北京市大气降水同位素与水汽源构成研究

Quantifying the moisture sources is useful for the better forecasting of precipitation, and thus can minimize the damage of nature hazards including flood and drought. Nevertheless, it is very difficult to quantify the contribution of each source to precipitation due to the complex process of moisture sources mixing. Here we will carry out the research using precipitation isotopes and deuterium excess with the goal to develop a new method and to quantify the moisture sources in Beijing. Several monitoring stations on precipitation isotopes will be built up and eventful precipitation samples will be collected through a hydrological year. Meanwhile, meteorological data including temperature, relative humidity and precipitation amount will be obtained. The isotope effect and meteoric water line will be analyzed based on the collected data and isotopic data from Global Network of Isotopes in Precipitation (GNIP). The deuterium excess values of different moisture sources will be determined according to the isotopic data and HYSPLIT model. Then the effect of sub-cloud evaporation on precipitation deuterium excess will be quantified. Finally, the contribution of each moisture source to precipitation and their seasonable change will be shown with an end-member mixing model. The research will provide a new method for climate change and hydrological studies. Furthermore, the results obtained by the methods are meaningful for the strategy of water resources management.

定量评估降水中水汽源的构成，可以预测降水量变化，减少洪涝和干旱等自然灾害带来的危害。但水汽混合过程复杂，量化较为困难。本项目拟从示踪的角度，以降水同位素与氘盈余作为主要工具，立足于水量平衡原理，开展北京市降水的水汽源构成及量化研究，旨在建立量化降水中水汽源构成的氘盈余方法，并获得北京市水汽源构成及其季节变化特征。拟在北京市设立多个降水观测站，完成一个水文年的次降水样品及降水量、温度和湿度等气象参数的采集，结合全球降水同位素监测网数据，分析区域与北京市大气降水线和同位素效应；在此基础之上，结合拉格朗日混合单粒子轨道模型，探讨北京市降水氘盈余与水汽源的定量关系，确定各水汽源的氘盈余；然后确定水汽混合后（云层底部）的降水氘盈余；最后利用端元混合方程，确定降水中水汽源的构成及其季节变化特征。项目成果将为气候变化背景下水循环系统的变化研究提供新的手段，为区域水资源管理提供可量化的科学依据。

定量评估降水中水汽源的构成，可以预测降水量变化，减少洪涝和干旱等自然灾害带来的危害。但水汽混合过程复杂，量化较为困难。本项目从示踪的角度，以降水同位素与氘盈余作为主要工具，立足于水量平衡原理，开展北京市降水的水汽源构成及量化研究，旨在建立量化降水中水汽源构成的氘盈余方法，并获得北京市水汽源构成及其季节变化特征。.通过在北京市设立10个降水观测站（有效连续运行7个），对2015-2016两个水文年的降水进行连续观测，获得了1237个降水样品，获得同位素数据1237组。降水站覆盖了北京市山区与平原等不同地貌类型。同位素数据从时间和空间两域以高分辨率展示了北京市降水同位素的分布特征。季节变化上，北京市降水同位素夏季高，冬季低；氘盈余虽整体上夏季低，冬季高，但呈现双V变化，在3月份亦有低谷出现。空间变化上，北京市同位素值呈现从南向北，值越来越小的现象；而氘盈余基本不变。.基于大量的上述数据，我们探讨了基于逐次降水同位素和逐月降水同位素获得雨水线的差异。基于逐次的降水线为δ2H = 6.7δ18O - 2.4，基于逐月数据的北京市雨水线为δ2H = 7.5δ18O + 8.2。进而分析了降水同位素的温度与降水量效应。在非季风季节，北京市各站点数据有显著的温度效应，δ18O-温度梯度约为0.4 ‰/°C，无降水量效应；而在季风季节，温度效应不显著，降水量效应则变得显著，梯度值为-2.9‰/100 mm。.基于本项目所获得的数据，我们建立了定量模型，发现控制降水同位素的主要因素包括水汽来源和降水云团残余水汽比。控制北京降水同位素的水汽来源则主要包括来自西北的西风带水汽和西伯利亚水汽，两股水汽混合了沿途的大量陆地再循环水汽，我们将之统一称为来自西北的陆地水汽；另一股则为来自太平洋的海洋水汽。我们建立了氘盈余模型，量化两种水汽源的比例，获得了其季节变化。同时发现，即使在冬季，来自太平洋的水汽比重依然超过50%（最大可达64%）；夏季则显然以太平洋水汽为主。基于此，我们认为，北京市全年的水汽主要来源为太平洋水汽。