喜马拉雅山南麓日降水的同位素组成：海洋和陆地对大气水汽的影响外文翻译资料

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题 目 喜马拉雅山南麓日降水的同位素组成：海洋和陆地对大气水汽的影响

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喜马拉雅山南麓日降水的同位素组成：海洋和陆地对大气水汽的影响

摘要：喜马拉雅山河流，10亿人口重要的淡水来源，主要取决于印度夏季风（ISM）和西风带扰动（WD）（区域大气两种截然不同的环流形式）的强度和持续时间。结合后向轨迹模型，通过对从喜马拉雅山南麓采集的日降水中的²H和¹⁸O的组成分析，可以对ISM和WD期间的引起降水同位素组成发生变化的机制和大气水汽和降水来源具有深刻地认识。日降水样品的采样时间是从2008年9月到2011年12月，采样地点位于从西部的Srinagar（克什米尔邦）到东部迪布克鲁格尔（阿萨姆邦）的六个站点。总共584天的日降水数据被采集和用来分析稳定同位素的组成。研究结果表明：在研究区域中，降水中的²H和¹⁸O的含量逐渐减少，在ISM的变化过程中，由于大规模、区域性、水汽驱动季风循环的再循环过程，delta;¹⁸O的值从接近0的位置下降到约-10permil;。叠加在这一总体趋势上的是降雨同位素组成的短期波动，这可能源于局地效应，如增强的对流活动和潮湿气团的相关程度较高的降雨（当地降雨量的影响），雨滴的部分蒸发，或在降雨采样点附近发生的蒸发蒸腾过程中产生的重水的影响。代表喜马拉雅地区西部，中部和东部的三个站点所绘制的季节性轨迹图指示了季风循环到达喜马拉雅地区西部边缘的影响。虽然喜马拉雅西部地区可能完全没有季风气团的特征印记（月降雨量的增加），但在该地区的ISM期开始仍然在日降水的同位素组成中清晰可见。在WD期间收集的日降水的特征是²H和¹⁸O含量逐渐增加，在该期间结束时达到正delta;²H和delta;¹⁸O值。这种趋势可以解释为大陆水分作为日降水来源日益增长的重要性。监测站记录的每日降雨量的高氘盈余（d-盈余）值（总共38个样品，范围从20.6到44.0permil;）归因于在地表水体或土壤水分蒸发过程中陆地的水分进入大气中。

1 介绍

喜马拉雅山脉长2900公里，呈西-西北，东-东南走向的山系，形成于40-50万年前印度板块和欧亚的碰撞。这个巨大的山系影响了东南亚和北半球的气候（例如Clemens等，1991; Molnar等，2010）。喜马拉雅山的区域气候由两种不同的区域大气环流系统主导：印度夏季风（ISM）和西风带扰动（WD）时期。

ISM是地球气候系统中最具活力的组成部分之一，该系统是由于响应分离南北半球大气环流的热带辐合带（ITCZ）运动而形成的。（例如Gadgil，2003; Allen和Armstrong，2012）。青藏高原相对于印度洋较暖，导致亚洲大陆形成低压中心，印度洋洋面形成高压中心（Overpeck等，1996），将东南亚和孟加拉湾的水汽向西北方向运输（Hren等，2009; Li等，2016）。喜马拉雅山脉与喜马拉雅山脉中部的季风影响呈东西向梯度。根据一些估计，季风月份降雨量高达80％（Bookhagen和Burbank，2010; Lang和Barros，2004）

西风带扰动是向东移动的天气低压系统，嵌入亚热带中下层到中层的西风带，起源于地中海或中西大西洋（Dimri等，2004，2015年; Maharana和Dimri，2014年; Madhura等，2015;Rao和Srinivasan，1969年; Pisharoty和Desai，1956年）。有时，嵌入式槽的二次风系统会发展在波斯湾和黑海上直接或由于阿拉伯西南部的低压系统的到来（Dimri等，2004）。西风带扰动导致喜马拉雅西部（Lang and Barros，2004）和印度北部从12月到次年4月的强降水（冬季降水大于年降水量的50％） (Pisharoty and Desai, 1956; Mooley, 1957; Agnihotri and Singh, 1982).。西风带扰动夏季活跃但是低频（Dhar等，1984; Dimri，2006）。当对流层中层西风带的低压槽向南延伸到低纬度地区时，WD到达阿富汗，巴基斯坦和印度，并从阿拉伯海吸收的水分加剧(Chand and Singh, 2015)。 Cannon等（2015年）已经证实了喜马拉雅山西部和中部由于WD而发生的强降水事件在时空上是相互独立的。WD的强度和频率在过去三十年（1979-2010）在喜马拉雅山西部增强、东部减弱。根据瑞诗凯诗恒河水的氘盈余（d-盈余）值的变化，有人提出，很大一部分融雪和融冰成分来自于以中纬度西风带为水分来源的冬季降水（Maurya等人，2011）。气候变化对热带地区降水的频率和雨量的影响目前仍然是一个有争议的问题（Held和Soden，2006; Wentz等，2007;Allan和Soden，2008）。这可能部分归因于对大气水汽动力学过程的理解不够充分（IPCC，2013）。

喜马拉雅河流是十亿人口的主要淡水来源（Ives和Messerli，1989），主要取决于WD和ISM的强度，行为和持续时间。这些河流支撑着世界上灌溉最严重的地区之一（Tiwari等，2009），对水力发电至关重要，是该地区的经济支柱。（Karim和Veizer，2002; Archer等，2010; Jeelani等，2012）。由WD和ISM引起的异常降水能够导致洪水或干旱，这会影响区域经济。因此，研究喜马拉雅地区WD和ISM的时空变异以及更好地描述它们的原因和结果是重要的。这意味着，在两种截然不同环流控制低层大气的期间，对该地区大气水汽来源形成降水过程的一种更好的理解。

无论是现在还是过去，水分子中氧和氢的稳定同位素组成都是研究水文循环的一种有力工具。在现代环境中，降水的同位素组成为水汽的来源，状态相变和输送途径提供一种合适的示踪剂（例如Dansgaard，1964; Rozanski等）。降水中的¹⁸O和²H含量受以下因素的控制：（i）大气参数，例如温度，潮湿气团的降雨程度和降雨量（例如Dansgaard，1964; Yurtsever和Gat，1981; Rozanski等，1982，1993年）;ii）地理因素，例如海拔，纬度，水汽源和大气传输过程（例如Criag，1961年; Siegenthaler和Oeschger，1980; Gat，1996年;Kendall和Coplen，2001年; Karim和Veizer，2002）。 降水中的delta;²H和delta;¹⁸O值密切相关，在delta;²H-delta;¹⁸O之间形成所谓的全球大气降水线（GMWL），由下列关系定义：delta;²H= 8·delta;¹⁸O 10（Craig，1963）。 同位素的第二个参数，氘盈余（d =delta;²H-8·delta;¹⁸O; Dansgaard，1964）定义了空间中数据点相对于GMWL的位置。由于大尺度对流系统，气旋风暴和大量蒸发，正如所预期的那样，热带地区降水的同位素模式将不同于亚热带和温带地区（ 例如 Midhun 等 ， 2013; Lekshmy等，2014 ，2015）。因此，在印度次大陆可以获取的降水同位素数据集中，并未清楚地看到已知的同位素效应，如雨量效应，温度效应和海拔效应（Jeelani和Deshpande ， 2017; Deshpande 和 Gupta ， 2012; Deshpande等人，2010; Warrier等人，2010; Yavada，2007）。然而，在局部或流域尺度上，降水的稳定水同位素与海拔和温度之间呈现一种良好的关系（Jeelani等，2017a，2015,2013; Kumar等，2010）。夏季降水中稳定同位素值和氘盈余的异常改变可以归因于降水源从西风向西南季风的逆转/变化 （ Jeelani 等 ， 2017b; Breitenbach等，2010）。

本研究有三个主要目标：（i）评估喜马拉雅山脉南部山麓日降水量中delta;¹⁸O和delta;²H的季节变化，（ii）确定该地区降水的水汽来源（iii）区分印度夏季风和西风干扰对研究区的影响。

2 研究区域

在喜马拉雅山南麓的六个站点收集每日降水样本（图1和表1）。这些站点从西部（克什米尔邦）的斯利那加到东部的阿布鲁加尔（阿萨姆邦），跨度近2900公里。总共收集并分析了548个日降水样品。最多的样品来自Jorhat（242）和Srinagar（121）站。这些站点从南部向印度次大陆开放，并由来自北部的喜马拉雅山脉屏蔽。站点的高度从99（Jorhat）到1872 m a.s.l（Ranichauri）。年平均气温从13.6（斯利那加）到24.2 ◦C（查谟），年平均降水量从斯利那加的693毫米到迪布鲁加尔的2781毫米。

图2显示了收集每日降水样本的六个站的长期（1985-2014）月平均气温和降水量数据。图2中显示的数据分为两个时期（表2）：(i) 印度夏季季风和（ii）西风扰动。ISM周期的开始和持续时间是根据长期月降雨量的季节分布，以及通过检验在本研究框架内收集的每日降雨数据计算的个体向后轨迹来确定的（参见4.1部分）。ISM的持续时间从位于西部边缘（斯利那加，查谟，帕拉姆普尔）的台站的3个月（7月至9月）到位于区域东部边缘的台站的5个月（5月至9月）不等（Jorthat， Dibrugarh）。对于区域的中心部分（Ranichauri和加德满都站），ISM的开始时间定在6月初，终止于9月底。对于除斯利那加站之外的所有站点，ISM的开始标志着月降雨量的明显增加（参见图2）。对于斯利那加站，ISM起始和持续时间的降雨增加的特征不存在;然而，它仍然可以根据与该地点每日降雨量相关的气团的后向轨迹分析以及该降雨的特征 ¹⁸O和 ²H同位素特征来定义。

表2中报告了ISM和WD期间在该研究中用于收集同位素分析数据样本站点的地面气温和累积降水的长期平均值。此外，报告了月气温季节性变化的峰值。这个幅度从区域的东部（Dibrugarh：11.7 ^◦C）逐渐增加到西边缘（斯利那加：23.1 ^◦C），表明从海洋性气候的逐渐过渡到大陆性气候。ISM和WD期间的平均温度也不同，前者明显更高;平均差异约为8^◦C。

这些台站不仅在年降雨量方面有所不同（表1），而且在ISM和WD周期的累积降雨量方面也有所不同，前者通常较高（表2）。斯利那加站是一个引人注目的例外- 在此期间，WD期间的降雨量明显高于ISM期间（150毫米）的降雨量（543毫米）。ISM和WD期间累积降雨量的比率（表2中的参数R）从Dibrugarh 的3.41到Ranichauri的1.95不等。对于斯利那加，此参数的值显著低于1（0.28）。

3 方法

中央旱地农业研究所（CRIDA）和印度气象局（IMD）在“印度水域同位素指纹识别国家计划”（IWIN）的支持下收集了大部分降水样本（Deshpande和Gupta，2008年，2012年） ）。新德里的印度气象部门从其分办事处提供了相关站点的气象数据。使用Ahmadabad物理研究实验室（PRL）的IWIN-IRMS设备分析降雨样品的氘和¹⁸O同位素组成，遵循标准平衡方法，其中水样用CO₂ （或H）平衡。通过Delta V Plus系统的Gas-bench II连续流同位素比质谱仪（IRMS）分析（Maurya等人，2009）。对于delta;²H和delta;¹⁸O，同位素分析（一个西格玛）的分析不确定度分别为1.0和0.1permil;。

通过拉格朗日混合单粒子轨道模型（HYSPLIT4，2016年2月修订版 - Stein等，2015）的框架完成了到达采样站的气团后向轨迹的重建。该模型由存档的全球数据同化系统（GDAS1产品，可在以下网站获得ftp://arlftp.arlhq.noaa.gov/pub/archives/ gdas1，上次访问：2016年3月）每3小时1.0^◦ times;1.0^◦水平分辨率（相当于约100公里 100 km）的气象数据可以获取，23 sigma压力层介于1000和20 hPa之间（Parrish和Derber，1992）。所有轨迹均以30分钟的时间分辨率计算。对于每个位置，轨迹释放

表 1 采集日降水样品用于做同位素分析站点的特征

图 1喜马拉雅山脉南部山麓的六个采样点的位置：SGR - Srinagar，JMU - Jammu，PMR -

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