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同位素动力分馏效应是什么?


 小型水体(< 1 km2)占全球内陆水体总数量的99%以上,其蒸发估算是预测未来水资源储量的关键环节(Verpoorter et al., 2014; Messager et al., 2016)。在小型水体上,传统蒸发方法的应用准确度大大降低,例如Priestly-Taylor模型的模拟结果因平流效应的增强而存在较大偏差(Bello and Smith, 1990),通量梯度法和涡度相关法因小型水体的风浪区有限和仪器安装高度的限制导致数据有效性较低(Zhao et al., 2019),然而稳定同位素质量守恒法在小型水体上的应用凸显了它独特的优势,为蒸发估算提供了新的思路和方法,但是该方法的技术难题在于其耦合的Craig-Gordon模型中同位素动力分馏系数εk的准确量化。

    同位素动力分馏效应是指在水循环的相变过程中(例如蒸发、降水等),因互为同位素的不同原子(例如16O和18O)的分子扩散速率不同造成水体中各同位素富集程度发生变化的一种过程。同位素动力分馏系数εk表征该效应的强弱,代表大气湍流削弱动力分馏效应的强弱,目前如何量化这种削弱作用仍不明确,致使动力分馏效应的估算不准确(Craig and Gordon, 1965;Horita et al., 2008;Gonfiantini et al., 2018)。传统εk算法方法主要有两种:一种为基于实验室蒸发皿观测总结的经验值,εk分别为12.5‰(2H)和14.2‰(18O),简称LK算法;另一种基于海洋观测数据和物理模型推导,通过风速进行求算 (Merlivat and Jouzel, 1979) ,简称OS算法。有研究对比发现基于OS算法(εk18O = 6.2‰)计算的太湖年蒸发量比基于LK算法估算的蒸发量高72%(Xiao et al., 2017)。因此,εk的两种算法在实际应用中产生的分歧极大,自然水体的εk真实值需要野外实验进一步观测研究。迄今为止研究εk的野外实验仅有Gonfiantini等人(2018)和Xiao等人(2017)。前者主要通过Unified Craig-Gordon模型基于前人观测的水体同位素组分数据推导εk,缺点是模型中大气水汽同位素组分δV输入的是一个固定值;后者是基于通量梯度法在太湖(2400 km2)观测δE计算εk,但是太湖属于超大型水体(>1000 km2),风浪区大,风速或者湍流强度也大,估算的εk较小。所以εk的真实值需要在分布最为广泛的小型水体上进一步得到检验。为探讨小型水体蒸发中的最佳动力分馏,本研究在安徽的官渡实验基地,选择了一个小型水体(鱼塘,面积约为6900 m2)和常规气象观测的大小两种蒸发皿(直径20 cm和60 cm)进行观测实验,反算各水体的εk(图1)。结果表明:(1)基于IMB模型和CG模型估算的鱼塘、大蒸发皿和小蒸发皿εk最优值分别为10.2 ± 4.9 ‰、14.3 ± 6.8 ‰和7.0 ± 3.1 ‰(图1)。(2)在小型水体中,动力分馏系数的参数化方案中,OS算法要比LK算法更接近真实值(图1)。(3)εkTs – Ta存在显著的负相关关系(y = -3.69 x + 18.16; r = -0.67,p < 0.01),这也说明了对流湍流强度越强,动力分馏效应强度越弱(图2)。(4)εk与水体面积无显著相关性。小型水体的εk18O)平均值(9.64 ± 2.80 ‰)与大型水体的平均值(10.10 ± 2.60 ‰)没有明显差别(= 0.85, = -0.20, 双边T检验)。基于表1中的10个数据,εk(18O)的总体平均值为9.74 ± 2.60 ‰,对应的湍流参数n0.34,εkD)则为8.5 ± 2.29 ‰。以上成果将为小型水体蒸发过程同位素动力分馏过程提供科学依据,推进氢氧稳定同位素在内陆水循环中的研究。研究成果以“Isotopic kinetic fractionation of evaporation from small water bodies”为题发表在《Journal of Hydrology》杂志上。南京信息工程大学肖薇教授为通讯作者,谢成玉博士为第一作者,南京信息工程大学刘寿东教授和张弥副教授、中国科学院地理科学与资源研究所王晶苑副研究员以及南京信息工程大学博士研究生张圳、胡勇博、刘强、硕士研究生钱雨妃和朱昊为合作作者。该研究得到了国家重点研发计划和中国国家自然科学基金的支持。



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