王　帆，江　洪,，牛曉棟（.南京大學(xué)國際地球系統(tǒng)科學(xué)研究所，江蘇南京003；.浙江農(nóng)林大學(xué)浙江省森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)與固碳減排重點實驗室，浙江臨安3300）

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大氣水汽穩(wěn)定同位素組成在生態(tài)系統(tǒng)水循環(huán)中的應(yīng)用

王帆1，江洪1,2，牛曉棟2
（1.南京大學(xué)國際地球系統(tǒng)科學(xué)研究所，江蘇南京210023；2.浙江農(nóng)林大學(xué)浙江省森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)與固碳減排重點實驗室，浙江臨安311300）

摘要：水汽穩(wěn)定同位素組成（δv）可以為水循環(huán)研究提供大量有價值的信息。近年來，穩(wěn)定同位素紅外光譜技術(shù)（isotope ratio infrared spectroscopy,IRIS）的發(fā)展為獲得高時間分辨率的水汽穩(wěn)定同位素原位測量數(shù)據(jù)提供了可能。在水汽穩(wěn)定同位素組成研究取得了巨大進展的同時，適時對δv及其在生態(tài)系統(tǒng)水循環(huán)應(yīng)用的研究進展進行綜述，可以為后續(xù)研究提供借鑒和參考。從5個方面對水汽穩(wěn)定同位素組成的研究進行了詳述，分別是：①水汽穩(wěn)定同位素分析儀的在線校正；②δv的變化規(guī)律；③氘過量的變化特征；④蒸散發(fā)組分的區(qū)分；⑤葉片水(18)O富集的估算。目前水汽穩(wěn)定同位素的觀測站點十分稀少，盡快建立全球的水汽穩(wěn)定同位素觀測網(wǎng)絡(luò)并進行長時間的連續(xù)觀測，將大大促進生態(tài)系統(tǒng)水循環(huán)和生態(tài)過程解析及其模擬方面的研究。同時，將穩(wěn)定同位素在線觀測數(shù)據(jù)和通量觀測以及遙感模型結(jié)合起來，可以更好地揭示區(qū)域乃至全球水循環(huán)模式和機理機制。表1參81

關(guān)鍵詞：生態(tài)學(xué)；校正;氘過量;蒸散發(fā)組分;區(qū)分;葉片水(18)O富集;水汽穩(wěn)定同位素組成；綜述

由于同位素分餾效應(yīng)的存在，18O和D（2H）成為大氣、水文和生態(tài)等許多學(xué)科研究土壤、植被、大氣和海洋間不同形式水分運動的最佳示蹤劑和重要研究工具［1－9］。測定液態(tài)和氣態(tài)水的穩(wěn)定同位素組成（18O/16O或D/1H）可以為確定大氣水汽來源和理解大氣中水汽運動過程提供重要信息。相比于液態(tài)水，氣態(tài)水在水循環(huán)中參與的環(huán)節(jié)更多，因此，氣態(tài)水?dāng)?shù)據(jù)可以為水分循環(huán)研究提供一些液態(tài)水?dāng)?shù)據(jù)無法得到的重要啟示，例如氣團凝結(jié)歷程的信息等［10］。同時，描述大氣水汽穩(wěn)定同位素組成（δv）的時空格局的能力，也與全球生物地球化學(xué)循環(huán)中的一些重要科學(xué)問題緊密相關(guān)，例如，大空間尺度的水循環(huán)和環(huán)流信息等。但是，受制于傳統(tǒng)的收集方法和分析儀器，大多數(shù)已發(fā)表的關(guān)于δv的研究都是短期且不連續(xù)取樣，僅有的少數(shù)數(shù)據(jù)觀測時間較長，時間分辨率還較低［11］，這使得δv在理解地球表面與大氣之間水汽交換方面的應(yīng)用潛力不能得到充分的發(fā)揮。近年來，隨著穩(wěn)定同位素紅外光譜技術(shù)（isotope ratio infrared spectroscopy,IRIS）的發(fā)展，研究人員可以得到高時間分辨率的δv原位連續(xù)的觀測值，為進一步全面理解水循環(huán)過程提供了可能［12］。目前，商用的激光在線穩(wěn)定同位素測定儀主要有3種：激光痕量氣體分析儀、基于離軸積分腔輸出光譜技術(shù)的水汽同位素分析儀（LGR公司，美國）以及基于波長掃描光腔衰蕩光譜技術(shù)的水汽同位素分析儀（Picarro公司，美國）。雖然商用的激光在線穩(wěn)定同位素測定儀可以同時獲得18O和D的數(shù)據(jù)，但是由于濃度依賴效應(yīng)的存在，在進行后續(xù)分析之前，一般要對IRIS測量的數(shù)據(jù)進行校正。因此，本文首先對水汽穩(wěn)定同位素分析儀的在線校正進行了詳述，然后對δv的變化規(guī)律及氘過量的變化特征進行了總結(jié)。最后對水汽穩(wěn)定同位素的2個重要應(yīng)用進行了詳述，分別是蒸散發(fā)組分的區(qū)分及葉片水18O富集的預(yù)測。

1　水汽穩(wěn)定同位素分析儀的在線校正

WEN等［13］對IRIS的校正方法進行了總結(jié)，并將它們分為3類。第1類為利用露點發(fā)生器校正，第2類為利用瞬時蒸發(fā)的儀器來校正，第3類方法是在在第2類的基礎(chǔ)上，增加1個液態(tài)水自動進樣器。第2類方法與第3類方法的主要區(qū)別是后者可以在沒有人為干涉下產(chǎn)生不同樣品在不同水汽混合比的標準水汽。WEN等［13］的分類體系中忽略了另一類校正方法，即利用同位素質(zhì)譜儀的測量結(jié)果進行校正。因此，本文在WEN等［13］的基礎(chǔ)上，將IRIS的校正方法分為3類。第1類方法與WEN等［13］的一樣。我們將他們的第2種和第3種方法合并為一類，即利用瞬時蒸發(fā)的儀器來校正作為第2類方法。第3類校正方法為利用同位素質(zhì)譜儀的測量結(jié)果進行校正。下面依次介紹這3種方法。

1.1利用露點發(fā)生器校正

使用露點發(fā)生器校正水汽穩(wěn)定同位素分析儀是基于假設(shè)產(chǎn)生的水汽嚴格遵守Rayleigh分餾。這樣一來，產(chǎn)生的δv便可以通過方程計算得到。計算方程如下：

式（1）中：Rv為水汽同位素比，Rl,o為標樣水的同位素比。α為分餾系數(shù)，m0為初始標樣水質(zhì)量（g），Q為流速（g·s－1），t為流逝的時間。

式（2）中：mf為校正結(jié)束后標樣水的質(zhì)量，tf為整個校正的持續(xù)時間。

式（3）和式（4）中：td為露點發(fā)生器冷凝器中的溫度（℃）。

式（5）中：Rvsmow為維也納標準平均海洋水。對于D/1H，Rvsmow=0.000 155 76；對于18O/16O,Rvsmow=0.002 005 20［14］。利用露點發(fā)生器進行校正的具體操作過程可參考文獻［15］。WANG等［15］和SUN等［16］都利用該方法對LGR的水汽穩(wěn)定同位素分析儀進行了校正。該方法主要有2個缺點，一是為了使露點發(fā)生器內(nèi)達到平衡態(tài)，要進行12 h以上的靜置；二是不能進行長時間的野外在線校正，因為長時間的在線校正需要一個容量足夠大的容器，這個在野外原位觀測時是不現(xiàn)實的。

1.2利用瞬時蒸發(fā)的儀器校正

第2種方法是目前使用最為廣泛的方法。通過把穩(wěn)定同位素組成已知的液態(tài)水注射到一個蒸發(fā)設(shè)備中，由于在蒸發(fā)瓶中液態(tài)的小水滴瞬間完全蒸發(fā)，并沒有分餾發(fā)生，因此，產(chǎn)生的水汽的穩(wěn)定同位素組成與液態(tài)水的值相同。通過動態(tài)的改變液態(tài)水和載氣的流速，可以產(chǎn)生不同濃度的水汽。LEE等［11］和WEN等［14］采用1個注射泵和1個蒸發(fā)瓶已經(jīng)成功地校正了激光痕量氣體分析儀。IANNONE等［17－18]、STRUM等［19］利用1個壓力注射器來替代注射泵，進行穩(wěn)定同位素分析儀的校正。壓力注射泵由分配頭（Microdrop Technologies GmbH,MD-K-130）和驅(qū)動電路（MD-E-201）組成。最近，基于此原理，LGR公司和Picarro公司都已經(jīng)開發(fā)了商用的校正儀器，分別為水汽同位素標準源和標樣傳輸模塊。眾多研究表明，結(jié)合商用的校正儀器，可以獲得長時間的準確的δv［20－24］。

1.3利用同位素質(zhì)譜儀的測量結(jié)果校正在線測量結(jié)果

JOHNSON等［25］將IRIS的觀測值與同時段收集水汽在同位素質(zhì)譜儀測量值（isotope ratio mass spectroscopy,IRMS）進行簡單的線性擬合，利用擬合后的方程對IRIS觀測的同位素D的同位素組成（δD）進行了校正。SUNMONU等［26］將IRIS的觀測值與IRMS測量值的差值同水汽混合比進行對數(shù)擬合，對δD的原位觀測值進行了長時間的校正。遺憾的是，2人都沒有對18O的同位素組成（δ18O）進行校正。

2　水汽穩(wěn)定同位素組成

2.1冷陷-質(zhì)譜分析

世界氣象組織和國際原子能機構(gòu)在1958年就聯(lián)合建立了全球降雨同位素網(wǎng)絡(luò)，并于1961年開始監(jiān)測洋面、海岸以及內(nèi)陸降水的同位素組成［27］。與降雨相比，δv的研究相對較少，主要是受收集方法和分析儀器的制約［28］。但是，還是有不少學(xué)者成功地對δv進行了分析，并取得令人矚目的研究成果。He等［29］在1996夏季到秋季，收集分析了美國康涅狄格州中部一處森林上方到3 km大氣邊界層δv。他們發(fā)現(xiàn)隨著高度的上升，δv越來越小。ANGERT等［30］分析了以色列一站點9 a的數(shù)據(jù)。該站點月平均δ18O的變化幅度為4‰，最大值出現(xiàn)在7月。他們指出:造成這種季節(jié)變化的原因為雨洗效應(yīng)、溫度和相對濕度的季節(jié)變化以及大氣邊界層夾帶的季節(jié)變化。LAI等［31］在美國Wind River站點的觀測中發(fā)現(xiàn)，夜晚森林中水汽的穩(wěn)定同位素組成（δ18O,δD）出現(xiàn)分層現(xiàn)象，60 m的同位素組成最大。白天由于湍流混合，沒有出現(xiàn)這種分層現(xiàn)象。在晴好的天氣下，δ18O正午下降，δD正午上升。作者指出蒸騰增加森林冠層中δv，蒸發(fā)降低δv。大氣邊界層夾帶是早上δv變化的主要驅(qū)動力，蒸散發(fā)是下午δv變化的主要驅(qū)動力。

2.2在線原位觀測

已有的研究結(jié)果顯示：在季節(jié)尺度上，δv與水汽混合比呈對數(shù)-線性關(guān)系，表明大部分δv的季節(jié)變化都可以由Rayleigh分餾來解釋［32－34］。在天氣循環(huán)尺度上（幾天），δv變化巨大，經(jīng)常超過20‰［32］。δv在日尺度上的變化復(fù)雜的多，WELP等［10］，LEE等［32］和LAI等［35］均發(fā)現(xiàn)δv最小值出現(xiàn)在正午，而LEE等［36］在Great Mountain森林則沒有觀測到任何日變化模式。WEN等［33］觀測到6月到8月（季風(fēng)季節(jié)），北京的δv日變化小于其他季節(jié)。這可能是因為季風(fēng)季節(jié)水汽來源相對固定造成的。ZHANG等［34］在北京測量結(jié)果顯示，水汽穩(wěn)定同位素組成（δ18O,δD）最大值出現(xiàn)在早上，最小值出現(xiàn)在下午。在對石家莊冬小麥Triticum aestivum生長季的δv的測量中發(fā)現(xiàn)，δv最小值出現(xiàn)在早上，然后其值逐漸增大，直到下午達到最大值。作者指出之所以出現(xiàn)這2種不同的變化模式，主要石家莊測量站點除了和北京站點一樣受到邊界層夾帶的影響外，還同時受植被蒸散發(fā)的影響?？梢?，δv在日尺度上的變化主要取決于局地因素，包括熱環(huán)流、邊界層的生消和蒸散發(fā)、露水等。除了時空分布，δv還有一些其他特征值得我們關(guān)注。例如當(dāng)降雨時，δv與降水到達平衡態(tài)，降雪時由于與水汽交換不足（過慢），δv與降雪沒有到達平衡態(tài)［32］。

通過以上研究，可以發(fā)現(xiàn)δv的4個主要分布特征：①在大氣邊界層和自由大氣之間，隨著高度的上升，δv逐漸降低。②在季節(jié)尺度上，δv與水汽混合比呈對數(shù)—線性關(guān)系，表明大部分的δv的季節(jié)變化都可以由Rayleigh分餾來解釋。③季風(fēng)季節(jié)時，δv日變化小于其他季節(jié)變化小。④降雨時，特別是降雨量相對較大時，水汽與降水達到平衡態(tài)。但是，降雪時由于與水汽交換不足，δv與降雪沒有到達平衡狀態(tài)。

3　氘過量

氘過量（d=δD－8×δ18O），是由DANSGAARD于1964年提出的。自提出后，氘過量便當(dāng)做1個示蹤指標，用來確定水汽的來源和水分循環(huán)過程［37］。水汽穩(wěn)定同位素分析儀可以同時測量δD和δ18O，使得研究者可以更好地研究氘過量。一些學(xué)者相繼發(fā)現(xiàn)海洋上的d與相對濕度（hR）存在顯著的負相關(guān)關(guān)系［3,7］。雖然陸地下墊面比海洋下墊面復(fù)雜，但是d與hR顯著的負相關(guān)關(guān)系同樣存在［33,38－39］。除了d與hR的關(guān)系外，d的日變化、季節(jié)變化和垂直分布，也受到了學(xué)者的廣泛關(guān)注。LAI等［31］在美國Wind River站點的原始針葉林的觀測中發(fā)現(xiàn)氘過量早上最低，正午最高。作者認為自由大氣與大氣邊界層的混合夾帶是早上δv變化的主要驅(qū)動力，蒸散是下午δv變化的主要驅(qū)動力。WELP等［38］分析了37°~44°N共6個站點的穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)，包括2個城市站點［32－33］，2個農(nóng)業(yè)站點［40－41］，1個森林站點［42］和1個草地站點［41］。他們發(fā)現(xiàn)所有站點6-8月的氘過量（d）都是在正午時最大。因為只有美國的紐黑文和北京的觀測超過1 a，作者只對這2個地方的觀測結(jié)果進行了季節(jié)分析，發(fā)現(xiàn)氘過量夏季最小，這與JOCAB等［43］在德國海德堡以及ANGERT等［30］在以色列雷霍沃特的測量結(jié)果一致。北京夏季10 d平均的氘過量相對紐黑文變化較小，主要是受季風(fēng)控制，水汽來源相對固定。RAMBO［39］在LAI等［31］觀測的同一地點進行了37 d的在線原位觀測。他發(fā)現(xiàn)在空氣濕度未飽和時，d值存在明顯的垂直梯度，60 m處的d在1 d中始終大于1 m處d的值。同時他還指出在空氣濕度未飽和時，d在晚上最小，正午最大，早上和下午值介于中間，但是變化速率大。下雨時，d的日變化較小。與LAI等［35］采用同位素質(zhì)量平衡模型不同，RAMBO［44］采用的是Craig-Gordon模型來計算蒸散發(fā)（ET）的穩(wěn)定同位素組成。因為在渦度觀測中，夜晚的ET通常設(shè)定為0，所以LAI等計算的dET也是0。而RAMBO采用的模型計算的夜晚dET為負值，與d的分布模式一致，因此RAMBO指出只用ET就可以解釋d的日變化。但是，他并沒有否認大氣夾帶可能會影響d的值。

總結(jié)以上研究成果，可以發(fā)現(xiàn)氘過量的3個特征：①d與hR存在顯著的負相關(guān)關(guān)系；②d在1 d中，正午最大；③d在1 a中，夏季最小。

4　區(qū)分蒸散發(fā)組分

地表蒸散是生態(tài)系統(tǒng)水分循環(huán)的一個重要過程，它與陸地植被的總生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力高度相關(guān)［45］。同時，地表蒸散還在維持陸面水分平衡、地表能量平衡中起著重要作用。因此，準確地估算生態(tài)系統(tǒng)地表蒸散通量在水循環(huán)研究中是非常重要的。傳統(tǒng)的方法是采用微氣象方法，如渦度相關(guān)法或者Bowen比率［46］。這些方法最大的缺陷就是無法將其組成成分植物蒸騰和土壤蒸發(fā)區(qū)分開來，進而限制了對生態(tài)系統(tǒng)的水汽交換過程的進一步理解。最近，KOOL等［47］對區(qū)分ET組分的方法進行了詳細的綜述，具體方法包括同位素法、相關(guān)性分割方法以及ET分割模型。與KOOL等的研究不同，本文只對采用穩(wěn)定同位素方法區(qū)分ET的文獻進行了總結(jié)。穩(wěn)定同位素方法是基于質(zhì)量守恒方程，利用:可以求出植物蒸騰在總的地表蒸散中所占的百分比［4,9］。式（6）中：δET，δE，δT分別為蒸散、蒸騰和蒸發(fā)水汽的穩(wěn)定同位素組成，δET可以由Keeling Plot直線在y軸的截距獲得［48－49］，δE的計算采用Craig-Gordon模型，δT可以假設(shè)植物蒸騰處于同位素穩(wěn)態(tài)，蒸騰所產(chǎn)生水汽的穩(wěn)定同位素組成與植物莖水的穩(wěn)定同位素組成相等；也可以通過葉片水同位素組成模型結(jié)合Craig-Gordon模型來估算非穩(wěn)態(tài)下的δT［10，50－52］；隨著技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在直接可以測量δT［53］。利用Keeling Plot方法區(qū)分生態(tài)系統(tǒng)中蒸散水汽的具體來源時，必須基于2個假設(shè)：一是造成系統(tǒng)中水汽減少的原因只有湍流混合，系統(tǒng)中不發(fā)生冷凝；二是水汽的來源不超過2個，并且它們的穩(wěn)定同位素組成有明顯差別［4］?，F(xiàn)有測量結(jié)果發(fā)現(xiàn)，土壤蒸發(fā)水汽與植物蒸騰水汽的穩(wěn)定同位素組成有顯著差異。

同位素穩(wěn)態(tài)假設(shè)在低矮植被中，如農(nóng)作物，果樹中應(yīng)用廣泛［9,54－55］?；谕凰胤€(wěn)態(tài)假設(shè)來區(qū)分森林地表蒸散組分的研究目前并不多見。主要原因為相對于植物源水，δT并不是處于同位素穩(wěn)態(tài)，特別在夜晚和蒸騰速率低的時期，偏離穩(wěn)態(tài)是比較大的［36］。MOREIRA等［56］估算了亞馬遜流域2個不同地點（季節(jié)性熱帶雨林和常年濕潤熱帶雨林）植物蒸騰和土壤蒸發(fā)對于大氣水汽的貢獻率。LAI等［35］計算出了西北太平洋地區(qū)一處原始針葉林的葉片水的周轉(zhuǎn)時間約為11 h，這么長的周轉(zhuǎn)時間表明植物蒸騰有可能并不處于同位素穩(wěn)態(tài)，因此作者指出在森林水循環(huán)中，一定要考慮蒸騰的非穩(wěn)態(tài)。但是并非沒有基于同位素穩(wěn)態(tài)假設(shè)來區(qū)分森林地表蒸散組分的研究。YEPEZ等［57］指出對于18O，在穩(wěn)定的環(huán)境條件下（如飽和水汽壓差VPD相對穩(wěn)定時），短期δT偏離莖水的同位素組成的值通常在1‰~3‰，相對于高度分餾的δE，這個值是很小的。因此，對于區(qū)分蒸散通量的影響是很小的。

4.1應(yīng)用實例

本文對采用穩(wěn)定同位素技術(shù)和Keeling Plot方法區(qū)分植被生態(tài)系統(tǒng)蒸散組分的部分文獻進行了總結(jié)（表1）。表1中可以發(fā)現(xiàn)：整個生態(tài)系統(tǒng)蒸散絕大部分是由植物蒸騰產(chǎn)生的，土壤蒸發(fā)所占的比例相當(dāng)小，最多也只有35%。這可能與研究區(qū)的氣候有關(guān)。上述實例中，研究區(qū)都屬于干旱半干旱氣候。在干旱半干旱地區(qū)把蒸散劃分為植物蒸騰和土壤蒸發(fā)是很有必要的。首先，該地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的動態(tài)演替主要取決于植物水分利用效率，而估算景觀尺度上的植物水分利用效率必須用到植物蒸騰［58］；其次，計算蒸騰和蒸發(fā)的相對量對于解決該地區(qū)水循環(huán)和生物地球化學(xué)循環(huán)耦合中的不確定因素起到?jīng)Q定性作的用［59－60］。從表1中植物蒸騰對整個生態(tài)系統(tǒng)蒸散的貢獻率上，可以看出在干旱半干旱氣候區(qū)中，植物蒸騰在整個生態(tài)系統(tǒng)蒸散中扮演者舉足輕重的作用。

表1　蒸騰對整個生態(tài)系統(tǒng)蒸散的貢獻率Table 1 Fractional contribution of transpiration to total ecosystem evaportranspriration（ET）

4.2存在問題

在文獻查閱過程中，我們發(fā)現(xiàn)制約著區(qū)分植被生態(tài)系統(tǒng)蒸散組分最大限制在于植物蒸騰同位素穩(wěn)態(tài)假設(shè)到底成立與否，以及如果植物蒸騰處于非穩(wěn)態(tài)，如何估算非穩(wěn)態(tài)條件下δT。HARWOOD等［62］指出：熱帶闊葉林蒸散產(chǎn)生的水汽的穩(wěn)定同位素組成，早上低于莖水的穩(wěn)定同位素組成，下午相反。YAKIR等［4］發(fā)現(xiàn)植物只是接近同位素穩(wěn)態(tài)，植物蒸騰所產(chǎn)生的水汽的穩(wěn)定同位素比值在早上和午后還是與莖中水的穩(wěn)定同位素比值有所偏差。LAI等［35］分別采用同位素穩(wěn)態(tài)模型（Craig-Gordon模型）和同位素非穩(wěn)態(tài)模型（Dongmann模型）分別計算了西北太平洋地區(qū)一處原始針葉林的葉片水的穩(wěn)定同位素比值，并分別將2個模型得到的葉片水的穩(wěn)定同位素比值代入到Flanagan模型中，計算了蒸騰所產(chǎn)生的水汽的穩(wěn)定同位素比值。通過進一步計算其通量，作者發(fā)現(xiàn)基于森林處于同位素穩(wěn)態(tài)假設(shè)會高估蒸騰的穩(wěn)定同位素通量，繼而影響整個冠層水汽的穩(wěn)定同位素比值。因此，作者指出在森林水循環(huán)中，使用穩(wěn)定同位素時，一定要考慮蒸騰的非穩(wěn)態(tài)假設(shè)。袁國富等［55］發(fā)現(xiàn)在2種情況下不能采用穩(wěn)態(tài)假設(shè)來獲取δT：一是作物水分脅迫比較嚴重；二是作物進入成熟期，生理活動發(fā)生明顯改變。

5　葉片水18　O富集的預(yù)測

由于動力分餾和平衡分餾，植物的蒸騰作用使得18O逐漸在葉片水中富集。富集的葉片水18O信號會傳遞給光合作用釋放的氧氣和從氣孔擴散出的二氧化碳，因此，葉片水18O富集對生物圈和大氣圈H218O,C18OO和O18O的交換有著重要影響［63－66］。同時，葉片水18O富集在古氣候重建中也發(fā)揮著重要作用。高時間分辨率的δv的連續(xù)觀測，極大地提高了植物葉片水18O富集的預(yù)測能力。常用的估算葉片水18O富集的模型有3個，分別是CRAIG和GORDON于1965年提出的模型（C-G模型），DONGMANN等1974年改進的模型（D模型）和FARQUHAR和CERNUSAK于2005年發(fā)展的模型（F-C模型）。為了得到C-G模型的閉合形式，該模型引入了3個假設(shè)。分別是蒸騰的δ18O等于莖水δ18O；葉片水含量為常數(shù)；整個葉片為一個混合良好的水庫。相比于C-G模型，D模型只是去掉了穩(wěn)態(tài)的假設(shè)［67］。F-C模型在預(yù)測葉片水18O富集時，沒有做上述假設(shè)，F(xiàn)-C模型認為，整個葉片的穩(wěn)定同位素組成并不是均勻分布的，δ18O在葉片的蒸發(fā)處最高，在接近木質(zhì)部的地方最?。?8－69］。從木質(zhì)部到葉片蒸發(fā)處逐漸的18O富集，產(chǎn)生了一個同位素梯度，使得18O的擴散方向與蒸騰運輸過程的方向相反，這個現(xiàn)象稱為Péclet效應(yīng)［66］。F-C模型在計算葉片水18O富集時，將Péclet效應(yīng)也考慮在其中。下面簡單介紹下這3個模型的計算方式。

C-G模型：

式（7）中：δLS,b為穩(wěn)態(tài)下葉片水18O富集，δX為木質(zhì)部水的穩(wěn)定同位素組成，εeq為平衡分餾系數(shù)［70］，εk為動力分餾系數(shù)［71－72］，而h為葉片溫度條件下的大氣相對濕度。δa為大氣的穩(wěn)定同位素組成。

D模型：

式（8）中：δL,b和δLS,b分別是非穩(wěn)態(tài)和穩(wěn)態(tài)下的葉片水18O富集，δL0,b是初始時δL,b的值，W是葉片水含量，rt是水汽擴散總的阻力，αk是擴散分餾系數(shù)（αk=1+εk/1 000），αeq是平衡分餾系數(shù)的另外一種表達方式，wi是細胞間水汽的摩爾分數(shù)。

F-C模型：式（10）和式（11）中：P為PéCLET常數(shù)，δL,e是葉片的蒸發(fā)處的穩(wěn)定同位素組成值。當(dāng)P趨于0時，δL,e=δL,b,及整個葉片為一個混合良好的水庫。此時如果葉片水含量也為常數(shù)，F(xiàn)-C模型就和D模型完全一樣了。

6　研究展望

目前，δv的原位連續(xù)觀測研究才剛剛起步，全球已報道的大氣水汽δD和δ18O連續(xù)觀測也僅限于13個站點，其中7個站點下墊面無植被，包括美國紐黑文［32］，中國北京［33－34］，日本札幌［26］，美國圣地亞哥［73］，美國莫納羅亞［74－75］，格陵蘭冰蓋［76］和智利查南托高原［77］；6個站點下墊面有植被，包括美國Great Mountain森林［32，36］，美國Wind River試驗林［39］，美國Manitou試驗林［78］，美國羅斯蒙特的一個大豆觀測站點［10，40，79］，中國欒城冬小麥-玉米觀測站點［80－81］和中國多倫草場［80］。盡快建立類似于國際通量觀測研究網(wǎng)絡(luò)（FLUXNET）以及全球降雨同位素網(wǎng)絡(luò)（GNIP）的全球的水汽穩(wěn)定同位素觀測網(wǎng)絡(luò)，3種觀測數(shù)據(jù)的相互補充將大大促進生態(tài)系統(tǒng)水循環(huán)和生態(tài)過程解析及其模擬方面的研究。

同時，將穩(wěn)定同位素在線觀測數(shù)據(jù)和通量觀測以及遙感模型結(jié)合起來，能夠進一步驗證和改進遙感模型，進而可以更好地揭示區(qū)域乃至全球水循環(huán)空間分布和機理機制。例如目前驗證MODIS ET產(chǎn)品主要是用通量數(shù)據(jù)，很少有研究直接驗證蒸散發(fā)（ET）的組分，土壤蒸發(fā)和植物蒸騰的遙感估算精度。如果結(jié)合穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)，便可以計算出土壤蒸發(fā)和植物蒸騰的絕對量，進而驗證和改進MODIS ET組分的算法，進而提高遙感估算ET的精度。

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Research advances in water vapor isotopic composition and its application in the hydrological research

WANG Fan1，JIANG Hong1,2，NIU Xiaodong2
（1.International Institute for Earth System Science,Nanjing University,Nanjing 210023,Jiangsu,China;2.Zhejiang Provincial Key Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystems and Carbon Sequestration,Zhejiang A &F University,Lin’an 311300,Zhejiang,China）

Abstract:Stable isotope technique provides a great deal of valuable information for the research of the hydrologic cycle,which could also be extensively used in hydrology,aerology,ecology and other related fields.Recent development in absorption spectroscopy technology has made it possible to make in situ,continuous observations of the δ(18O)and δDof atmospheric water vapor.In this review,the study of water vapor isotope composition were described in detail from 5 aspects.Firstly,we summarized the calibration methods for in situ δ(18O)and δDmeasurements made by commercial water vapor isotope analyzers.Secondly,the pattern of water vapor isotope composition were explored.Thirdly,the pattern of deuterium-excess（d）was discussed.Fourthly,through surveying a considerable amount of the documents,we found that the plant transpiration dominated local evapotranspiration both in the forest and in the agricultural ecosystems in arid and semi-arid region.Fifthly,the 3 models of estimation of leaf water(18)O enrichment were briefly introduced.As the measurement sites of water vapor isotopic composition are scarce,the establishment of the network and long-term observation will greatlybook=157,ebook=160benefit the research of ecological hydrologic cycle.Meanwhile,combining the measurement of water vapor isotopic composition with the observation of fluxes and remote sensing models,will further reveal the pattern and mechanism of water cycle at regional and global scale.［Ch,1 tab.81 ref.］

Key words:ecology;calibration;deuterium-excess;evapotranspiration components;partitioning;leaf water(18)O enrichment;water vapor isotopic composition；review

作者簡介：王帆，博士研究生，從事碳水循環(huán)研究。E-mail：pipi870408@163.com。通信作者：江洪，教授，博士，博士生導(dǎo)師，從事全球變化和陸地生態(tài)系統(tǒng)碳氮水循環(huán)等研究。E-mail：jianghong_china@hotmail.com

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目（41171324）；高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金資助項目（20110091110028）；科技部國家科技基礎(chǔ)條件平臺項目（2005DKA32300）；南京大學(xué)優(yōu)秀博士研究生創(chuàng)新能力提升計劃B資助項目

收稿日期：2015-03-25；修回日期：2015-05-10

doi:10.11833/j.issn.2095-0756.2016.01.021

中圖分類號：S718.5

文獻標志碼：A

文章編號：2095-0756（2016）01-0156-10