臺(tái)風(fēng)水汽穩(wěn)定同位素組成與天氣過程的關(guān)系
——以2015年13號(hào)臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”為例

徐曼麗，許 濤，劉 暉，胡家權(quán)，郭慧文，王院民

（南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京 210023）

臺(tái)風(fēng)天氣下采集的水穩(wěn)定同位素包含豐富的信息，這是由于降水過程中包括大氣環(huán)流的變化（Berkelhammer et al.,2012;Farlin et al.,2013;Lekshmy et al.,2014;Munksgaard et al.,2020）、水汽來源的變化（Peng et al., 2010; Xie et al., 2011; Li et al.,2015; Tang et al., 2015）、對(duì)流活動(dòng)的強(qiáng)弱（He et al.,2015;Aggarwal et al.,2016;Cai et al.,2016;Torri et al.,2017;Lacour et al.,2018）等過程都可以被水穩(wěn)定同位素記錄。已有研究發(fā)現(xiàn)，臺(tái)風(fēng)降水δ18O值較一般大氣降水δ18O 值通常更偏負(fù)（Good et al.,2014;Munksgaard et al.,2015;Xu et al.,2019;Han et al.,2021），這種極端偏負(fù)，Xu等（2019）認(rèn)為主要有兩個(gè)原因：一是由同位素分餾所引起；二是由臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)微物理過程中的“云雨區(qū)效應(yīng)”所造成。而Han等（2021）認(rèn)為主要是受高層狀降水比例以及深對(duì)流組織系統(tǒng)的共同影響。然而，上述研究多基于臺(tái)風(fēng)單一天氣系統(tǒng)影響下的水汽或降水穩(wěn)定同位素組成的變化。實(shí)際上，臺(tái)風(fēng)不僅會(huì)帶來其環(huán)流本身所造成的暴雨，還會(huì)帶來與西風(fēng)帶系統(tǒng)或其他系統(tǒng)共同作用造成的暴雨（朱乾根等，2014）。當(dāng)臺(tái)風(fēng)登陸后移動(dòng)至中緯度地區(qū)時(shí)，通常強(qiáng)度逐漸減為熱帶低壓甚至是殘壓云系，但若與其所處的中緯度環(huán)境場(chǎng)發(fā)生相互作用仍可能會(huì)產(chǎn)生極端降水（Dong et al.,2010）。目前，關(guān)于此類臺(tái)風(fēng)水汽穩(wěn)定同位素的研究在國內(nèi)鮮有報(bào)道。這主要受低溫冷阱大氣水汽穩(wěn)定同位素采樣困難、水體質(zhì)譜分析速度慢以及測(cè)試費(fèi)用較高等多重因素的限制（Lawrence et al., 2004; Uemura et al., 2008; Kurita, 2013）。但是，隨著水汽同位素激光光譜儀的出現(xiàn)，獲取連續(xù)、高頻的水汽同位素?cái)?shù)據(jù)成為可能（Gupta et al.,2009）。相比降水穩(wěn)定同位素，水汽穩(wěn)定同位素組成不僅能反映相同的氣象事件，還能提供更詳細(xì)和持續(xù)的大氣水循環(huán)信息（Munksgaard et al.,2020）。因此，通過對(duì)這類臺(tái)風(fēng)水汽同位素?cái)?shù)據(jù)開展研究能進(jìn)一步認(rèn)識(shí)中緯度地區(qū)臺(tái)風(fēng)天氣下的水循環(huán)過程；還有助于驗(yàn)證大氣水分循環(huán)模型，以更好地理解控制中緯度地區(qū)臺(tái)風(fēng)水汽同位素組成的機(jī)制。此外，還能對(duì)中緯度地區(qū)臺(tái)風(fēng)極端降雨事件的古氣候環(huán)境信息解讀和重建提供借鑒。

南京地處31°N 以北，屬中緯度地區(qū)，影響南京的臺(tái)風(fēng)集中在7-9月（張忠義等，1998）。正面襲擊南京的臺(tái)風(fēng)較少（王麗芳等，2021），更多是受在廣東、福建和浙江登陸后北上過程中與中低緯度系統(tǒng)相互作用產(chǎn)生的極端降水的影響（吳海英等，2015；張雪蓉等，2021）。如2013年登陸臺(tái)風(fēng)“菲特”北上過程中與北方南下的弱冷空氣結(jié)合，造成南京大部分地區(qū)出現(xiàn)中到大雨，局部出現(xiàn)暴雨（韓文韜等，2015）。因此，在南京地區(qū)采集水汽樣品為研究中緯度地區(qū)臺(tái)風(fēng)水汽同位素組成的特征及其與天氣過程的關(guān)系等問題提供了基礎(chǔ)條件。

基于此，本文以2015年第13號(hào)臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”為例，通過對(duì)臺(tái)風(fēng)期間南京水汽同位素?cái)?shù)據(jù)的分析，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)和HYSPLIT 模擬水汽軌跡的綜合分析，揭示中緯度地區(qū)臺(tái)風(fēng)天氣下水汽同位素的變化特征、水汽δ18O與天氣過程之間的關(guān)系以及水汽過量氘所指示的水汽來源變化。以期有助于了解研究區(qū)域臺(tái)風(fēng)期間水汽穩(wěn)定同位素變化的驅(qū)動(dòng)因素，更好地解釋地質(zhì)檔案中的同位素?cái)?shù)據(jù)。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”（1513）

臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”于2015-07-30在西北太平洋生成，8 月8 日T 04:40左右在臺(tái)灣省花蓮縣沿海首次登陸，強(qiáng)度為強(qiáng)臺(tái)風(fēng)。8 日T 22：00左右在福建省莆田市秀嶼區(qū)沿海再次登陸，強(qiáng)度為臺(tái)風(fēng)。隨后“蘇迪羅”向西北方向行進(jìn)，9 日T 13:00臺(tái)風(fēng)中心仍在福建省境內(nèi)，最大風(fēng)速23 m/s，強(qiáng)度為熱帶風(fēng)暴。10 日T 06:00臺(tái)風(fēng)中心在江西-安徽邊界附近，最大風(fēng)速15 m/s，強(qiáng)度為熱帶低壓。10 日T 14:00 在安徽境內(nèi)減弱為熱帶低壓，并且已經(jīng)停止編報(bào)，之后其殘余環(huán)流繼續(xù)向東北移動(dòng)至黃海后逐漸消失（圖1）。臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”對(duì)臺(tái)灣、福建、江西、安徽、浙江、江蘇等中國東部地區(qū)產(chǎn)生強(qiáng)降水，其中江蘇中南部等地累計(jì)降雨100 mm 以上，中部局地可達(dá)350～600 mm（葉龍彬等，2018）。該臺(tái)風(fēng)造成東部地區(qū)20多人死亡，773萬群眾受災(zāi)，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)130 億元（沈安云等，2018）。然而，該臺(tái)風(fēng)也提供了其影響期間可在中緯度地區(qū)收集到樣品進(jìn)行水汽同位素分析的可能性。同時(shí)，該臺(tái)風(fēng)發(fā)生了與中緯度環(huán)境場(chǎng)之間的相互作用形成強(qiáng)降水（葉龍彬等，2018），即不是臺(tái)風(fēng)單一系統(tǒng)下形成的極端天氣。這對(duì)于分析中緯度地區(qū)此類臺(tái)風(fēng)天氣下的水汽同位素?cái)?shù)據(jù)具有典型性。因此，選擇臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”（1513）作為研究對(duì)象。

圖1 臺(tái)風(fēng)蘇迪羅（1513）路徑Fig.1 The path of typhoon Soudelor （1513）

1.2 取樣和測(cè)量

自2012-11-01 開始（本研究時(shí)間為2015-08-09—11），筆者團(tuán)隊(duì)在南京大學(xué)仙林校區(qū)建設(shè)的地球系統(tǒng)區(qū)域過程綜合觀測(cè)實(shí)驗(yàn)基地（SORPES）（32°07′11″N，118°57′E）實(shí)驗(yàn)室二層樓頂上進(jìn)行水汽取樣?？諝膺M(jìn)氣口位于屋頂1 m 處，通過長約15 m 的perfluoroalkoxy（PFA）管采集水汽，且對(duì)管線進(jìn)行加熱處理，其中設(shè)置的采樣速率大小為1 L/min（顧小琴，2018；Li et al.,2020）。

利用波長掃描光腔衰蕩光譜技術(shù)（WSCRDS） 的激光光譜大氣穩(wěn)定同位素觀測(cè)系統(tǒng)（Picarro L2120-i）進(jìn)行水汽穩(wěn)定同位素測(cè)量，其中，δ18O 和δ2H 的觀測(cè)精度分別＜0.2‰和1.0‰，實(shí)驗(yàn)的記錄頻率為2～3 s（顧小琴，2018），其中本文采用的δ18O 和δ2H 數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率為1 h。2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)樣品由南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院海岸與海島開發(fā)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室提供，其中標(biāo)樣一δ18O 和δ2H 值分別為-10.009‰和-69.476‰，標(biāo)樣二δ18O 和δ2H 值分別為-29.676‰和-225.372‰（Li et al.,2020）。由于儀器觀測(cè)特點(diǎn)以及不同濃度大氣水汽對(duì)特定光譜吸收的敏感程度不同，直接測(cè)量值和樣品實(shí)際值之間存在誤差，需要進(jìn)行校正，具體校準(zhǔn)方法見文獻(xiàn)（Gu et al.,2019;Li et al.,2020）。

1.3 氣象和再分析數(shù)據(jù)

使用的小時(shí)氣象數(shù)據(jù)（地表溫度、降水量、相對(duì)濕度和風(fēng)向）來自中國氣象數(shù)據(jù)服務(wù)中心南京市氣象臺(tái)。臺(tái)風(fēng)路徑數(shù)據(jù)來自中國氣象局①http://tcdata.typhoon.org.cn/en/。為了更加精確地分析天氣過程特征，采用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF）的ERA5 數(shù)據(jù)集②https://cds.climate.copernicus.eu，該資料包括溫度場(chǎng)、風(fēng)場(chǎng)、垂直速度場(chǎng)等。

1.4 HYSPLIT模型簡(jiǎn)介

為更加直觀地了解臺(tái)風(fēng)影響前后南京地區(qū)的水汽來源，利用美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）的空氣資源實(shí)驗(yàn)室和澳大利亞氣象局聯(lián)合開發(fā)的氣團(tuán)后向軌跡模型（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model，即HYSPLIT）模擬臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”影響前后不同的水汽來源變化，其中模型模擬所用的氣象數(shù)據(jù)來自NOAA再分析資料（GDAS）③ftp://arlftp.arlhq.noaa.gov/pub/archives/gdas1。以南京水汽采樣點(diǎn)坐標(biāo)（32°07′11″N，118°57′E）為初始研究點(diǎn)，并選取距離地面1 500 m 作為模擬的初始垂直高度，每小時(shí)計(jì)算1次軌跡，并向后追蹤72 h。

2 結(jié)果與討論

2.1 水汽穩(wěn)定同位素組成變化

圖2 顯示了南京在受臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”影響前后的水汽穩(wěn)定同位素和氣象參數(shù)的時(shí)間演變特征。2015-08-09 T 00:00至2015-08-12 T 00:00整個(gè)階段平均相對(duì)濕度為87.8%，平均溫度為26.0℃。期間南京采樣點(diǎn)水汽δ18O 組成的變化范圍為-23.16‰～-13.76‰，平均值為-16.59‰；水汽δ2H組成的變化范圍為-167.62‰～-98.01‰，平均值為-118.00‰（表1）。由于水汽δ18O 和δ2H 高度相關(guān)（見圖2），因此主要以水汽δ18O展開討論。

圖2 臺(tái)風(fēng)蘇迪羅（1513）南京水汽穩(wěn)定同位素（a）、相對(duì)濕度（b）、溫度（c）和降水量（d）變化Fig.2 Characteristic of stable isotope(a),relative humidity(b),temperature(c)and precipitation(d)of water vapor in Nanjing during the Typhoon Soudelor(1513)

表1 臺(tái)風(fēng)蘇迪羅不同階段水汽穩(wěn)定同位素組成Table 1 Stable isotopic compositions of water vapor in different stages of the Typhoon Soudelor ‰

水汽過量氘（d-excess），被定義為d-excess=δ2H-8×δ18O，表示水體相變過程中的非平衡分餾程度（Dansgaard,1964）。水汽過量氘主要與水汽源地的條件有關(guān)，如水體表面溫度、濕度和風(fēng)速等（Dansgaard,1964；溫艷茹等，2016）。從整個(gè)階段看（圖2），水汽過量氘和水汽δ18O呈現(xiàn)完全相反的變化趨勢(shì)。期間水汽過量氘組成的變化范圍為11.40‰～19.68‰，平均值為14.69‰（見表1）。

2.2 水汽δ18O與天氣過程

根據(jù)南京臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”影響前后水汽δ18O的組成變化特征，并結(jié)合降水量變化，將其劃分為3個(gè)階段，分別標(biāo)記為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ（見圖2）。

Ⅰ階段：即8月9日T 00:00—8月10日T 06:00，水汽δ18O組成基本保持不變且值偏富集，其中平均值為-14.05‰。根據(jù)沿120°E做的850 hPa經(jīng)向風(fēng)和溫度緯度-時(shí)間剖面（圖3）可知，南京地區(qū)出現(xiàn)了南風(fēng)和高溫，即主要在單一暖空氣團(tuán)控制下。該階段臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”從福建省沿海地區(qū)移動(dòng)至江西省境內(nèi)（見圖1），通過850 hPa 風(fēng)場(chǎng)以及500 hPa 垂直速度（圖4-a）可知，臺(tái)風(fēng)環(huán)流給中國東部沿海地區(qū)帶來了南海和西太平洋水汽，并且在福建、浙江以及江蘇南部地區(qū)的對(duì)流層中層氣流發(fā)生垂直上升運(yùn)動(dòng)帶來強(qiáng)降雨。但是，南京地區(qū)正處于臺(tái)風(fēng)環(huán)流的影響邊緣，該階段僅產(chǎn)生12.7 mm（見圖2）的少量降雨，說明南京地區(qū)大氣條件較為穩(wěn)定。Ⅰ階段水汽δ18O值幾乎保持不變的趨勢(shì)響應(yīng)大氣狀況，這與Celle-Jeanton 等（2004）的研究結(jié)論相一致。

Ⅱ階段：即8 月10 日T 06:00—8 月11 日T 05:00，水汽δ18O 組成一直保持下降趨勢(shì)，平均值為-16.26‰。該階段“蘇迪羅”從江西移動(dòng)至江蘇境內(nèi)，期間強(qiáng)度也從熱帶低壓減弱至殘渦環(huán)流（見圖1），但卻在南京地區(qū)產(chǎn)生了強(qiáng)降水，降水量達(dá)144.1 mm。葉龍彬等（2018）認(rèn)為是由于臺(tái)風(fēng)低壓環(huán)流受北側(cè)高空槽后部冷空氣入侵影響，且在充沛的暖濕水汽輸入等條件下導(dǎo)致南京地區(qū)產(chǎn)生降水增強(qiáng)現(xiàn)象。根據(jù)大氣環(huán)流緯度-時(shí)間剖面圖（見圖3）也可知，南京地區(qū)雖表現(xiàn)為南風(fēng)和高溫，但高緯地區(qū)同時(shí)出現(xiàn)北風(fēng)并逐漸南下入侵南京地區(qū)，即南京地區(qū)受到冷暖氣團(tuán)的相互作用，其中暖空氣團(tuán)占主導(dǎo)地位。南京地區(qū)受這兩種氣團(tuán)相互作用，實(shí)質(zhì)上是北上的臺(tái)風(fēng)及其殘余環(huán)流和南下的弱冷空氣相互作用，導(dǎo)致臺(tái)風(fēng)殘壓環(huán)流再次旺盛形成中尺度對(duì)流系統(tǒng)（吳海英等，2015；沈安云等，2018；Pan et al.,2018）。由圖4-b 可知，該階段對(duì)流層中層垂直速度達(dá)-0.5 Pa/s，說明南京地區(qū)發(fā)生強(qiáng)烈的上升運(yùn)動(dòng)，同時(shí)根據(jù)300 hPa 水平散度場(chǎng)可發(fā)現(xiàn)對(duì)流層高層為正輻散中心。低層輻合，高層輻散，以及在南海和西太平洋充足的水汽輸送下，為南京地區(qū)暴雨的產(chǎn)生提供了有利條件。強(qiáng)烈的對(duì)流活動(dòng)對(duì)水汽穩(wěn)定同位素組成產(chǎn)生重要影響（Aggarwal et al.,2016），根據(jù)瑞利分餾理論（Dansgaard,1964），重同位素優(yōu)先進(jìn)入液相，輕同位素優(yōu)先進(jìn)入氣相，因此，降水過程中會(huì)形成富含重同位素的降水和輕同位素的水汽。該階段從8 月10 日T 06:00 到最大降雨量時(shí)刻8月10日T 13:00之間符合“降雨量效應(yīng)”（見圖2），這與已有研究（Sánchez-Murillo et al.,2019;Jackisch et al.,2022）發(fā)現(xiàn)的臺(tái)風(fēng)水穩(wěn)定同位素貧化原因相一致。但之后隨著降雨逐漸減少，水汽δ18O 卻愈加貧化，顯然這并不能用“降雨量效應(yīng)”解釋。

圖3 850 hPa經(jīng)向風(fēng)（m/s）和溫度（℃）緯度-時(shí)間剖面Fig.3 850 hPa meronal wind(m/s)and temperature(℃)latitude-time profile

Craig（1961）首次提出了全球大氣水線方程（Global Meteoric Water Line, GMWL）：δ2H=8δ18O+10，代表降水中氫氧穩(wěn)定同位素的線性關(guān)系。由于各地水汽來源、輸送方式、水汽凝結(jié)、局地氣象因子等條件存在差異，造成各地大氣降水水線方程的斜率和截距不一致，其中大氣水線方程的斜率反映氫氧穩(wěn)定同位素的分餾差異，截距表示氘對(duì)平衡狀態(tài)的偏離程度（柳鑒容等，2007；Li et al.,2020）。作為參照，本文計(jì)算了水汽中氫氧穩(wěn)定同位素的相關(guān)性，并定義為大氣水汽線（Meteoric Vapor Line,MVL），南京臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”Ⅱ階段大氣水汽線方程：δ2H=7.30δ18O+3.43（R2=0.99，n=24）。相較于南京夏季水汽線方程δ2H=7.57δ18O+7.66（R2=0.98）（Li et al.,2020），臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”影響期間，南京地區(qū)大氣水汽線方程的斜率和截距都偏小，表明該次南京地區(qū)降水是產(chǎn)生于非瑞利條件下，經(jīng)歷了一定的蒸發(fā)過程。降水的再蒸發(fā)程度與大氣環(huán)境中的相對(duì)濕度條件有關(guān)（Machavaram et al., 1995），該次南京地區(qū)降水期間近地面平均相對(duì)濕度為95.3%，大氣中的水汽未達(dá)到飽和條件，雨滴在未飽和大氣中降落時(shí)會(huì)受到蒸發(fā)的影響，即發(fā)生云下二次蒸發(fā)。從最大降雨量時(shí)刻8 月10 日T 13:00 到降雨結(jié)束時(shí)，盡管降水逐漸減弱，但降雨蒸發(fā)會(huì)導(dǎo)致形成富含輕同位素的水汽，這可能是最終造成水汽δ18O愈加貧化的原因。

Ⅲ階段：即8 月11 日T 05:00—8 月12 日T 00:00，水汽δ18O 組成依舊保持下降趨勢(shì)，平均值為-20.98‰。根據(jù)大氣環(huán)流緯度-時(shí)間剖面圖（見圖3）可知，南京地區(qū)表現(xiàn)為北風(fēng)和低溫，即主要是在單一冷空氣團(tuán)控制下。強(qiáng)冷氣團(tuán)不斷入侵臺(tái)風(fēng)殘渦，使得該階段“蘇迪羅”殘余環(huán)流逐漸消散，南京地區(qū)也停止降雨。然而，該階段水汽δ18O 最貧化。根據(jù)500 hPa垂直速度（圖4-c）可知，該階段南京地區(qū)受到較強(qiáng)下沉氣流的影響，可能是對(duì)流層上層的空氣下沉帶來偏負(fù)的水汽δ18O（Risi et al.,2008;He et al.,2018）。

圖4 三個(gè)階段平均850 hPa風(fēng)場(chǎng)（m/s）、500 hPa垂直速度（Pa/s）以及300 hPa水平散度場(chǎng)（10-6·s-1）Fig.4 Average 850 hPa wind field(m/s)and 500 hPa vertical velocity(Pa/s)and 300 hPa horizontal divergence field(10-6·s-1)

2.3 水汽過量氘與水汽來源

過量氘作為δ2H 和δ18O 組成的二級(jí)指標(biāo)，常被用于追蹤水汽源地（Dansgaard, 1964; Munksgaard et al.,2014；溫艷茹等，2016）。臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”影響前后整個(gè)階段水汽過量氘平均值為14.69‰（見表1），小于南京多年水汽過量氘平均值19.51‰和多年夏季水汽過量氘平均值15.90‰ （Li et al.,2020）。水汽過量氘值偏低表明該次臺(tái)風(fēng)影響前后南京地區(qū)主要受海洋水汽的影響。但根據(jù)臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”影響前后水汽過量氘時(shí)間演變（見圖2）可知，不同階段內(nèi)水汽過量氘變化差異較大，因此需要分階段討論。同時(shí)，為進(jìn)一步驗(yàn)證臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”影響前后水汽過量氘值及其趨勢(shì)變化所表征水汽來源的可靠性，運(yùn)用HYSPLIT 模型模擬南京采樣點(diǎn)在臺(tái)風(fēng)影響前后不同時(shí)間階段內(nèi)的水汽軌跡（圖5）。

Ⅰ階段：水汽過量氘平均值為12.37‰（見表1），且在該階段內(nèi)波動(dòng)較小。從水汽過量氘看，該階段主要受海洋水汽的影響。根據(jù)模擬結(jié)果（圖5-a），南京受到來自南海海域以及西太平洋海域的水汽。這與水汽過量氘指示的結(jié)果相一致。

圖5 三個(gè)階段南京地區(qū)水汽輸送軌跡Fig.5 Water vapor transport trajectory in Nanjing of three stages

Ⅱ階段：水汽過量氘平均值為14.81‰（見表1），且在該階段內(nèi)呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。這可能是局地內(nèi)陸水汽在該階段增加了，反映海洋和局地內(nèi)陸水汽的混合作用。從模擬結(jié)果（圖5-b）看，南京不僅受到來自南海海域以及西太平洋海域的水汽，還有局地水汽的加入。水汽過量氘所指示的水汽來源與模型模擬的結(jié)果相吻合。

Ⅲ階段：水汽過量氘平均值為18.27‰（見表1），且在該階段繼續(xù)呈上升趨勢(shì)。這表明“蘇迪羅”影響過后，南京地區(qū)可能主要受到局地水汽的影響。然而，從模型模擬結(jié)果（圖5-c）看，南京受到來自南海、西太平洋海域以及局地水汽的影響。顯然，HYSPLIT模擬結(jié)果與水汽過量氘的結(jié)果存在不一致。模擬的水汽軌跡與Ⅱ階段沒有較大區(qū)別，但Ⅱ與Ⅲ階段之間的水汽過量氘值呈現(xiàn)較大差異。因此，可能存在其他原因?qū)е垄箅A段的水汽過量氘值偏高。已有研究發(fā)現(xiàn)，過量氘值還可作為行星邊界層和自由對(duì)流層之間垂直混合的良好指標(biāo)，即可以作為下沉氣流的信號(hào)，這是由于行星邊界層頂部的過量氘值明顯高于地表低層大氣，通過中尺度下沉氣流將高過量氘的水汽輸送到近地面大氣（Risi et al., 2008; Kurita, 2013; Bolot et al., 2013;Tremoy et al., 2014; Griffis et al., 2016; He et al.,2018）。根據(jù)500 hPa 垂直速度（見圖4-c）可知，該階段南京地區(qū)還受到較強(qiáng)的下沉氣流的影響，使得低層大氣變干，這也與圖2中近地面較低的相對(duì)濕度相對(duì)應(yīng)。因此，推斷該階段較高值的水汽過量氘可能是由來自對(duì)流層上層的空氣下沉所引起。

3 結(jié)論

通過對(duì)臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”（1513）影響前后，南京水汽穩(wěn)定同位素及相關(guān)氣象數(shù)據(jù)的分析，得到以下主要結(jié)論：

1）臺(tái)風(fēng)影響前后整個(gè)過程南京地區(qū)水汽δ18O組成為-23.16‰～-13.76‰，平均值為-16.59‰；過量氘組成為11.40‰～19.68‰，平均值為14.69‰。整個(gè)階段水汽δ18O先保持基本不變后一直下降的趨勢(shì)，水汽過量氘則呈現(xiàn)完全相反的變化趨勢(shì)。

2）根據(jù)臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”影響前后南京水汽δ18O組成變化特征，將其劃分為3個(gè)階段：Ⅰ階段水汽δ18O 值幾乎保持不變，響應(yīng)了該階段較為穩(wěn)定的大氣條件；Ⅱ階段臺(tái)風(fēng)環(huán)流及其殘壓和北方南下的冷空氣相互作用造成南京地區(qū)產(chǎn)生強(qiáng)降水，強(qiáng)烈的對(duì)流活動(dòng)通過水汽凝結(jié)和降雨再蒸發(fā)引起水汽δ18O不斷貧化；Ⅲ階段南京地區(qū)受到較強(qiáng)的下沉氣流影響，這可能帶來了對(duì)流層上部偏負(fù)的水汽δ18O，導(dǎo)致近地面水汽δ18O繼續(xù)貧化。

3）臺(tái)風(fēng)“蘇迪羅”影響前后不同時(shí)間階段內(nèi)水汽過量氘變化差異較大：Ⅰ階段水汽過量氘平均值為12.37‰，水汽過量氘指示的水汽源區(qū)和模型模擬一致，該階段南京主要受到來自南海海域以及西太平洋海域的水汽；Ⅱ階段水汽過量氘平均值為14.81‰，水汽過量氘指示的水汽源區(qū)和模型模擬一致，表明南京地區(qū)受到海洋和局地內(nèi)陸水汽的混合作用；Ⅲ階段水汽過量氘平均值為18.27‰，HYSPLIT模擬結(jié)果與水汽過量氘指示的結(jié)果并不一致，該階段高值水汽過量氘可能是受到局地中尺度下沉氣流的影響，而不是受到大尺度水平水汽輸送的影響。

本文為研究中緯度地區(qū)臺(tái)風(fēng)天氣下的水汽同位素變化提供了新的數(shù)據(jù)和見解，如水汽δ18O最貧化時(shí)刻并不在強(qiáng)降水時(shí)間段內(nèi)，這與以往大多臺(tái)風(fēng)相關(guān)的研究結(jié)果不同（Good et al., 2014; Munksgaard et al.,2015;Xu et al.,2019；蔡健榕等，2021；Han et al., 2021），水汽過量氘高值階段與HYSPLIT 模擬結(jié)果不一致，本文推斷可能是受到中尺度下沉氣流的影響等。這將有助于加深對(duì)極端天氣下水汽同位素演變驅(qū)動(dòng)因素的理解，還有助于驗(yàn)證相關(guān)的同位素?cái)?shù)據(jù)模型等。但是，本文關(guān)于在臺(tái)風(fēng)短時(shí)間尺度內(nèi)，降雨量效應(yīng)并不完全適用的原因還有待更加深入地探討，同時(shí)還存在僅有一個(gè)站點(diǎn)的同位素?cái)?shù)據(jù)等不足，未來需要更多的數(shù)據(jù)和相關(guān)的同位素模型來進(jìn)行深入研究。