解密：水文主导河流和海水Li 同位素变化

张 飞，金章东

中国科学院地球环境研究所 黄土与第四纪地质国家重点实验室，西安 710061

晚新生代以来全球气候变冷到底是受“气候反馈”还是“构造抬升”控制一直是地球科学研究的前沿热点之一，存在不同观点和激烈争论，大量论文发表在Nature 和Science 上（Molnar and England，1990；Raymo and Ruddiman，1992；Willenbring and von Blanckenburg，2010；Caves Rugenstein et al，2019）。其争论的根源在于：到底是什么机制主导着硅酸盐岩风化，进而调控着大气CO2浓度的变化？Misra and Froelich（2012）在Science 发表了68 Ma 以来海水Li 同位素（δ7Li）的变化曲线，提出海水δ7Li 值可以反映造山带风化，并认为新生代以来海水δ7Li 值增加9‰是构造抬升导致风化增强的结果。该文的发表掀起了Li 同位素示踪大陆风化的浪潮，再次刺激了“构造 — 风化 — 气候”内在联系的新一轮争议（Caves et al，2016；Penniston-Dorland et al，2017；Caves Rugenstein et al，2019；Si and Rosenthal，2019；Clift and Jonell，2021）。那么，海水的δ7Li 是否能有效示踪硅酸盐岩风化呢？其主导的控制因素到底是什么？

最近，Zhang et al（2022）开展了现代季节性到深时尺度的全球河流和海洋Li 同位素大数据组网研究。从青海湖流域两个毗邻的、不同岩性的布哈河和沙柳河的季节性Li 同位素变化出发，发现季节性河水δ7Li 明显受控于径流，表现为低δ7Li 值对应于雨季的高径流量，δ7Li 值与径流呈现显著负相关。随后，他们进一步测试并汇总了全球其他河流的季节性δ7Li 及流量数据，发现从高纬度到赤道均一致展示了河流δ7Li 对水文变化的敏感响应，即：气候变干，河水δ7Li 升高；气候变湿，河水δ7Li 降低。由此提出：这些全球一致的δ7Li 变化反映了水岩反应时间的变化 —— 旱季高的δ7Li 值归因于长的水岩反应时间，形成了更多的二次矿物，导致更高比例的6Li 被黏土吸附，更多的7Li 进入到河水。该重要发现也得到了室内玄武岩和黄土溶解实验结果的证实。

进一步空间上全球64 条河流的对比也显示同样结果：中高纬平坦低地河流具有普遍低的径流及高的δ7Li 值，而热带低地及活跃造山带河流具有高的径流及低的δ7Li 值。

更令人兴奋的是，在不同时间尺度上，河水和海水δ7Li 也受水文主导 —— 从冰期-间冰期石笋记录，到新生代MMCO、EECO、PETM 等关键时段，乃至深时尺度的海洋无氧事件（OAE1a、OAE2）以及更古老的晚奥陶纪冰河期的雪球地球事件（距今约445 Ma）（图1）。需要特别指出的是，PETM、OAE1a、OAE2 等短期极端事件仅仅持续了＜1 Ma 时间，而海水δ7Li 变化幅度竟高达13‰。Zhang et al（2022）由此提出：单独的气候驱动的水文变化在不同时间尺度上足以产生显著的δ7Li 变化。进一步地，晚新生代以来逐渐减弱的陆地径流（通过增加水岩反应时间）及模型预测均可以解释海水δ7Li 值9‰的上升。最为关键的是，50 Ma 以来海水δ7Li 上升完美匹配了欧亚板块大西洋和太平洋两侧降雨量的减弱（Utescher et al，2015）。

那么，减弱的水文循环如何调节晚新生代以来大陆硅酸盐岩风化和碳循环呢？从全球活跃造山带和平坦低地的64 条河流数据来看，径流与硅酸盐岩风化速率呈现良好的正相关，这意味着晚新生代全球减弱的水文循环将降低大陆风化通量。该结果得到现代过程的有力支持，即全球径流减少1%会降低0.4% — 0.7%的大陆河流溶质通量（Maher and Chamberlain，2014；West et al，2005）。这也和喜马拉雅山周边记录显示的16 Ma 以来减少的风化速率一致（Clift and Jonell，2021）。上述研究对“构造 — 风化 — 气候”经典假说提出了新的质疑。

更有意义的是，水文对Li 同位素控制观点的提出，将统一目前国际上对河流和海水Li 同位素分馏机制的争论，为利用Li 同位素重建地球历史时期水文变化提供巨大潜力，并激发有关不同时间尺度全球水文变化如何影响大陆风化和碳循环的科学探索。此外，这也是与硅酸盐岩风化紧密关联的，跨越了从现代季节性到末次冰期循环一直延展到深时雪球地球事件（距今约445 Ma）等一系列时间尺度，唯一一个非传统稳定同位素能反映一致解释机制的最新成果。

图1 季节到深时尺度河水和海水的δ7Li 变化Fig. 1 Temporal evolution of δ7Li on various timescales ranging from days to months, millennial, and million years

致谢：本文得到国家自然科学基金（41991322，41930864）、中国科学院战略性先导科技专项（B 类）和中国科学院青年创新促进会（E029070299）的经费支持。