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水分來源復(fù)雜地區(qū)發(fā)揮溫度效應(yīng)的前提

來源:北京世紀朝陽科技發(fā)展有限公司   2023年08月11日 11:35  

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大氣降水廣泛參與了許多地質(zhì)檔案的形成和積累。在這些過程中,同位素分餾與溫度、降水量等氣象因素密切相關(guān)。因此,降水同位素通常被認為是重建古氣候和古環(huán)境變化的有效指標(biāo)。然而,隨著研究的深入,人們發(fā)現(xiàn)溫度效應(yīng)并不適用于所有地區(qū)和時間尺度,尤其是在水分來源復(fù)雜的地區(qū)。在這里,我們選擇西安作為我們的研究地點,因為它位于東亞夏季風(fēng)(EASM)和西風(fēng)帶的過渡帶,水汽來源相對復(fù)雜。通過在西安進行為期三年的高分辨率、相對連續(xù)的水汽同位素組成測量,我們確定了EASM的持續(xù)時間,通常從6月開始,到9月結(jié)束。通過將δ18Op分為季風(fēng)季節(jié)和非季風(fēng)季節(jié),我們發(fā)現(xiàn)在非季風(fēng)季節(jié)有顯著的溫度效應(yīng),相關(guān)系數(shù)為0.54,而在季風(fēng)季節(jié)和全年沒有觀察到溫度效應(yīng)。我們的水汽同位素結(jié)果表明,建立降水同位素的溫度效應(yīng)應(yīng)該遵循兩個先決條件:1、水汽來源單一;2、溫度梯度大。我們的研究結(jié)果明確了溫度效應(yīng)的適用條件,并有助于我們更好地利用降水同位素來了解不同地區(qū)的古溫度變化。


1  簡     介


由于降水是全球水循環(huán)的重要組成部分,其同位素分餾過程與環(huán)境因素密切相關(guān)(如溫度、降水量、相對濕度等),自1961年以來,在國際原子能機構(gòu)(IAEA)和世界氣象組織(WMO)聯(lián)合組織的全球降水同位素網(wǎng)絡(luò)計劃的支持下,它在世界各地得到了廣泛的調(diào)查。根據(jù)GNIP的降水同位素數(shù)據(jù),Dansgaard(1964)提出了溫度、降水量和海拔對降水同位素的影響的概念。


所謂的溫度效應(yīng)是降水同位素和空氣溫度之間的正相關(guān)關(guān)系,而潛在的機制是較低的溫度對應(yīng)于較大的分餾因子,這導(dǎo)致降水在分餾過程中具有更偏負的18O/16O比率,特別是瑞利分餾過程。


由于光學(xué)激光系統(tǒng)技術(shù)的進步,同位素比紅外光譜(IRIS)的出現(xiàn)使水汽同位素測量更加方便。利用IRIS,我們進行了為期3年(2016年至2018年)的小時分辨率水汽同位素組成測量,以研究西安的溫度效應(yīng)。同時,我們還收集了三年來基于事件的降水樣本。通過這項研究,我們希望對以下兩個問題提供新的見解:(1)在過渡帶,我們能否通過高分辨率的水汽同位素觀測準(zhǔn)確區(qū)分東亞夏季風(fēng)(EASM)的起止日期,以及東亞夏季風(fēng)的起止日期是否具有季節(jié)性規(guī)律;(2) 溫度效應(yīng)何時對過渡帶的降水同位素起作用,潛在的機制是什么?通過研究過渡帶中降水同位素的溫度效應(yīng),我們可以進一步了解復(fù)雜環(huán)境背景下降水同位素信號中記錄的環(huán)境信息。


2  材料和方法


01

研究地點


西安,陜西省省會,中國西北地區(qū)最大的城市,位于35?N附近,代表了中國北部和西北部的大多數(shù)城市。在夏季,EASM將滲透到該地區(qū)并帶來充足的降雨(Yang和Yao,2016),而在冬季,盛行的西風(fēng)導(dǎo)致氣候干燥寒冷,降水稀少。

02

取樣和同位素測量

在中國科學(xué)院地球與環(huán)境研究所(IEECAS)的大樓里同步觀測現(xiàn)場水汽和基于事件的降水同位素組成。2016年1月1日至2018年10月7日,在離地約30米的IEECAS七樓觀測到大氣水汽同位素組成。從每次降水事件開始,手動收集降雨和降雪樣本,并使用量瓶測量體積。我們在三年的采樣活動中收集了175個降雨和21個降雪樣本。


降水樣品由Picarro L2130-i波長掃描腔衰蕩光譜儀測量,δ18O和δ2H的精度分別優(yōu)于0.1‰和0.5‰。大氣中水汽的δ18Ov和δ2Hv也通過IRIS(L2130-i,Picarro Inc)測量,但采用液-汽雙重模型。在水汽測量模型中,儀器的入口通過外部電磁閥連接到水汽源,電磁閥的另一端連接到干燥空氣,L2130-i發(fā)出的電信號控制閥門開關(guān)。在測量校準(zhǔn)氣體時,電磁閥切換到干燥空氣,從而從測量池中去除任何水汽樣品殘留。然后,通過CTC Analytics自動采樣器將液體標(biāo)準(zhǔn)物注入汽化室中,并且通過IRIS(L2130-i,Picarro Inc)測量汽化的的液體標(biāo)準(zhǔn)物。測量液體標(biāo)準(zhǔn)后,將入口切換為水汽測量模式,使用隔膜泵通過不銹鋼管(1/8 in.)將大氣水汽泵入儀器腔,并通過L2130-i進行檢測(詳細信息,請參閱Xing等人(2022))。



3  結(jié)果與討論

01

定義EASM的開始和結(jié)束日期


季風(fēng)的定義是一種周期性的風(fēng),尤其是在印度洋和南亞,這表明它的開始和消退日期具有內(nèi)部周期性。因此,研究降水同位素記錄的天氣條件,第一步是準(zhǔn)確確定EASM的起止時間。


我們使用IRIS獲得了西安三年一小時分辨率的水汽同位素數(shù)據(jù),并準(zhǔn)確定義了EASM的開始和消退日期。



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Fig. 1. 2016年至2018年西安水汽δ18O(藍色)、溫度(紅色)和濕度(綠色)的小時變化。黑線表示通過快速傅立葉變換的水蒸氣δ18O的10天平滑值。

在圖1中,通過快速傅立葉變換將每小時的水汽同位素數(shù)據(jù)平滑到10天的分辨率,從2016年到2018年,可以清楚地觀察到δ18Ov的三次突然下降。季風(fēng)的爆發(fā)以δ18Ov的急劇下降為標(biāo)志(Srivastava et al.,2015;Yu et al.,2016b),因此,這三個轉(zhuǎn)折點對應(yīng)于2016年至2018年EASM的爆發(fā)日期。季風(fēng)的消退日期定義為當(dāng)δ18Ov的平滑值開始下降并遵循溫度下降趨勢時。2016年,EASM在西安的開始和結(jié)束時間都比較晚,但2017年和2018年的著陸和消退時間都比較早??傮w來看,西安季風(fēng)的開始時間在6月左右,消退時間一般在10月初。因此,我們將西安的6月至9月定義為季風(fēng)季節(jié),將10月至次年5月定義為非季風(fēng)季節(jié)。


02

溫度效應(yīng)

根據(jù)西安三年降水同位素觀測結(jié)果,δ18Op與溫度呈正相關(guān),與降水量呈負相關(guān)(圖2a、2b),但相關(guān)系數(shù)較低(溫度r=0.26,降水量r=-0.22)。這表明溫度和降水量對降水同位素的影響較弱。

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Fig. 2. 降水δ18O與溫度(a);降水(b);水汽δ18O(c);以及相對濕度(d)的相關(guān)性。

在分析δ18Ov和δ18Op之間的關(guān)系之前,將每小時的水汽同位素數(shù)據(jù)平均為每日數(shù)據(jù)。正如預(yù)期的那樣,δ18Ov和δ18Op顯示出顯著的正相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.84(圖2c)。此外,根據(jù)平衡分餾理論,我們通過觀測到的水汽同位素(δ18Ov)計算了平衡降水同位素(Δ18Op-e),并將其與觀測到的δ18Op進行了比較。降水同位素值主要由水汽同位素變化決定(R2=0.71)。相比之下,平衡計算的δ18Op-e值比觀測到的δ18Op值更負,這可能表明云下蒸發(fā)對該研究區(qū)降水同位素的影響(Xing et al.,2022)。δ18Op和RH之間的負關(guān)系(圖2d)和d-excess和RH之間的正關(guān)系也反映了雨滴下落過程中云下蒸發(fā)對雨滴的影響。因此,基于δ18Ov和δ18Op之間的顯著相關(guān)性,我們可以通過使用高分辨率的δ18Ov結(jié)果來進一步研究δ18Op所包含的環(huán)境信息。


有趣的是,如圖2所示,δ18Ov和溫度(T)在非季風(fēng)季節(jié)表現(xiàn)出相似的趨勢,而在季風(fēng)季節(jié)則表現(xiàn)出相反的趨勢。通過回歸分析,我們注意到δ18Ov和溫度的決定系數(shù)(R2)從三年數(shù)據(jù)的0.29增加到僅非季風(fēng)數(shù)據(jù)的0.46(圖3),這表明δ18Of在非季風(fēng)季節(jié)的變化比全年更依賴于溫度。同時,δ18Ov-T在季風(fēng)季節(jié)的決定系數(shù)(R2=0.03)極低(圖3b)。

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Fig. 3.  三年內(nèi)水汽δ18O與溫度的相關(guān)性(a);以及在季風(fēng)季節(jié)(藍點)和非季風(fēng)季節(jié)(紅點)(b)。直線表示線性回歸,曲線表示多項式回歸。

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Fig. 4.  降水δ18O與溫度(a);降水(b);以及季風(fēng)季節(jié)(綠色方塊)和非季風(fēng)季節(jié)(紅點)相對濕度(c)的相關(guān)性。

因此,根據(jù)δ18Ov的季節(jié)劃分,我們將δ18Op重新劃分為季風(fēng)組和非季風(fēng)組,并重新進行與氣象因素的回歸分析。如圖4a所示,在非季風(fēng)季節(jié),δ18Op與溫度呈顯著正相關(guān)。同時,與年度數(shù)據(jù)相比,相關(guān)系數(shù)從0.26增加到0.54。相比之下,在季風(fēng)季節(jié),δ18Op與溫度之間的相關(guān)性仍然很弱。這表明西安在非季風(fēng)季節(jié)存在明顯的溫度效應(yīng)。然而,無論是在非季風(fēng)季節(jié)還是在季風(fēng)季節(jié),δ18Op與降水量之間的相關(guān)性仍然很差,表明西安沒有降雨量效應(yīng)(圖4b)。


4  結(jié)論

降水同位素的溫度效應(yīng)在古氣候和古環(huán)境重建中非常有用,但它并不是無限地適用于所有地區(qū)。為了研究水汽來源復(fù)雜地區(qū)的溫度效應(yīng),我們選擇了受EASM和西風(fēng)水汽影響的西安,同時測量了三年的降水同位素和水汽同位素組成。根據(jù)我們?nèi)甑挠^察,我們總結(jié)了以下主要結(jié)論:


1.通過高分辨率水汽同位素觀測,我們準(zhǔn)確地確定了EASM在西安的發(fā)生和消退日期。通常,EASM在5月底或6月初在西安著陸,并在10月初消退。


2.利用高分辨率水汽同位素結(jié)果,我們注意到δ18Ov-T在非季風(fēng)季節(jié)表現(xiàn)出顯著的正相關(guān)性,而在季風(fēng)季節(jié)則表現(xiàn)出較差的相關(guān)性。因此,通過將δ18Op分為季風(fēng)季節(jié)和非季風(fēng)季節(jié),在非季風(fēng)季節(jié)也觀察到顯著的溫度效應(yīng)。


3. 基于瑞利蒸餾模型,提出單一的水分來源和較大的溫度梯度是研究區(qū)降水同位素發(fā)揮溫度效應(yīng)的兩個前提。


我們的發(fā)現(xiàn)對溫度效應(yīng)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用,特別是在古氣候研究中具有深遠的意義。同時,為了深入了解降水同位素中所包含的環(huán)境信息,迫切需要在僅以西風(fēng)帶為主或以季風(fēng)為主的地區(qū)進行水汽同位素觀測。


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