劉楊民, 張明軍, 王圣杰, 強(qiáng) 芳, 車彥軍

(西北師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 蘭州 730070)

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基于GCM的西北干旱區(qū)降水穩(wěn)定氫氧同位素年際變化模擬

劉楊民, 張明軍, 王圣杰, 強(qiáng) 芳, 車彥軍

(西北師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 蘭州 730070)

降水中穩(wěn)定氫氧同位素(18O)和(D)是水循環(huán)過(guò)程的重要組成部分，也是氣候的天然示蹤劑。為了模擬不同時(shí)空尺度上降水穩(wěn)定氫氧同位素的變化，大氣環(huán)流模式(GCM)已經(jīng)成為研究全球或區(qū)域水循環(huán)的有效途徑。本文基于全球大汽降水同位素網(wǎng)絡(luò)(GNIP)提供的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和第2次穩(wěn)定水同位素比較小組(SWING2)的模擬數(shù)據(jù)，運(yùn)用回歸分析法和同位素GCM對(duì)比分析了西北干旱區(qū)1986—2003年大氣降水中穩(wěn)定氫氧同位素的年際變化特征。結(jié)果表明：3個(gè)同位素監(jiān)測(cè)站點(diǎn)烏魯木齊、張掖和和田的年均δ18Ow線性傾向率分別為0.041，0.207，0.915‰/a，δDw線性傾向率分別為0.767，0.026，0.120‰/a；如果只考慮暖季(5—9月)，則δ18Ow線性傾向率分別為-0.008，0.085，0.306‰/a，δDw線性傾向率分別為-0.331，-1.390，-1.503‰/a。同時(shí)，采用SWING2中的GISS-E(MERRA)，GISS-E(NCEP)，isoGSM(NCEP)，LMDZ(free)，LMDZ(ECMWF)和MIROC(free)共6種同位素GCM模式得出的δ18Ow和δDw的線性傾向率與回歸分析法得到的結(jié)果相反。此外，分析了兩種模擬方法得到的大氣水線，發(fā)現(xiàn)各模擬結(jié)果中和田的大氣水線斜率均高于烏魯木齊和張掖。

降水同位素; 回歸分析; GNIP; GCM; 年際變化

降水中穩(wěn)定氫氧同位素(2H，18O)是水分子的構(gòu)成部分，是描述水循環(huán)的天然示蹤劑，在研究水循環(huán)過(guò)程中有著重要的作用[1-3]。早前對(duì)于降水中穩(wěn)定氫氧同位素的研究側(cè)重于它和氣象要素之間的關(guān)系[3]，但要探究大尺度降水中穩(wěn)定氫氧同位素的時(shí)空變化特征還要借助于大氣環(huán)流模式(General Circulation Model，簡(jiǎn)稱GCM)[4-7]。GCM模式的出現(xiàn)使得模擬各種不同時(shí)空尺度上的大氣動(dòng)力學(xué)和熱力學(xué)成為了可能[8]。

自20世紀(jì)80年代Joussaume等[4]首次運(yùn)用GCM進(jìn)行降水中穩(wěn)定氫氧同位素的模擬以后，GCM研究成為學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)[9-11]，但各種GCM模式的模擬結(jié)果卻表現(xiàn)各異。因此，國(guó)際上相繼成立了旨在對(duì)比分析不同GCM模式的穩(wěn)定同位素比較小組(Stable Water Isotope Intercomparison Group，簡(jiǎn)稱SWING)和第二穩(wěn)定同位素比較小組(Stable Water Isotope Intercomparison Group，Phase2，簡(jiǎn)稱SWING2)。SWING有針對(duì)性的將3種同位素GCM模式，即MUGCM，GISS Model E和ECHAM4納入其中，開(kāi)展了一些相關(guān)研究[12-15]。而SWING2加入了更多的同位素GCM模式，使得各種模式的模擬結(jié)果之間的對(duì)比性更強(qiáng)，評(píng)估不同GCM模式的模擬結(jié)果跟實(shí)測(cè)同位素之間的異同差異凸顯多元化。Conroy等[16]選取了SWING2中的9種GCM模式探究了赤道太平洋地區(qū)，研究表明氣象參數(shù)與不同模式之間存在很大的差別，并且各模式的模擬效果也大相徑庭。Yao等[17]將SWING2中的3種GCM模式(LMDZ，ECHAM5和REMO)的模擬結(jié)果和青藏高原地區(qū)24個(gè)站點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比分析，結(jié)果表明雖然3種GCM模式能夠模擬出青藏高原降水δ18O的季節(jié)變化，但仍然存在量的差異。

西北干旱區(qū)地處中國(guó)西部?jī)?nèi)陸地區(qū)，氣候干燥，水循環(huán)過(guò)程較為復(fù)雜，生態(tài)環(huán)境比較脆弱[18-19]，降水的波動(dòng)影響著該區(qū)域的干濕狀況，對(duì)于該區(qū)域的降水穩(wěn)定同位素的研究尤為重要。Wang等[20]對(duì)參加SWING2的GCM在這一區(qū)域的適用性進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)GCM可以模擬出干旱區(qū)降水同位素的基本特征，但是關(guān)于長(zhǎng)期年際變化的研究較少[21-22]，因此本文從烏魯木齊、張掖與和田3個(gè)同位素監(jiān)測(cè)站入手，利用回歸分析法和同位素GCM模擬，分析1986—2003年西北干旱區(qū)降水穩(wěn)定氫氧同位素的年際變化態(tài)勢(shì)，并且對(duì)不同方法的δ18Ow和δDw值進(jìn)行對(duì)比分析。這一認(rèn)識(shí)對(duì)西北干旱區(qū)生態(tài)環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展都具有十分重要的意義。

1　數(shù)據(jù)與方法

1.1數(shù)據(jù)來(lái)源1.1.1GNIP數(shù)據(jù)全球降水同位素觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)(GNIP)是全球尺度上降水穩(wěn)定同位素時(shí)空變化特征的基本空間數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性集合。本文選取了基于GNIP的西北干旱區(qū)1986—2003年烏魯木齊(43.78°N，87.62°E)、張掖(38.93°N，100.43°E)與和田(37.13°N，79.93°E)的δ18O和δD。

1.1.2GCM模擬數(shù)據(jù)GNIP雖然可以對(duì)局部站點(diǎn)的降水同位素進(jìn)行了實(shí)地監(jiān)測(cè)[3]，但是無(wú)法模擬大尺度的水汽和降水中穩(wěn)定同位素的時(shí)空變化，大氣環(huán)流模式(General Circulation Model，簡(jiǎn)稱GCM)卻能夠明確穩(wěn)定同位素在不同時(shí)空尺度上的富集和貧化程度。本文選取SWING2(Stable Water Isotope Intercomparison Group，Phase2)中的同位素GCM模擬數(shù)據(jù)[23]，包括GISS-E(MERRA)，GISS-E(NCEP)，isoGSM(NCEP)，LMDZ(free)，LMDZ(ECMWF)和MIROC(free)(表1)。

表1本研究使用的同位素GCM基本信息

GCM單位水平分辨率(經(jīng)度×緯度)模擬方法GISS-E(MERRA)美國(guó)國(guó)家航空航天局2.5°×2.0224°MERRA張弛逼近GISS-E(NCEP)美國(guó)國(guó)家航空航天局2.5°×2°NCEP張弛逼近isoGSM(NCEP)美國(guó)斯克里普斯海洋研究所1.875°×1.904°NCEP張弛逼近LMDZ(free)法國(guó)氣象動(dòng)力實(shí)驗(yàn)室3.75°×2.5352°AMIP標(biāo)準(zhǔn)LMDZ(ECMWF)法國(guó)氣象動(dòng)力實(shí)驗(yàn)室3.75°×2.5352°ECMWF張弛逼近MIROC(free)日本東京氣候系統(tǒng)研究中心2.8125°×2.7905°AMIP標(biāo)準(zhǔn)

1.1.3氣象數(shù)據(jù)本文選擇了由國(guó)家氣象信息中心氣象資料室提供的1986—2003年西北干旱區(qū)的3個(gè)觀測(cè)站點(diǎn)烏魯木齊、張掖與和田的降水量、氣溫及經(jīng)緯度等信息。如圖1所示，3個(gè)站點(diǎn)的年均氣溫分別是7.2℃，7.7℃，12.9℃，而年均降水量分別是308.4，128.1，58.7 mm。鑒于烏魯木齊、張掖與和田的氣溫較高值集中在5—9月，因此我們將5—9月定義為暖季。

圖1　1986-2003年不同站點(diǎn)月平均氣溫和降水

1.2方 法

從表1中可以看出，同位素GCM模擬中的LMDZ(free)和MIROC(free)是通過(guò)AMIP標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行模擬的，GISS-E(MERRA)是通過(guò)MERRA張弛逼近的方法進(jìn)行模擬的，LMDZ(free)和MIROC(free)是通過(guò)AMIP標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行模擬的，GISS-E(NCEP)和isoGSM(NCEP)是通過(guò)NCEP張弛逼近的方法進(jìn)行模擬的，而LMDZ(ECMWF)是通過(guò)ECMWF張弛逼近方法進(jìn)行模擬的[24]。

降水中穩(wěn)定氫氧同位素比率為H218O/H2O和HDO/H2O的大小用相對(duì)于維也納標(biāo)準(zhǔn)平均海洋水(VSMOW)的千分差(δ18O，δD，單位為‰)來(lái)表示，其計(jì)算公式[25]如下：

(1)

(2)

本文所涉及的年均、暖季δ18O和δD都利用降水量進(jìn)行了加權(quán)平均計(jì)算，公式如下：

(3)

(4)

式中：δ18Ow，δDw——δ18O，δD加權(quán)平均后的值(‰)，δ18Oi，δDi——第i月所對(duì)應(yīng)的δ18O，δD值(‰)；Pi——第i月降水量的值。

本文還運(yùn)用非參數(shù)的森斜率法[26]分析了3個(gè)同位素監(jiān)測(cè)點(diǎn)實(shí)測(cè)與模擬的δ18O和δD的年際變化率，用二維t檢驗(yàn)法來(lái)檢驗(yàn)變化趨勢(shì)的顯著性。

2　結(jié)果與分析

2.1基于GNIP實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的δ18O和δD的年際變化

3個(gè)同位素監(jiān)測(cè)站烏魯木齊、張掖與和田δ18O和δD與氣溫之間的線性回歸關(guān)系如表2所示。就δ18O而言，它和氣溫之間的線性傾向率的最大值為張掖的1.328‰/℃，最小值為烏魯木齊的0.415‰/℃，和田的線性傾向率為0.697‰/℃，介于二者之間。而r2表現(xiàn)為相反的趨勢(shì)，最大值為烏魯木齊的0.738，最小值為張掖的0.659，和田為0.729，介于二者之間；與δ18O相比，δD傾向率最大值為和田的5.870‰/℃，最小值為烏魯木齊的2.886‰/℃，張掖的3.620‰/℃，介于二者之間。而r2的最大值為和田的0.724，最小值為張掖的0.682，烏魯木齊的為0.683，介于二者之間。

表21986-2003年不同站點(diǎn)降水同位素與月平均氣溫的線性回歸方程

同位素監(jiān)測(cè)站點(diǎn)δ18O線性回歸方程r2δD線性回歸方程r2烏魯木齊δ18O=0.415T-15.5650.738δD=2.886T-108.0640.683張掖δ18O=1.328T-21.8590.659δD=3.620T-101.7480.682和田δ18O=0.697T-18.5280.729δD=5.870T-144.3110.724

1986—2003年烏魯木齊，張掖與和田3個(gè)同位素監(jiān)測(cè)站的實(shí)測(cè)與一元線性回歸分析法模擬δ18O的年際變化特征如圖2所示。整體上，烏魯木齊、張掖與和田的實(shí)測(cè)與模擬δ18O均呈現(xiàn)出波動(dòng)的趨勢(shì)，并且實(shí)測(cè)與模擬的最大值都出現(xiàn)于夏季，最小值出現(xiàn)于冬季。實(shí)測(cè)δ18O集中在-30‰～5‰，模擬δ18O除了和田的少數(shù)大于0之外，其余都集中在-25‰～5‰。其中，烏魯木齊、張掖和和田實(shí)測(cè)δ18O的最大值依次為2001年6月的1.80‰、2001年7月的0.87‰和1991年7月的3.78‰；最小值則依次為1991年1月的-27.97‰、2002年12月的-28.50‰和1992年2月的-29.81‰。而3個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)模擬δ18O的最大值依次為1986年7月的-5.23‰、2000年7月的-1.55‰和1994年7月和2003年7月的0.78‰；最小值則依次為1996年1月的-22.04‰、1989年1月的-20.28‰和1995年1月的-24.31‰。

本文年均和暖季(5—9月)的δ18O和δD值均利用降水量加權(quán)平均的方法獲得，因此把加權(quán)平均后的δ18O和δD用δ18Ow和δDw表示(表3)。年均δ18Ow線性傾向率以和田的0.915‰/a為最大，烏魯木齊的0.041‰/a為最小，而張掖則以0.207‰/a居于二者之間，并且r2只有張掖通過(guò)了0.01的顯著性檢驗(yàn)；暖季的δ18Ow的線性傾向率也是以和田的0.306‰/a為最大，烏魯木齊的-0.008‰/a為最小，而張掖則以0.085‰/a居于二者之間，并且r2沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。但是加權(quán)平均后的δDw的年均線性傾向率，烏魯木齊的0.767‰/a最大，和田的0.120‰/a最小，張掖的0.026‰/a則居于二者之間，并且沒(méi)有通過(guò)0.01的顯著性檢驗(yàn)；暖季線性傾向率也以烏魯木齊的-0.331‰/a為最大，和田的-1.503‰/a為最小，張掖的-1.390‰/a居于二者之間，并且僅有烏魯木齊通過(guò)了0.01的顯著性檢驗(yàn)。

圖2　基于GNIP的1986-2003年不同站點(diǎn)降水δ18O觀測(cè)值和模擬值的年際變化

表3　1986-2003年不同站點(diǎn)的年均、暖季δ18Ow和δDw的線性傾向率

注：*表示通過(guò)了0.01的顯著性檢驗(yàn)，下表同。

2.2基于GNIP模擬的大氣水線特征

如圖3所示，就二者線性關(guān)系而言，和田最好，張掖最差，烏魯木齊則介于和田與張掖之間；就傾向率和截距而言，和田的8.398 1，11.459 7為最大，張掖的6.763 6和-4.501 7為最小，烏魯木齊的6.977 0，0.433 8則介于二者之間；就r2而言，3個(gè)站點(diǎn)的相關(guān)性都比較好，且都通過(guò)了0.000 1的顯著性檢驗(yàn)，其中和田以0.989 3為最大，烏魯木齊以0.933 9為最小，張掖則以0.938 3介于二者之間。

2.3GCM模擬的δ18O和δD值的年際變化

如圖4所示，總體來(lái)說(shuō)，除了isoGSM(NCEP)模擬烏魯木齊、和田的δ18O年際變化趨勢(shì)明顯之外，其他均呈現(xiàn)平穩(wěn)趨勢(shì)。3個(gè)站點(diǎn)的同位素GCM模擬的最大值均集中在夏季，大多數(shù)在-15‰～0‰；最小值均集中在冬季，大多數(shù)在-35‰～20‰。具體而言，GCM模擬δ18O的最大值和最小值都分布在和田，分別為10.440 4‰和-32.611 0‰，且最大值出現(xiàn)在8月由isoGSM(NCEP)模擬得到，而最小值出現(xiàn)在1月由GISS-E(MERRA)模擬得到。

為了和GNIP的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，同位素GCM模擬數(shù)據(jù)，分別是GISS-E(MERRA)，GISS-E(NCEP)，isoGSM(NCEP)，LMDZ(free)，LMDZ(ECMWF)，MIROC(free)也利用降水量的加權(quán)平均得到了年均和暖季的δ18Ow(如表4)。其中，年均線性傾向率最大值為張掖和和田L(fēng)MDZ(ECMWF)模擬的0.046‰/a，；最小值為張掖isoGSM(NCEP)模擬的-0.087‰/a，暖季線性傾向率最大值為和田的GISS-E(MERRA)模擬的0.079‰/a；最小值為張掖isoGSM(NCEP)模擬的-0.173‰/a。

如表5所示，烏魯木齊，張掖和和田同位素GCM模擬的加權(quán)平均后的年均和暖季的δDw分別是GISS-E(MERRA)，GISS-E(NCEP)，isoGSM(NCEP)，LMDZ(free)，LMDZ(ECMWF)，MIROC(free)通過(guò)加權(quán)平均得到的年均和暖季的δDw。其中，年均線性傾向率最大值和最小值都在張掖，最大值是LMDZ(ECMWF)模式模擬的0.627‰/a；最小值為isoGSM(NCEP)模式模擬的-0.828‰/a。

2.4GCM模擬的大氣水線

GCM模擬的1986—2003年烏魯木齊、張掖和和田δ18O和δD的相關(guān)性，即大氣水線(圖5)?？傮w來(lái)說(shuō)，GCM表現(xiàn)出較好的相關(guān)性，斜率集中在5.885 6～8.334 2，r2均大于0.9，且都通過(guò)了0.000 1的顯著性檢驗(yàn)。具體來(lái)講，烏魯木齊的大氣水線斜率以MIROC(free)的7.874 5為最大，isoGSM(NCEP)的5.885 6則為最?。粡堃吹拇髿馑€斜率以LMDZ(free)的7.831 3為最大，GISS-E(MERRA)的7.308 3則為最小；和田的大氣水線斜率以MIROC(free)的8.334 2為最大，LMDZ(free)的7.805 2則為最小。

圖3　基于線性回歸分析的不同站點(diǎn)模擬的δ18O和δD之間的相關(guān)性

表4　多方法模擬的δ18O在烏魯木齊、張掖及和田的年均和暖季斜率和顯著性

表5　多方法模擬的δD在烏魯木齊、張掖及和田的年均和暖季斜率和顯著性

圖4　1986-2003年不同站點(diǎn)多方法模擬的δ18O的年際變化

圖5　多方法模擬的δ18O和δD值不同站點(diǎn)的相關(guān)性

3　結(jié) 論

(1) 本文通過(guò)回歸分析法得出，年均δ18Ow最大和最小線性傾向率分別是和田的0.915‰/a和烏魯木齊的0.041‰/a，而年均δDw最大和最小線性傾向率分別是烏魯木齊的0.767‰/a與和田的0.120‰/a；如果只考慮暖季的話，δ18Ow的最大和最小線性傾向率是和田的0.306‰/a和烏魯木齊的-0.008‰/a；δDw的最大和最小線性傾向率分別是烏魯木齊的-0.331‰/a與和田-1.503‰/a。同時(shí)，6種同位素GCM模式得出的δ18Ow和δDw的線性傾向率與回歸分析法得到的結(jié)果相反，但顯著性都呈現(xiàn)出張掖最為明顯，烏魯木齊和和田較差的特征。

(2) 而就大氣水線而言，GNIP和GCM模擬的δ18O和δD大氣水線在烏魯木齊，張掖與和田表現(xiàn)了較好的相關(guān)性，其中r2均大于0.9，且通過(guò)了0.000 1的顯著性檢驗(yàn)。將GNIP的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)運(yùn)用回歸分析法進(jìn)行模擬得出斜率最大值是和田的8.398 1，最小值是張掖的6.763 6。而同位素GCM得出斜率最大值是和田MIROC(free)模擬的8.334 2，而最小值是烏魯木齊LMDZ(ECMWF)模擬的5.885 6。

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Interannual Variation of Stable Hydrogen and Oxygen Isotopes in Precipitation in Arid Northwest China Based on GCMs

LIU Yangmin, ZHANG Mingjun, WANG Shengjie, QIANG Fang, CHE Yanjun

(CollegeofGeographyandEnvironmentalScience,NorthwestNormalUniversity,Lanzhou730070,China)

The stable water isotopes in precipitation (18O and D) are the tracers for climate, which is a crucial part in hydrology. According to simulation of the variation of stable water isotope in precipitation in different temporal scales, general circulation model (GCM) has been an effective way to study global and regional water circulation. Based on GNIP (Isotopic data from the Global Network of isotopes in precipitation), and isotope-equipped GCM from SWING2 (Stable Water Isotope Intercomparison Group，Phase2), the interannual variation of observed and simulated results in arid Northwest Asia during the period from 1986 to 2003 was analyzed by using regression analysis and isotope-equipped GCM. According to temperature effect of isotopes in precipitation, the slopes of weighted average annualδ18Owfrom GNIP are in Urumqi，Zhangye and Hotan from GNIP are 0.041, 0.207, 0.915‰/a, respectively. The slopes of weighted average annualδDwfrom GNIP are 0.767, 0.026, 0.120‰/a, respectively. In warm season (from May to September), the slopes of weighted average annualδ18Owfrom GNIP are in Urumqi，Zhangye and Hotan from GNIP are -0.008, 0.085, 0.306‰/a, respectively. The slopes of weighted average annualδDwfrom GNIP are -0.331, -1.390, -1.503‰/a, respectively. The slopes of results inδ18OwandδDwvalues from GISS-E (MERRA), GISS-E (NCEP), isoGSM (NCEP), LMDZ (free), LMDZ (ECMWF) and MIROC (free) are different from the results of regression analysis. Considered the local meteoric water line (LMWL) from regression analysis and isotope-equipped GCM, the slope of meteoric water line of Hotan was greater than those of Zhangye and Urumqi.

stable hydrogen and oxygen isotopes in precipitation; regression analysis; GNIP; GCM; interannual variation

2015-08-10

2015-09-09

國(guó)家自然科學(xué)資助項(xiàng)目(41161012,41461003);全球變化國(guó)家重大科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2013CBA01801)

劉楊民(1991—),男,甘肅會(huì)寧人,碩士研究生,研究方向?yàn)槿蜃兓c可持續(xù)發(fā)展。E-mail:Maxliu2013@126.com

張明軍(1974—),男,甘肅寧縣人,教授,博士生導(dǎo)師,主要從事氣候變化與冰川研究。E-mail:mjzhang2004@163.com

P426.61+2

A

1005-3409(2016)01-0260-08