000年的全球GN IP数据分析,得出算数和对降水量加权平均的GMWL分别为

与Craig的GMWL非常接近,说明从全球尺度上来看SIP具有相似的分布特征。

2 数据及处理

目前GNIP在中国的观测站点达到30个,主要分布在东部沿海地区(图2)。研究中采用的月均降水的氢氧稳定同位素比数据(δD和δ18O)及地表气象资料(包括月均温度、降水量、水汽压、高度、经纬度)均来自GNIP(IA EA/WMO,2004,http://nds121.iaea.org/wiser/)。ENSO指数采用Climate Prediction Center提供的N ino3.4(170～120°W,5°N～5°S)月均SST距平(http://www.cpc.noaa.gov/),季风指数则分别选用李建平的东亚季风指数(http://www.lasg.ac.cn/staff/ljp/data-monsoon/EASMI.htm)、Bing Wang的西北太平洋和印度洋季风指数(http://www.soest.hawaii.edu/users/bwang/)。

图1 全球大气降水线(GMWL)和Rayleigh分馏模型下的水汽及相关降水的同位素组成变化示意图(黑点、白方块和黑方块分别代表海水、水汽和降水的δ值,数字表示持续的冷凝过程中水汽与降水的同位素变化顺序;黑实线为GMWL,黑点线表示水汽冷凝与输送过程,灰箭头表示海水的平衡蒸发)Fig.1 The schematic diagram of GMWL and variations of isotopic composition of water vapour and corresponding precipitation under Rayleigh fractionation model(The black dot,white and black square represent the δ values of seawater,water vapour and precipitation,respectively.The numbers denote the gradual changes of isotopic composition of the vapour and precipitation during the persistent condensation process.The black solid line is GMWL,the black dotted line figures the condensation and transportation process of water vapour,and the gray arrow represents the equilibrium evaporation of seawater)

因某些站点的δ值数据在一些月份出现不合理的正值,特别是在中国沿海地区及季风区,本研究将这些数据作为无效数据处理。为消除降水量的差异对SIP的影响,采用了对降水量的加权平均来表示站点的年均值δ加权,且只有在年有效降水数据超过6个月时才计算该年的δ加权。对降水量的加权平均按式(4)计算:

式中:δi和pi分别为某月的δ值和降水量。由于δD和δ18O的变化特征相似,本文的图表在讨论季节和年际变化时都以δ18O来代表SIP。

图2 中国及周边地区GNIP观测站点(图中数字为加权平均δ18O;单位:‰)Fig.2 The GN IP observation stations in China and circumjacent country(The numbers in Fig.2are weighted mean δ18O;units:‰)

3 中国SIP的分布特征

3.1 大气降水线

我国SIP的分布范围较广,δD和δ18O分别约为+10～-271、+1.5‰～-33.5‰。利用最小二乘法分析了我国30个GN IP站点的δD与δ18O的关系,得到我国降水的LMWL(图3)为:其斜率(a)与截距(b)都略小于Craig[5]和Gat[13]的GMWL,但与郑淑蕙等[14]的中国8站点观测值(a=7.9,b=8.2)、于津生等[15]基于中国东部地表水观测值(a=7.8,b=6.6)更加接近。一方面反映了海洋水汽是中国降水的主要来源,同时也反映了中国的地形、气象条件和水汽来源的多样性及复杂性。

从图2和图3b的不同地区SIP年均、月均分布还可看出,沿海及西南地区δ值较高,内陆较低,最低值出现在青藏高原的拉萨,显示出一定的大陆效应;而昆明(海拔1 892m)与周围站点相比δ值较低,明显是高度效应在起作用;内陆地区如西北δ值较低;东北则相对集中,表明该地区的水汽源及变化过程相对一致。而西部地区的一些站点(和田、张掖、兰州)的SIP较高,考虑到这些站点较小的年均降水量和水汽压,很可能是再蒸发较大的原因。

针对中国不同地区的SIP的研究发现各地LMWL的斜率与截距差别较大[7-8,14-16],特别是在内陆及高原地区。从图4的4个代表站点来看,LMWL的斜率由昆明的6.56到南京的8.47,截距也由昆明的-2.92到南京的17.52。且同一站点冬(11月—次年4月)夏(5—10月)两个半年也有所不同,香港和昆明全年变化不大,而南京明显夏季斜率高于冬季,乌鲁木齐则正好相反。LMWL的相对差异表明单纯的通过LMWL分析降水来源的价值有限,特别是中国因地形、纬度、离岸距离的差异及复杂的大陆性和海洋性气团的影响更加难于由LMWL简单判断。

图3 中国SIP的δD-δ18O的关系(站点分为沿海(烟台、福州、柳州、广州和海口)、西南(成都、昆明、遵义、贵阳和桂林)、华北(石家庄、太原、天津和包头)、东北(齐齐哈尔、长春、锦州和哈尔滨)、西部(张掖、兰州、西安、郑州和银川)、中南(武汉、长沙和南京)、西北(和田和乌鲁木齐)及拉萨、香港) a.月均观测值;b.年加权平均值Fig.3 The correlations ofδD-δ18O of China SIP(A ll stations are divided into China Coast(Yantai,Fuzhou,L iuzhou,Guangzhou and Haikou),Southwest(Chengdu,Kunm ing,Zunyi,Guiyang and Guilin),North China(Shijiazhuang,Taiyuan,Tianjin and Baotou),Northeast China(Q iqihaer,Changchun,Jinzhou and Harbin),W est China(Zhangye,Lanzhou,X ian,Zhengzhou and Yinchuan),Central-south China(Wuhan,Changsha and Nanjing),Northwest China(Khotan and U rum chi),Lhasa and Hong Kong) a.monthly observation data;b.annual weighted mean data

图4 4个代表站的LMWL(○为冬半年(11—4月),●为夏半年(5—10月),实线为全年的LMWL) a.香港;b.南京;c.昆明;d.乌鲁木齐Fig.4 The LMWL of4representative stations(○is winter semi-year(from November to April),●is summer semiyear(from May to October),and the solid line is yearly LMWL) a.Hong Kong;b.Nanjing;c.Kunming;d.U rum chi

3.2 SIP的季节变化

季节变化对SIP的影响可能主要取决于冷凝温度,而温度对SIP的影响在不同纬度也有差异,从热带海洋的约0‰/℃到高纬度地区的0.5‰/℃[1],可见温度效应在不同地区的作用也差异。考虑到水滴的再蒸发、降水的种类(雨、雪、冰雹等)、特别是水汽源的影响,造成中国复杂的SIP季节变化特征。

中国降水主要受5大源区水汽的影响[18-20]:东北地区的降水主要来自北太平洋,南太平洋影响东南沿海地区,西南则受印度洋的影响,西部的水汽主要来自中亚和北冰洋。水汽团的特征肯定也对不同地区SIP的季节变化造成影响,这也能从δ18O在不同站点的大小分布和冬、夏半年同一站点LMWL的差异中看出(图4和6)。

图5 一些北半球GN IP站点的月均加权δ18O的季节变化类型(太平洋的Wake岛、马尼拉、新加坡和东京及印度洋的科伦坡、琅勃拉邦的季节变化都不显著,而内陆及高纬度地区的伯尔尼、乌鲁木齐和Enisejsk则有明显的季节变化)Fig.5 The seasonal variation patterns of monthly weighted meanδ18O of some GN IP stations in the Northern Hemisphere(The seasonal variations of Wake Island,Manila,Singapore and Tokyo of Pacific Ocean,and Colombo and Luang-prabang of India Ocean are all inapparent,but those of Bern,U-rum chi and Enisejsk of inland and high latitude region are distinct)

3.3 SIP的年际变化

图6 一些典型站点的月均降水量(柱)、δ18O(实线)和温度(点线)的季节变化 a.香港;b.南京;c.昆明;d.乌鲁木齐;e.天津;f.齐齐哈尔Fig.6 The seasonal variations of the monthly mean amount of precipitation(bar),δ18O(solid line)and temperature(dashed line)of some representative stations a.Hong Kong;b.Nanjing;c.Kunm ing;d.Urumchi;e.Tianjin;f.Qiqihar

中国GN IP的观测时间较短,很少有时间序列超过10a的站点,研究气候态的SIP变化及其与温度和降水量的关系较为困难。香港站有最长的观测时间(1961—2004年),本研究以香港为例分析我国SIP的年际变化。通过长序列δ18O的分布可以看出其年际变幅较大(图7a),符合中国季风性气候特点:季风建立时间、季风的强弱[21]、进入内地的程度等都会影响各地降水量的变化进而造成SIP的变化[22]。由图7b可以看出,季风对香港降水量的影响较大,但难于发现该地区降水量与季风指数间的稳定相关关系,可能是由于两者间有较强的年代际振荡,另一原因可能是香港地区的降水不仅与季风有关,还与北半球大气环流的变化有关[23-24]。而且研究[25]表明,季风指数适于描述大尺度季风环流,不一定适用于单站点的降水。一般而言,强季风年SIP偏小,弱季风年SIP偏大。但通过对香港站的分析难于找出季风强度与SIP的关系,可解释为香港SIP受整个水汽输送的历史过程影响,即大气环流起了重要的作用[26]。

通过与Nino3.4区的海温距平对比发现ENSO与香港SIP有显著的正相关,与降水量的相关关系则相对较弱,表明ENSO事件对中国SIP的年际变化的影响较大,且不一定直接通过影响降水量来引起SIP的变化。厄尔尼诺年(正SST距平)对应SIP为正距平,拉尼娜年(负SST距平)对应SIP为负距平,仅1982—1983强厄尔尼诺年和1988—1989强拉尼娜年SIP距平偏小,1996—1997弱拉尼娜年SIP负距平偏大。香港的SIP与ENSO的关系与曼谷相似[27]而与南极的阿根廷岛相反[28],说明ENSO是通过影响全球大气环流进而影响水汽输送的。需要强调的是,ENSO与季风强度的关系较为复杂,在20世纪70年代中期以前,ENSO对季风强度有影响,而之后因温暖化的加速造成的地表温度变化可能对季风环流的影响更大[29]。

图7 香港降水的月均δ18O与降水量、N ino3.4海温及季风指数的时间变化序列 a.δ18O、降水量和Nino3.4海温距平的13个月的滑动平均值;b.降水量与不同的季风指数的关系( IMI、NW PI和EASM I分别为印度洋、西北太平洋和东亚夏季风指数)Fig.7 The time series of monthly meanδ18O and amount of precipitation in Hong Kong,N ino3.4sea surface temperature(SST)and monsoon indexes a.thirteen-month moving averages ofδ18O,amount of precipitation and Nino3.4SST anomaly;b.the relations of amount of precipitation with various monsoon indexes( IM I,NW PI and EASM I are India Ocean monsoon index,Northwest Pacific Ocean monsoon index,and East Asia summer monsoon index,respectively).

3.4 过量氘的分布

Dansgaard[6]首先定义了过量氘(deuterium excess):d=δD-8×δ18O,表示水汽蒸发过程中因同位素的动力分馏过程而偏离平衡分馏的程度或局地SIP偏离GMWL的程度,全球降水的平均d约为10(图1)。d反映了上空水汽团的同位素组成特征,并取决于水汽蒸发源地的状况,如空气相对湿度、海表温度、盐度及风速等[12-13],且同一水汽团在输送、冷凝过程中d会保持不变[1,6],因此,d常常被用来研究追踪水汽源地[1,16,30]。但是由于水汽源地的不同、降水形成过程等的变化造成不同地区d在时空分布上有较大的变化,如海洋站点虽SIP的季节变化小但因相对湿度变化大使d的季节变化明显,雨滴的再蒸发会使降水更为富集重同位素(δ升高)但d会降低,而雪、冰雹等因分馏大使得δ较小但d会升高。

从中国几个典型站点的d的季节分布(图8)来看,沿海地区的香港d较低,季节变化不明显;东部的南京d相对较高,季节变化明显;西南的昆明d冬低夏高,夏季受季风的影响降水量大,d带有印度洋水汽的特点,而冬季较低的d可能因较为干燥造成再蒸发增强引起;而乌鲁木齐和天津的d冬高夏低,冬季的高d可能是由于降雪造成的,而夏季的低d则可能是因再蒸发引起。

通过对比上述6站点的δ18O和d的季节变化(图9)可以发现,香港较一致的d明显带有海洋气团的特征,SIP的变化则主要受降水量的影响;南京因处季风影响区域,夏半年SIP和d均小,带有梅雨等对流天气的特征,而冬半年d高SIP小,很可能是由于再蒸发的影响,或不同气团的混入;昆明和乌鲁木齐的SIP和d有较强的反相关关系,但两者的机制不同,前者水汽主要来自印度洋,d的变化主要来自源区的季节变化,后者夏季的低d高SIP则明显受来自中东水汽的影响,冬季的高d值主要源自降雪;天津和齐齐哈尔夏季d极低,可能是因为夏季再蒸发率较大。需要强调的是,从单一站点d的变化不足以分析水汽团的特征及降水过程[10],判断某一地区水汽的输送路径(水汽源),需要综合考虑整个地区及整个水汽输送通路上的不同站点的SIP、LMWL及过量氘的特征进行更加详细的分析。

图8 一些典型站点的月均加权平均过量氘d的季节变化Fig.8 The seasonal variations of m onthly w eighted mean d-excess of some representative stations

图9 一些典型站点的月均加权平均δ18O(实线)和过量氘d(虚线)的季节变化 a.香港;b.南京;c.昆明;d.乌鲁木齐;e.天津;f.齐齐哈尔Fig.9 The seasonal variations of the monthly weighted meanδ18O(solid line)and d-excess(dashed line)of some representative stations a.Hong Kong;b.Nanjing;c.Kunming;d.U rum chi;e.Tianjin;f.Qiqihar

4 中国降水的同位素效应

第1节已讨论了影响降水稳定同位素的主要因素,因中国复杂的地形及青藏高原的动力作用[31]、水汽来源的多样性[18-19,32]、水汽输送中的不同过程等原因,使不同地区表现出的主要影响因素(图6)也有差异。这对利用钟乳石等的δ18O研究古气候变化尤其重要,因为洞穴堆积物特别是中国内陆洞穴经常被作为古季风变化研究的指标[33-34]。

4.1 降水量效应

降水量效应表现在不同地域的强度有较大差异,岛屿和海岸带较为明显,雨量少的区域如干旱区也较明显(虽然可能被温度效应掩盖),而降雪及强对流天气系统该效应不太显著。事实上,SIP与降水量的关系与整个水汽输送路径上的降水量有关,而不仅仅在观测站点上的降水量有关;从另一方面而言,严格的降水量效应是指同一水汽团的一次降水事件,而GN IP的样本采集是按月进行。虽然如此,考虑到一定期间内(月、季)水汽源相对稳定,分析站点的降水量效应对分析SIP的分布乃至水气团特征仍有重要的意义。

c) 当在其他很近的两点发生串扰，如A、a，C、c， D、d，E、e，F、f等，或者在第二次绕线圈环行时发生串扰，与上述情况类似.

从月均δ18O与降水量的散布关系(图10)可以看出,受季风影响较大的香港、昆明、南京都有明显的雨量效应,天津则较弱,齐齐哈尔和乌鲁木齐全年没有符合Rayleigh模型的降水量效应。表明由南到北,降水量对SIP分布的影响逐渐减弱,再考虑不同季节的降雨量效应的差异(图6,夏季比冬季要强得多),季风特别是夏季风的影响对南方SIP的影响占主要地位。从图6和图10还可看出,温度的季节变化越小,降水量效应就越明显,显示出降水量和温度对SIP分布相反的作用;一般而言,雨量少的区域(干旱区等),降水量效应较明显[1],但以乌鲁木齐为代表的干旱站点没能发现这一规律,可能是温度的影响过大所致。

4.2 温度效应

温度是控制影响同位素分馏的关键因素,温度越低,冷凝越快,同位素分馏越大,因此,温度变化是造成SIP分布变化的主要因素。由于表面温度与上空温度基本存在对应关系,一般都采用观测的表面温度来分析温度效应。

利用北大西洋的观测数据,Dansgaard[6]最先报告了温度效应:δ18O=0.695t-13.6。Yurtsever[35]则利用GN IP站点资料分析得到:δ18O=(0.521±0.014)t-(14.96±0.21)。而图10仅乌鲁木齐和齐齐哈尔有明显的温度效应,天津较弱,处于季风区的香港、南京和昆明都没有温度效应。为减少降水量的影响,采用了上述6站点的年均加权平均来分析中国的温度效应(图11),得出δ18O与温度的关系为:δ18O=0.23t-11.85,表明去除降雨量影响后在较大的范围内温度都对SIP的分布造成影响,且SIP年际分布变化明显,说明温度的影响也有较大的年际变化。但长期来看,中国SIP的温度效应与GNIP[35]的较为一致。

从上面的分析可以看出,受季风影响大的区域(香港、南京、昆明),降水量对SIP的影响明显大于温度,夏季温度高但SIP较小;北方非季风区(乌鲁木齐、齐齐哈尔)则温度效应占主导地位,夏季降水量虽大但SIP较高;交叉地域或季风的北界限(天津)则两种效应都有影响。高度、纬度和大陆效应本质上都与温度的变化有关[1],Bowen和Wilkinson[36]根据GNIP站点资料统计了SIP与纬度和高度的关系,得出:δ18O=-0.005 1(纬度)2+0.180 5(纬度)-0.002(高度)-5.247,并利用该式模拟了全球δ18O分布。刘忠方等[37]利用相似的方法建立了中国δ18O空间分布统计模型为:δ18O=-0.001 76(纬度)2+1.119 5(纬度)-0.001 6(高度)-23.755 3。因中国地形复杂,纬度跨度大,内陆纵深广,季风的影响复杂,这些效应的综合分析更加复杂,将在今后工作中分析讨论。

5 结论与展望

通过分析不同地区典型站点的SIP分布特征发现,我国SIP空间分布范围大,从年均值来看呈现沿海高内陆低、低纬高中纬低的趋势。建立的中国δD-δ18O的关系接近GMWL,但各地LMWL却有差异,且某些地区冬夏半年LMWL的差距明显,显示出水汽团特性的不同。我国SIP的季节变化显著,即受温度和降水量的影响,还与水汽来源和大气环流的变化有关[38],不同地区季节变化特征的差异表明水汽来源和水汽输送过程的不同。SIP年际变化复杂,受季风、ENSO及大气环流的影响,且季风并不是直接通过降水量的变化影响SIP的变化。ENSO与香港SIP的正相关关系说明ENSO对我国SIP的年际变化影响较大,但并非影响降水量而是通过影响大气环流引起SIP的年际变化的。我国SIP的温度和降水量效应在不同地区的主导地位也有差异,整体来看与季风特别是夏季风的影响区域有关,季风区降水量效应占优,而非季风区则温度效应明显,并伴随着一定的季节变化,交叉地带则两种效应都有影响。

图10 一些站点的月均δ18O与降水量(p,○、实线)、温度(t,×、点线)的相关关系 a.香港;b.南京;c.昆明;d.乌鲁木齐;e.天津;f.齐齐哈尔Fig.10 Correlations of monthly δ18O with precipitation(p,○,solid line)and temperature(t,×,dotted line)of some representative stations a.Hong Kong;b.Nanjing;c.Kunm ing;d.U rum chi;e.Tianjin;f.Qiqihar

事实上,从我国SIP的年均分布来看仍有一些疑问。首先,同处西北的乌鲁木齐、和田和张掖δ18O差距很大(分别为-10.07‰、-5.3‰和-5.8‰,图2),且d的分布与SIP也不相关(分别为12.8‰、11.1‰和7.7‰),若该地区主要受来自中亚的水汽影响[7],那么是什么原因造成了SIP的差异?其次,既然现代观测表明SIP有复杂的季节变化,且有可能冬夏(干、雨)两季水汽来源及影响因素都有差异,那么在复原古气候特别是古季风的研究中能否直接利用洞穴堆积物的δ18O来代表季风的强度?最后,单站点的SIP能否代表整个地区的降水特征?这对利用洞穴堆积物δ18O研究古季风显得极为重要。

图11 一些站点的年均加权平均δ18O与地表温度的相关关系(实线为中国、虚线及灰影为GN IP[35]的分析结果)Fig.11 Correlations of annual weighted meanδ18O and surface temperature of some representative stations(Solid line is the result of China stations,and dashed line and greyarea are the results of GNIP[35])

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D istribution Characters and Its Control Factors of Stable Isotope in Precipitation over China

CHEN Zhong-xiao1,CHENG Jun1,GUO Pin-wen1,L IN Zhen-yi2,ZHANG Fu-ying1

(1.Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education;2.School of Atmospheric Physics,NU IST,Nanjing 210044,China)

The temporal and spatial variations of stable isotope in precipitation over China and its control factors are analyzed based on the observations from IAEAWMOGN IP.The results show that the overall stable isotope in precipitation in China has obvious continental and altitude effects.For the Local Meteoric Water Line,the regional differences exist among the studying areas,and there also are obvious differences be tween winter and summer semi-years at the individual stations of inland area,which reveals the different characters of water vapourmass.The various seasonal variation patterns of stable isotope in precipitation(δ and d-excess)infer that there are different air m asses influencing these areas at different seasons.The correlations of long term interannual variations of stable isotope in precipitation with monsoon index and ENSO index interpret that ENSO has an obvious positive relation with the stable isotope,but not always cause the stable isotope variations through the influence on the amount of precipitation.with the emphasis on analyzing the amount and temperature effects,w e point out that,the amount of precipitation is the dominative factor in the monsoon areas of China Coast and Southwest China,the temperature is the main factor in the northern territory unaffected by monsoon,and the both effects work together in the intersectant zone.

stable isotope in precipitation;vapour source;meteoric water line;precipitation amount effect;temperature effect

P426.612

A

1674-7097(2010)06-0667-13

2010-04-08;改回日期:2010-09-01

江苏省高校自然科学研究计划项目(06KJD170115);江苏省高校研究生创新计划项目(CX07B_043z);南京信息工程大学科研基金项目(y602)

陈中笑(1967—),男,江苏靖江人,博士,副教授,研究方向为地球化学循环,czxchen@nuist.edu.cn.

陈中笑,程军,郭品文,等.中国降水稳定同位素的分布特点及其影响因素[J].大气科学学报,2010,33(6):667-679.Chen Zhong-xiao,Cheng Jun,Guo Pin-wen,et al.Distribution characters and its control factors of stable isotope in precipitation over China[J].TransAtmos Sci,2010,33(6):667-679.

(责任编辑:倪东鸿)