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水分来源复杂地区发挥温度效应的前提

更新时间:2023-08-11      点击次数:725

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大气降水广泛参与了许多地质档案的形成和积累。在这些过程中,同位素分馏与温度、降水量等气象因素密切相关。因此,降水同位素通常被认为是重建古气候和古环境变化的有效指标。然而,随着研究的深入,人们发现温度效应并不适用于所有地区和时间尺度,尤其是在水分来源复杂的地区。在这里,我们选择西安作为我们的研究地点,因为它位于东亚夏季风(EASM)和西风带的过渡带,水汽来源相对复杂。通过在西安进行为期三年的高分辨率、相对连续的水汽同位素组成测量,我们确定了EASM的持续时间,通常从6月开始,到9月结束。通过将δ18Op分为季风季节和非季风季节,我们发现在非季风季节有显著的温度效应,相关系数为0.54,而在季风季节和全年没有观察到温度效应。我们的水汽同位素结果表明,建立降水同位素的温度效应应该遵循两个先决条件:1、水汽来源单一;2、温度梯度大。我们的研究结果明确了温度效应的适用条件,并有助于我们更好地利用降水同位素来了解不同地区的古温度变化。


1  简     介


由于降水是全球水循环的重要组成部分,其同位素分馏过程与环境因素密切相关(如温度、降水量、相对湿度等),自1961年以来,在国际原子能机构(IAEA)和世界气象组织(WMO)联合组织的全球降水同位素网络计划的支持下,它在世界各地得到了广泛的调查。根据GNIP的降水同位素数据,Dansgaard(1964)提出了温度、降水量和海拔对降水同位素的影响的概念。


所谓的温度效应是降水同位素和空气温度之间的正相关关系,而潜在的机制是较低的温度对应于较大的分馏因子,这导致降水在分馏过程中具有更偏负的18O/16O比率,特别是瑞利分馏过程。


由于光学激光系统技术的进步,同位素比红外光谱(IRIS)的出现使水汽同位素测量更加方便。利用IRIS,我们进行了为期3年(2016年至2018年)的小时分辨率水汽同位素组成测量,以研究西安的温度效应。同时,我们还收集了三年来基于事件的降水样本。通过这项研究,我们希望对以下两个问题提供新的见解:(1)在过渡带,我们能否通过高分辨率的水汽同位素观测准确区分东亚夏季风(EASM)的起止日期,以及东亚夏季风的起止日期是否具有季节性规律;(2) 温度效应何时对过渡带的降水同位素起作用,潜在的机制是什么?通过研究过渡带中降水同位素的温度效应,我们可以进一步了解复杂环境背景下降水同位素信号中记录的环境信息。


2  材料和方法


01

研究地点


西安,陕西省省会,中国西北地区最大的城市,位于35N附近,代表了中国北部和西北部的大多数城市。在夏季,EASM将渗透到该地区并带来充足的降雨(Yang和Yao,2016),而在冬季,盛行的西风导致气候干燥寒冷,降水稀少。

02

取样和同位素测量

在中国科学院地球与环境研究所(IEECAS)的大楼里同步观测现场水汽和基于事件的降水同位素组成。2016年1月1日至2018年10月7日,在离地约30米的IEECAS七楼观测到大气水汽同位素组成。从每次降水事件开始,手动收集降雨和降雪样本,并使用量瓶测量体积。我们在三年的采样活动中收集了175个降雨和21个降雪样本。


降水样品由Picarro L2130-i波长扫描腔衰荡光谱仪测量,δ18O和δ2H的精度分别优于0.1‰和0.5‰。大气中水汽的δ18Ov和δ2Hv也通过IRIS(L2130-i,Picarro Inc)测量,但采用液-汽双重模型。在水汽测量模型中,仪器的入口通过外部电磁阀连接到水汽源,电磁阀的另一端连接到干燥空气,L2130-i发出的电信号控制阀门开关。在测量校准气体时,电磁阀切换到干燥空气,从而从测量池中去除任何水汽样品残留。然后,通过CTC Analytics自动采样器将液体标准物注入汽化室中,并且通过IRIS(L2130-i,Picarro Inc)测量汽化的的液体标准物。测量液体标准后,将入口切换为水汽测量模式,使用隔膜泵通过不锈钢管(1/8 in.)将大气水汽泵入仪器腔,并通过L2130-i进行检测(详细信息,请参阅Xing等人(2022))。



3  结果与讨论

01

定义EASM的开始和结束日期


季风的定义是一种周期性的风,尤其是在印度洋和南亚,这表明它的开始和消退日期具有内部周期性。因此,研究降水同位素记录的天气条件,第一步是准确确定EASM的起止时间。


我们使用IRIS获得了西安三年一小时分辨率的水汽同位素数据,并准确定义了EASM的开始和消退日期。



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Fig. 1. 2016年至2018年西安水汽δ18O(蓝色)、温度(红色)和湿度(绿色)的小时变化。黑线表示通过快速傅立叶变换的水蒸气δ18O的10天平滑值。

在图1中,通过快速傅立叶变换将每小时的水汽同位素数据平滑到10天的分辨率,从2016年到2018年,可以清楚地观察到δ18Ov的三次突然下降。季风的爆发以δ18Ov的急剧下降为标志(Srivastava et al.,2015;Yu et al.,2016b),因此,这三个转折点对应于2016年至2018年EASM的爆发日期。季风的消退日期定义为当δ18Ov的平滑值开始下降并遵循温度下降趋势时。2016年,EASM在西安的开始和结束时间都比较晚,但2017年和2018年的着陆和消退时间都比较早。总体来看,西安季风的开始时间在6月左右,消退时间一般在10月初。因此,我们将西安的6月至9月定义为季风季节,将10月至次年5月定义为非季风季节。


02

温度效应

根据西安三年降水同位素观测结果,δ18Op与温度呈正相关,与降水量呈负相关(图2a、2b),但相关系数较低(温度r=0.26,降水量r=-0.22)。这表明温度和降水量对降水同位素的影响较弱

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Fig. 2. 降水δ18O与温度(a);降水(b);水汽δ18O(c);以及相对湿度(d)的相关性。

在分析δ18Ov和δ18Op之间的关系之前,将每小时的水汽同位素数据平均为每日数据。正如预期的那样,δ18Ov和δ18Op显示出显著的正相关,相关系数为0.84(图2c)。此外,根据平衡分馏理论,我们通过观测到的水汽同位素(δ18Ov)计算了平衡降水同位素(Δ18Op-e),并将其与观测到的δ18Op进行了比较。降水同位素值主要由水汽同位素变化决定(R2=0.71)。相比之下,平衡计算的δ18Op-e值比观测到的δ18Op值更负,这可能表明云下蒸发对该研究区降水同位素的影响(Xing et al.,2022)。δ18Op和RH之间的负关系(图2d)和d-excess和RH之间的正关系也反映了雨滴下落过程中云下蒸发对雨滴的影响。因此,基于δ18Ov和δ18Op之间的显著相关性,我们可以通过使用高分辨率的δ18Ov结果来进一步研究δ18Op所包含的环境信息。


有趣的是,如图2所示,δ18Ov和温度(T)在非季风季节表现出相似的趋势,而在季风季节则表现出相反的趋势。通过回归分析,我们注意到δ18Ov和温度的决定系数(R2)从三年数据的0.29增加到仅非季风数据的0.46(图3),这表明δ18Of在非季风季节的变化比全年更依赖于温度。同时,δ18Ov-T在季风季节的决定系数(R2=0.03)极低(图3b)。

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Fig. 3.  三年内水汽δ18O与温度的相关性(a);以及在季风季节(蓝点)和非季风季节(红点)(b)。直线表示线性回归,曲线表示多项式回归。

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Fig. 4.  降水δ18O与温度(a);降水(b);以及季风季节(绿色方块)和非季风季节(红点)相对湿度(c)的相关性。

因此,根据δ18Ov的季节划分,我们将δ18Op重新划分为季风组和非季风组,并重新进行与气象因素的回归分析。如图4a所示,在非季风季节,δ18Op与温度呈显著正相关。同时,与年度数据相比,相关系数从0.26增加到0.54。相比之下,在季风季节,δ18Op与温度之间的相关性仍然很弱。这表明西安在非季风季节存在明显的温度效应。然而,无论是在非季风季节还是在季风季节,δ18Op与降水量之间的相关性仍然很差,表明西安没有降雨量效应(图4b)。


4  结论

降水同位素的温度效应在古气候和古环境重建中非常有用,但它并不是无限地适用于所有地区。为了研究水汽来源复杂地区的温度效应,我们选择了受EASM和西风水汽影响的西安,同时测量了三年的降水同位素和水汽同位素组成。根据我们三年的观察,我们总结了以下主要结论:


1.通过高分辨率水汽同位素观测,我们准确地确定了EASM在西安的发生和消退日期。通常,EASM在5月底或6月初在西安着陆,并在10月初消退。


2.利用高分辨率水汽同位素结果,我们注意到δ18Ov-T在非季风季节表现出显著的正相关性,而在季风季节则表现出较差的相关性。因此,通过将δ18Op分为季风季节和非季风季节,在非季风季节也观察到显著的温度效应。


3. 基于瑞利蒸馏模型,提出单一的水分来源和较大的温度梯度是研究区降水同位素发挥温度效应的两个前提。


我们的发现对温度效应在各个领域的应用,特别是在古气候研究中具有深远的意义。同时,为了深入了解降水同位素中所包含的环境信息,迫切需要在仅以西风带为主或以季风为主的地区进行水汽同位素观测。


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