南方丘陵區降雨同位素組成及影響因素的研究
——以長沙油茶林為例

岳伶俐， 陳永忠， 夏雄， 劉棟， 王湘南， 吳友杰*

（1.湖南農業大學水利與土木工程學院，長沙 410128； 2.湖南省林業科學院，長沙 410004）

降雨中穩定氫氧同位素是用來追蹤水汽來源、探究水文過程、研究氣候變化的有效手段，其豐度與水汽源區的初始狀態和當地氣候條件密切相關[1]。研究表明，降雨同位素同溫度呈正相關關系（溫度效應），同降雨量、緯度、高程和濕度呈負相關關系（降雨量效應、緯度效應、高程效應和濕度效應）[2-3]。目前，我國西南地區[4]、西北地區[5]、東北地區[6]、東部沿海地區[7]、青藏高原[8]等地都進行了有關降雨同位素組成變化和水汽來源的研究，分析了大區域的降雨同位素分布特征、同位素效應以及水汽輸送機制，取得了一定成果[9]。在時間尺度上，缺乏針對小區域水汽來源及其輸送規律的精細研究，為進一步完善我國水汽循環規律，研究南方季風區降雨和水汽來源及其環境效應具有重要意義[10]。

長沙是典型的季風氣候區，其雨季的開始和季風的影響密不可分[11]，該區是季風為我國帶來不同水汽來源的交匯處，從某種意義上看，其同位素值可作為我國其他地區降雨同位素組成的背景值，對研究我國降雨的時空分布規律具有重大意義[12]。另一方面，闡明小區域的水文過程有利于該地區的生態文明建設。

長沙地形以丘陵為主，土壤多為紅壤，氣候條件溫和濕潤、四季分明，非常適合種植油茶。油茶是我國康養價值、經濟價值和生態價值極高的一種特有經濟林木，主要分布在我國南方，如湖南、江西、廣西等地[13]。2020年，長沙所在省份被列為油茶產業核心發展區，研究其氣候條件對油茶生長發育的影響、了解林地水文循環過程對促進林地生態經濟發展具有重要意義。目前，有關油茶林的研究多集中于油茶產業發展、油茶低產林改造和油茶籽產量提升等方面，而針對油茶林降雨-土壤-植株系統各水分同位素特征的研究亟待加強。

本文基于長沙地區油茶林地降雨同位素資料，欲揭示林地降雨同位素分布特征，量化水汽來源，探究林地降雨同位素對水汽來源、降雨量、溫度、濕度、風速和相對濕度變化的響應，以期對林地水汽輸送過程有更深刻的了解，為研究林地水循環提供科學依據，促進林地生態循環發展。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

該試驗在長沙國家油茶工程技術研究中心核心育種基地油茶種質資源收集圃（28°12′N，113°06′E）進行。長沙位于中國中南部，處于湖南省東部偏北，湘江下游和長沙盆地西緣，屬于典型的亞熱帶季風氣候，溫和濕潤，四季分明，年均氣溫17.2 ℃，年積溫5457 ℃，年均日照時數1529 h，年均無霜期279 d，年均降雨量1405 mm，主要集中在春季和夏季。土壤種類多樣，以紅壤和水稻土為主，試驗區土壤質地為紅壤，土壤干容重1.28～1.58 g·cm-3，體積含水率為39.79%～50.58%，體積田間持水量32.17%～34.09%。試驗區油茶種植面積達20.0 hm2，油茶種植密度為1500株·hm-2，平均樹高1.8 m，平均冠幅1.2 m×1.4 m，主要品種為湘林系列，本試驗選用3～5年生的油茶林地。

1.2 試驗設計

1.2.1 降雨樣品采集 2019年4—10月進行雨水取樣，具體方法為：在油茶林間隙中隨機放置3個自制的降雨采樣器——直徑10 cm、高20 cm的鐵質收集桶，桶口放置1個塑料漏斗，漏斗內放置1個乒乓球以防止桶內水樣蒸發，每場降雨結束后0.5 h內，將雨水過濾后收集，設置3個重復，裝入1.5 mL連蓋離心管并低溫冷藏，以降低水樣蒸發時同位素分餾對試驗結果的不利影響。一般情況下，每場降雨取樣1次，當遇到持續時間長、降水量大的降雨事件時，取樣工作進行2～3次，對其降雨中的同位素組成比率進行加權平均，如公式（1）。

式中，δXi和Pi分別為氫、氧穩定同位素比率和相應的降水量。

采用微型自動氣象觀測站（HOBOware U30，Onset Computer Crop，USA）同步記錄降雨量（precipitation，P，mm），平均溫度（average temperature，T，℃）、平均風速（average wind velocity，V，m·s-1）和相對濕度（relative humidity，R，%），氣象站每隔1 min進行采樣，綜合考慮試驗需要和儀器內存，每隔15 min記錄1次數據。

1.2.2 數據分析處理 所有樣品采用液態水同位素分析儀（PICARRO L2130-i，Picarro，USA）測定其穩定氫、氧同位素組成δ(‰)，分析結果用相對于維也納標準平均海洋水（Vienna-relative standard mean ocean water，V-SMOW）的千分差表示，如公式（2）。過量氘d-excess可用于確定數據質量，并識別樣本在采集、處理和存放過程中可能蒸發的樣品，了解水分來源和蒸汽輸送歷史[14]，計算方法如公式（3）所示。

式中，Rsample和Rstandard分別表示樣品和V-SMOW中的穩定氫氧同位素比率（18O/16O或D/H），測量標準差分別為δ18O＜0.1‰和δD＜2.0‰。

為進一步研究降雨氫氧穩定同位素變化對水汽來源的響應機理，利用由美國海洋大氣局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）空氣資源實驗室提供的向后軌跡模型（hybrid single particle lagrangian intergrated trajectory，HYSPLIT）。該模型即拉格朗日混合單粒子軌道模型，通過追蹤氣流移動方向，研究其運動軌跡[15]，它采用地形σ坐標，即氣象數據在水平坐標上保持原格式，在垂直方向通過公式（4）內插到地形σ坐標系統。

式中，Ztop為模型頂部的縮放高度，默認內部縮放高度為25 km；Zmst為平均海平面高度；Zgl為地面高度；單位均為km。

模擬氣流運動軌跡時，其最終位置P（t+Δt）由初始位置P（t）和第一猜測位置P′（t+Δt）的三維速度矢量得到，見公式（5）和（6）。

式中，Δt為積分時間步長，本研究中Δt取1 h。

本研究利用全球數據同化系統（global data assimilation system，GDAS）1.0作為背景氣象數據，分別計算了地面以上1500、3000和5500 m高度帶的水汽運輸軌跡，每6 h計算1次軌跡，回溯72 h[16]，并通過聚類分析確定研究區的主要水分來源。

2 結果與分析

2.1 降雨同位素組成動態變化

分析長沙地區油茶林地日降雨同位素(δD、δ18O和d-excess)數據，降雨中δD、δ18O、d-excess組成如圖1所示。日降雨同位素δD的范圍為：-150.12‰～12.55‰，平均值為-81.32‰。δ18O值在-19.97‰～0.03‰之間，平均值為-11.39‰。每日d-excess值在6.01～14.37之間，平均值為9.84。分析各月份降雨的平均同位素組成，結果（表1）表明，4和10月的同位素組成與5—9月同位素組成存在顯著差異，但4月同10月之間、5—9月之間同位素組成無明顯差異。長沙地區5月開始受到東南季風作用的影響，因此將5—9月劃分為季風期，其余2月代表非季風期。本文數據范圍大體上與吳華武等[17]于2010—2011年在長沙地區得到的研究結果（δD：-132.9‰～13.2‰；δ18O：-17.4‰～0.24‰）相近，同位素數據沒有顯示出很大的年際變異性，但均值偏低，大致是前人研究結果[17-18]（δD=-39.9‰；δ18O=-6.83‰、δD=-31.81‰；δ18O=5.58‰）的2倍，這表明林地降雨氫氧同位素組成的年際波動較小，年內存在波動，有明顯的季節性變化。有研究指出，南方矮化棗樹林降雨受到冠層截留作用，雨滴滯留時間長，同時蒸發時間也長，其同位素值較林外降雨富含重同位素[19]。本試驗基地以3～5年生油茶為主，其冠層截流作用不明顯，從而降雨重同位素值富集程度低。如圖1所示，降雨氫和氧同位素具有良好的線性關系，其變化規律也高度一致，因此本文主要討論降雨中δD變化[2]。

表1 各月降雨同位素的分布情況Table 1 Distribution of precipitation isotopes in each month

圖1 δ18O、δD和d-excess分布Fig. 1 Distribution of δ18O、δD and d-excess

林地降雨同位素組成表現出明顯的季節性變化，如表1所示。在試驗期內表現出季風期整體偏低，非季風期偏高，大多數受季風氣候影響的地方也有類似的季節趨勢，如日本本州島受到氣團水汽來源的影響，其d-excess夏季低，冬季高[20]；三角洲降雨同位素冬季值偏高、夏季偏低[21]。季風期降雨量（76.2%）遠遠大于非季風期（23.8%），降雨同位素δD平均值在季風期（-105.99‰）低于4（-42.60‰）和10月（-16.33‰），d-excess平均值在季風期（8.19）也低于4（13.85）和10月（12.93）。降雨同位素在各季節中表現出高度的差異性，季風期變化較大，非季風期差異性較小，其可能原因是林地在季風期受到東南季風和西南季風的共同影響，降雨量多且水汽來源復雜[17]，導致溫度對降雨同位素的影響作用減弱[22]。通過分析降雨中δD同位素值的季節變化，可以判斷林地降雨過程中氫氧同位素分餾不平衡程度，從而可以得知降雨過程中水滴蒸發汽化的強度[23]，林地季風期降雨同位素組成為負，即同位素較貧乏，說明季風期降雨過程中氫氧同位素分餾較大，即蒸發強度較高。

2.2 降雨δD同環境因子的關系

如圖2所示，試驗期內高溫和降雨都主要集中于季風期，溫度自4—8月持續上升，4（17.73 ℃）、5月（18.87 ℃）的平均溫度都低于20 ℃，而8月則高達34.93 ℃，8月5日出現最高溫37.2 ℃，之后溫度開始下降，10月平均溫度為17.98 ℃；2019年4月13日至10月23日出現28次降雨，其中5月13日出現特大暴雨，降雨量82.2 mm；降雨量在20 mm以上的降雨有5次，分別出現在4月29日、5月12日、6月22日、7月9日和7月12日；4月13日、4月15日和5月6日等10場降雨的降雨量低于5 mm。試驗期內降雨δD存在明顯的變化周期，4月中旬開始下降，季風期整體偏低，9月初開始上升，形成較完整的“V”形變化規律。降雨δD波動較大，部分場次降雨同位素高度貧乏，δD在 -150.12‰～12.55‰間變化，最小值出現在5月13日。

圖2 試驗期內降雨量、溫度和δD分布Fig. 2 Distribution of precipitation， temperature and δD during the trial period

為考察林地氣候條件對降雨同位素組成的影響，對溫度、降雨量、平均風速、相對濕度等日氣候變量[17]同降雨δD進行相關分析，結果（表2）顯示，降雨δD同4個氣候變量均存在負相關關系，相關系數分別為-0.306、-0.622、-0.691和-0.496，其中降雨量和平均風速與降雨δD的相關性較高。在綜合考慮上述氣候因子的條件下，降雨量和平均風速對林地降雨的同位素變化起主要的影響作用。在控制溫度的偏相關分析條件下，降雨量、平均風速和相對濕度對林地降雨δD的影響均增大，其中以降雨量的變化幅度最大，說明各個影響因素之間相互影響，溫度變化對降雨量的影響最大。在控制降雨量的偏相關分析條件下，降雨δD同溫度和風速存在顯著的負相關關系，同前2種分析比較可知，降雨δD的溫度效應被降雨量效應掩蓋。

表2 氣候因子與δD相關性和偏相關性分析Table 2 Analysis of correlation and partial correlation between climatic factors and δD

2.3 當地降水線和水汽來源

降雨中δD與δ18O之間的關系稱為大氣降水線，可反映不同的氣候條件，比較不同地區的空間和季節同位素變化[23]。本研究使用回歸模型構建了當地降水線（local meteoric water line，LMWL），如圖3所示。2019年林地降雨所形成的降水線δD=8.3δ18O+13.5（R2=0.99），同全球大氣降水線（global meteoric water line，GMWL）δD=8.0δ18O+10.0相比，其斜率略微偏高，截距顯著偏高，表明林地蒸發強度和蒸發速率均低于全球平均水平，同時反映出林地的溫暖濕潤氣候[24]。由圖3可以看出，季風期和非季風期的降水線分別為δD=8.0δ18O+8.3（R2=0.99）和δD=7.9δ18O+12.9（R2=0.98），非季風期降水線與林地降水線十分接近，但季風期降水線的斜率和截距均低于林地降水線，尤其截距變化較大。

圖3 林地降水線Fig. 3 Forestland rainfall line

降雨同位素組成同水汽來源和輸送路徑存在密切關系[1]，為研究長沙油茶林地降雨同位素變化對水汽來源的響應，利用HYSPLIT分別從1500、3000和5500 m高度追蹤了當月降雨量比較突出日期的林地水汽來源路徑，如表3所示。并在1500 m高度處對3—10月的水汽來源進行聚類分析，如圖4所示。結合該地區降雨事件中δD的變化，綜合分析林地降雨δD與水汽輸送之間的關系。

表3 不同時期的水汽來源Table 3 Water vapor sources in different periods

圖4 不同時期水汽輸送過程的追蹤Fig. 4 Tracking of water vapor transport process in different periods

3月降雨水汽主要是源于西風帶及南下冷空氣的大陸性氣團和局部循環水汽，分別占所有水汽來源的32%和60%，其同位素富集[25]。4月35%來源于大陸性氣團的作用；局部水汽補給驟減，僅為19%；分別有7%和38%的水汽來源于印度洋和西太平洋，同位素組成開始下降。季風期林地水汽來源主要是海洋氣團，占比達51%，由于輸送距離較遠，其同位素整體貧乏。如7月5日和7月8日的水汽來源分別是湖北和緬甸，平均濕度相差30%，來自緬甸的水汽受到孟加拉灣的影響，其濕度偏高，但長距離的輸送使得7月8日林地降雨δD（-112.41‰）低于7月5日（-109.38‰）。10月隨著東南季風退出大陸，林地逐漸受到來自蒙古和西伯利亞的大陸性氣團影響，局部循環水汽補給增加，61%水汽來源于局部循環水汽，降雨次數減少，降雨量驟減，降雨中同位素組成有所增大。11月主要水汽來源為西風帶輸送的大陸性氣團和局部水汽補給，分別占27%和51%，降雨同位素繼續富集。

3—11月林地降雨水汽主要來源呈現出“大陸性氣團-海洋氣團-陸性氣團”循環變化規律，大陸性氣團主要包括局部循環水汽和來自西風帶及南下冷空氣，輸送過程中分餾程度小，對應降雨同位素組成偏大；來自印度洋和西太平洋的暖濕海洋氣團攜帶大量水汽，由于輸送過程中分餾大，導致降雨同位素組成偏負，從而林地降雨δD表現出季風期偏低、非季風期偏高的“V”形變化規律。

3 討論

3.1 降雨同位素環境效應

降雨同位素組成受到諸多因素控制，如降雨量、溫度、水分來源其軌跡、水氣輸送距離、海拔高度和水汽循環等[26]。降雨同位素與降雨量間的負相關關系被稱為降雨量效應[9]，降雨量效應一般存在于中、低緯度沿海地區（海島）或季風區[8]。一般地，日降雨量小于10 mm降雨過程同位素趨于富集，大于10 mm則表現出貧乏趨勢[1]。本研究數據顯示，日降雨量在5 mm以下的連續降雨隨降雨歷時增加，δD水平逐漸提高，鄰近兩場歷時短、雨量大的降雨，δD水平逐漸貧乏。如10月13—16日降雨過程，隨著降雨量的增加，δD組成反而富集，說明大氣中的殘留水汽隨著降雨歷時的延長而逐漸減少，成雨水汽在落至地面之前經歷了逐漸強化的二次蒸發過程[10]。對于5月6日、7月4日和7月23日的降雨量分別為2.7、1.3和0.1 mm，之前10 d內降雨量稀少，高溫條件下有利于水汽蒸發，故降雨δD高度富集，為季風期內3個較高值，同三峽庫區[27]降雨同位素一樣，表現出明顯的降雨量效應。

我國低緯度地區出現與溫度效應相反的現象稱之為“反溫度效應”[4]，主要是因為季風氣候帶來豐富的降雨，抑制和掩蓋了溫度效應，使得這些地區表現出反溫度效應[20]。本研究在綜合考慮降雨量、溫度、相對濕度和風速等環境因子的情況下，油茶林地降雨δD與溫度之間存在負相關關系（-0.306），但并未達到顯著水平；在控制降雨量后，其負相關系數提高（-0.520），并達到顯著水平，這說明連續降雨過程增大了空氣濕度，降低了溫度，從而抑制蒸發，使得溫度效應被掩蓋，此現象在我國華南其他地區（桂林）也有出現。在分別控制溫度和降雨量的情況下，降雨δD與降雨量和溫度的負相關性均有所提高，同風速的負相關關系比較穩定，后種情況下與相對濕度的負相關性有所下降，溫度和濕度的變化幅度較大，說明溫度效應和濕度效應都比較敏感。由此可知，影響林地降雨δD的主導因素是降雨量，降雨量對溫度效應的影響較大，濕度效應對溫度的變化十分敏感，風速的影響比較穩定。

3.2 降雨同位素指示意義

本研究林地大氣降水線斜率和截距均高于前人[4,7,28]，可能是因為長沙地處我國中南地區，屬于亞熱帶季風濕潤氣候，其云下二次蒸發的動態分餾值較低，從而降水線斜率和截距偏高[29]。季風期降水線斜率（8.0）和非季風期降水線斜率（7.9）接近，說明林地降雨同位素的相變過程中雨除水平相當[27]；季風期受東南和西南季風的相互影響，降雨集中，降雨量效應顯著，頻繁的降雨在一定程度上抑制了蒸發作用，致使季風期降水線截距（8.3）小于非季風期（12.9）；非季風期受到同位素富集的局部水汽的補給[30]，所以林地降水線表現出較高的截距。林地降水線和不同季節降水線斜率接近，而截距相差較大，說明油茶林地的蒸發強度接近全國平均水平，其蒸發速率遠小于全國平均水平，突出了林地的濕潤氣候特征，林地受到季風氣候和溫度的影響，蒸發速率處于不斷變化中[31]，在季風期達到最大。

本研究表明，非季風期d-excess的變幅為0.86～2.37，遠遠小于季風期的變幅（2.47～3.59）。季風期d-excess的較大波動說明林地季風期水汽來源更加復雜，其輸送途徑更多。研究區d-excess的變化基本與降雨δD變化同步，說明長沙油茶林地云下二次蒸發作用不明顯[25]。研究指出，如果降雨水汽來源于海洋，因其空氣濕度大，則過量氘較小；若過量氘較大，則說明降雨來源于內陸蒸發[30]，林地季風期過量氘d-excess均值（8.19‰）顯著小于非季風期（13.34‰），表明季風期降雨來源為海洋，非季風期來源為內陸蒸發，其結果和HYSPLIT模擬結果一致，可見利用過量氘指示降雨水汽來源是可行的。

大陸性氣團的太陽輻射強烈、水汽含量少，局部水汽輸送距離短，氣團在輸送過程中的蒸發作用和分餾程度小，從而導致3和11月同位素富集，與前人研究結果一致[16]。4月近距離的海洋水汽使得降雨同位素富集程度開始下降，4月13—15日，降雨量共8.3 mm，其1500、3000和5500 m處的水汽來源分別是新疆、貴州和巴基斯坦，雖高度不同水汽來源差異較大，但所攜帶水汽均偏低，如新疆庫勒站降雨同位素在4月最低[5]，從而使得林地降雨δD有所下降。季風期林地受到東南季風和西南季風的共同作用，其氣候條件復雜，濕度變化大，來自海洋的暖濕氣流在向陸地運輸過程中分餾大，降雨同位素貧乏，因而林地降雨同位素組成在季風期整體偏負。季風期林地水汽多來自近海和太平洋的海洋氣團，攜帶水汽十分豐富，濕度也較其他月份高，在7月8日達到92%，但降雨δD最低值出現在5月13日而非7月，濕度效應不明顯。這是因為5月林地降雨有21%的大陸性氣團和8%的局部補給，51%來自海洋氣團（西太平洋和印度洋），較長距離的輸送過程使得同位素損失較多，且溫度變化對濕度效應的影響較大，濕度效應可能受到季風作用、降雨量、水汽來源及其途徑不同的影響，這說明在季風期，影響林地降雨同位素組成變化的因素是復雜的，有待進一步深入研究。