慕士塔格地区大气水汽氢氧稳定同位素季节内变化特征及影响因素分析_百

2024年3月14日发(作者：放松心情的句子)

第

43

卷第

2

期

2021

年

4

月

冰

川

冻

土

V

〇

1.43,N〇.2

Apr. , 2021JOURNAL OF GLACIOLOGY AND GEOCRYOLOGY

DOI

：

10. 7522/j. issn. 1000-0240. 2021.0010

REN Xingkuo, GAO Jing, YANG Yulong, et al. Intra-asonal characteristics of atmospheric water vapor stable isotopes at Muztagata and its

climate controls[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2021,43(2) :33

卜

341.[

任行阔，髙晶，杨育龙，等

.

慕丨:塔格地区大气水汽氢氧

稳定同位素季节内变化特征及影响因素分析

[J].

冰川冻土，

2021,43(2) :331-341.]

慕士塔格地区大气水汽氢氧稳定同位素季节内

变化特征及影响因素分析

任行阔〃，高晶'，杨育龙h2，陈曼丽牛晓伟'，赵爱斌1

(1.

中

W

科学院青藏高原研究所藏高原环境变化与地表过程重点实验室，北京

100101; 2.

中

M

科学院大学

.

北京

100049)

摘要：慕士塔格地区位于青藏高原西北部，常年受西风影响为了更清楚地认识西风水汽来源和局

地蒸发过程对区域水循环过程的影响，利用

2017

年

7

月

26

日一

2017

年

11

月

6

日和

2018

年

7

月

30

日一

2018

年

12

月

10

日在慕十塔格西风带环境综合观测研究站的监测数据，分析了地表大气水汽氢氧稳定同

位素组成和相关局地气象要素的变化特征及其相关关系研究发现：慕士塔格地

K

水汽中

S‘sO

、

Aexcess

与局地温度和比湿呈现明显的小时变化，日变化和季节变化；水汽

S180

值与温度的著正相关

关系存

:

不同时间尺度稳定存在；在小时和日尺度上，水汽

#0

值与比湿呈现对数关系；后向轨迹追踪表

明，西风将西伯利亚和北大西洋及慕士塔格周围地区的水汽传输至观测站点；当水汽自地中海和北大西

洋长距离传输至慕士塔格时，水汽

#0

显著降低可达约

7%。, rf-excess

会显著增大

;

该地

K

水汽稳定同位

素组成的季节变化特征与降水稳定同位素组成的季节变化特征一致研究内容初步揭示了青藏高原西

风传输水汽稳定同位素变化的主要影响因素，可为区域水循环研究提供必要数据和关键认知.有助于理

解西风控制区冰芯稳定同位素

i

己录的气候意义

关键词：慕士塔格；大气水汽稳定同位素；温度；比湿；风速

中图分类号：

P426.6

文献标志码

：A

文章编号：丨

000-0240(2021)02-0331-11

0引言

在自然界中，水由氢、氧两种元素组成。氢的

立了全球降水同位素观测网(

GNIP

)，收集了 800多

个站点的降水同位素数据和对应气象数据，使我们

对降水稳定同位素的时空分布和影响因素有了清

晰认识

w

。

大气水汽是水循环过程中的核心组分，对大气

水汽氢氧稳定同位素的研究有助于我们进一步深

入认识现代水循环过程。与降水稳定同位素研究

相比，大气水汽稳定同位素的研究相对很少，但是,

大气水汽稳定同位素研究具有一定的优势。降水

稳定同位素研究所采取的样品为降水，采样本身限

制了氢氧稳定同位素数据的空时分辨率。天气状

况和区域条件制约着降水样品的获取。大气水汽

稳定同位素观测不受季节（例如是否降雨季节）和

天气（例如是否有雨）的影响，可以获得连续的大气

两种同位素氕（

H

)、氘（

D

)和氧的三种同位素|60、

17〇,〇都有不同的原子质量。不同同位素组合方

式的水分子出，0,1^|80汨00)存在分子质量和组

合方式上的差异，使得在不同气象条件下水体相变

转化时会发生同位素分馏，由此导致的水体稳定同

位素组成的差异可以反映其形成过程中蒸发、传

输、对流、冷凝等过程，因此，其被广泛运用于古气

候的重建1和现代水循环过程研究：在过去几十

年里，水体稳定同位素的研究主要集中在降水稳定

同位素研究从1961年以来，国际原子能机构

(

IAEA

)和世界气象组织(

WMO

)联合，在全世界建

收稿日期：

2020-03-12;

修订日期：

2020-06-12

基金项目：中

闽科学院战略性先导科技

P

项

(XDA20100300);

第二次青藏高原综合科学考察研究项目（

2019QZKK0208

);国家自然科学

基金项目（

41871068

)资助

作者简介：任

行阔，硕士研究生，主要从車大气水汽氢氧稳定同位素研究

.E-mail:********************

332

冰川

水汽氢氧稳定同位素数据。在少雨甚至无雨的地

区，大气水汽同位素观测依然可以进行:6)。

在国外，大气水汽氢氧稳定同位素研究开展相

对较早。在欧美、南大洋、格陵兰岛等地都展开过

相关的研究—°1。¥11他等"1对纽约的帕利塞德午

后水汽样品进行研究，发现水汽稳定同位素与相对

湿度和比湿存在显著的正相关关系;

Jacob

等[7利用

德国海德尔堡1981 — 1998年的观测数据，发现在年

际尺度上水汽稳定同位素组成与降水稳定同位素

组成表现的显著相关性并没有在月尺度上表现出

来，而且冬季的温度效应比夏季大;

Gat

等w分析地

中海大气水汽同位素数据，证明了海岸附近强烈的

海-气相互作用；

Bastrikov

等

w

对西西伯利亚大气

水汽同位素数据的研究，发现大气水汽同位素组成

和湿度的季节性变化依赖于天气条件;

Guilpart

等8

分析了印度洋西南部留尼汪岛

I

年的水汽稳定同位

素记录，发现大气水汽稳定同位素夜晚贫化，白天

富集，认为其日变化是受海-陆风和上下坡流相互

作用控制。

然而青藏高原的大气水汽稳定同位素研究开

展很少。余武生等12:利用冷阱法采集青藏高原那

曲地区大气水汽样品，发现季风结束前后，降水事

件和水汽来源会影响该流域的水汽5180的变化。尹

常亮等13分析了德令哈大气水汽稳定同位素，发现

德令哈水汽#0的季节变化明显，呈现夏季值高于

冬季值，并且降水事件影响德令哈水汽#0值。崔

江鹏等14通过分析了青藏高原中部的那曲河流域

2013年10月15日一 16日水汽变化，发现在季

风结束期，印度洋的水汽依旧影响到青藏高原中部

地区，带来5|80极低的水汽。

Yu

等15分析塔什库尔

干大气水汽稳定同位素，发现了温度是水汽#0变

化的主要影响因素。

Tian

等1161分析了 2012年1月

一 2014年9月的拉萨的大气水汽稳定同位素，说明

了季风期和非季风期间大气水汽稳定同位素变化

差异。在季风期，水汽

S

18〇的低值与季风水汽有关;

在非季风期，水汽5180与温度呈现正相关性；

d

-

ex

-

cess

的微弱的季节变化反映了水汽来源地的季节性

特征。这些研究都表明大气水汽稳定同位素能够

提供有效的水汽传输和局地影响过程信息。

青藏高原是世界上海拔最高的高原，平均海拔

超过4 000

m

,总面积约250万

km

2:l7;。由于其较高

的地势，青藏高原是中低纬度冰川分布最多的区

域。青藏高原受西风和季风交替控制，同时，其较

冻

土

43

卷

高的地势对西风产生了阻挡。在冬季，西风带南

移，受高原阻挡分为南北两支，北支的气流给高原

西北部地区带来一定的湿度,加强了高原地面的冷

高压，南支气流加强了高原西南部的干旱;在夏季，

西风带北移，南支气流消失[18]。西风不但影响着青

藏高原的气候模式，而且还影响青藏高原上的现代

冰川、湖泊以及生态系统191。高分辨率的大气水汽

同位素观测研究可以更清楚地了解西风传输下水

汽时空变化特征和水汽稳定同位素变化的影响因

子，为区域水循环研究提供必要数据和关键认知。

因此，我们于2017年7月26日一丨1月6日和

2018年7月30日一12月10日在中国科学院慕士塔

格西风带环境综合观测研究站对地表大气水汽稳

定同位素进行了高精度连续实时监测，以阐明不同

时间尺度下大气水汽稳定同位素的变化特征及其

影响因素。

1数据与方法

1.1研究区域特征

2017年7月，作者所在课题组开始在中国科学

院慕士塔格西风带环境综合观测研究站（简称慕士

塔格站)进行高精度连续大气水汽稳定同位素和同

期气象数据观测，数据观测分辨率为1

s

。

中国科学院慕士塔格西风带环境综合观测研

究站（38.41°

N

,75.04°

E

)位于新疆维吾尔自治区

阿克陶县布伦口乡，紧邻慕士塔格峰和卡拉库里

湖，地处帕米尔高原东部，属于高寒、荒漠气候，是

典型的西风带影响区发育了许多规模较大的山

地冰川:21],雪线高度在海拔4 900 ~ 5 300

m

。2017

年到2018年的气象观测数据表明，该地区日均气温

为0.7亡，日均风速为3.3

nvs

'日均比湿为

3. 2

g

‘

kg

'年均降水量为167. 5

mm

。温度、比湿夏

季高，冬季低。风速夏季低，冬季高。降雨量主要

集中在夏秋季。

1.2观测方法与数据处理

我们利用

Picarro

L

2130

i

水汽稳定同位素分析

仪开展了地表以上8

m

处大气水汽稳定同位素的实

时连续观测。采集到的大气水汽直接进人汽化室

和主机进行测量。标样发生器配备两个不同值的

标样，用于测量结果校准。每天进行标样与大气水

汽交叉测试。大气水汽稳定同位素的测试结果用

“维也纳标准平均海洋水（

VSM

0

W

)”的千分差表

示，计算公式为：

2期

任行阔等：慕士塔格地区大气水汽氢氧稳定同位素季节内变化特征及影响因素分析333

45°N

40°N

35°N

30°N

25°N

20°N

15°N

65°E 70°E 75°E80°E 85°E 90°E 95°E

(a

)地理位置及主要控制大气环流

100°E 105°E 110°E

0

0

4

8

-2

20

U

O

U

(

-

S

S

)

—

(

1

^

3

寸

s

o

_

oo

l

o

6

S

S

1

0

3

z

z

—

6

0

9

3

1

3

9

S

S

1

0

3

3

3

—

6

0

—

8

l

e

-

e

o

-

z

.

l

o

丨

卜

O

CN

T

.

z

I

s

丨

i

o

1

3

s

fN

日期

(

年

-

月

-

日）

(b)

降水

(P)

、比湿

0)

、风速

(^

、温度

(7

)丨丨变化情况

图

1

Fig. 1

慕士塔格站地理位置、主要控制大气环流以及降水

(

p

)

、比湿

4)

、风速

(ws)

、温度（

n

日变化示意图

Map showing the location of the Muztagh Ata Station , the main circulations of controlling atmosphere and

precipitation amount (P), specific humidity

(q),

wind speed (

WS

), temperature (

T)

S*=(RsampJRvsuow-)x000%c

(

1

)

能进行使用。本研究中校准流程如下：

(1) 仪器配备的两个标样分别为

A

1和

A

2。

(2) 消除记忆效应。利用

Picarro

水汽同位素分

析仪自带的

“SDM

Data

Processor

”软件删除仪器每

次测

M

的

A

1和

A

2标样的最开始5分钟和结束前

30秒数据。当标样水汽浓度_

SD

<200，5

I

80_

SD

<

0. 2,5

D

_

SD

<1时，选择此数据做记忆效应拟合

计算。

(3) 浓度效应校正。计算第（2)步处理过的标

样

A

1和标样

A

2在不同水汽浓度下的测量值与其真

式中:5*为5

IS

0或5

D

,表示样品中'》0或

D

同位素比

相对于维也纳标准平均海洋水（

VSMOW

)的值；

是样品的

ls

〇或

D

的同位素比,/?

VSM

<)

Wi

维也纳

标准平均海水的11(〇或

D

的同位素比此外,定义过

量気"-

excess

=5

D

-8

x

5

lsO

c.

由于激光水汽稳定同位素分析仪具有水汽浓

度依赖性，大气水汽稳定同位素数据的校准决定了

观测结果的有效性。因此，利用

Picarro

仪器观测到

的大气水汽氢氧稳定同位素必须经过严格校准才

334

冰

川

值的差值，将此差值与水汽浓度差值进行多项式拟

合，得到浓度效应方程。利用此方程，消除观测结

果的浓度效应。

(4)建立线性关系。用每天所选的3个不同水

汽浓度梯度的标样同位素测量值与标样同位素真

值建立线性关系3

(5 >大气水汽稳定同位素数据真值校准：

利用第（3)步得出的5|80与

H

20方程和5

D

与

H

:0方程，以大气水汽浓度作为自变量求出水汽氢

氧稳定同位素偏移值_用测得的大气水汽氢氧稳

定同位素值减去偏移值。再利用第（4)步线性方

程，得到大气水汽氢氧稳定同位素真值。

气象数据采集方法:按照气象观测要求，

慕士塔格西风带环境综合观测研究站在海拔

3 650

m

的观测场架设了一套

Campbell

自动气象

站，用于自动观测风、温、湿、压和降水量，记录频率

为半小时。降水量数据的记录频率为天。

降水样品的收集与测试:按照气象观测规范要

求，对每次降水过程都实施取样。在收集降水同时

还记录每次降水的起止时刻，用雨量桶收集雨水

后，直接装人塑料水样品瓶里进行编号，并标明曰

期，将瓶盖拧紧并加以密封以防瓶中水样品蒸发。

密封有降水的塑料瓶保存在低温室内。样品的测

试是在中国科学院青藏高原研究所环境变化与地

表过程重点实验室

Picarro

仪器上进行的。测试结

果以

V

-

SMOW

“维也纳标准平均海洋水”的千分差

表示：

s

*=

n

〇

w

-

i

)

xi

〇〇〇% (2)

式中：尺、和尺

vs

_分别为降水样品和

V

-

SMOW

中

D/H

(180/160)的比率。同位素

D

和180含量分别用

5

D

和5|80表示。

2

结果与分析

2.1慕士塔格地区大气水汽氢氧稳定同位素时间

变化特征

图2给出了 2017年和2018年夏季和秋季大气

水汽中5|80、心

excess

、风速（

VVS

)、温度（

D

和比湿

(

W

的日内变化特征。在对应的时间范围内，我们

计算多日平均的小时数据，对应时刻为〇〇: 〇〇—

23:00(北京时间，下同）。2017年夏季，大气水汽中

SlsO

最大值为-12. 25%。,最小值为-13. 86%e，平均值

为-13. 04%。; ^-

excess

最大值为21.96%

e

，最小值为

16. 90%

e

，平均值为19. 70%。。2017年秋季，大气水

冻

土

43卷

汽5|80明显低于夏季，其最大值为-18. 67%c，最小

值为

-

24. 72%〇,平均值为-21.44%〇;而

d-excess

显著

高于夏季，平均值为25. 90%。,其最大值比夏季最大

值高出约10%

c

，最小值也高于夏季最小值5%«。这

表明秋季水汽来自于更干冷的来源。2018年夏季，

大气水汽5180范围与2017年夏季相近，为

-12. 87%。

〜

-14. 96%。；其心

excess

平均值较 2017 年

同期增大约4%〇,最大值和最小值都高于2018年同

期约3%。。2018年秋季，大气水汽

SIB

0平均值低于

20丨7年秋季平均值约9%〇,其范围为-28. 77%c~

-3丨.36%

c

,而

d

-

excess

低于20丨7年同期约10%

c

，最

小值接近全球平均值丨〇%。。这很可能是2018年的

水汽源地与2017年相比发生了变化,但这需要其他

数据分析来证实，此文不做分析讨论

在图2中，水汽5180、水汽^/-

excess

、气温和比湿

都具有明显的日变化特征。夏季，温度最低值出现

在08:00,最高值出现在18:00秋季，温度最低值

出现在09:00,最高值出现在17:00—18:00。温度

极值出现的时间差异受控于日照的季节差异风

速在夏季的夜间出现最大值，而在秋季的下午

16:00左右出现最大值。水汽

VO

在夏季和秋季

12:00— 19:00都明显低于其他时间，并且该时段的

比湿值也低于全天其他时段，但是水汽

S

1

S

0的最大

值出现时间不确定，分别为03:00 [图2

(a

)]，09:00

[图 2(

b

)] ,04:00[图 2(

c

)]和 11:00[图 2(

d

)],

BP

,夏

季水汽5180的最大值出现在凌晨，而秋季出现在日

出之后。其出现时间不对应于气温、比湿和风速的

极值出现时间。我们还发现，夏季，^/-

excess

与5

lsO

反相位，其值在10:00—13:00达到每日最大值，其

峰谷变化与比湿较一致；秋季，^/-

excess

值在12:00

一 18:00显著高于其他时段，其峰值早于温度峰值

出现时间约6小时，也早于比湿和风速的峰值出现

时间。这表明该地区大气水汽稳定同位素变化的

主导因素不是单一局地气象要素。

表 1 给出了 2017-07-26—2017-丨 1-06 和 2018-

07-30—2018-12-10大气水汽氢氧稳定同位素与站

内自动气象站测得温度（

r

)、风速（

VM

)和比湿(^)的

基本统计特征。2017年水汽5

IB

0的最低值出现在9

月25日06:00,最高值出现在7月28日14:00,平均

值为-15. 80%

c

;7月水汽#0日波动幅度最小，而8

月丨4日至20日的水汽

Sl

80日波动幅度最大，超过

10%。。SD

的变化基本与水汽

SlsO

—致；心

excess

最

低值出现在8月15日23:00,最高值出现在9月25

期

任行阔等：慕士塔格地区大气水汽氢氧稳定同位素季节内变化特征及影响因素分析

-8

0

2

4

6

8

335

-(5lxO -•-(/-excess28-<5I80

15

-

2

■

^-excess

24 ^

20

^

(U

16 ^

0>

12 ^

8

、-WS

一

q + T

9 s

2

2

-

5

3

-

0

3

-

5

1

5

1

0

5

0

-

5

-

1

0

15

2

0

2

5

3

0

3

5

4

0

4

5

1

2

8

4

0

-

4

-

8

I

2

1

8

1

8

1

2

1

•- IVS T

6

Fig. 2

年份

2017

年

2018

年

日11:00，平均值为21. 74%。;温度(

r

)的最低值出现

在9月26日09:00,最高值出现在8月1日20:00,平

均值为5.68 风速（州幻的变化范围与2018年相

差很小，但平均风速略低于2018年；比湿

Q

)的最低

值出现时9月25日10:00,最高值出现在7月29日

11: 00,平均值为4.30

g

.

kg

—1，显著高于2018年。

2018年的水汽5

lsO

的变化范围略大于2017年的

3

J

1

U

J

1

9

,

CA

〇

£

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 220 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

时间

a) 20

丨

7

年夏季

(2017

年

7

月

26

日一

2017

年

8

月

31

日）

8

2

-

6

-1

-1

-2

0

-■

1

1

1

u

o

l

l

时间

(b) 2017

年秋季

(2017

年

9

月

1

日一

2017

年

11

月

6

日）

30

25

〇

-•-(5|80

d-excess

36

0

%

/

s

s

3

3

x

3

^

3

0

2

4

1

8

1

2

20 I

C

/)

15 g

0

%

/

o

s

k

10 "

4

(

8

8

2

9

,

b£

>

l

c

o

)

6

/

/

7

*

4

(

8

E

2

)

/

co

、

0

〇

-

.

s

.

6 〇〇

5 §

B

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 220

(c)

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

-

时间

2018

年夏季

(2018

年

7

月

30

日一

2018

年

8

月

31

日

)

时间

(d) 2018

年秋季

(2018

年

9

月

1

日一

2018

年

11

月

30

日）

图

2

水汽

5|80 j-excess

、

温度、比湿以及风速日变化特征

Intra-daily changes of water vapor 5IS0, J-excess, temperature, specific humidity, wind speed

：

picture belongs to

the summer of 2017, 2017-07-26—2017-08-31 (a

)；

picture belongs to the autumn of 2017, 2017-09-01 —

2017-11 -06 (b)

；

picture belongs to the summer of 2018, 2018-07-30—2018-08-31 (c

)；

picture belongs to the autumn of 2018, 2018-09-01 —2018-11-30 (d)

表

i

Table

大气水汽稳定同位素组成与气象参数统计值

Atmospheric water vapor stable isotopes and corresponding meteorological data

5|80

/%〇

-7. 34

-41.52

-15.80

-8.50

-49. 03

-25.85

统计值

最大值

最小值

平均值

最大值

最小值

平均值

8D/%c

-35.85

-295. 08

-104.67

-35.95

-376.78

-190.17

d-ecess/%c

51.07

2. 19

21.74

52. 95

-14. 54

16.67

T/X

：

22. 33

-10. 80

5.68

20. 70

-20. 04

2. 12

WS/(

12. 29

0

2. 23

12.95

0

3. 14

q/(g-kg~l)

10. 33

0. 77

4. 30

9. 80

0.50

3.47

Sl

80变化范围；5

D

的变化范围明显大于2017年的

5

D

变化范围，而平均值为-190. 17%。，显著低于

2017年的5

D

平均值;^/-

excess

的变化范围较2017年

出现了负值。值得注意的是，当5

I

80<-19%

c

时，基

本以西南风为主导风向。

大气水汽5'80和5

D

在20丨7年以及20丨8年呈现

明显的下降趋势，表现为7月或8月出现最大值，此

336

冰

川冻土

43

卷

后逐渐减小，到12月出现最低值:，10月之前^/-

ex

­

cess

的波动幅度小于 10 月之后的波动幅度。此期

间的温度（

D

和比湿

h

)总体也呈现明显的下降趋

势。温度（

D

有明显的日间波动，这是由于受日照

变化影响3水汽5180和5

D

的波动与比湿的波动更

为接近。两年的比湿变化特征显示，在10月前比湿

的波动幅度要大于10月之后比湿的波动幅度。这

可能是由于该地区10月之前，气温较高，日温差较

大，区域蒸发作用较强，比湿较高，比湿的波动幅度

也较大。在10月之后，温度降低，区域蒸发作用减

小，西风加强，此时的湿度较低，湿度波动幅度较

小。风速10月之前的波动幅度要小于10月之后的

波动幅度。

图3显示了水汽3'8

CM

-

excess

、降水5180、风速、

降水量日均值的时间变化。从图中可以看出日变化

特征与小时变化类似。降水样品的收集主要集中在

7—9月。降水

Sl

80显著高于同期水汽

Sl

80值。降水

俨0值与同期降水量的相关性并不显著。在10月之

前，该地区温度高，蒸发强烈，局地的地表水蒸发成

水汽补充了原来空气中的水汽，导致水汽重同位素

贫化，而降水重同位素富集。在2018年，风速在10

月之后波动较大,与水汽

S

180的波动呈反相位，并对

应于水汽心

excess

的迅速减小。这表明了水汽传输

过程对近地面大气水汽稳定同位素的影响。

3o

0

%/ss

2o

-20

(u

a

x

9

-

/

7

1

o

-40

2017-07-25 2017-08-24 2017-09-23 2017-10-23 2018-08-03 2018-09-02 2018-10-02 2018-11-01 2018-12-01

日期

(

年

-

月

-

日）

图

3

水汽

5|80 j-excess

、降水

5|80

、风速、降水量日变化

Fig. 3 Daily changes of water vapor 5I80, ^/-excess,precipitation 5I80, wind speed and precipitation amount

在月尺度上，慕士塔格水汽

fo

的变化特征与

塔什库尔干水汽

VO

15相似，都是秋、冬季较高，夏

季较低。这可能是由于两地都处于西风控制区，降

水在7月、8月、9月较多，10月、11月较少，季节性降

水来源和地表蒸散发贡献的差异导致了近地表大

气水汽稳定同位素的差异。与拉萨的研究"6相比，

慕士塔格水汽5180没有表现出季风水汽影响的特

征，这主要是由于拉萨夏季主要受印度季风水汽影

响，二者水汽来源有显著差异。

2. 2大气水汽稳定同位素不同时间尺度主要控制

因素分析

为了进一步分析日尺度上影响大气水汽稳定

同位素的气象因素，我们将气象参数与水汽5

lsO

进

行了相关分析。

图4给出了小时平均水汽&»0与温度以及比湿

的拟合关系。在小时尺度上，水汽

Sl

80与温度呈显

著正相关关系（

rM

). 51,«=2637,

P

<0. 001)，与比湿

呈对数关系（

r

^

O

. 79，《=2637，

P

<0. 001)。这表明

该地区大气水汽5|80受局地大气湿度的显著影响，

同时也受到温度变化的影响。外来水汽输人和局

地蒸散发会导致大气湿度的显著变化，而温度降低

会导致大气水汽不断凝结，水汽中的重同位素不断

减少，随之大气水汽5180减小。这与周边和田、暗

布尔（阿富汗）[22的降水稳定同位素研究结果

相似。

为了进一步讨论在小时尺度上气象要素对水汽

2期 任行阔等：慕士塔格地区大气水汽氢氧稳定同位素季节内变化特征及影响因素分析 337

-

-

2

4

I

I

"-23 -18 -13

-8 -3 2 7 12 17 22 27

T/°C

(a)

水汽

5180

小时平均值与对应温度的关系

-

o

-

1

-

2

3

%

0

-

-

4

5

o

0

/

0

-

0

o

^=12.891n(x)-37.24

(r2=0.79,«=2637,/,<0.001)

o

o

0 12 3 4 5 6 7 8 9 10 11

^/(gkg'1)

(b

)水汽小时平均值与对应比湿的关系

图

4

水汽

VO

小时平均值与对应温度、比湿的关系

Fig. 4 Relationship between hourly water vapor 5180 and

corresponding temperature, specific humidity

，0的影响，将水汽5180与温度、比湿进行了多元回

归分析=设定多兀回归模型为:5

l

80=

ax

；

T

+/7

xln

(^

r)-c

(fl

j

为系数，

c

■为常数），分为模型1(包括自变量温

度、比湿）、模型2(排除自变量温度）、模型3(排除自

变量比湿），运行三次。得到三个多元回归方程(模

型

l

:5

IKO

0. 297+10. 761

n

(

g

)-35. 86;模型 2:511!0=

12. 891

n

(?) -37. 24;模型 3:518

O

=0. 937-25. 59)，其

调整

r

2分别为0. 82、0. 79、0. 51。说明在小时尺度

上比湿对大气水汽5

lsO

的影响显著强于气温，这与

单一要素的相关分析结果一致。

图5给出了日平均水汽5|80与温度和比湿以及

风速的拟合关系

s

结果表明，日平均水汽5|80与温

度也呈正相关关系（

r

:=0. 80,《=152,

P

<0. 001)，与

比湿也呈对数关系（

r

:=〇. 80, /!=152,尸<0. 001)，而

且与温度的相关性显著提高。这表明在不同时间

尺度上，温度和比湿对水汽5180的影响发生了变化。

此外，日平均水汽5180与风速呈现显著反相关关系

<

y

=0. 31, «=152, ■?<0. 001),即当风速越大时，水汽

5

IS

0值越低，而当风速越小时，水汽51

S

0值越高，但

是这一关系并未在小时尺度上表现出来。这可能

是由于气温、湿度和风速在不同季节的水汽来源

下，在近地表过程中产生的影响不同，在此文中不

做详细讨论。

同样在日尺度上进行了多元回归分析，设定水

汽

SlsO

为因变量，温度（7

T

风速（奶）、比湿(^)作为

自变量，设定多元回归模型为：

VO

^

xT

'+

bxH^+cX

ln

(<7)-

i

/(

flj

、

c

为系数为常数），分为模型1(包括

自变量温度、比湿、风速）、模型2(包括自变量温度、

-2

o

-

-

4

6

o

o

_

(a)

水汽

M0

日平均值与对应温度的关系

(b)

水汽

WO

日平均值与对应比湿的关系

(c)

水汽

&80

日平均值与对应风速的关系

图

5

水汽

5180

日平均值与对应温度、比湿、风速的关系

Fig. 5 Relationship between daily water vapor 5I80, tempera­

ture, specific humidity ,and wind speed

风速）、模型3(包括自变量温度、比湿）、模型4(包括

自变量风速、比湿）、模型5(包括自变量温度）、模型

6(包括自变量比湿）、模型7(包括自变量风速），得

到7个多元回归方程（模型]:5

lsO

=0. 89

T

-2. 15

x

WS

+3.37

xln

(?) -23.47;模型2:5|80=1.177'_

2. 42

WS

-19. 77;模型 3: 518

O

=0. 69

r

+6. 941

n

(《）-

33. 03;模型 4:5180=-1.69

WS

+12. 011

n

(

g

)-31. 75;

模型5:5

I

80=1.31

T

—27. 11;模型6:5180=13. 381

n

(

i

?)-

38. 134;模型 7:5'80=-4. 15

WS

-11. 13)。其调整

，J

分别为 0. 90、0. 90、0_ 84、0. 84、0. 80、0. 80、0. 30，说

明在日尺度上比湿和温度对大气水汽5

IS

0的影响都

很显著，并且强于风速。

2.3大气水汽稳定同位素变化与水汽传输路径的

关系

大气水汽是降水的基础

D

大气水汽在传输过

程中，温度降低，大气水汽发生冷凝，因而产生降

水。，大气中含有水汽量的多少影响降雨量的多

少。因此，本文选择有降水样本的时间点作为典

型时段，对其进行水汽来源追踪。不同源地产生

的大气水汽稳定同位素不同，大气水汽在传输过

程中，经过蒸发、冷凝、混合等过程都会改变大气

水汽中稳定同位素的组成。因此大气水汽的来源

和传输过程都会影响目的地的大气水汽稳定同位

素组成。

338

冰川

利用水汽追踪模型，本节分析了 2017年和2018

年水汽来源和水汽传输过程对慕士塔格地区大气

水汽稳定同位素的影响。利用混合单粒子拉格朗

日积分空气后向轨迹追踪模型

(Hybrid

Single

-

Parti

­

cle

Lagrangian

Integrated

Trajectory

model

,简称

HYSPLIT

)追踪了慕士塔格站点降水日当天空气后

向轨迹以及沿空气轨迹水汽含量的变化，以空气轨

迹终点和沿途水汽含量的变化来定性地判断水汽

来源在一定时间内的气块中的水汽含量的变化

是凝结与蒸发之间平衡的结果23_24:，故空气轨迹上

的水汽含量的变化可以指示水汽的源与汇[2M6:。在

一定时间段内，如果有新的水汽加人，则水汽含量

会增加，如果有降水发生，则水汽含量减少。根据

空气的轨迹及水汽含量的变化，可以定性地分析水

汽来源。

本研究以慕士塔格站所在坐标（38.41°

N

,

75. 04°

E

)的三个不同高度(500

m、l

000

m、l

500

m

)

为起点，后向追踪7天（168

h

)的空气轨迹，并计算

出沿空气轨迹每一点的比湿用来分析沿空气轨迹

水汽含

M

的变化。所使用再分析气象数据为：再分

析气象数据为空间分辨率为〇. 5°的

GDAS(Global

Data

Assimilation

System

)数据 0

图6为慕士塔格降水日当天的空气轨迹和比湿

变化图，显示了水汽含量随传输轨迹的变化情况，

可以看出该地区降水日水汽传输表现为西风和局

地对流为主，水汽来源地大多为距离较近的周边地

区和中亚,8月

fil

9月偶尔也发现了来自西伯利亚和

北大两洋的水汽，这是因为该地处于西风环流控制

的地区，西风环流可将较远地区的水汽带至青藏

高原。

除了 20丨7年8月4日以外，其他时间的空气轨

迹中，比湿几乎都是随着距离减小而增加，说明在

水汽输送的过程中水汽不断地增加，到达慕士塔格

附近水汽含

M

降低，但形成降水，这说明了水汽传

输过程中，沿途有水汽不断补充，到达慕士塔格后

发生降水：2017年8月4日的空气轨迹比湿变化图

可以看出，距离地面1 000

m

的水汽来源地为西伯

利亚和北大西洋,气团比湿达到11

g

*

kg

'并且由远

到近逐渐减少，但在到达慕士塔格之前，气团比湿

又有所增大。这说明在传输过程中的水汽不断凝

结成降水，但沿途有陆面水汽补充。这使得该日的

水汽#0为-15. 42 %。，明显偏低于前后时段水汽

S

l80 约 6%〇

U-excess

增大约 3%〇)。2018 年 9 月 6 日

冻

土

43

卷

的水汽追踪图也表明，水汽主要自来源于北部西伯

利亚和周围局地环流，经过距离地面2 000

m

高空

传输到达研究站，周围局地环流的比湿显著高于西

伯利亚传输水汽。此次降水使得水汽

S

1 »0减小约

2%

c

,

(/-excess

增加约 2%〇。

从这些水汽追踪图中，我们也可以明显看出，

当水汽自地中海和北大西洋长距离传输至慕士塔

格时，水汽5

IS

0显著低于前期大气

VO

,最大时可达

约7%

c

,同时，(/-

excess

也会显著增大=但是，当水汽

来自于短距离传输时，水汽同位素的差值不显著：

这表明水汽来源和传输距离对大气水汽稳定同位

素的波动幅度有重要影响。

3

结论

通过对2017年7月26日一2017年丨1月6日和

2018年7月30日一2018年12月10日慕士塔格站大

气水汽稳定同位素和同期气象因子的时间变化特

征和相关性分析，得到如下结论：

(1) 慕士塔格站水汽中5

l

80、

d

-

excess

与站内气

象站测得温度（

r

)和比湿(<7)等参数有如下特征。

在小时尺度上，水汽5180在下午为较低值

..^/-excess

值在12点左右相对较高，高值的出现时段略超前于

温度高值的出现时段。在日尺度上，水汽

SlsO

白天

平均值较高，晚间平均值较低3降水

SlsO

值高于同

期水汽值，并没有发现“降水量效应” 2017年

和2018年大气水汽中的5

lsO

、5

D

和温度、湿度呈现

明显的从夏季到冬季逐渐减小

(2) 在小时尺度上，大气水汽5

lsO

与温度呈正相

关系，与比湿呈对数关系，通过多元回归分析，结果

显示比湿对水汽5

IS

0的影响强于温度；在日尺度上，

大气水汽

VO

与温度呈正相关系，与比湿呈对数关

系，与风速呈现反相关关系，多元回归分析结果显

示比湿和温度对大气水汽5180的影响都很®著，并

且强于风速。

(3) 通过降水事件后向轨迹追踪分析，发现该

地的水汽主要来源于由西风传输的西伯利亚、北大

西洋和周围地区，沿途有水汽补充水汽来源和传

输距离对大气水汽稳定同位素的波动幅度有重要

影响。

以上结果只是对慕士塔格站地表大气水汽稳

定同位素和同时期气象参数进行了简单初步分析，

后续还需要结合模型等开展水汽传输路径和水汽

来源的深人分析，以阐明西风传输对该区域大气水

2期

任行阔等：慕士塔格地区大气水汽氢氧稳定同位素季节内变化特征及影响因素分析

40°I- 50°E 60°E

70°N

70°E 80°E 90°E

339

60°N

50°N

40°N

-

08-04

08-03

08-02

08-01

07-31

07-30

07-29

30°N

20°N

s

i

t

e

s

.

7500

6000

4500

3000

1500

E

07-30

07-29

07-28

07-27

07-26

07-25

07-24

日期

(

月

-

日

)

(a)

50°E

2017

年

7

月

30

日空气轨迹和比湿变化

60°E 7Q°E 80°E 90°E

70°N

60°N

50°N

50°N

40°N

40°N

30°N

30°N

20°N

°N

E

/

5

/

'-E

^

e

日期日）

(b) 2017

年

8

月

4

日空气轨迹和比湿变化

30°E 40°E 50°E 60°E 70°E 80°E 90°E

比湿

/(g kg'1)

11

8000

6000

io

«

2000

0

o

0

1

1

o

0

.

0

o

1

0

o

0

9

o

0

00

0

cs

0

00

s

0

Z

0

o

0

0

I

0

t

r.

0

I

0

0

l

1

08-09

08-08

08-07

08-06

08-05

08-04

08-03

日期

(

月

-

日）

4000

o

oo

0

o

0

o

0

o

0

0

0

rl

f

N

s

C

l

0

l

0

l

0

o

0o

0

0

o

0

o

0

s

6

r

l

0

f

0

0

0

0

l

l

09-03

09-02

09-0108-29

08-28

08-31

08-30

0

0

0

0

00

00

曰期

(;J-

曰）

(c) 2017

年

9

月

3

日空气轨迹和比湿变化

70°E

60°N

80°E 90°E 100°E

70°N

60°N

50°N

50°N

40°N

40°N

30°N

3

°N

o

s

l

o

s

l

(d) 2018

年

8

月

9

日空气轨迹和比湿变化

20°E 30°E 40°E 50°E 60°E 70°E 80°E

00

00

00

0

0

比湿

/(gkg"1)

I 11

20°N

10°N

o

E

辑

/

妪

j

o

l

s

l

08-26

08-2508-24

08-23

08-22

08-21

08-20

H

期

(

月-印

(e) 2018

年

8

月

26

日空气轨迹和比湿变化

0

o

0

I

0

1

0

00

0

0

o

0

0

fs

0

0

0

0

0

0

0

I

00

0

0

0

0

0

00

00

o

期

o

n

o

t

（0 2018

年

9

月

14

日空气轨迹和比湿变化

0

0

0

O

i

0O0

O

oo

O

S

0

0

0

S

0

S

0

S

0

N

o

tN

o

1

0

<

I

0

I

0

1

0

I

0

409-

9

09-

-

09

09-309-

000

0

l

09-

-09

-08

14-13

-12

o

-10

0)

日

-u

0

0

:

0

0

Fig. 6 variations of specific humidity along 5-day back trajectories from Muztagh Ata Station

o

s

l

o

s

l

o

s

l

00

图

6

慕士塔格空气轨迹水汽含量变化图

340

冰川

汽稳定同位素变化的影响。

参考文献（

References

):

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2期

任行阔等：慕士塔格地区大气水汽氢氧稳定同位素季节内变化特征及影响因素分析

341

Intra-asonal characteristics of atmospheric water vapor stable isotopes at

Muztagata and its climate controls

RENXingkuo

12,

GAOJing

1,

YANG

Yulong

12,

CHENManli

1,

NIU

Xiaowei

1,

ZHAO

Aibin

1

(1. Key Laboratory of Tibetan Environment Changes and Land Surface Process

,

Institute of Tibetan Plateau Rearch

,

Chine

2. University of Chine Academy of Sciences, Beijing 100049, China)Academy of Sciences, Beijing 100101, China

；

Abstract

：

Atmospheric

water

vapor

stable

isotopes

is

an

important

tool

to

understand

regional

water

cycle

.

We

analyzed

atmospheric

water

vapor

stable

isotopes

and

corresponding

meteorological

data

at

the

Muztagata

Station

for

Westerly

Environment

Obrvation

and

Rearch

from

July

26, 2017

to

December

10, 2018.

We

found

the

significant

diurnal

,

daily

and

monthly

variations

of

atmospheric

water

vapor

stable

isotopes

in

this

region

.

The

5IK0

is

higher

in

summer

and

lower

in

autumn

and

winter

,

at

the

daily

scale

,

the

5I80

is

positively

related

to

the

temperature

and

logarithmically

related

to

the

specific

humidity

,

and

show

an

inver

relationship

with

wind

speed

.

Through

multiple

regression

analysis

,

the

results

show

that

the

effect

of

specific

humidity

on

5I80

is

stron

­

ger

than

temperature

.

Using

the

Hybrid

Single-Particle

Lagrangian

Integrated

Trajectory

model

(

HYSPLIT

),

we

detected

the

possible

moisture

source

during

our

obrvation

and

found

that

vapor

sources

and

transport

dis

­

tance

significantly

impact

on

fluctuations

of

atmospheric

water

vapor

stable

isotopes

.

This

study

is

helpful

to

bet

­

ter

understand

the

temporal

and

spatial

variations

and

climate

controls

of

atmospheric

water

vapor

stable

isotopes

dominated

by

the

westerlies

,

and

to

provide

the

necessary

data

and

key

knowledge

for

regional

water

cycle

.

Key

words

：

Muztagata

；

atmospheric

water

vapor

stable

isotope

；

temperature

；

specific

humidity

；

wind

speed

(责任编委：田立德；编辑：周成林)