中亞高山區云下與地表降水氫氧穩定同位素時空分布特征及其水汽來源分析

孫從建，周思捷，陳亞寧，陳 偉，喬 鵬

(1.山西師范大學地理科學學院，山西 太原 030031；2.中國科學院新疆生態與地理研究所，新疆 烏魯木齊 830011)

大氣降水作為區域水資源的原始補給，是區域水循環過程的重要輸入因子和關鍵環節，降水中氫氧穩定同位素是大氣降水的重要組成部分，能敏感地響應環境變化[1-2]，是定量研究水循環過程的重要示蹤劑[3-5]。

中亞地區水資源匱乏，大氣降水的變化直接決定了區域水資源的時空分布特征，合理認識降水穩定同位素對研究水資源的時空分布、優化配置水資源、保護生態都具有十分重要的意義。大氣降水由于在形成、凝結和降落過程中會受到不同程度的分餾過程影響，使得降水穩定同位素組成表現出時空差異性[6]，而云下與地表降水穩定同位素由于區域氣候環境的影響也具有顯著差異，挖掘降水中蘊含的氫氧穩定同位素信息，探討云下與地表降水中的氫氧穩定同位素的差異，可以更好地揭示在不同水汽來源地與輸送路徑影響下的中亞高山區氫氧穩定同位素的時空變化特征。

降水穩定同位素由于溫度效應、降水量效應、高程效應、水汽來源及降水二次蒸發等因素的影響，往往表現出顯著的時空差異，因此被廣泛用于水汽來源的示蹤與古環境的反演[7]。相較于地表降水，云下降水更能反映降水水汽來源的信息。近年來，地理工作者對降水穩定同位素的研究多基于不同區域地表降水的長期觀測，而云下降水的研究相對較少，地表和云下降水的對比研究也相對匱乏。車存偉等[8]探討了黃河流域的云下二次蒸發與各氣象要素間的關系。在地表觀測方面，靳曉剛等[9]通過計算發現黃河流域全年都存在二次蒸發現象，在夏季風盛行期間最為明顯，其中溫度對二次蒸發影響最大，海拔對其影響最小；曾帝等[10]在分析西北干旱區降水穩定同位素時發現，溫度是其主要控制因素，部分區域夏季存在降水量效應，水汽來源主要是西風輸送，但也會受到季風和極地氣團的影響；李廣等[11]在云南騰沖地區研究發現，在季風環流影響下，騰沖地區降水中δ18O值的變化不一定遵循降水量效應。而在高空水汽研究方面，任行闊等[12]通過對青藏高原西北部慕士塔格地區大氣水汽穩定同位素的研究發現，濕度和溫度對大氣水汽中的δ18O影響顯著，且濕度的影響更顯著。上述的研究豐富了區域降水穩定同位素的認知，但針對氣候環境惡劣、人煙稀少的亞洲高山地區的相關研究較為匱乏。中亞高山區深居內陸，氣候干旱，降水自云下降落到地表的過程中受局地環境(氣象因素、地理位置、二次蒸發、水汽來源)影響顯著，降水中的過量氘很大程度上受到云下不飽和空氣蒸發的影響，且地表降水穩定同位素并不能完全反映該區域降水的原始水汽來源信息[13]，需分析云下降水穩定同位素的時空分布特征，才能更好地認識區域水循環過程。而中亞高山區由于野外采集條件惡劣，區域降水穩定同位素的觀測以及相關研究較為匱乏，該區域作為“亞洲水塔”[14]，是周邊地區重要的原始水源補給，研究其降水來源對認識我國的水循環過程和科學合理利用水資源具有重要意義[15]。

本文在變化環境下基于中亞高山地區4個區域(中天山、西天山、喀喇昆侖山、西喜馬拉雅山)7個降水站點(Kargil站、西合休站、沙曼站、江卡站、沙里桂蘭克站、巴音布魯克站、黃水溝站)的降水穩定同位素觀測數據，利用Stewart雨滴蒸發模型計算云下降水氫氧穩定同位素，借助HYSPLIT(hybrid single-particle Lagrangian integrated trajectory)模型分析區域的水汽來源，揭示中亞高山地區的云下及地表降水穩定同位素時空分布特征及其與環境要素和水汽來源的關系。

1 研究區概況與研究數據

中亞高山區位于亞歐大陸中南部，地處26°40′N～45°20′N、67°20′E～88°20′E之間，北有天山，南有喀喇昆侖山和喜馬拉雅山，是亞洲中部山系最發育地區之一，地勢東高西低，地形以山地與高原為主，山脈與盆地相間分布[16]。研究區太陽輻射強，溫度高，蒸發旺盛，降水稀少，極其干燥，全年冬冷夏熱，氣溫年較差與日較差大，屬溫帶大陸性氣候，區域內的河流多為內陸河，東南緣青藏高原阻隔印度洋、太平洋的暖濕氣流，海洋氣流勢力大大削弱，雨水稀少。

根據區域環境特征將研究區分為中天山、西天山、喀喇昆侖山和西喜馬拉雅山4大區域(圖1)，并選取西喜馬拉雅山的Kargil站，喀喇昆侖山的西合休站、沙曼站、江卡站，西天山的沙里桂蘭克站以及中天山的巴音布魯克站與黃水溝站7個站為代表性樣點[17]。其中西合休站、沙曼站、江卡站、沙里桂蘭克站、巴音布魯克站及黃水溝站分別在當地水文站開展地表降水的觀測，具體信息見表1。

圖1 研究區與采樣點分布

表1 主要站點的相關信息

地表降水的樣品以次降水事件為單位開展，以不銹鋼分體式雨量計收集，待降雨結束，將雨量筒中的雨水存入10 mL的凍存管中，備份一個，并編號記錄降雨的起止時間、實時降水量、溫度、相對濕度等氣象要素[18-20]，野外由于條件限制可將采集的樣品放入便攜冰箱中，避免水樣產生分餾，帶回實驗室迅速使用Parafilm封口膜密封并低溫冷藏保存。實測樣品的室內分析主要在中國科學院荒漠與綠洲生態國家重點實驗室進行，利用Los Gatos Research公司生產的LWIA-V2(DLT-100)液態氫氧同位素分析儀對樣品進行測定，δ2H和δ18O的測量誤差均不超過±1‰和±0.3‰[19]，測量所得結果采用維也納平均海洋水(V-SMOW)的千分差表示:

(1)

式中Rsample、Rstandard分別為降水樣品和V-SMOW中重同位素與輕同位素絕對豐度之比，即同位素比率。

2 研究方法

2.1 云下降水的估算

云下降水的氫氧穩定同位素δ2Hc(δ18Oc)可由地表的降水穩定同位素δ2Hg(δ18Og)減去地表與云下降水穩定同位素差值Δδ2H(Δδ18O)得到，其中地表與云下降水的穩定同位素差值用Stewart雨滴蒸發模型估算，Δδ2H和Δδ18O[21-25]的計算公式如下：

(2)

(3)

式中：2α、18α分別為氫和氧同位素的平衡分餾參數[25-26]；f為雨滴剩余比，即雨滴降落過程中經歷云下二次蒸發后，剩余的質量占雨滴降落時質量的百分比[13]。參數2γ、18γ、2β和18β的計算公式[21]如下：

(4)

(5)

(6)

(7)

式中：HR為相對濕度；D、D′分別為1H2H16O和1H1H18O在空氣中的擴散常數，根據Stewart[21]的研究可知，2D/2D′和18D/18D′分別為1.024和1.028 9；n為0.58[25]。在本研究中，參數f可以通過下式計算得到：

(8)

式中：Pg為地面降水量，mm；Pe為蒸發掉的降水量，mm，其公式為

Pe=et

(9)

式中：e為雨滴蒸發速率(單位時間蒸發的水的質量)；t為云底下降到地面的時間，可用下式計算：

(10)

式中：Hc-g為云底到地面的高度，m；Vdrop為降水雨滴的降落速度，m/s，根據孔彥龍[22]的研究，干旱高山區降水的Vdrop可由下式計算[22,26]：

Vdrop=9.58e0.035 4Hc-g[1-1.147e-(R/1.77)]

(11)

式中R為雨滴直徑，mm。

式(9)中蒸發速率e由兩部分組成，即e=A1(T,R)A2(T,HR)，其中A1是環境溫度T和雨滴直徑R的函數，cm；A2是環境溫度T和相對濕度HR的函數，g/(cm·s)。根據周蘇娥等[24-25]的研究，A1和A2的值因具體情況而異。本文采用雙線性插值方法獲取每個采樣事件在特定氣象條件下的A1和A2，計算公式為

A1=(-0.244 5T+131.28)(0.2r)×1.613 9

(12)

A2=(-0.73HR+0.726 4)e(-0.002HR+0.037 1)T

(13)

計算結果中雨滴蒸發速率的最終單位為g/s，根據孔彥龍[22]研究的經驗公式(干旱區1 mm降水質量約為1 000 g)換算成單位mm/s代入式(8)中求解雨滴剩余比f。

2.2 HYSPLIT模型

HYSPLIT模型是由美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)空氣資源實驗室和澳大利亞氣象局聯合研發的一種用于分析大氣污染物輸送及擴散軌跡的模型。該模型可以實現對到達研究終點之前的軌跡路徑的模擬[27-29]，近年來被廣泛應用于降水水汽來源及水汽輸送路徑的研究。結合美國國家環境預報中心/美國國家大氣研究中心(National Centers for Environmental Prediction/National Centers for Atmospheric Research，NCEP/NCAR)提供的全球再分析資料對研究時段內發生的降水的氣團后向軌跡進行模擬和聚類分析，其中HYSPLIT模型的空間精度為2.5° × 2.5°，模型運行的時間步長為6 h，由于亞洲高山海拔都在2 000 m以上，運行高度選擇3 000 m(700 hPa)，追蹤時長為120 h，模型輸出的結果為降水前5 d內水汽的輸送路徑以及沿途的空氣比濕變化[30]。

3 結果與分析

3.1 地表降水的穩定同位素時空變化特征

研究區地表降水穩定同位素季節變化明顯，呈現夏半年富集、冬半年貧化的特點(圖2和圖3)。7個站點中除Kargil站外，其余站點地表降水的δ2H、δ18O變化趨勢較為相似，大致呈現1—7月波動上升、8—12月波動下降的趨勢。研究區地表降水δ2H值介于-182.66‰～-10.60‰之間，均值為-88.47‰；δ18O值介于-25.93‰～6.25‰之間，均值為-11.91‰；可以發現研究區δ2H、δ18O均值與鄭淑蕙等[31]研究發現的我國大氣降水中δ2H、δ18O均值(分別為-50‰和-8‰)相差較大，遠遠低于全國平均值。中亞高山地區主要受控于西風水汽的輸送[32]，西風帶輸送的水汽經過長距離的輸送導致水汽中的δ2H和δ18O等重同位素沿途不斷地隨降水消耗，到達研究區的地表降水δ2H、δ18O值更加偏負，這可能是該區域降水穩定同位素低于全國的主要原因。

(a)Kargil

(a)Kargil

對比4個區域，西天山的地表降水穩定同位素變化范圍較大，1—8月呈上升趨勢，9—11月呈下降趨勢，最大值和最小值分別出現在8月和11月。在中天山地區，黃水溝站的地表降水穩定同位素變化范圍較小，4—6月呈上升趨勢，7—12月呈下降趨勢，最大值和最小值分別出現在7月和12月。Kargil站的地表降水的穩定同位素與其余站點不同，在8月呈現最小值，這可能與其水汽來源有關，該站點處于西喜馬拉雅山山谷，水汽受印度洋影響較嚴重。

氘盈余(d-excess)是普遍被用來示蹤水汽來源的重要綜合環境因素指標[33-35]。研究區地表降水d-excess值(圖4)整體上呈現夏低冬高的趨勢,變化范圍為9.63‰～24.75‰，均值為14.84‰，最大值和最小值分別出現在12月和8月。該區域地表降水中年均d-excess值高于10‰，表明該地區降水受到較為強烈的蒸發影響，云下二次蒸發會導致d-excess值發生顯著變化。

(a)Kargil

空間分布上，中亞高山區地表降水中δ2H、δ18O整體上呈現自南向北的減少趨勢，以年均值為例，巴音布魯克站δ2H、δ18O值最低，分別為-98.26‰和-15.19‰；黃水溝站δ2H、δ18O值最高，分別為-66.38‰和-10.09‰，年均值的變化趨勢表明該區域高山地表降水穩定同位素具有較為明顯的緯度效應。對比不同季節發現，夏季該區域空間差異較為顯著，其中江卡站降水穩定同位素呈現顯著的富集效應，而地處河谷區的Kargil站最低。這表明，特殊的地形環境以及局地氣候對于中亞高山區地表降水的穩定同位素影響極其顯著。

3.2 云下降水的穩定同位素時空變化特征

降水是水循環過程的一個重要環節，雨滴從云下降落到地面的過程中，受到不飽和大氣壓的影響發生非平衡分餾，進而影響同位素的比率，因此明確云下降水中δ2H和δ18O的變化特征對研究本區域水循環具有重要意義[36]。

研究區云下降水穩定同位素季節變化趨勢與地表降水穩定同位素較為相似，即1—8月上升，9—12月下降，呈現夏半年富集、冬半年貧化的特點。全區云下降水中δ2H值介于-185.20‰～-9.97‰之間，均值為-90.80‰；δ18O值介于-28.72‰～-4.36‰之間，均值為-15.03‰，與地表降水穩定同位素相比，δ2H值和δ18O值均減小，說明雨滴自云下降落到地表的過程中，區域云下二次蒸發作用導致地表降水δ2H和δ18O富集。研究區內除Kargil站以外的6個站點的云下降水穩定同位素變化趨勢相似，處于西喜馬拉雅山的Kargil站在8月云下δ2H和δ18O發生驟降，δ2H降為-91.81‰，δ18O降為-13.12‰，與地表δ2H(-91.66‰)和δ18O(-12.85‰)相比，差距較小，表明該站點8月集中降水時受到了不同水汽來源的影響。

對比云下與地表降水中d-excess值(圖4)發現，研究區云下降水中d-excess值在12月達到最高值為44.54‰，5月達到最低值為18.67‰，全年d-excess均值為25.71‰；云下降水d-excess值年內整體為冬季高而夏季低，這可能與水汽來源輸送具有一定關系，冬夏間d-excess值的顯著變化表明該區域年內水汽來源較為復雜。與地表d-excess年均值(14.84‰)相比，云下降水中d-excess值偏高，很有可能是因為云下水汽氣團相對濕度較大且雨滴自云下降落到地面的過程中發生了強烈的二次蒸發，致使到達地表的d-excess值大幅降低。

3.3 云下與地表大氣降水線

大氣降水線可揭示大氣降水中δ2H和δ18O之間的線性關系，由于不同地區降水的氣象條件、地形因素、季節變化和水汽來源的不同，大氣降水中的同位素分餾會存在差異，因此各地的大氣降水線都具有不同的斜率和截距，大氣降水線的斜率代表δ2H和δ18O的分餾速率對比關系，截距代表氘對平衡狀態的偏離程度[35]。對中亞高山區及其7個站點的δ2H和δ18O進行一元線性回歸分析，擬合得到局地大氣降水線(圖5)。

根據地表降水中δ2H和δ18O同位素數據，用最小二乘法得到中亞高山區的地表降水線方程為δ2H = 7.46δ18O+7.45。該方程與Craig[36]提出的全球大氣降水線方程(以下簡稱GMWL)δ2H = 8δ18O+10及中國大氣降水線方程δ2H = 7.9δ18O+8.2[31]相比，其斜率和截距都偏低，造成這種差異的原因可能是該地區深居內陸，遠離海洋，氣候干燥，降水過程受到蒸發作用，引起同位素不平衡分餾[37]。研究區云下降水線方程為δ2H = 7.56δ18O+25.01，與地表降水線相比斜率和截距都偏高，反映出雨滴降落過程中云下氫氧穩定同位素的不平衡分餾效應較弱且大氣濕度高于地表氫氧穩定同位素。

對比發現各區域大氣降水線呈現顯著空間差異(圖5)。西喜馬拉雅山的Kargil站以及中天山的巴音布魯克站、黃水溝站的云下和地表大氣降水線截距都顯著低于8，表明這些區域的云下和地表的降水穩定同位素普遍受到蒸發的影響，降水線體現顯著的干旱影響特征，而西天山的沙里桂蘭克站云下和地表大氣降水線斜率差異顯著，表明這一區域云下降水降落過程中蒸發對雨滴影響顯著。位于喀喇昆侖山的西合休站和沙曼站的地表降水線的斜率和截距均高于GMWL，這兩個站點位于海拔較高的山谷，局地蒸發的水汽(穩定同位素較貧化)對區域降水影響較大，使得該區域的大氣降水線方程的斜率和截距都偏高。喀喇昆侖山3個站點的云下降水線的截距均大幅高于GMWL，該區域降水時云下氫氧穩定同位素分餾偏離平衡，d-excess值顯著增加，導致云下降水線截距較高。

(a)Kargil

4 討 論

4.1 氣象因素與氫氧穩定同位素的相互關系

氣象因素、地理位置、水汽來源被證明對區域降水穩定同位素具有顯著的影響，其中氣象因素由于直接影響穩定同位素的分餾過程，是降水穩定同位素變化最重要的影響因子。眾多研究者基于氣象因素與區域降水穩定同位素變化間的關系開展了相關研究，如：張百娟等[32]研究祁連山降水穩定同位素時發現其溫度效應顯著，即溫度每升高1℃，δ18O增加0.64‰；周海等[38]基于河西走廊降水穩定同位素的研究發現該區域降水δ18O變化具有顯著的季節變化特征，與溫度呈正相關關系。本文基于中亞高山區地表降水穩定同位素的觀測資料發現，該區大氣降水中的氫氧穩定同位素與溫度亦存在較為明顯的正相關關系，即氣溫越低，降水氫氧穩定同位素的分餾越大，大氣降水的δ18O值越低。如表2所示，中亞高山區中除沙曼站和黃水溝站外，氣溫均與δ18O呈正相關，且R2>0.5，說明具有顯著的溫度效應，其中喀喇昆侖山區的西合休站斜率最大，西喜馬拉雅山的Kargil站斜率最小，說明西合休站降水δ18O與溫度波動的關系最為顯著，而Kargil站的溫度效應不明顯，表明這一地區受大陸氣團的控制較弱。

表2 地表降水δ18O、d-excess值與氣象控制因子的關系

降水量的變化對區域大氣降水穩定同位素的變化具有一定影響[39]，通過對比7個站點降水δ18O與降水量的關系發現研究區所有站點降水δ18O與降水量的關系并不明顯，Kargil站、西合休站、沙曼站、江卡站、黃水溝站的降水δ18O與降水量呈現低的負相關關系，沙里桂蘭克站、巴音布魯克站的降水δ18O與降水量呈現低的正相關關系，這主要是因為中亞高山區深居內陸，距海遙遠，海拔較高，大陸性氣候顯著，氣候干旱，受季風影響較小，降水量效應表現不明顯。

4.2 位置因素與氫氧穩定同位素的相互關系

如圖6所示，中亞高山區地表降水δ2H和δ18O與高程呈現出較顯著的線性關系，δ2H和δ18O隨海拔的增加逐漸降低,且R2>0.5，地表δ2H與高程E的關系式為：δ2H=-0.0307E+21.33，海拔每上升100 m，地表同位素δ2H值減小3.07‰。在水汽輸送過程中，隨著海拔的增加，降水中的重穩定同位素逐漸發生貧化，降水中的δ18O值減少。地表的大氣降水δ18O具有顯著的高程效應，其中海拔每升高100 m，地表降水δ18O值減少0.31‰，高于劉忠方等[40]計算的全國降水高程效應斜率(-0.16‰)，表明中亞高山區地表降水δ18O值受高程影響更大，高程效應更顯著。中亞高山區地表大氣降水同位素d-excess值與高程間的相互關系并不顯著，d-excess值的變化可能與當地水汽來源間的關系更為顯著。

(a)δ2H

4.3 水汽來源與氫氧穩定同位素的相互關系

水汽是降水的重要物質組成，對區域降水穩定同位素的影響十分顯著，分析研究水汽分布及其輸送有利于進一步認識中亞高山區降水穩定同位素的時空分布特征。基于HYSPLIT模型對研究區上空3 000 m的水汽輸送路徑進行為期12月的模擬追蹤(圖7)，模擬的結果是降水發生前120 h的水汽輸送路徑及水汽輸送比例，括號外和括號內的數值分別代表水汽軌跡聚類后的路徑數和路徑占比。將中亞高山區分為中天山地區(以巴音布魯克站為代表)、西天山地區(以沙里桂蘭克站為代表)、喀喇昆侖山地區(以西合休站為代表)以及西喜馬拉雅山地區(以Kargil站為代表)4個地區從夏半年(4—10月)和冬半年(11月—次年3月)分別展開討論。結果表明，夏半年西天山、中天山、喀喇昆侖山及西喜馬拉雅山的水汽降水主要源自西風控制下中高緯度西伯利亞大陸氣團，8—9月存在少有的西南方向的印度洋水汽。而冬半年西天山、中天山、喀喇昆侖山及西喜馬拉雅山的水汽來源相似，水汽主要源自西風帶輸送下的北大西洋水汽以及局地再循環水汽，同時在西喜馬拉雅山發現有源自西南方向的印度洋水汽輸送。

(a)1月

1—4月研究區從西南部的西喜馬拉雅山到中天山主要受單一氣團西風帶的控制，降水中δ18O值自西喜馬拉雅山向中天山逐漸降低，降水中d-excess值逐漸上升，1—4月平均值分別為25.41‰、21.29‰、22.34‰和19.90‰，d-excess值顯著偏高。這一時期，該區主要受大陸氣團控制，西風帶輸送的水汽經過遠距離的輸送，沿途蒸發作用不斷消耗水汽，再加上氣團本身內部水汽相對濕度較低，使得降水較少，降水中的d-excess值顯著偏高。5月研究區除受西風影響外，中天山和西天山地區降水水汽源地還包括西伯利亞地區，水汽比例分別占當地的4.03%和5.65%；這一時期中天山地區云下降水中δ18O值為-9.36‰、d-excess值為28.80‰，西天山降水中δ18O值為-10.29‰、d-excess值為13.37‰。6—8月，西天山、中天山、喀喇昆侖山及西喜馬拉雅山的水汽來源相似，降水的水汽輸送來源主要有3條，分別是西方路徑、西南路徑和北方路徑。西方路徑中來自緯向西風輸送的水汽對夏季降水貢獻最大，主要經過東歐平原，翻越烏拉爾山脈，穿過哈薩克丘陵到達研究區，西方路徑的水汽貢獻占比最大；西南路徑的水汽輸送通道主要源自伊朗高原西北部的幼發拉底河和底格里斯河，經過里海、圖蘭低地到達研究區，西南路徑的水汽貢獻較大；來自北方路徑的水汽輸送通道自西西伯利亞平原東部的葉尼塞河且一路向南翻越哈薩克丘陵，經過巴爾喀什湖到達研究區，北方路徑的水汽貢獻占比最小。其中喀喇昆侖山除了西風帶輸送的水汽之外，局地再循環水汽的影響使其在8月降水中的δ18O值全年最高，達到0.93‰，說明近距離的局地再循環水汽由于水汽輸送距離較短，水汽中重同位素的沖刷作用較小，導致降水中δ18O值較高。8月中天山的水汽源地較為復雜，但其降水水汽性質大都屬于近距離的局地再循環水汽，較高的溫度和較低的濕度使d-excess值顯著降低，且低于全國均值10‰，僅有7.14‰。9月西喜馬拉雅山約77.50%的水汽輸送來自西南方向，22.50%的水汽輸送源自印度洋，云下降水中δ18O值為-9.70‰，d-excess值為11.51‰，可以發現受區域強烈二次蒸發的影響降水呈現δ18O富集、d-excess值降低的特征[41]。10—12月研究區4個區域主要受西風控制，其中12月西天山d-excess值最低，為9.30‰，中天山d-excess值最高，達72.73‰，d-excess值較高說明其水汽主要源自濕潤的海洋氣團，溫度較低，大氣相對濕度高，沿途飽和大氣壓致使其蒸發作用較弱。

5 結 論

a.中亞高山區7個站點的地表和云下降水δ2H和δ18O季節變化明顯，主要表現為夏半年富集、冬半年貧化，冬半年d-excess值普遍大于夏半年，Kargil站云下與地表降水δ2H和δ18O差異最小，黃水溝站差異最大。

b.中亞高山區云下與地表大氣降水線斜率均小于8，表明研究區氣候較為干旱，其中地表大氣降水線的斜率最小，其次為云下大氣降水線和GMWL的斜率；地表大氣降水線的截距最小，其次為GMWL和云下大氣降水線的截距。

c.中亞高山區地表和云下降水的δ2H和δ18O具有明顯的溫度效應，降水δ18O與降水量關系不明顯，地表降水δ2H和δ18O與高程具有明顯的負相關關系。

d.中亞高山區全年降水主要受西風帶輸送的北大西洋水汽及局地再循環水汽補充，印度洋水汽對西喜馬拉雅山區降水具有一定的影響。