南京降水氫氧同位素監測特征

朱 璇 肖 薇2)* 王晶苑 楚淏然 胡勇博 謝成玉 鄭有飛

1)(南京信息工程大學大氣環境中心， 南京 210044)2)(江蘇省農業氣象重點實驗室， 南京 210044)3)(中國科學院地理科學與資源研究所生態系統網絡觀測與模擬重點實驗室， 北京 100101)4)(無錫太湖學院蘇格蘭學院， 無錫 214064)

引 言

降水同位素在水循環和氣候變化研究中起著重要作用。以往研究認為，降水同位素組成主要受水汽源地、溫濕條件[1-2]和局地蒸發、蒸騰、凝結[3-7]等過程控制，在高緯度地區尤為明顯。中緯度地區尤其是季風區，影響降水同位素組成的因素更加復雜，大尺度環流系統[3]、行星尺度天氣系統[8]、對流活動[9]等均有顯著影響。因此，為了更好地分析大氣環流過程[10-11]、理解區域水循環[12-13]，需要對局地不同類型降水同位素組成進行研究，這也有助于降水反演和古氣候重建[14]。

降水同位素研究從早期依賴氫氧同位素組成已發展到結合降水氘盈余增加指示信息。降水氘盈余是反映水中氫氧同位素組成的二級參數，是氣團水平傳輸過程中的保守量，其變化僅受動力學分餾過程影響，在全球和區域尺度水循環中可以提供獨特的示蹤信息[15-16]。降水氘盈余能夠反映局地降水中水汽源地的溫濕條件和地表蒸發過程[17-19]，盡管降水氘盈余會因云下蒸發作用[6,20-21]有所改變，但強降水時云下空氣柱飽和，二次蒸發影響減弱[22]，此時二次蒸發對降水氘盈余造成的影響可以忽略。鑒于蒸發過程中動力分餾對降水氘盈余的主導影響[6,23]，以蒸發為主的大陸水分循環可將降水氘盈余作為指示劑[7]，用于準確分析水分循環過程。

在時間尺度上，降水同位素研究也從月尺度逐漸精細到日尺度和降水事件尺度。不同類型降水的水汽源地、降水強度、傳輸中的蒸發過程是造成局地降水同位素組成差異較大的原因，但這種差異無法由時間分辨率為月的全球同位素觀測網絡(GNIP)[24]識別，只能通過基于降水事件的同位素觀測識別[25]。

20世紀90年代后長江中下游降水偏多，主要表現為夏季降水增加[26-27]。梅雨降水和熱帶氣旋降水是長江中下游的主要夏季降水[28-30]，有學者分析其中的降水同位素組成[31-32]發現，雖然受到地理條件、氣候特征等影響[4,33-37]，但二者降水同位素組成差異明顯。因此，為深入理解降水及水循環，需要分析各種類型降水的同位素組成特征，進行主導因素的對比和歸類。特別地，熱帶氣旋降水作為極端降水的重要來源，其降水同位素分餾過程受到廣泛關注[38]。在熱帶氣旋發展的不同階段以及熱帶氣旋移動的過程中，其內部結構[39-40]及降水同位素組成[41]變化已經開展相應研究，但針對不同熱帶氣旋降水氘盈余差異的研究仍存在不足。Qu等[32]的研究發現，盡管4次熱帶氣旋降水同位素組成特征總體類似，但其中1次的降水氘盈余明顯偏高，說明有關熱帶氣旋對降水氘盈余的影響有待進一步研究。

南京位于長江中下游，地處亞熱帶季風氣候區，降水季節變率大，降水類型多[42-43]。本文以南京為研究區，利用2018年7月—2019年6月開展的基于降水事件的降水同位素觀測，討論南京不同降水類型的降水同位素組成特征，研究不同路徑的熱帶氣旋影響下，南京降水同位素的組成特征。

1 數據與方法

1.1 氣象數據

本文使用來源于2018年7月—2019年6月中國氣象局地面和高空氣象數據，包括全國850 hPa風場和水汽通量以及南京氣象站6 h和12 h降水量。熱帶氣旋數據來源于中國氣象局熱帶氣旋最佳路徑數據集[44-45]。

1.2 降水同位素觀測和數據處理

降水同位素觀測數據來自2018年7月1日—2019年6月30日南京信息工程大學采樣點。

水樣采集裝置為改裝的雨量筒，筒中放置容量為500 ml的干凈塑料瓶，在集水口處放置1個乒乓球，以避免水樣蒸發引起同位素分餾。對持續時間較短(不超過1 d)且強度不大的降水過程，降水過程結束后取出水樣瓶，迅速蓋上蓋子，并用封口膜纏繞密封。隨后在雨量筒中放置新的干凈塑料瓶，等待下一次降水。水樣瓶帶回實驗室，放置在4℃的冰箱保存。定期將水樣寄送至中國科學院地理科學與資源研究所同位素分析實驗室測量水樣的氫同位素組成(δ2H)和氧同位素組成(δ18O)[33]，以維也納標準平均海洋水(V-SMOW)為標準物質[34]。氫同位素標準同位素比值為(155.76±0.10)×10-6，氧同位素標準同位素比值為(2005.2±0.43)×10-6。

對于持續時間較長(超過1 d)或強度較大(大雨及以上量級)的降水過程，為了避免水樣外溢，每日08:00(北京時，下同)和20:00各增加1次采樣，直到降水過程結束完成最后1次采樣。每次水樣保存和測量步驟同上。對于這類降水過程，將每次采樣的同位素組成按照降水量計算加權平均值，得到該次降水過程的降水加權平均同位素組成：

(1)

式(1)中，Pi為第i次降水的降水量，δi為第i次降水的穩定同位素組成。

由全球大氣降水線方程提出的氘盈余定義為氫同位素組成與8倍氧同位素組成的差值[4]。

1.3 降水類型的劃分

①熱帶氣旋降水：利用中國氣象局熱帶氣旋最佳路徑數據集，研究所選時段內在中國登陸的熱帶氣旋，通過熱帶氣旋登陸時間和登陸后的移動路徑，挑選影響南京降水的熱帶氣旋，根據南京具體降水時間以及熱帶氣旋的移動路徑確定熱帶氣旋降水時段。

②梅雨降水：以南京市氣象局公布的入梅和出梅時間為參考(2018年梅雨期為6月22日—7月9日；2019年梅雨期為6月18日—7月21日)，確定梅雨期內發生的降水。

③其他降水：除熱帶氣旋降水和梅雨降水之外的降水過程。

2 結果分析

2.1 南京大氣降水同位素組成概況

2018年7月1日—2019年6月30日南京降水同位素組成變化如圖1和表1所示。圖1中，氧同位素組成的變化范圍是-16.3‰～4.0‰，最大值出現在5月，最小值出現在8月；氫同位素組成的變化范圍是-103.0‰～32.9‰，最大值出現在5月，最小值出現在8月；降水氘盈余的變化范圍是-2.7‰～33.7‰，最大值出現在12月，最小值出現在9月；降水量的變化范圍是0～100 mm，最大值出現在8月。由表1可知，春季(2019年3—5月)降水量為60.0 mm，氧同位素組成的降水加權平均值為-3.3‰，氫同位素組成的降水加權平均值為-12.9‰，降水氘盈余的降水加權平均值為13.1‰；夏季(2018年7—8月和2019年6月)降水量為437.2 mm，氧同位素組成的降水加權平均值為-10.0‰，氫同位素組成的降水加權平均值為-69.1‰，降水氘盈余的降水加權平均值為10.8‰；秋季(2018年9—11月)降水量為115.3 mm，氧同位素組成的降水加權平均值為-7.4‰，氫同位素組成的降水加權平均值為-39.6‰，降水氘盈余的降水加權平均值為20.1‰；冬季(2018年12月—2019年2月)降水量為209.6 mm，氧同位素組成的降水加權平均值為-6.5‰，氫同位素組成的降水加權平均值為-28.8‰，降水氘盈余的降水加權平均值為23.3‰。整體而言，南京降水同位素組成變化范圍較大，夏季降水量最多，降水同位素組成顯著貧化，其余季節降水量相對較少，降水同位素組成較為富集。

圖1 2018年7月—2019年6月南京降水同位素組成及降水量變化Fig.1 Time series of the isotopic compositions and the precipitation of Nanjing from Jul 2018 to Jun 2019

表1 2018年7月—2019年6月南京降水同位素組成和降水量Table 1 Amount-weighted isotopic compositions and the precipitation of Nanjing from Jul 2018 to Jun 2019

南京降水同位素組成與降水量的關系如圖2所示。降水氧同位素與氫同位素組成呈顯著線性相關(達到0.01顯著性水平)，斜率為7.8，略低于全球大氣降水線。從季節看，春季和夏季降水主要集中在全球降水線下方，冬季主要集中在全球大氣降水線上方，秋季則較為均勻的分布在兩側，即春夏季降水線截距最大，秋季次之，冬季最小，這與水汽源地差異[33]以及各季節降水過程中蒸發作用的差

異[37,46]有關。降水氫氧同位素組成與降水量均呈顯著負相關(均達到0.01顯著性水平)，反映局地降水量效應[4]。但降水氘盈余與降水量相關不顯著(未達到0.05顯著性水平)。

南京降水同位素組成變化受局地水汽再循環、傳輸、蒸發等過程影響，且與季風活動密切相關。就氧同位素和氫同位素組成而言，南京夏季降水同位素組成在春季最為富集，秋冬季次之，夏季最為貧化。湖南長沙[35]、江蘇高郵[36]、安徽安慶[37]等地顯示相似的同位素組成變化特征[35-38,46]，這是因為以上地區氣候特征相似，水汽來源類似，季節性降水變化也大致相當[47-48]。

南京降水氘盈余表現為夏季最低，秋冬季逐漸富集，春季回落接近夏季低值的特征。與上述氫氧同位素組成變化一致的區域相比，南京降水氘盈余存在明顯差異，但與南京多年(1987—2002年)降水氘盈余變化特征較一致[49]。這說明降水氘盈余的變化除了受到水汽源地影響外[50]，傳輸過程中蒸發過程影響也很大[48]，因此降水氘盈余對不同地區的地理、氣候差異非常敏感，相較于氧同位素組成和氫同位素組成具有顯著獨特性，更適于局地特殊性的研究[51]。

最后，就大氣降水線而言，我國降水線斜率為7.9，截距為8.2[52]；南京降水線斜率為7.8，截距為14.8。斜率小于全國平均值，說明南京降水受海洋水汽的影響略高于全國平均水平；截距大于中國平均值，說明南京蒸發強，受較多大陸水汽循環影響[6,53]。

2.2 不同類型降水的同位素組成特征

南京2018年7月—2019年6月不同類型降水的同位素組成和降水量如表2所示。本文將南京降水分為熱帶氣旋降水、梅雨降水和其他降水3類。觀測期間共收集106個降水樣品，包括4個熱帶氣旋降水過程，5個梅雨降水過程，43個其他降水過程，其中梅雨降水和熱帶氣旋降水集中發生在6—9月。強降水主要發生在梅雨降水和熱帶氣旋降水過程中，降水氫氧同位素組成明顯貧化；其余季節其他降水的降水量相對較少，氫氧同位素組成總體更為富集。熱帶氣旋降水中氧同位素組成的降水加權平均值為-10.5‰，氫同位素組成的降水加權平均值為-75.4‰，降水氘盈余的降水加權平均值為8.9‰，平均單次降水過程的降水量為54.7 mm。梅雨降水的氧同位素組成的降水加權平均值為-10.4‰，氫同位素組成的降水加權平均值為-71.1‰，降水氘盈余的降水加權平均值為12.2‰，平均單次過程降水量為32.6 mm。其他降水的氧同位素組成的降水加權平均值為-6.3‰，氫同位素組成的降水加權平均值為-30.6‰，降水氘盈余的降水加權平均值為19.9‰，單次過程平均降水量為10.0 mm。在所有降水類型中，熱帶氣旋降水的單次平均降水量最多，降水氫氧穩定同位素組成最為貧化，降水氘盈余低于全球平均水平(10.0‰)。梅雨降水的單次平均降水量也很大，氫氧穩定同位素組成貧化，但降水氘盈余高于全球平均水平。其他降水的單次平均降水量較少，氫氧穩定同位素組成比較富集，降水氘盈余約為全球平均值的兩倍，遠高于全球平均水平。

不同類型降水的水汽來源、降水強度和蒸發等差異可以反映在降水同位素組成上，以下對比分析不同類型降水中較強單次過程的850 hPa風場及水汽通量分布(圖3)和降水同位素組成特征(其他降水次數較多故選取兩個環流特征不同的過程)，其中熱帶氣旋、梅雨和其他降水(2次)的單次過程降水量分別為148 mm，103 mm和15.3 mm及35 mm。

降水氫氧同位素組成反映降水強度的信息。由于氫氧穩定同位素組成和降水量呈負相關，熱帶氣旋和梅雨降水強度大，降水的氫氧同位素組成顯著貧化，這主要由熱帶氣旋短時強降水、梅雨高強度降水特征所決定[54]，該現象在我國東南部也存在[31]。強度較弱的其他降水中氫氧同位素組成相對比較富集。

降水氘盈余可反映各類型降水的水汽源地、蒸發過程等方面的差異。將長江中下游地區水汽輸送特征[55]與實際風場、水汽通量結合，熱帶氣旋降水存在來自中國東部洋面的強烈水汽輸送，南京與水汽源地距離短且熱帶氣旋移動通常很快，因此南京受熱帶氣旋影響產生降水氘盈余小于全球平均水平(10‰)；梅雨降水主要受到南海濕空氣和北方小股南下冷空氣在江淮一帶形成準靜止鋒的控制，來自南海、孟加拉灣一帶的水汽移動路徑較熱帶氣旋更長，到靜止鋒使水汽移動緩慢，大陸水汽循環對其產生較大影響[26-27]，所以盡管水汽來自海洋，但降水氘盈余較全球平均略高，處在比較平均的水平；其他降水(2018-07-27)的水汽輸送作用更弱，主要是局地陸面蒸發產生降水，因此降水氘盈余相比全球平均值偏高，但受云下蒸發[6,38,53]影響，降水氘盈余僅略偏高，其他降水(2019-06-05)的水汽通量大，這是因為冬季風控制的干冷環境需要明顯的水汽輸送提供濕度條件，且水汽經西南氣流的長距離輸送，大陸蒸發作用影響大[56]，降水氘盈余大[5]。

圖3 不同類型降水過程850 hPa風場(矢量)和水汽通量(填色,單位:g·cm-1·hPa-1·s-1)Fig.3 850 hPa wind(the vector) and water vapor flux(the shaded,unit:g·cm-1·hPa-1·s-1) in different precipitation processes

因此，熱帶氣旋降水或者梅雨降水氫氧穩定同位素組成顯著貧化，其他降水氫氧穩定同位素組成相對富集；熱帶氣旋降水氘盈余小于全球平均值(10‰)，梅雨降水氘盈余略大于全球平均值，其他降水氘盈余遠大于全球平均值。

由此可見，降水同位素組成能夠反映影響降水過程的天氣系統差異，降水同位素組成研究對降水過程有指示意義。

2.3 不同路徑熱帶氣旋降水同位素組成特征

4次熱帶氣旋降水過程相關信息及降水同位素組成如表3所示。強熱帶風暴安比(1810)(簡稱為安比)、臺風云雀(1812)(簡稱為云雀)、熱帶風暴摩羯(1814)(簡稱為摩羯)、強熱帶風暴溫比亞(1818)(簡稱為溫比亞)的氧同位素組成分別為-6.3‰，-6.7‰，-6.7‰和-12.4‰，氫同位素組成分別為-43.0‰，-40.3‰，-46.4‰和-90.6‰；降水氘盈余分別為7.5‰，13.4‰，7.5‰和8.6‰；降水量分別為9.0，25.9，36.0 mm和148.0 mm。安比、云雀、摩羯降水中氧同位素和氫同位素組成較為富集，溫比亞降水中氫氧同位素組成較為貧化；安比、摩羯、溫比亞降水中降水氘盈余均小于全球平均值(10‰)，云雀則高于平均值。就降水量而言，受安比影響，南京出現小雨；受云雀、摩羯影響，南京出現大雨；受溫比亞影響，南京出現特大暴雨。

不同熱帶氣旋降水的氧同位素和氫同位素組成差異與降水強度密切相關。安比、云雀、摩羯造成的降水最強為大雨，穩定同位素組成均較為富集，氧同位素組成的降水加權平均值約為6.6‰，氫同位素組成的降水加權平均值約為-43.0‰；溫比亞造成特大暴雨，穩定同位素組成貧化嚴重。

表3 熱帶氣旋及降水同位素組成Table 3 Tropical cyclones and precipitation isotopic compositions

降水氘盈余受熱帶氣旋移動路徑的強烈影響。以往研究認為熱帶氣旋受海水蒸發過程影響[4]，降水氘盈余通常較低，但本文研究發現，安比、摩羯、溫比亞的降水氘盈余相當，維持在7.5‰～8.6‰，而云雀的降水氘盈余遠比其他熱帶氣旋降水大，高達13.4‰，這與已有研究的結論差異明顯。為了尋找降水氘盈余異常的產生原因，對比發現4個熱帶氣旋的移動路徑存在明顯差異：安比、摩羯、溫比亞在我國東部沿海地區直接登陸，而云雀先在日本登陸后西移至我國東部沿海登陸。由于降水氘盈余對水汽來源[31]、蒸發蒸騰作用[53]非常敏感，因此這種降水氘盈余的異常值很可能與云雀登陸我國時為二次登陸有關。

以往研究也發現類似現象，Qu等[32]發現熱帶氣旋天鴿(1713)(簡稱天鴿)存在異常偏大的降水氘盈余，但未給出解釋。對天鴿移動路徑重新確定后發現，它在洋面上移動過程中經過東沙群島，因此登陸日本屬于二次登陸，降水氘盈余異常增大很有可能與其二次登陸時攜帶了移動過程中陸面蒸發過程的信號有關。

3 結 論

本文基于2018年7月—2019年6月以降水事件為單位的降水同位素觀測數據，分析南京降水同位素組成特征，對不同降水類型同位素組成特征進行對比，探究南京熱帶氣旋降水的同位素特征及其與移動路徑的關系，得到主要結論如下：

1) 南京降水同位素組成在不同季節存在較大差異，夏季降水量最多，降水同位素組成顯著貧化，其余季節降水量相對較少，降水同位素組成較為富集。

2) 熱帶氣旋和梅雨兩類降水的強度較大，降水穩定同位素組成更為貧化；其他降水強度弱，降水穩定同位素組成更富集。降水系統移動路徑和陸面蒸發造成降水氘盈余存在差異，水汽來自海洋、受到陸地蒸發過程影響小的降水(如熱帶氣旋降水)，降水氘盈余較小，反之，水汽來自陸地、受到強蒸發影響的降水(如其他降水)，降水氘盈余通常較大。熱帶氣旋發生二次登陸時，降水氘盈余明顯偏大。

本文基于降水事件采樣的穩定同位素觀測數據分析水汽源地、移動路徑、降水量等因素對降水同位素組成的影響，今后可通過持續時間更長、采樣站點數量更多的觀測數據開展深入研究，將降水同位素研究成果更好地應用于水循環、古氣候等相關領域。