水分來(lái)源復(fù)雜地區(qū)發(fā)揮溫度效應(yīng)的前提
摘 要
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(guò)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(rèn)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(shí)間尺度,尤其是在水分來(lái)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(diǎn),因?yàn)樗挥跂|亞夏季風(fēng)(EASM)和西風(fēng)帶的過(guò)渡帶,水汽來(lái)源相對(duì)復(fù)雜。通過(guò)在西安進(jìn)行為期三年的高分辨率、相對(duì)連續(xù)的水汽同位素組成測(cè)量,我們確定了EASM的持續(xù)時(shí)間,通常從6月開(kāi)始,到9月結(jié)束。通過(guò)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(méi)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(gè)先決條件:1、水汽來(lái)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(lái)了解不同地區(qū)的古溫度變化。
1 簡(jiǎn) 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(guò)程與環(huán)境因素密切相關(guān)(如溫度、降水量、相對(duì)濕度等),自1961年以來(lái),在國(guó)際原子能機(jī)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(jì)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?cái)?shù)據(jù),Dansgaard(1964)提出了溫度、降水量和海拔對(duì)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(jī)制是較低的溫度對(duì)應(yīng)于較大的分餾因子,這導(dǎo)致降水在分餾過(guò)程中具有更偏負(fù)的18O/16O比率,特別是瑞利分餾過(guò)程。
由于光學(xué)激光系統(tǒng)技術(shù)的進(jìn)步,同位素比紅外光譜(IRIS)的出現(xiàn)使水汽同位素測(cè)量更加方便。利用IRIS,我們進(jìn)行了為期3年(2016年至2018年)的小時(shí)分辨率水汽同位素組成測(cè)量,以研究西安的溫度效應(yīng)。同時(shí),我們還收集了三年來(lái)基于事件的降水樣本。通過(guò)這項(xiàng)研究,我們希望對(duì)以下兩個(gè)問(wèn)題提供新的見(jiàn)解:(1)在過(guò)渡帶,我們能否通過(guò)高分辨率的水汽同位素觀測(cè)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(shí)對(duì)過(guò)渡帶的降水同位素起作用,潛在的機(jī)制是什么?通過(guò)研究過(guò)渡帶中降水同位素的溫度效應(yīng),我們可以進(jìn)一步了解復(fù)雜環(huán)境背景下降水同位素信號(hào)中記錄的環(huán)境信息。
2 材料和方法
01
研究地點(diǎn)
西安,陜西省省會(huì),中國(guó)西北地區(qū)最大的城市,位于35?N附近,代表了中國(guó)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(lái)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(cè)量
在中國(guó)科學(xué)院地球與環(huán)境研究所(IEECAS)的大樓里同步觀測(cè)現(xiàn)場(chǎng)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(cè)到大氣水汽同位素組成。從每次降水事件開(kāi)始,手動(dòng)收集降雨和降雪樣本,并使用量瓶測(cè)量體積。我們?cè)谌甑牟蓸踊顒?dòng)中收集了175個(gè)降雨和21個(gè)降雪樣本。
降水樣品由Picarro L2130-i波長(zhǎng)掃描腔衰蕩光譜儀測(cè)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(guò)IRIS(L2130-i,Picarro Inc)測(cè)量,但采用液-汽雙重模型。在水汽測(cè)量模型中,儀器的入口通過(guò)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(hào)控制閥門(mén)開(kāi)關(guān)。在測(cè)量校準(zhǔn)氣體時(shí),電磁閥切換到干燥空氣,從而從測(cè)量池中去除任何水汽樣品殘留。然后,通過(guò)CTC Analytics自動(dòng)采樣器將液體標(biāo)準(zhǔn)物注入汽化室中,并且通過(guò)IRIS(L2130-i,Picarro Inc)測(cè)量汽化的的液體標(biāo)準(zhǔn)物。測(cè)量液體標(biāo)準(zhǔn)后,將入口切換為水汽測(cè)量模式,使用隔膜泵通過(guò)不銹鋼管(1/8 in.)將大氣水汽泵入儀器腔,并通過(guò)L2130-i進(jìn)行檢測(cè)(詳細(xì)信息,請(qǐng)參閱Xing等人(2022))。
3 結(jié)果與討論
01
定義EASM的開(kāi)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(kāi)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(shí)間。
我們使用IRIS獲得了西安三年一小時(shí)分辨率的水汽同位素?cái)?shù)據(jù),并準(zhǔn)確定義了EASM的開(kāi)始和消退日期。
Fig. 1. 2016年至2018年西安水汽δ18O(藍(lán)色)、溫度(紅色)和濕度(綠色)的小時(shí)變化。黑線表示通過(guò)快速傅立葉變換的水蒸氣δ18O的10天平滑值。
在圖1中,通過(guò)快速傅立葉變換將每小時(shí)的水汽同位素?cái)?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(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)對(duì)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(kāi)始下降并遵循溫度下降趨勢(shì)時(shí)。2016年,EASM在西安的開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間都比較晚,但2017年和2018年的著陸和消退時(shí)間都比較早??傮w來(lái)看,西安季風(fēng)的開(kāi)始時(shí)間在6月左右,消退時(shí)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(cè)結(jié)果,δ18Op與溫度呈正相關(guān),與降水量呈負(fù)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(duì)降水同位素的影響較弱。
Fig. 2. 降水δ18O與溫度(a);降水(b);水汽δ18O(c);以及相對(duì)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(shí)的水汽同位素?cái)?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(guò)觀測(cè)到的水汽同位素(δ18Ov)計(jì)算了平衡降水同位素(Δ18Op-e),并將其與觀測(cè)到的δ18Op進(jìn)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(jì)算的δ18Op-e值比觀測(cè)到的δ18Op值更負(fù),這可能表明云下蒸發(fā)對(duì)該研究區(qū)降水同位素的影響(Xing et al.,2022)。δ18Op和RH之間的負(fù)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(guò)程中云下蒸發(fā)對(duì)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(guò)使用高分辨率的δ18Ov結(jié)果來(lái)進(jìn)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(shì),而在季風(fēng)季節(jié)則表現(xiàn)出相反的趨勢(shì)。通過(guò)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(shí),δ18Ov-T在季風(fēng)季節(jié)的決定系數(shù)(R2=0.03)極低(圖3b)。
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(lán)點(diǎn))和非季風(fēng)季節(jié)(紅點(diǎn))(b)。直線表示線性回歸,曲線表示多項(xiàng)式回歸。
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(diǎn))相對(duì)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(jìn)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(shí),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(wú)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(méi)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(wú)限地適用于所有地區(qū)。為了研究水汽來(lái)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(shí)測(cè)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(guò)高分辨率水汽同位素觀測(cè),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(guò)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(lái)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(gè)前提。
我們的發(fā)現(xiàn)對(duì)溫度效應(yīng)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用,特別是在古氣候研究中具有深遠(yuǎn)的意義。同時(shí),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(jìn)行水汽同位素觀測(cè)。
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