慕士塔格地區大氣水汽氫氧穩定同位素季節內變化特征及影響因素分析_百

2024年3月14日發(作者：放松心情的句子)

第

43

卷第

2

期

2021

年

4

月

冰

川

凍

土

V

〇

1.43,N〇.2

Apr. , 2021JOURNAL OF GLACIOLOGY AND GEOCRYOLOGY

DOI

：

10. 7522/j. issn. 1000-0240. 2021.0010

REN Xingkuo, GAO Jing, YANG Yulong, et al. Intra-asonal characteristics of atmospheric water vapor stable isotopes at Muztagata and its

climate controls[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2021,43(2) :33

卜

341.[

任行闊，髙晶，楊育龍，等

.

慕丨:塔格地區大氣水汽氫氧

穩定同位素季節內變化特征及影響因素分析

[J].

冰川凍土，

2021,43(2) :331-341.]

慕士塔格地區大氣水汽氫氧穩定同位素季節內

變化特征及影響因素分析

任行闊〃，高晶'，楊育龍h2，陳曼麗牛曉偉'，趙愛斌1

(1.

中

W

科學院青藏高原研究所藏高原環境變化與地表過程重點實驗室，北京

100101; 2.

中

M

科學院大學

.

北京

100049)

摘要：慕士塔格地區位于青藏高原西北部，常年受西風影響為了更清楚地認識西風水汽來源和局

地蒸發過程對區域水循環過程的影響，利用

2017

年

7

月

26

日一

2017

年

11

月

6

日和

2018

年

7

月

30

日一

2018

年

12

月

10

日在慕十塔格西風帶環境綜合觀測研究站的監測數據，分析了地表大氣水汽氫氧穩定同

位素組成和相關局地氣象要素的變化特征及其相關關系研究發現：慕士塔格地

K

水汽中

S‘sO

、

Aexcess

與局地溫度和比濕呈現明顯的小時變化，日變化和季節變化；水汽

S180

值與溫度的著正相關

關系存

:

不同時間尺度穩定存在；在小時和日尺度上，水汽

#0

值與比濕呈現對數關系；后向軌跡追蹤表

明，西風將西伯利亞和北大西洋及慕士塔格周圍地區的水汽傳輸至觀測站點；當水汽自地中海和北大西

洋長距離傳輸至慕士塔格時，水汽

#0

顯著降低可達約

7%。, rf-excess

會顯著增大

;

該地

K

水汽穩定同位

素組成的季節變化特征與降水穩定同位素組成的季節變化特征一致研究內容初步揭示了青藏高原西

風傳輸水汽穩定同位素變化的主要影響因素，可為區域水循環研究提供必要數據和關鍵認知.有助于理

解西風控制區冰芯穩定同位素

i

己錄的氣候意義

關鍵詞：慕士塔格；大氣水汽穩定同位素；溫度；比濕；風速

中圖分類號：

P426.6

文獻標志碼

：A

文章編號：丨

000-0240(2021)02-0331-11

0引言

在自然界中，水由氫、氧兩種元素組成。氫的

立了全球降水同位素觀測網(

GNIP

)，收集了 800多

個站點的降水同位素數據和對應氣象數據，使我們

對降水穩定同位素的時空分布和影響因素有了清

晰認識

w

。

大氣水汽是水循環過程中的核心組分，對大氣

水汽氫氧穩定同位素的研究有助于我們進一步深

入認識現代水循環過程。與降水穩定同位素研究

相比，大氣水汽穩定同位素的研究相對很少，但是,

大氣水汽穩定同位素研究具有一定的優勢。降水

穩定同位素研究所采取的樣品為降水，采樣本身限

制了氫氧穩定同位素數據的空時分辨率。天氣狀

況和區域條件制約著降水樣品的獲取。大氣水汽

穩定同位素觀測不受季節（例如是否降雨季節）和

天氣（例如是否有雨）的影響，可以獲得連續的大氣

兩種同位素氕（

H

)、氘（

D

)和氧的三種同位素|60、

17〇,〇都有不同的原子質量。不同同位素組合方

式的水分子出，0,1^|80汨00)存在分子質量和組

合方式上的差異，使得在不同氣象條件下水體相變

轉化時會發生同位素分餾，由此導致的水體穩定同

位素組成的差異可以反映其形成過程中蒸發、傳

輸、對流、冷凝等過程，因此，其被廣泛運用于古氣

候的重建1和現代水循環過程研究：在過去幾十

年里，水體穩定同位素的研究主要集中在降水穩定

同位素研究從1961年以來，國際原子能機構

(

IAEA

)和世界氣象組織(

WMO

)聯合，在全世界建

收稿日期：

2020-03-12;

修訂日期：

2020-06-12

基金項目：中

閩科學院戰略性先導科技

P

項

(XDA20100300);

第二次青藏高原綜合科學考察研究項目（

2019QZKK0208

);國家自然科學

基金項目（

41871068

)資助

作者簡介：任

行闊，碩士研究生，主要從車大氣水汽氫氧穩定同位素研究

.E-mail:********************

332

冰川

水汽氫氧穩定同位素數據。在少雨甚至無雨的地

區，大氣水汽同位素觀測依然可以進行:6)。

在國外，大氣水汽氫氧穩定同位素研究開展相

對較早。在歐美、南大洋、格陵蘭島等地都展開過

相關的研究—°1。￥11他等"1對紐約的帕利塞德午

后水汽樣品進行研究，發現水汽穩定同位素與相對

濕度和比濕存在顯著的正相關關系;

Jacob

等[7利用

德國海德爾堡1981 — 1998年的觀測數據，發現在年

際尺度上水汽穩定同位素組成與降水穩定同位素

組成表現的顯著相關性并沒有在月尺度上表現出

來，而且冬季的溫度效應比夏季大;

Gat

等w分析地

中海大氣水汽同位素數據，證明了海岸附近強烈的

海-氣相互作用；

Bastrikov

等

w

對西西伯利亞大氣

水汽同位素數據的研究，發現大氣水汽同位素組成

和濕度的季節性變化依賴于天氣條件;

Guilpart

等8

分析了印度洋西南部留尼汪島

I

年的水汽穩定同位

素記錄，發現大氣水汽穩定同位素夜晚貧化，白天

富集，認為其日變化是受海-陸風和上下坡流相互

作用控制。

然而青藏高原的大氣水汽穩定同位素研究開

展很少。余武生等12:利用冷阱法采集青藏高原那

曲地區大氣水汽樣品，發現季風結束前后，降水事

件和水汽來源會影響該流域的水汽5180的變化。尹

常亮等13分析了德令哈大氣水汽穩定同位素，發現

德令哈水汽#0的季節變化明顯，呈現夏季值高于

冬季值，并且降水事件影響德令哈水汽#0值。崔

江鵬等14通過分析了青藏高原中部的那曲河流域

2013年10月15日一 16日水汽變化，發現在季

風結束期，印度洋的水汽依舊影響到青藏高原中部

地區，帶來5|80極低的水汽。

Yu

等15分析塔什庫爾

干大氣水汽穩定同位素，發現了溫度是水汽#0變

化的主要影響因素。

Tian

等1161分析了 2012年1月

一 2014年9月的拉薩的大氣水汽穩定同位素，說明

了季風期和非季風期間大氣水汽穩定同位素變化

差異。在季風期，水汽

S

18〇的低值與季風水汽有關;

在非季風期，水汽5180與溫度呈現正相關性；

d

-

ex

-

cess

的微弱的季節變化反映了水汽來源地的季節性

特征。這些研究都表明大氣水汽穩定同位素能夠

提供有效的水汽傳輸和局地影響過程信息。

青藏高原是世界上海拔最高的高原，平均海拔

超過4 000

m

,總面積約250萬

km

2:l7;。由于其較高

的地勢，青藏高原是中低緯度冰川分布最多的區

域。青藏高原受西風和季風交替控制，同時，其較

凍

土

43

卷

高的地勢對西風產生了阻擋。在冬季，西風帶南

移，受高原阻擋分為南北兩支，北支的氣流給高原

西北部地區帶來一定的濕度,加強了高原地面的冷

高壓，南支氣流加強了高原西南部的干旱;在夏季，

西風帶北移，南支氣流消失[18]。西風不但影響著青

藏高原的氣候模式，而且還影響青藏高原上的現代

冰川、湖泊以及生態系統191。高分辨率的大氣水汽

同位素觀測研究可以更清楚地了解西風傳輸下水

汽時空變化特征和水汽穩定同位素變化的影響因

子，為區域水循環研究提供必要數據和關鍵認知。

因此，我們于2017年7月26日一丨1月6日和

2018年7月30日一12月10日在中國科學院慕士塔

格西風帶環境綜合觀測研究站對地表大氣水汽穩

定同位素進行了高精度連續實時監測，以闡明不同

時間尺度下大氣水汽穩定同位素的變化特征及其

影響因素。

1數據與方法

1.1研究區域特征

2017年7月，作者所在課題組開始在中國科學

院慕士塔格西風帶環境綜合觀測研究站（簡稱慕士

塔格站)進行高精度連續大氣水汽穩定同位素和同

期氣象數據觀測，數據觀測分辨率為1

s

。

中國科學院慕士塔格西風帶環境綜合觀測研

究站（38.41°

N

,75.04°

E

)位于新疆維吾爾自治區

阿克陶縣布倫口鄉，緊鄰慕士塔格峰和卡拉庫里

湖，地處帕米爾高原東部，屬于高寒、荒漠氣候，是

典型的西風帶影響區發育了許多規模較大的山

地冰川:21],雪線高度在海拔4 900 ~ 5 300

m

。2017

年到2018年的氣象觀測數據表明，該地區日均氣溫

為0.7亡，日均風速為3.3

nvs

'日均比濕為

3. 2

g

‘

kg

'年均降水量為167. 5

mm

。溫度、比濕夏

季高，冬季低。風速夏季低，冬季高。降雨量主要

集中在夏秋季。

1.2觀測方法與數據處理

我們利用

Picarro

L

2130

i

水汽穩定同位素分析

儀開展了地表以上8

m

處大氣水汽穩定同位素的實

時連續觀測。采集到的大氣水汽直接進人汽化室

和主機進行測量。標樣發生器配備兩個不同值的

標樣，用于測量結果校準。每天進行標樣與大氣水

汽交叉測試。大氣水汽穩定同位素的測試結果用

“維也納標準平均海洋水（

VSM

0

W

)”的千分差表

示，計算公式為：

2期

任行闊等：慕士塔格地區大氣水汽氫氧穩定同位素季節內變化特征及影響因素分析333

45°N

40°N

35°N

30°N

25°N

20°N

15°N

65°E 70°E 75°E80°E 85°E 90°E 95°E

(a

)地理位置及主要控制大氣環流

100°E 105°E 110°E

0

0

4

8

-2

20

U

O

U

(

-

S

S

)

—

(

1

^

3

寸

s

o

_

oo

l

o

6

S

S

1

0

3

z

z

—

6

0

9

3

1

3

9

S

S

1

0

3

3

3

—

6

0

—

8

l

e

-

e

o

-

z

.

l

o

丨

卜

O

CN

T

.

z

I

s

丨

i

o

1

3

s

fN

日期

(

年

-

月

-

日）

(b)

降水

(P)

、比濕

0)

、風速

(^

、溫度

(7

)丨丨變化情況

圖

1

Fig. 1

慕士塔格站地理位置、主要控制大氣環流以及降水

(

p

)

、比濕

4)

、風速

(ws)

、溫度（

n

日變化示意圖

Map showing the location of the Muztagh Ata Station , the main circulations of controlling atmosphere and

precipitation amount (P), specific humidity

(q),

wind speed (

WS

), temperature (

T)

S*=(RsampJRvsuow-)x000%c

(

1

)

能進行使用。本研究中校準流程如下：

(1) 儀器配備的兩個標樣分別為

A

1和

A

2。

(2) 消除記憶效應。利用

Picarro

水汽同位素分

析儀自帶的

“SDM

Data

Processor

”軟件刪除儀器每

次測

M

的

A

1和

A

2標樣的最開始5分鐘和結束前

30秒數據。當標樣水汽濃度_

SD

<200，5

I

80_

SD

<

0. 2,5

D

_

SD

<1時，選擇此數據做記憶效應擬合

計算。

(3) 濃度效應校正。計算第（2)步處理過的標

樣

A

1和標樣

A

2在不同水汽濃度下的測量值與其真

式中:5*為5

IS

0或5

D

,表示樣品中'》0或

D

同位素比

相對于維也納標準平均海洋水（

VSMOW

)的值；

是樣品的

ls

〇或

D

的同位素比,/?

VSM

<)

Wi

維也納

標準平均海水的11(〇或

D

的同位素比此外,定義過

量気"-

excess

=5

D

-8

x

5

lsO

c.

由于激光水汽穩定同位素分析儀具有水汽濃

度依賴性，大氣水汽穩定同位素數據的校準決定了

觀測結果的有效性。因此，利用

Picarro

儀器觀測到

的大氣水汽氫氧穩定同位素必須經過嚴格校準才

334

冰

川

值的差值，將此差值與水汽濃度差值進行多項式擬

合，得到濃度效應方程。利用此方程，消除觀測結

果的濃度效應。

(4)建立線性關系。用每天所選的3個不同水

汽濃度梯度的標樣同位素測量值與標樣同位素真

值建立線性關系3

(5 >大氣水汽穩定同位素數據真值校準：

利用第（3)步得出的5|80與

H

20方程和5

D

與

H

:0方程，以大氣水汽濃度作為自變量求出水汽氫

氧穩定同位素偏移值_用測得的大氣水汽氫氧穩

定同位素值減去偏移值。再利用第（4)步線性方

程，得到大氣水汽氫氧穩定同位素真值。

氣象數據采集方法:按照氣象觀測要求，

慕士塔格西風帶環境綜合觀測研究站在海拔

3 650

m

的觀測場架設了一套

Campbell

自動氣象

站，用于自動觀測風、溫、濕、壓和降水量，記錄頻率

為半小時。降水量數據的記錄頻率為天。

降水樣品的收集與測試:按照氣象觀測規范要

求，對每次降水過程都實施取樣。在收集降水同時

還記錄每次降水的起止時刻，用雨量桶收集雨水

后，直接裝人塑料水樣品瓶里進行編號，并標明曰

期，將瓶蓋擰緊并加以密封以防瓶中水樣品蒸發。

密封有降水的塑料瓶保存在低溫室內。樣品的測

試是在中國科學院青藏高原研究所環境變化與地

表過程重點實驗室

Picarro

儀器上進行的。測試結

果以

V

-

SMOW

“維也納標準平均海洋水”的千分差

表示：

s

*=

n

〇

w

-

i

)

xi

〇〇〇% (2)

式中：尺、和尺

vs

_分別為降水樣品和

V

-

SMOW

中

D/H

(180/160)的比率。同位素

D

和180含量分別用

5

D

和5|80表示。

2

結果與分析

2.1慕士塔格地區大氣水汽氫氧穩定同位素時間

變化特征

圖2給出了 2017年和2018年夏季和秋季大氣

水汽中5|80、心

excess

、風速（

VVS

)、溫度（

D

和比濕

(

W

的日內變化特征。在對應的時間范圍內，我們

計算多日平均的小時數據，對應時刻為〇〇: 〇〇—

23:00(北京時間，下同）。2017年夏季，大氣水汽中

SlsO

最大值為-12. 25%。,最小值為-13. 86%e，平均值

為-13. 04%。; ^-

excess

最大值為21.96%

e

，最小值為

16. 90%

e

，平均值為19. 70%。。2017年秋季，大氣水

凍

土

43卷

汽5|80明顯低于夏季，其最大值為-18. 67%c，最小

值為

-

24. 72%〇,平均值為-21.44%〇;而

d-excess

顯著

高于夏季，平均值為25. 90%。,其最大值比夏季最大

值高出約10%

c

，最小值也高于夏季最小值5%?。這

表明秋季水汽來自于更干冷的來源。2018年夏季，

大氣水汽5180范圍與2017年夏季相近，為

-12. 87%。

?

-14. 96%。；其心

excess

平均值較 2017 年

同期增大約4%〇,最大值和最小值都高于2018年同

期約3%。。2018年秋季，大氣水汽

SIB

0平均值低于

20丨7年秋季平均值約9%〇,其范圍為-28. 77%c~

-3丨.36%

c

,而

d

-

excess

低于20丨7年同期約10%

c

，最

小值接近全球平均值丨〇%。。這很可能是2018年的

水汽源地與2017年相比發生了變化,但這需要其他

數據分析來證實，此文不做分析討論

在圖2中，水汽5180、水汽^/-

excess

、氣溫和比濕

都具有明顯的日變化特征。夏季，溫度最低值出現

在08:00,最高值出現在18:00秋季，溫度最低值

出現在09:00,最高值出現在17:00—18:00。溫度

極值出現的時間差異受控于日照的季節差異風

速在夏季的夜間出現最大值，而在秋季的下午

16:00左右出現最大值。水汽

VO

在夏季和秋季

12:00— 19:00都明顯低于其他時間，并且該時段的

比濕值也低于全天其他時段，但是水汽

S

1

S

0的最大

值出現時間不確定，分別為03:00 [圖2

(a

)]，09:00

[圖 2(

b

)] ,04:00[圖 2(

c

)]和 11:00[圖 2(

d

)],

BP

,夏

季水汽5180的最大值出現在凌晨，而秋季出現在日

出之后。其出現時間不對應于氣溫、比濕和風速的

極值出現時間。我們還發現，夏季，^/-

excess

與5

lsO

反相位，其值在10:00—13:00達到每日最大值，其

峰谷變化與比濕較一致；秋季，^/-

excess

值在12:00

一 18:00顯著高于其他時段，其峰值早于溫度峰值

出現時間約6小時，也早于比濕和風速的峰值出現

時間。這表明該地區大氣水汽穩定同位素變化的

主導因素不是單一局地氣象要素。

表 1 給出了 2017-07-26—2017-丨 1-06 和 2018-

07-30—2018-12-10大氣水汽氫氧穩定同位素與站

內自動氣象站測得溫度（

r

)、風速（

VM

)和比濕(^)的

基本統計特征。2017年水汽5

IB

0的最低值出現在9

月25日06:00,最高值出現在7月28日14:00,平均

值為-15. 80%

c

;7月水汽#0日波動幅度最小，而8

月丨4日至20日的水汽

Sl

80日波動幅度最大，超過

10%。。SD

的變化基本與水汽

SlsO

—致；心

excess

最

低值出現在8月15日23:00,最高值出現在9月25

期

任行闊等：慕士塔格地區大氣水汽氫氧穩定同位素季節內變化特征及影響因素分析

-8

0

2

4

6

8

335

-(5lxO -?-(/-excess28-<5I80

15

-

2

■

^-excess

24 ^

20

^

(U

16 ^

0>

12 ^

8

、-WS

一

q + T

9 s

2

2

-

5

3

-

0

3

-

5

1

5

1

0

5

0

-

5

-

1

0

15

2

0

2

5

3

0

3

5

4

0

4

5

1

2

8

4

0

-

4

-

8

I

2

1

8

1

8

1

2

1

?- IVS T

6

Fig. 2

年份

2017

年

2018

年

日11:00，平均值為21. 74%。;溫度(

r

)的最低值出現

在9月26日09:00,最高值出現在8月1日20:00,平

均值為5.68 風速（州幻的變化范圍與2018年相

差很小，但平均風速略低于2018年；比濕

Q

)的最低

值出現時9月25日10:00,最高值出現在7月29日

11: 00,平均值為4.30

g

.

kg

—1，顯著高于2018年。

2018年的水汽5

lsO

的變化范圍略大于2017年的

3

J

1

U

J

1

9

,

CA

〇

￡

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 220 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

時間

a) 20

丨

7

年夏季

(2017

年

7

月

26

日一

2017

年

8

月

31

日）

8

2

-

6

-1

-1

-2

0

-■

1

1

1

u

o

l

l

時間

(b) 2017

年秋季

(2017

年

9

月

1

日一

2017

年

11

月

6

日）

30

25

〇

-?-(5|80

d-excess

36

0

%

/

s

s

3

3

x

3

^

3

0

2

4

1

8

1

2

20 I

C

/)

15 g

0

%

/

o

s

k

10 "

4

(

8

8

2

9

,

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>

l

c

o

)

6

/

/

7

*

4

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8

E

2

)

/

co

、

0

〇

-

.

s

.

6 〇〇

5 §

B

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 220

(c)

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

-

時間

2018

年夏季

(2018

年

7

月

30

日一

2018

年

8

月

31

日

)

時間

(d) 2018

年秋季

(2018

年

9

月

1

日一

2018

年

11

月

30

日）

圖

2

水汽

5|80 j-excess

、

溫度、比濕以及風速日變化特征

Intra-daily changes of water vapor 5IS0, J-excess, temperature, specific humidity, wind speed

：

picture belongs to

the summer of 2017, 2017-07-26—2017-08-31 (a

)；

picture belongs to the autumn of 2017, 2017-09-01 —

2017-11 -06 (b)

；

picture belongs to the summer of 2018, 2018-07-30—2018-08-31 (c

)；

picture belongs to the autumn of 2018, 2018-09-01 —2018-11-30 (d)

表

i

Table

大氣水汽穩定同位素組成與氣象參數統計值

Atmospheric water vapor stable isotopes and corresponding meteorological data

5|80

/%〇

-7. 34

-41.52

-15.80

-8.50

-49. 03

-25.85

統計值

最大值

最小值

平均值

最大值

最小值

平均值

8D/%c

-35.85

-295. 08

-104.67

-35.95

-376.78

-190.17

d-ecess/%c

51.07

2. 19

21.74

52. 95

-14. 54

16.67

T/X

：

22. 33

-10. 80

5.68

20. 70

-20. 04

2. 12

WS/(

12. 29

0

2. 23

12.95

0

3. 14

q/(g-kg~l)

10. 33

0. 77

4. 30

9. 80

0.50

3.47

Sl

80變化范圍；5

D

的變化范圍明顯大于2017年的

5

D

變化范圍，而平均值為-190. 17%。，顯著低于

2017年的5

D

平均值;^/-

excess

的變化范圍較2017年

出現了負值。值得注意的是，當5

I

80<-19%

c

時，基

本以西南風為主導風向。

大氣水汽5'80和5

D

在20丨7年以及20丨8年呈現

明顯的下降趨勢，表現為7月或8月出現最大值，此

336

冰

川凍土

43

卷

后逐漸減小，到12月出現最低值:，10月之前^/-

ex

-

cess

的波動幅度小于 10 月之后的波動幅度。此期

間的溫度（

D

和比濕

h

)總體也呈現明顯的下降趨

勢。溫度（

D

有明顯的日間波動，這是由于受日照

變化影響3水汽5180和5

D

的波動與比濕的波動更

為接近。兩年的比濕變化特征顯示，在10月前比濕

的波動幅度要大于10月之后比濕的波動幅度。這

可能是由于該地區10月之前，氣溫較高，日溫差較

大，區域蒸發作用較強，比濕較高，比濕的波動幅度

也較大。在10月之后，溫度降低，區域蒸發作用減

小，西風加強，此時的濕度較低，濕度波動幅度較

小。風速10月之前的波動幅度要小于10月之后的

波動幅度。

圖3顯示了水汽3'8

CM

-

excess

、降水5180、風速、

降水量日均值的時間變化。從圖中可以看出日變化

特征與小時變化類似。降水樣品的收集主要集中在

7—9月。降水

Sl

80顯著高于同期水汽

Sl

80值。降水

儼0值與同期降水量的相關性并不顯著。在10月之

前，該地區溫度高，蒸發強烈，局地的地表水蒸發成

水汽補充了原來空氣中的水汽，導致水汽重同位素

貧化，而降水重同位素富集。在2018年，風速在10

月之后波動較大,與水汽

S

180的波動呈反相位，并對

應于水汽心

excess

的迅速減小。這表明了水汽傳輸

過程對近地面大氣水汽穩定同位素的影響。

3o

0

%/ss

2o

-20

(u

a

x

9

-

/

7

1

o

-40

2017-07-25 2017-08-24 2017-09-23 2017-10-23 2018-08-03 2018-09-02 2018-10-02 2018-11-01 2018-12-01

日期

(

年

-

月

-

日）

圖

3

水汽

5|80 j-excess

、降水

5|80

、風速、降水量日變化

Fig. 3 Daily changes of water vapor 5I80, ^/-excess,precipitation 5I80, wind speed and precipitation amount

在月尺度上，慕士塔格水汽

fo

的變化特征與

塔什庫爾干水汽

VO

15相似，都是秋、冬季較高，夏

季較低。這可能是由于兩地都處于西風控制區，降

水在7月、8月、9月較多，10月、11月較少，季節性降

水來源和地表蒸散發貢獻的差異導致了近地表大

氣水汽穩定同位素的差異。與拉薩的研究"6相比，

慕士塔格水汽5180沒有表現出季風水汽影響的特

征，這主要是由于拉薩夏季主要受印度季風水汽影

響，二者水汽來源有顯著差異。

2. 2大氣水汽穩定同位素不同時間尺度主要控制

因素分析

為了進一步分析日尺度上影響大氣水汽穩定

同位素的氣象因素，我們將氣象參數與水汽5

lsO

進

行了相關分析。

圖4給出了小時平均水汽&?0與溫度以及比濕

的擬合關系。在小時尺度上，水汽

Sl

80與溫度呈顯

著正相關關系（

rM

). 51,?=2637,

P

<0. 001)，與比濕

呈對數關系（

r

^

O

. 79，《=2637，

P

<0. 001)。這表明

該地區大氣水汽5|80受局地大氣濕度的顯著影響，

同時也受到溫度變化的影響。外來水汽輸人和局

地蒸散發會導致大氣濕度的顯著變化，而溫度降低

會導致大氣水汽不斷凝結，水汽中的重同位素不斷

減少，隨之大氣水汽5180減小。這與周邊和田、暗

布爾（阿富汗）[22的降水穩定同位素研究結果

相似。

為了進一步討論在小時尺度上氣象要素對水汽

2期 任行闊等：慕士塔格地區大氣水汽氫氧穩定同位素季節內變化特征及影響因素分析 337

-

-

2

4

I

I

"-23 -18 -13

-8 -3 2 7 12 17 22 27

T/°C

(a)

水汽

5180

小時平均值與對應溫度的關系

-

o

-

1

-

2

3

%

0

-

-

4

5

o

0

/

0

-

0

o

^=12.891n(x)-37.24

(r2=0.79,?=2637,/,<0.001)

o

o

0 12 3 4 5 6 7 8 9 10 11

^/(gkg'1)

(b

)水汽小時平均值與對應比濕的關系

圖

4

水汽

VO

小時平均值與對應溫度、比濕的關系

Fig. 4 Relationship between hourly water vapor 5180 and

corresponding temperature, specific humidity

，0的影響，將水汽5180與溫度、比濕進行了多元回

歸分析=設定多兀回歸模型為:5

l

80=

ax

；

T

+/7

xln

(^

r)-c

(fl

j

為系數，

c

■為常數），分為模型1(包括自變量溫

度、比濕）、模型2(排除自變量溫度）、模型3(排除自

變量比濕），運行三次。得到三個多元回歸方程(模

型

l

:5

IKO

0. 297+10. 761

n

(

g

)-35. 86;模型 2:511!0=

12. 891

n

(?) -37. 24;模型 3:518

O

=0. 937-25. 59)，其

調整

r

2分別為0. 82、0. 79、0. 51。說明在小時尺度

上比濕對大氣水汽5

lsO

的影響顯著強于氣溫，這與

單一要素的相關分析結果一致。

圖5給出了日平均水汽5|80與溫度和比濕以及

風速的擬合關系

s

結果表明，日平均水汽5|80與溫

度也呈正相關關系（

r

:=0. 80,《=152,

P

<0. 001)，與

比濕也呈對數關系（

r

:=〇. 80, /!=152,尸<0. 001)，而

且與溫度的相關性顯著提高。這表明在不同時間

尺度上，溫度和比濕對水汽5180的影響發生了變化。

此外，日平均水汽5180與風速呈現顯著反相關關系

<

y

=0. 31, ?=152, ■?<0. 001),即當風速越大時，水汽

5

IS

0值越低，而當風速越小時，水汽51

S

0值越高，但

是這一關系并未在小時尺度上表現出來。這可能

是由于氣溫、濕度和風速在不同季節的水汽來源

下，在近地表過程中產生的影響不同，在此文中不

做詳細討論。

同樣在日尺度上進行了多元回歸分析，設定水

汽

SlsO

為因變量，溫度（7

T

風速（奶）、比濕(^)作為

自變量，設定多元回歸模型為：

VO

^

xT

'+

bxH^+cX

ln

(<7)-

i

/(

flj

、

c

為系數為常數），分為模型1(包括

自變量溫度、比濕、風速）、模型2(包括自變量溫度、

-2

o

-

-

4

6

o

o

_

(a)

水汽

M0

日平均值與對應溫度的關系

(b)

水汽

WO

日平均值與對應比濕的關系

(c)

水汽

&80

日平均值與對應風速的關系

圖

5

水汽

5180

日平均值與對應溫度、比濕、風速的關系

Fig. 5 Relationship between daily water vapor 5I80, tempera-

ture, specific humidity ,and wind speed

風速）、模型3(包括自變量溫度、比濕）、模型4(包括

自變量風速、比濕）、模型5(包括自變量溫度）、模型

6(包括自變量比濕）、模型7(包括自變量風速），得

到7個多元回歸方程（模型]:5

lsO

=0. 89

T

-2. 15

x

WS

+3.37

xln

(?) -23.47;模型2:5|80=1.177'_

2. 42

WS

-19. 77;模型 3: 518

O

=0. 69

r

+6. 941

n

(《）-

33. 03;模型 4:5180=-1.69

WS

+12. 011

n

(

g

)-31. 75;

模型5:5

I

80=1.31

T

—27. 11;模型6:5180=13. 381

n

(

i

?)-

38. 134;模型 7:5'80=-4. 15

WS

-11. 13)。其調整

，J

分別為 0. 90、0. 90、0_ 84、0. 84、0. 80、0. 80、0. 30，說

明在日尺度上比濕和溫度對大氣水汽5

IS

0的影響都

很顯著，并且強于風速。

2.3大氣水汽穩定同位素變化與水汽傳輸路徑的

關系

大氣水汽是降水的基礎

D

大氣水汽在傳輸過

程中，溫度降低，大氣水汽發生冷凝，因而產生降

水。，大氣中含有水汽量的多少影響降雨量的多

少。因此，本文選擇有降水樣本的時間點作為典

型時段，對其進行水汽來源追蹤。不同源地產生

的大氣水汽穩定同位素不同，大氣水汽在傳輸過

程中，經過蒸發、冷凝、混合等過程都會改變大氣

水汽中穩定同位素的組成。因此大氣水汽的來源

和傳輸過程都會影響目的地的大氣水汽穩定同位

素組成。

338

冰川

利用水汽追蹤模型，本節分析了 2017年和2018

年水汽來源和水汽傳輸過程對慕士塔格地區大氣

水汽穩定同位素的影響。利用混合單粒子拉格朗

日積分空氣后向軌跡追蹤模型

(Hybrid

Single

-

Parti

-

cle

Lagrangian

Integrated

Trajectory

model

,簡稱

HYSPLIT

)追蹤了慕士塔格站點降水日當天空氣后

向軌跡以及沿空氣軌跡水汽含量的變化，以空氣軌

跡終點和沿途水汽含量的變化來定性地判斷水汽

來源在一定時間內的氣塊中的水汽含量的變化

是凝結與蒸發之間平衡的結果23_24:，故空氣軌跡上

的水汽含量的變化可以指示水汽的源與匯[2M6:。在

一定時間段內，如果有新的水汽加人，則水汽含量

會增加，如果有降水發生，則水汽含量減少。根據

空氣的軌跡及水汽含量的變化，可以定性地分析水

汽來源。

本研究以慕士塔格站所在坐標（38.41°

N

,

75. 04°

E

)的三個不同高度(500

m、l

000

m、l

500

m

)

為起點，后向追蹤7天（168

h

)的空氣軌跡，并計算

出沿空氣軌跡每一點的比濕用來分析沿空氣軌跡

水汽含

M

的變化。所使用再分析氣象數據為：再分

析氣象數據為空間分辨率為〇. 5°的

GDAS(Global

Data

Assimilation

System

)數據 0

圖6為慕士塔格降水日當天的空氣軌跡和比濕

變化圖，顯示了水汽含量隨傳輸軌跡的變化情況，

可以看出該地區降水日水汽傳輸表現為西風和局

地對流為主，水汽來源地大多為距離較近的周邊地

區和中亞,8月

fil

9月偶爾也發現了來自西伯利亞和

北大兩洋的水汽，這是因為該地處于西風環流控制

的地區，西風環流可將較遠地區的水汽帶至青藏

高原。

除了 20丨7年8月4日以外，其他時間的空氣軌

跡中，比濕幾乎都是隨著距離減小而增加，說明在

水汽輸送的過程中水汽不斷地增加，到達慕士塔格

附近水汽含

M

降低，但形成降水，這說明了水汽傳

輸過程中，沿途有水汽不斷補充，到達慕士塔格后

發生降水：2017年8月4日的空氣軌跡比濕變化圖

可以看出，距離地面1 000

m

的水汽來源地為西伯

利亞和北大西洋,氣團比濕達到11

g

*

kg

'并且由遠

到近逐漸減少，但在到達慕士塔格之前，氣團比濕

又有所增大。這說明在傳輸過程中的水汽不斷凝

結成降水，但沿途有陸面水汽補充。這使得該日的

水汽#0為-15. 42 %。，明顯偏低于前后時段水汽

S

l80 約 6%〇

U-excess

增大約 3%〇)。2018 年 9 月 6 日

凍

土

43

卷

的水汽追蹤圖也表明，水汽主要自來源于北部西伯

利亞和周圍局地環流，經過距離地面2 000

m

高空

傳輸到達研究站，周圍局地環流的比濕顯著高于西

伯利亞傳輸水汽。此次降水使得水汽

S

1 ?0減小約

2%

c

,

(/-excess

增加約 2%〇。

從這些水汽追蹤圖中，我們也可以明顯看出，

當水汽自地中海和北大西洋長距離傳輸至慕士塔

格時，水汽5

IS

0顯著低于前期大氣

VO

,最大時可達

約7%

c

,同時，(/-

excess

也會顯著增大=但是，當水汽

來自于短距離傳輸時，水汽同位素的差值不顯著：

這表明水汽來源和傳輸距離對大氣水汽穩定同位

素的波動幅度有重要影響。

3

結論

通過對2017年7月26日一2017年丨1月6日和

2018年7月30日一2018年12月10日慕士塔格站大

氣水汽穩定同位素和同期氣象因子的時間變化特

征和相關性分析，得到如下結論：

(1) 慕士塔格站水汽中5

l

80、

d

-

excess

與站內氣

象站測得溫度（

r

)和比濕(<7)等參數有如下特征。

在小時尺度上，水汽5180在下午為較低值

..^/-excess

值在12點左右相對較高，高值的出現時段略超前于

溫度高值的出現時段。在日尺度上，水汽

SlsO

白天

平均值較高，晚間平均值較低3降水

SlsO

值高于同

期水汽值，并沒有發現“降水量效應” 2017年

和2018年大氣水汽中的5

lsO

、5

D

和溫度、濕度呈現

明顯的從夏季到冬季逐漸減小

(2) 在小時尺度上，大氣水汽5

lsO

與溫度呈正相

關系，與比濕呈對數關系，通過多元回歸分析，結果

顯示比濕對水汽5

IS

0的影響強于溫度；在日尺度上，

大氣水汽

VO

與溫度呈正相關系，與比濕呈對數關

系，與風速呈現反相關關系，多元回歸分析結果顯

示比濕和溫度對大氣水汽5180的影響都很?著，并

且強于風速。

(3) 通過降水事件后向軌跡追蹤分析，發現該

地的水汽主要來源于由西風傳輸的西伯利亞、北大

西洋和周圍地區，沿途有水汽補充水汽來源和傳

輸距離對大氣水汽穩定同位素的波動幅度有重要

影響。

以上結果只是對慕士塔格站地表大氣水汽穩

定同位素和同時期氣象參數進行了簡單初步分析，

后續還需要結合模型等開展水汽傳輸路徑和水汽

來源的深人分析，以闡明西風傳輸對該區域大氣水

2期

任行闊等：慕士塔格地區大氣水汽氫氧穩定同位素季節內變化特征及影響因素分析

40°I- 50°E 60°E

70°N

70°E 80°E 90°E

339

60°N

50°N

40°N

-

08-04

08-03

08-02

08-01

07-31

07-30

07-29

30°N

20°N

s

i

t

e

s

.

7500

6000

4500

3000

1500

E

07-30

07-29

07-28

07-27

07-26

07-25

07-24

日期

(

月

-

日

)

(a)

50°E

2017

年

7

月

30

日空氣軌跡和比濕變化

60°E 7Q°E 80°E 90°E

70°N

60°N

50°N

50°N

40°N

40°N

30°N

30°N

20°N

°N

E

/

5

/

'-E

^

e

日期日）

(b) 2017

年

8

月

4

日空氣軌跡和比濕變化

30°E 40°E 50°E 60°E 70°E 80°E 90°E

比濕

/(g kg'1)

11

8000

6000

io

?

2000

0

o

0

1

1

o

0

.

0

o

1

0

o

0

9

o

0

00

0

cs

0

00

s

0

Z

0

o

0

0

I

0

t

r.

0

I

0

0

l

1

08-09

08-08

08-07

08-06

08-05

08-04

08-03

日期

(

月

-

日）

4000

o

oo

0

o

0

o

0

o

0

0

0

rl

f

N

s

C

l

0

l

0

l

0

o

0o

0

0

o

0

o

0

s

6

r

l

0

f

0

0

0

0

l

l

09-03

09-02

09-0108-29

08-28

08-31

08-30

0

0

0

0

00

00

曰期

(;J-

曰）

(c) 2017

年

9

月

3

日空氣軌跡和比濕變化

70°E

60°N

80°E 90°E 100°E

70°N

60°N

50°N

50°N

40°N

40°N

30°N

3

°N

o

s

l

o

s

l

(d) 2018

年

8

月

9

日空氣軌跡和比濕變化

20°E 30°E 40°E 50°E 60°E 70°E 80°E

00

00

00

0

0

比濕

/(gkg"1)

I 11

20°N

10°N

o

E

輯

/

嫗

j

o

l

s

l

08-26

08-2508-24

08-23

08-22

08-21

08-20

H

期

(

月-印

(e) 2018

年

8

月

26

日空氣軌跡和比濕變化

0

o

0

I

0

1

0

00

0

0

o

0

0

fs

0

0

0

0

0

0

0

I

00

0

0

0

0

0

00

00

o

期

o

n

o

t

（0 2018

年

9

月

14

日空氣軌跡和比濕變化

0

0

0

O

i

0O0

O

oo

O

S

0

0

0

S

0

S

0

S

0

N

o

tN

o

1

0

<

I

0

I

0

1

0

I

0

409-

9

09-

-

09

09-309-

000

0

l

09-

-09

-08

14-13

-12

o

-10

0)

日

-u

0

0

:

0

0

Fig. 6 variations of specific humidity along 5-day back trajectories from Muztagh Ata Station

o

s

l

o

s

l

o

s

l

00

圖

6

慕士塔格空氣軌跡水汽含量變化圖

340

冰川

汽穩定同位素變化的影響。

參考文獻（

References

):

[1 ] Thompson LG, Yao T D, Mosley-Thompson E, et al. A high-

resolution millennial record of the South Asian Monsoon from

Himalayan ice cores [J]. Science, 2000, 289(5486)

：

1916-

1919.

[2] Tian Lide, Yao Tandong, Numaguti A, et al. Relation be-

tween stable isotope in monsoon precipitation in southern Tibet-

an Plateau and moisture transport history [J]. Science in China

Series D: Earth Sciences, 2001

，

44( 1): 267-274.[

田立德，

姚檀棟，

A. Numaguti ,

等.青藏高原南部季風降水中穩定同

位素波動與水汽輸送過程

[J].

中國科學

D

輯：地球科學，

2001

，

31

(增刊

1): 215-220.]

[3] Rozanski K, Araguas-Araguas L, Gonfiantini R. Isotopic pat-

terns in modern global precipitation i.M]//Climate Change in

Continental Isotopic Records, 1993

：

1-36.

[4] Dansgaard W. Stable isotopes in precipitation [j]. Tellus,

1964, 16(4

)：

436-468.

[5] Araguas-Araguas L, Froehlich K, Rozanski K. Stable isotope

composition of precipitation over southeast Asia [J]. Journal of

Geophysical Rearch-Atmospheres, 1998, 103(D22

)：

28721-

28742.

[6

」

Liu Jingfeng, Ding Minghu, Xiao Cunde. Review on atmo-

spheric water vapor isotopic obrvation and rearch

：

theory,

method and modeling [Jj. Progress in Geography, 2015, 34

(3): 340-353.[

柳景峰，丁明虎，效存德.大氣水汽氫氧同

位素

觀測研究進展

—

理論基礎

、觀測方法

和模擬[?!].地理

科學

進展，

2015, 34(3): 340-353.]

[7] Jacob T, Wahr J, Pfeffer W T, et al. Recent contributions of

glaciers and ice caps to a level ril Jj. Nature, 2012, 482

(7386

)：

514-518.

[8] Guilpart E, Vimeux F, Evan S, et al. The isotopic composition

of near-surface water vapor at the Maido obrvatory (Reunion

Island, southwestern Indian Ocean) documents the controls of

the humidity of the subtropical troposphere [J」. Journal of Geo-

physical Rearch-Atmospheres, 2017

，

122(18): 9628-9650.

[9] Gat J R, Klein B, Kushnir Y, et al. Isotope composition of air

moisture over the Mediterranean Sea

：

an index of the air-a in-

teraction pattern [J]. Tellus Series B-Chemical and Physical

Meteorology, 2003, 55(5

)：

953-965.

[10] Bastrikov V, Steen-Larn H C, Masson-Delmotte V, et al.

Continuous measurements of atmospheric water vapour isotopes

in western Siberia (Kourovka) [j]. Atmospheric Measurement

Techniques, 2014, 7(6

)：

1763-1776.

[11] White J W C, Gedzelman S D. The isotopic composition of at-

mospheric water-vapor and the concurrent meteorological condi-

tions _ J _. Journal of Geophysical Rearch-Atmospheres, 1984,

89(Nd3

)：

4937-4939.

[12] Yu Wusheng, Yao Tandong, Tian Lide, et al. Isotopic compo-

sition of atmospheric water vapor before and after the monsoon' s

end in the Nagqu River basin [J」. Chine Science Bulletin,

2005, 50(23): 2755-2760.[

余武生，姚檀棟，閨立德，等

.

那曲河流域季風結束前后大氣水汽中

5|80

變化特征

[J

].科

學通報，

2006, 51(2): 194-199.]

[13] Yin Changliang, Yao Tandong, Tian Lide, et al. Temporal

variations of 5lsO of atmospheric water vapor at Delingha[j].

Science in China Series D

：

Earth Sciences, 2008, 51(7)

：

966-

975.[

尹常亮，姚檀棟，田立德，等

.

德令哈大氣水汽中

S

l8〇

的時間變化特征

—

以

2005

年

7

月?

2006

年

2

月為例

[J

].中

凍

土

43卷

國科學

D

輯：地球科學，

2008, 38(6): 723-731.]

[14] Cui Jiangpeng, Tian Lide, Liu Qin, et al. Signal of Typhoon

Phailin from Indian Ocean captured by atmospheric water vapor

isotope, central Tibetan Plateau [J」. Chine Science Bulletin,

2014, 59(35): 3526-3532?[

崔江鵬，田立德，劉琴，等?青

藏高原中部大氣水汽穩定同位素捕捉到印度洋臺風

“

費林”信

號

[J].

科學通報，

2014, 59(35): 3526-3532.]

[15] Yu W, Tian L, Risi C, et al. 5I80 records in water vapor and

an ice core from the eastern Pamir Plateau

：

Implications for pa-

leoclimate reconstructions J ]. Earth and Planetary Science Let-

ters, 2016, 456

：

146-156.

[16] Tian L, Yu W, Schuster P F, et al. Control of asonal water

vapor isotope variations at Lhasa, southern Tibetan PlateauLJ].

Journal of Hydrology, 2020, 580

：

1-10.

Ll7] Qiu J. China

：

The third pole [J]. Nature, 2008, 454(7203

)：

393-6.

[18] Luo Hua. Impacts of Qinghai-Tibet Plateau on climate change

[J]. Qinghai Science and Technology, 2015(3) : 46-48

?[羅

華

.

青藏高原對氣候的影響

[J].

青海科技，

2015(3): 46-48.]

[19] Yao Tandong, Piao Shilong, Shen Miaoyin, et al. Chained im-

pacts on modern environment of interaction between Westerlies

and Indian Monsoon on Tibetan Plateau [J]. Bulletin of Chi-

ne Academy of Sciences

，

2017

，

32(9): 976-984.[

姚檀棟，

樸世龍，沈妙根，等.印度季風與西風相互作用在現代青藏

高原產生連鎖式環境效應

[J].

中國科學院院刊，

2017, 32

(9

)：

976-984.]

[20] Pu Lingling. The study on microbial diversity from glacier and

permafrost of Tibetan Plateau [D」_ Lanzhou: Lanzhou Univer-

sity, 2006. [

蒲玲玲.青藏高原冰川與凍土微生物多樣性的

研究

[D].

蘭州：蘭州大學，

2006.]

[21] Cai Dihua, Ma Jinhui, Nian Yanyun, et al. The study of gla-

cier change using remote nsing in Mt. Muztagta[J」. Journal

of Lanzhou University, 2006

，

42(1): 13-17?[

蔡迪花，馬金

輝，年雁云，等

.

慕士塔格峰冰川變化遙感研究

[J

].蘭州大

學學報，

2006, 42(1): 13-17.]

[22] Yu Wusheng, Yao Tandong, Tian Lide, et al. Relationships

between 5I80 in summer precipitation and temperature and mois-

ture trajectories at Muztagata, western China [J]. Science in

China Series D: Earth Sciences, 2006

，

49(1) : 27-35

.[余武

生，姚檀棟，田立德，等

.

慕士塔格地區夏季降水中

5180

與

溫度及水汽輸送的關系

[J].

中國科學

D

輯：地球科學，

2006, 36(1

)：

23-30.]

[23] James P, Stohl A, Spichtinger N, et al. Climatological aspects

of the extreme European rainfall of August 2002 and a trajecto-

ry method for estimating the associated evaporative source re-

gions [j]. Natural Hazards and Earth System Sciences, 2004, 4

(5/6

)：

733-746.

[24] Stohl A, James P. A Lagrangian analysis of the atmospheric

branch of the global water cycle, part I

：

Method description,

validation, and demonstration for the August 2002 flooding in

central Europe [ J ]. Journal of Hydrometeorology, 2004, 5(4

)：

656-678.

[25] Li L, Dolman A J, Xu Z. Atmospheric Moisture Sources,

Paths, and the Quantitative Importance to the Eastern Asian

Monsoon Region [J]. Journal of Hydrometeorology, 2016, 17

(2

)：

637-649.

[26] Sodemann H, Masson-Delmotte V, SchwierzC, et al. Interan-

nual variability of Greenland winter precipitation sources

：

2.

Effects of North Atlantic Oscillation variability on stable iso-

topes in precipitation [j]. Journal of Geophysical Rearch-At-

mospheres, 2008, 113

：

D12111.

2期

任行闊等：慕士塔格地區大氣水汽氫氧穩定同位素季節內變化特征及影響因素分析

341

Intra-asonal characteristics of atmospheric water vapor stable isotopes at

Muztagata and its climate controls

RENXingkuo

12,

GAOJing

1,

YANG

Yulong

12,

CHENManli

1,

NIU

Xiaowei

1,

ZHAO

Aibin

1

(1. Key Laboratory of Tibetan Environment Changes and Land Surface Process

,

Institute of Tibetan Plateau Rearch

,

Chine

2. University of Chine Academy of Sciences, Beijing 100049, China)Academy of Sciences, Beijing 100101, China

；

Abstract

：

Atmospheric

water

vapor

stable

isotopes

is

an

important

tool

to

understand

regional

water

cycle

.

We

analyzed

atmospheric

water

vapor

stable

isotopes

and

corresponding

meteorological

data

at

the

Muztagata

Station

for

Westerly

Environment

Obrvation

and

Rearch

from

July

26, 2017

to

December

10, 2018.

We

found

the

significant

diurnal

,

daily

and

monthly

variations

of

atmospheric

water

vapor

stable

isotopes

in

this

region

.

The

5IK0

is

higher

in

summer

and

lower

in

autumn

and

winter

,

at

the

daily

scale

,

the

5I80

is

positively

related

to

the

temperature

and

logarithmically

related

to

the

specific

humidity

,

and

show

an

inver

relationship

with

wind

speed

.

Through

multiple

regression

analysis

,

the

results

show

that

the

effect

of

specific

humidity

on

5I80

is

stron

-

ger

than

temperature

.

Using

the

Hybrid

Single-Particle

Lagrangian

Integrated

Trajectory

model

(

HYSPLIT

),

we

detected

the

possible

moisture

source

during

our

obrvation

and

found

that

vapor

sources

and

transport

dis

-

tance

significantly

impact

on

fluctuations

of

atmospheric

water

vapor

stable

isotopes

.

This

study

is

helpful

to

bet

-

ter

understand

the

temporal

and

spatial

variations

and

climate

controls

of

atmospheric

water

vapor

stable

isotopes

dominated

by

the

westerlies

,

and

to

provide

the

necessary

data

and

key

knowledge

for

regional

water

cycle

.

Key

words

：

Muztagata

；

atmospheric

water

vapor

stable

isotope

；

temperature

；

specific

humidity

；

wind

speed

(責任編委：田立德；編輯：周成林)