南京降水氢氧同位素监测特征

朱 璇 肖 薇2)* 王晶苑 楚淏然 胡勇博 谢成玉 郑有飞

1)(南京信息工程大学大气环境中心， 南京 210044)2)(江苏省农业气象重点实验室， 南京 210044)3)(中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室， 北京 100101)4)(无锡太湖学院苏格兰学院， 无锡 214064)

引 言

降水同位素在水循环和气候变化研究中起着重要作用。以往研究认为，降水同位素组成主要受水汽源地、温湿条件[1-2]和局地蒸发、蒸腾、凝结[3-7]等过程控制，在高纬度地区尤为明显。中纬度地区尤其是季风区，影响降水同位素组成的因素更加复杂，大尺度环流系统[3]、行星尺度天气系统[8]、对流活动[9]等均有显著影响。因此，为了更好地分析大气环流过程[10-11]、理解区域水循环[12-13]，需要对局地不同类型降水同位素组成进行研究，这也有助于降水反演和古气候重建[14]。

降水同位素研究从早期依赖氢氧同位素组成已发展到结合降水氘盈余增加指示信息。降水氘盈余是反映水中氢氧同位素组成的二级参数，是气团水平传输过程中的保守量，其变化仅受动力学分馏过程影响，在全球和区域尺度水循环中可以提供独特的示踪信息[15-16]。降水氘盈余能够反映局地降水中水汽源地的温湿条件和地表蒸发过程[17-19]，尽管降水氘盈余会因云下蒸发作用[6,20-21]有所改变，但强降水时云下空气柱饱和，二次蒸发影响减弱[22]，此时二次蒸发对降水氘盈余造成的影响可以忽略。鉴于蒸发过程中动力分馏对降水氘盈余的主导影响[6,23]，以蒸发为主的大陆水分循环可将降水氘盈余作为指示剂[7]，用于准确分析水分循环过程。

在时间尺度上，降水同位素研究也从月尺度逐渐精细到日尺度和降水事件尺度。不同类型降水的水汽源地、降水强度、传输中的蒸发过程是造成局地降水同位素组成差异较大的原因，但这种差异无法由时间分辨率为月的全球同位素观测网络(GNIP)[24]识别，只能通过基于降水事件的同位素观测识别[25]。

20世纪90年代后长江中下游降水偏多，主要表现为夏季降水增加[26-27]。梅雨降水和热带气旋降水是长江中下游的主要夏季降水[28-30]，有学者分析其中的降水同位素组成[31-32]发现，虽然受到地理条件、气候特征等影响[4,33-37]，但二者降水同位素组成差异明显。因此，为深入理解降水及水循环，需要分析各种类型降水的同位素组成特征，进行主导因素的对比和归类。特别地，热带气旋降水作为极端降水的重要来源，其降水同位素分馏过程受到广泛关注[38]。在热带气旋发展的不同阶段以及热带气旋移动的过程中，其内部结构[39-40]及降水同位素组成[41]变化已经开展相应研究，但针对不同热带气旋降水氘盈余差异的研究仍存在不足。Qu等[32]的研究发现，尽管4次热带气旋降水同位素组成特征总体类似，但其中1次的降水氘盈余明显偏高，说明有关热带气旋对降水氘盈余的影响有待进一步研究。

南京位于长江中下游，地处亚热带季风气候区，降水季节变率大，降水类型多[42-43]。本文以南京为研究区，利用2018年7月—2019年6月开展的基于降水事件的降水同位素观测，讨论南京不同降水类型的降水同位素组成特征，研究不同路径的热带气旋影响下，南京降水同位素的组成特征。

1 数据与方法

1.1 气象数据

本文使用来源于2018年7月—2019年6月中国气象局地面和高空气象数据，包括全国850 hPa风场和水汽通量以及南京气象站6 h和12 h降水量。热带气旋数据来源于中国气象局热带气旋最佳路径数据集[44-45]。

1.2 降水同位素观测和数据处理

降水同位素观测数据来自2018年7月1日—2019年6月30日南京信息工程大学采样点。

水样采集装置为改装的雨量筒，筒中放置容量为500 ml的干净塑料瓶，在集水口处放置1个乒乓球，以避免水样蒸发引起同位素分馏。对持续时间较短(不超过1 d)且强度不大的降水过程，降水过程结束后取出水样瓶，迅速盖上盖子，并用封口膜缠绕密封。随后在雨量筒中放置新的干净塑料瓶，等待下一次降水。水样瓶带回实验室，放置在4℃的冰箱保存。定期将水样寄送至中国科学院地理科学与资源研究所同位素分析实验室测量水样的氢同位素组成(δ2H)和氧同位素组成(δ18O)[33]，以维也纳标准平均海洋水(V-SMOW)为标准物质[34]。氢同位素标准同位素比值为(155.76±0.10)×10-6，氧同位素标准同位素比值为(2005.2±0.43)×10-6。

对于持续时间较长(超过1 d)或强度较大(大雨及以上量级)的降水过程，为了避免水样外溢，每日08:00(北京时，下同)和20:00各增加1次采样，直到降水过程结束完成最后1次采样。每次水样保存和测量步骤同上。对于这类降水过程，将每次采样的同位素组成按照降水量计算加权平均值，得到该次降水过程的降水加权平均同位素组成：

(1)

式(1)中，Pi为第i次降水的降水量，δi为第i次降水的稳定同位素组成。

由全球大气降水线方程提出的氘盈余定义为氢同位素组成与8倍氧同位素组成的差值[4]。

1.3 降水类型的划分

①热带气旋降水：利用中国气象局热带气旋最佳路径数据集，研究所选时段内在中国登陆的热带气旋，通过热带气旋登陆时间和登陆后的移动路径，挑选影响南京降水的热带气旋，根据南京具体降水时间以及热带气旋的移动路径确定热带气旋降水时段。

②梅雨降水：以南京市气象局公布的入梅和出梅时间为参考(2018年梅雨期为6月22日—7月9日；2019年梅雨期为6月18日—7月21日)，确定梅雨期内发生的降水。

③其他降水：除热带气旋降水和梅雨降水之外的降水过程。

2 结果分析

2.1 南京大气降水同位素组成概况

2018年7月1日—2019年6月30日南京降水同位素组成变化如图1和表1所示。图1中，氧同位素组成的变化范围是-16.3‰～4.0‰，最大值出现在5月，最小值出现在8月；氢同位素组成的变化范围是-103.0‰～32.9‰，最大值出现在5月，最小值出现在8月；降水氘盈余的变化范围是-2.7‰～33.7‰，最大值出现在12月，最小值出现在9月；降水量的变化范围是0～100 mm，最大值出现在8月。由表1可知，春季(2019年3—5月)降水量为60.0 mm，氧同位素组成的降水加权平均值为-3.3‰，氢同位素组成的降水加权平均值为-12.9‰，降水氘盈余的降水加权平均值为13.1‰；夏季(2018年7—8月和2019年6月)降水量为437.2 mm，氧同位素组成的降水加权平均值为-10.0‰，氢同位素组成的降水加权平均值为-69.1‰，降水氘盈余的降水加权平均值为10.8‰；秋季(2018年9—11月)降水量为115.3 mm，氧同位素组成的降水加权平均值为-7.4‰，氢同位素组成的降水加权平均值为-39.6‰，降水氘盈余的降水加权平均值为20.1‰；冬季(2018年12月—2019年2月)降水量为209.6 mm，氧同位素组成的降水加权平均值为-6.5‰，氢同位素组成的降水加权平均值为-28.8‰，降水氘盈余的降水加权平均值为23.3‰。整体而言，南京降水同位素组成变化范围较大，夏季降水量最多，降水同位素组成显著贫化，其余季节降水量相对较少，降水同位素组成较为富集。

图1 2018年7月—2019年6月南京降水同位素组成及降水量变化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月南京降水同位素组成和降水量Table 1 Amount-weighted isotopic compositions and the precipitation of Nanjing from Jul 2018 to Jun 2019

南京降水同位素组成与降水量的关系如图2所示。降水氧同位素与氢同位素组成呈显著线性相关(达到0.01显著性水平)，斜率为7.8，略低于全球大气降水线。从季节看，春季和夏季降水主要集中在全球降水线下方，冬季主要集中在全球大气降水线上方，秋季则较为均匀的分布在两侧，即春夏季降水线截距最大，秋季次之，冬季最小，这与水汽源地差异[33]以及各季节降水过程中蒸发作用的差

异[37,46]有关。降水氢氧同位素组成与降水量均呈显著负相关(均达到0.01显著性水平)，反映局地降水量效应[4]。但降水氘盈余与降水量相关不显著(未达到0.05显著性水平)。

南京降水同位素组成变化受局地水汽再循环、传输、蒸发等过程影响，且与季风活动密切相关。就氧同位素和氢同位素组成而言，南京夏季降水同位素组成在春季最为富集，秋冬季次之，夏季最为贫化。湖南长沙[35]、江苏高邮[36]、安徽安庆[37]等地显示相似的同位素组成变化特征[35-38,46]，这是因为以上地区气候特征相似，水汽来源类似，季节性降水变化也大致相当[47-48]。

南京降水氘盈余表现为夏季最低，秋冬季逐渐富集，春季回落接近夏季低值的特征。与上述氢氧同位素组成变化一致的区域相比，南京降水氘盈余存在明显差异，但与南京多年(1987—2002年)降水氘盈余变化特征较一致[49]。这说明降水氘盈余的变化除了受到水汽源地影响外[50]，传输过程中蒸发过程影响也很大[48]，因此降水氘盈余对不同地区的地理、气候差异非常敏感，相较于氧同位素组成和氢同位素组成具有显著独特性，更适于局地特殊性的研究[51]。

最后，就大气降水线而言，我国降水线斜率为7.9，截距为8.2[52]；南京降水线斜率为7.8，截距为14.8。斜率小于全国平均值，说明南京降水受海洋水汽的影响略高于全国平均水平；截距大于中国平均值，说明南京蒸发强，受较多大陆水汽循环影响[6,53]。

2.2 不同类型降水的同位素组成特征

南京2018年7月—2019年6月不同类型降水的同位素组成和降水量如表2所示。本文将南京降水分为热带气旋降水、梅雨降水和其他降水3类。观测期间共收集106个降水样品，包括4个热带气旋降水过程，5个梅雨降水过程，43个其他降水过程，其中梅雨降水和热带气旋降水集中发生在6—9月。强降水主要发生在梅雨降水和热带气旋降水过程中，降水氢氧同位素组成明显贫化；其余季节其他降水的降水量相对较少，氢氧同位素组成总体更为富集。热带气旋降水中氧同位素组成的降水加权平均值为-10.5‰，氢同位素组成的降水加权平均值为-75.4‰，降水氘盈余的降水加权平均值为8.9‰，平均单次降水过程的降水量为54.7 mm。梅雨降水的氧同位素组成的降水加权平均值为-10.4‰，氢同位素组成的降水加权平均值为-71.1‰，降水氘盈余的降水加权平均值为12.2‰，平均单次过程降水量为32.6 mm。其他降水的氧同位素组成的降水加权平均值为-6.3‰，氢同位素组成的降水加权平均值为-30.6‰，降水氘盈余的降水加权平均值为19.9‰，单次过程平均降水量为10.0 mm。在所有降水类型中，热带气旋降水的单次平均降水量最多，降水氢氧稳定同位素组成最为贫化，降水氘盈余低于全球平均水平(10.0‰)。梅雨降水的单次平均降水量也很大，氢氧稳定同位素组成贫化，但降水氘盈余高于全球平均水平。其他降水的单次平均降水量较少，氢氧稳定同位素组成比较富集，降水氘盈余约为全球平均值的两倍，远高于全球平均水平。

不同类型降水的水汽来源、降水强度和蒸发等差异可以反映在降水同位素组成上，以下对比分析不同类型降水中较强单次过程的850 hPa风场及水汽通量分布(图3)和降水同位素组成特征(其他降水次数较多故选取两个环流特征不同的过程)，其中热带气旋、梅雨和其他降水(2次)的单次过程降水量分别为148 mm，103 mm和15.3 mm及35 mm。

降水氢氧同位素组成反映降水强度的信息。由于氢氧稳定同位素组成和降水量呈负相关，热带气旋和梅雨降水强度大，降水的氢氧同位素组成显著贫化，这主要由热带气旋短时强降水、梅雨高强度降水特征所决定[54]，该现象在我国东南部也存在[31]。强度较弱的其他降水中氢氧同位素组成相对比较富集。

降水氘盈余可反映各类型降水的水汽源地、蒸发过程等方面的差异。将长江中下游地区水汽输送特征[55]与实际风场、水汽通量结合，热带气旋降水存在来自中国东部洋面的强烈水汽输送，南京与水汽源地距离短且热带气旋移动通常很快，因此南京受热带气旋影响产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湿空气和北方小股南下冷空气在江淮一带形成准静止锋的控制，来自南海、孟加拉湾一带的水汽移动路径较热带气旋更长，到静止锋使水汽移动缓慢，大陆水汽循环对其产生较大影响[26-27]，所以尽管水汽来自海洋，但降水氘盈余较全球平均略高，处在比较平均的水平；其他降水(2018-07-27)的水汽输送作用更弱，主要是局地陆面蒸发产生降水，因此降水氘盈余相比全球平均值偏高，但受云下蒸发[6,38,53]影响，降水氘盈余仅略偏高，其他降水(2019-06-05)的水汽通量大，这是因为冬季风控制的干冷环境需要明显的水汽输送提供湿度条件，且水汽经西南气流的长距离输送，大陆蒸发作用影响大[56]，降水氘盈余大[5]。

图3 不同类型降水过程850 hPa风场(矢量)和水汽通量(填色,单位: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，热带气旋降水或者梅雨降水氢氧稳定同位素组成显著贫化，其他降水氢氧稳定同位素组成相对富集；热带气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，其他降水氘盈余远大于全球平均值。

由此可见，降水同位素组成能够反映影响降水过程的天气系统差异，降水同位素组成研究对降水过程有指示意义。

2.3 不同路径热带气旋降水同位素组成特征

4次热带气旋降水过程相关信息及降水同位素组成如表3所示。强热带风暴安比(1810)(简称为安比)、台风云雀(1812)(简称为云雀)、热带风暴摩羯(1814)(简称为摩羯)、强热带风暴温比亚(1818)(简称为温比亚)的氧同位素组成分别为-6.3‰，-6.7‰，-6.7‰和-12.4‰，氢同位素组成分别为-43.0‰，-40.3‰，-46.4‰和-90.6‰；降水氘盈余分别为7.5‰，13.4‰，7.5‰和8.6‰；降水量分别为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氢同位素组成较为富集，温比亚降水中氢氧同位素组成较为贫化；安比、摩羯、温比亚降水中降水氘盈余均小于全球平均值(10‰)，云雀则高于平均值。就降水量而言，受安比影响，南京出现小雨；受云雀、摩羯影响，南京出现大雨；受温比亚影响，南京出现特大暴雨。

不同热带气旋降水的氧同位素和氢同位素组成差异与降水强度密切相关。安比、云雀、摩羯造成的降水最强为大雨，稳定同位素组成均较为富集，氧同位素组成的降水加权平均值约为6.6‰，氢同位素组成的降水加权平均值约为-43.0‰；温比亚造成特大暴雨，稳定同位素组成贫化严重。

表3 热带气旋及降水同位素组成Table 3 Tropical cyclones and precipitation isotopic compositions

降水氘盈余受热带气旋移动路径的强烈影响。以往研究认为热带气旋受海水蒸发过程影响[4]，降水氘盈余通常较低，但本文研究发现，安比、摩羯、温比亚的降水氘盈余相当，维持在7.5‰～8.6‰，而云雀的降水氘盈余远比其他热带气旋降水大，高达13.4‰，这与已有研究的结论差异明显。为了寻找降水氘盈余异常的产生原因，对比发现4个热带气旋的移动路径存在明显差异：安比、摩羯、温比亚在我国东部沿海地区直接登陆，而云雀先在日本登陆后西移至我国东部沿海登陆。由于降水氘盈余对水汽来源[31]、蒸发蒸腾作用[53]非常敏感，因此这种降水氘盈余的异常值很可能与云雀登陆我国时为二次登陆有关。

以往研究也发现类似现象，Qu等[32]发现热带气旋天鸽(1713)(简称天鸽)存在异常偏大的降水氘盈余，但未给出解释。对天鸽移动路径重新确定后发现，它在洋面上移动过程中经过东沙群岛，因此登陆日本属于二次登陆，降水氘盈余异常增大很有可能与其二次登陆时携带了移动过程中陆面蒸发过程的信号有关。

3 结 论

本文基于2018年7月—2019年6月以降水事件为单位的降水同位素观测数据，分析南京降水同位素组成特征，对不同降水类型同位素组成特征进行对比，探究南京热带气旋降水的同位素特征及其与移动路径的关系，得到主要结论如下：

1) 南京降水同位素组成在不同季节存在较大差异，夏季降水量最多，降水同位素组成显著贫化，其余季节降水量相对较少，降水同位素组成较为富集。

2) 热带气旋和梅雨两类降水的强度较大，降水稳定同位素组成更为贫化；其他降水强度弱，降水稳定同位素组成更富集。降水系统移动路径和陆面蒸发造成降水氘盈余存在差异，水汽来自海洋、受到陆地蒸发过程影响小的降水(如热带气旋降水)，降水氘盈余较小，反之，水汽来自陆地、受到强蒸发影响的降水(如其他降水)，降水氘盈余通常较大。热带气旋发生二次登陆时，降水氘盈余明显偏大。

本文基于降水事件采样的稳定同位素观测数据分析水汽源地、移动路径、降水量等因素对降水同位素组成的影响，今后可通过持续时间更长、采样站点数量更多的观测数据开展深入研究，将降水同位素研究成果更好地应用于水循环、古气候等相关领域。