在澳大利亚的降水稳定同位素(共41页)

1、在澳大利亚(o d l y)的降水稳定同位素Jianrong Liu,1,2Guobin Fu,1,3Xianfang Song,1Stephen P. Charles,1,3Yinghua Zhang,1Dongmei Han,1and Shiqin Wang12010年4月22日收到；2010年7月修订；2010年8月被接受(jishu)；2010年12月7日出版1 在1962到2002的降水(jingshu)从全球降水同位素观测网（GNIP）的七家澳大利亚站点得到稳定氘 (D)和18同位素数据被用来研究同位素特征包括时间和空间在澳大利亚不同地区的分布。在1534个样本的基础上，当地站点降

2、水线(LMWL)被确定为D=7.1018+8.21.18显示a depletion trend from north and south to central Australia (a continental effect) and从北向中部和南部澳大利亚（大陆效应）和从西到东耗尽的趋势。降水量一般大于温度的影响的影响，二次或对数相关描述D / T和DP比线性关系。非线性逐步回归确定每个站控制的气象因子，解释50%或更多18的变化。地理因素和D控制18的关系：18（）0.005纬度或0.034经度（）-0.003高度（米）-4.753，进而表现出特别的降水形成条件主要有四个季节性降雨区。最后，

3、证实18小波相干（WTC）和SOI之间的ENSO影响了从东到西和北澳大利亚。 引用: Liu, J., G. Fu, X. Song, S. P. Charles, Y. Zhang, D. Han, and S. Wang (2010), Stable isotopic compositions inAustralian precipitation, J. Geophys. Res. , 115, D23307, doi:10.1029/2010JD014403. 1.引言 2用稳定氘和氧18降水同位素来探测水汽源Celle Jeanton et al. , 2004; Iqbal, 200

4、8, 地下水补给 Tsujimura et al., 2007a和地表水和地下水之间的相互作用 Singleton et al., 2005; Songet al., 2006是很有用的。系统调查降水同位素精度这样的应用程序是一个先决条件，降水是最重要的输入水文系统和气候系统的主要因素之一Harvey and Welker, 2000。为了在全球范围内获得系统和连续稳定的同位素数据，1961年，国际原子能机构(IAEA)和世界气象组织(WMO)联合推出了全球降水同位素观测网(GNIP)。Dansgaard首先回顾GNIP数据,有关观测降水同位素组成的环境参数（如表面空气温度,降水,纬度、海拔高

5、度和距离海岸）。一系列后续的研究 e.g ., Yu rtsever and Gat, 1981; Rozanski et al., 1993; Aragus -Araguset al., 2000一般确认了这些实证结果。目前，GNIP项目已经从44个国家的大约100站扩展到800个国家超过800个站。一些国家把多个站,形成一个全国性的降水同位素网络e.g.,Welker, 2000; Kralik et al. , 2003; Schrch et al., 2003;Liu et al., 2010; P. Fritz et al., 降水和地下水同位素组成在加拿大,论文发表在国际研讨会，1

6、987收集到的数据被广泛应用在各种不同的水文和气象研究。美国的一些研究调查同位素的变化包括降水 e.g., Wel ker , 2000; Harvey and Welker , 2000; Iqbal, 2008, 地表水Kendall and Coplen , 2001; Gosselin et al., 1997; Lachniet and Patterson,2009, 和土壤水分 Roberts on and Gazis, 2006。在中国,18 O在东部季风区降水季节性变化 Posmentier et al. , 2004，降雨带传输,并在台风和热带风暴路径变化 liu et al

7、.,2008,2010。在蒙古，分析18 O和大气湿度和降水D含量 Tsujimura et al. , 2007b已经被用来描述大气水圈生物圈Yamanaka et al. , 2007的相互作用 Sugita et al. ,2007。一个同位素运输模型还被应用于水源的识别 Sato et al., 2007。 3在澳大利亚(o d l y)Treble et al。2005检查天气之间的关系模式(msh)和降水18 O使用(shyng)5年日常事件数据集从塔斯马尼亚,澳大利亚南部。他们的研究结果表明18 O和沉淀量成反比,只有与网站表面温度的弱关系。在1994 - 2002年Barras

8、 and Simmonds2008调查事件记录的降水18 O在塔斯马尼亚马尔盖特通过分析三维拉格朗日轨迹和复合材料ERA40 850 hpa位势高度。轨迹分析发现夹带水分发生48小时期间到来之前所有的气团。此类研究捕获信息辅助至天天气变化,不存在月度样本。4综合分析长期记录的降水同位素在澳大利亚还没有文献报道,在澳大利亚是南半球的一个重要源古气候记录。澳大利亚同位素数据的分析将有助于更好地理解分馏机制影响较低的纬度和中纬度沿海地区。此外,经过近4年的数据收集是验证是否感兴趣的同位素分馏的物理机制Dansgaard1964的早期发现是符合澳大利亚GNIP站。因此本研究的目标是(1)确定在降水稳定

9、同位素组成特征及其空间演化在澳大利亚;(2)确定主要环境控制在18 O基于统计和小波分析,和(3)描述氘过量(简而言之,称为d以后)模式对不同降雨区域和局部环流影响调查的影响。本研究的结果可以用于参考的相关同位素调查,特别是在南半球。2.数据(shj)和方法2.1稳定同位素和气象(qxing)数据59个分布(fnb)在澳大利亚的GNIP站点（图1），代表四个主要气候区 Sternet al., 2000。这些站点开始系统的收集月降水样品在1962年，包括Darwin (12. 43 S, 1 30. 87 E) ，艾丽斯斯普林斯 (2 3.8 S, 133 .88 E)，Brisbane(27

10、.43S, 1 53.08 E) , Per th (31. 95S, 1 15 .97E),Adel ai de (34.93S, 138.58 E), and Melbourne (37.82S,144.97E). Cape Grim (Tasmania) (40.68S, 144.69E), and Pe rth C SIRO (3 1. 9 5 S, 1 1 5. 7 8 E)分别于1979年和1983年,开始他们的观察。珀斯站由珀斯取代联邦科学与工业研究组织(CSIRO)站。这两个站是位于非常接近对方,和他们的气候条件是相似的，我们认为他们是一个站在以后的讨论(J. Turner,

11、个人沟通,2009)。因为没有D、18 OCampbeltown站的数据(34.4S、150N),只有1985年和1986年的氚数据,它们不是用于这项研究。6所有的D and18O数据表示为：（）=1000*（R样本-R标准溶液）/R标准溶液 （1）R指的是D / H 或18 O/ 16O比,也指的是维也纳标准(biozhn)意味着海水(V-SMOW)。7消失(xiosh)的月度(yud)温度、大量降水,这些站点取而代之的是蒸汽压数据值由Lavery et al从澳大利亚高质量数据集采集。1992这些站已经通过了若干标准,形成最可靠的数据集用于研究降雨特征在澳大利亚 Lavery et al.

12、,1992; Fu et al., 2010a。8基于加权d值(p)由每月平均降水数量,使用方程：9一个月大尺度气候指数、南方涛动指数(SOI)，用于解释18O气候和降水之间的关系。计算SOI每月或季节性气压塔希提岛和达尔文的区别,澳大利亚北部。持续的消极或积极(jj)价值观的SOI通常表明厄尔尼诺现象或拉尼娜事件,也伴随着持续变暖或冷却的中部(zhn b)和东部热带太平洋和减少或增加在太平洋信风的力量 Fu et al., 2009。每月SOI从NOAA 获得(hud)数据集 (/data/climateindices/list/)。2.2小波相干性分析10小波相干(WTC)分析方法用于诊断

13、d18O和气象参数之间的相关性,如温度、降水多,SOI,为了研究降水18O如何反映出这些信号在时间和频率域。WTC是当地两个信号之间的相关性。Torrence and Compo,1998; Torrence and Webster, 1999; Grinsted et al. , 2004，特别有用在强调时间和频率间隔两种现象有一个互动 e.g.,Casty et a l . ,2007; Zhouand Chan, 2007; Mendoza et al.,2007; Rong et al., 2007。WTC被定义为：年代是一个平滑算子。WTC由两个CWTs计算(连续小波转换)。这里xn

14、(xn,n = 1,n)是一个时间序列以同样的时间间隔t,CWT xn被定义为：在年代规模因素。我们使用Morlet 输入法小波,因为它提供了一个良好的平衡和频率定位,而且它已经在先前的水文气象研究和验证使用在澳大利亚 Nakken, 1999;Kirkup et al., 2001; Beecham and Chowdhury, 2 00 8 , 20 09 ;Chowdhury and Beec ham, 2 010。它被定义为：在w0是无因次频率(pnl)和是无因次时间。统计显著性水平对红色小波相干噪声背景估计使用(shyng)蒙特卡罗方法1998。3结果(ji gu)与讨论3.1D和1

15、8O的基本特征11每个站的基本信息是表1中列出。这里使用的p值比较,因为在某些情况下,偶尔很稀少的降水,未加权的平均值可能是深受几个月影响。在这种情况下,或多或少蒸发掉的程度下降导致极端的d值偏离正常Dansgaard, 196418O范围从15.4115.41,和d范围从111.2到64.7。除了艾丽斯斯普林斯(位于内陆)，显示相对较小的变化,这意味着岛屿和沿海地区的降水d值接近的海洋这些值通常是第一个从安静的海洋水分冷凝 Arag usAr ag us et al., 2000同位素演化出消耗趋势从沿海向内陆 (大陆效应) ，从西到东,按照主要风暴跟踪澳大利亚南部经历了。12降水之间的关系

16、d和18O控制主要由瑞利蒸馏冷凝过程相关，作为全球大气水的值通常是沿着大气降水线(GMWL)Craig, 196 1 。澳大利亚站台D和18O之间的回归建立：D = 7.1018O + 8.21(R2= 0.917, n = 1532).D量18O关系是一个有用的方法来研究当地的同位素数据与更大的模式及其关系在全球范围内(Dansgaard,1964)。更多细节,山坡上为每个单独的站也决定(表2)。斜坡达尔文热带(rdi)和亚热带的7.6和7.5布里斯班站,分别是接近世界平均水平水平(shupng)的8。这是第一阶段的凝结海洋的水汽(shu q),因为简单的瑞利凝结过程在平衡条件下给予7.5是

17、最低的坡的温度范围20 t 20C。如果蒸汽组成偏离平衡组成一个等级,平衡凝结的第一阶段产生一个与坡度的关系 8Dansgaard,1964。墨尔本和阿德莱德有类似的斜坡7左右。至于墨尔本,大多数LMWL接近的值除秋的雨,而分散。仅仅由于降水变化无法解释这一现象,因为它分布均匀在今年。点在图2中的虚线圈主要是艾丽斯斯普林斯。分散分布的值代表其地理位置,相对湿度较低的沙漠包围。最丰富值对应的上层部分LMWL春季降水在艾丽斯斯普林斯。同样的情况也出现在达尔文,主要由蒸发液滴下降在干燥的气氛中e.g., Salati et al., 1979; Rozanski et al.,1993对于严峻的角,

18、所有(suyu)样品比较接近,而不是沿着线分布。塔斯马尼亚是一个海洋暴露重要环境,沉淀与陆地(ld)气团几乎没有互动或高地形从源区到网站(wn zhn) Barras a nd Simmonds, 2008。因此关闭集群值普遍反映,积累的沉淀是第一个冷凝水分 Ga t,2005。珀斯,点也相对接近表明网站的接触西方的海洋。斜率为6.3与大多数的夏季降水分布值低于LMWL可以从下降主要归因于快速蒸发下降主要由于干燥的大气。13这里也做比较(表2)来检测是否斜坡LMWL获得使用目前的长期数据(例2)符合Dansgaard的早期调查(案例1)。墨尔本,似乎很少斜坡两时间序列数据之间的差异,这可能由于

19、案例1的计算包括所有月度数据。然而,其他站在山坡上2偏离这些案件1。在爱丽斯泉和珀斯,缓坡(案例1)可以是由于排除(9月)和1月4月,respec-tively,当d值高。计算扣除7月和1月布里斯班和阿德莱德,分别干几个月耗尽d值(例1),导致更高的山坡上。此外,7.6的斜坡达尔文(例2)远高于案例1(3.51)。这可能是因为案例1计算错过了丰富值5 - 10月期间,当它是最干燥的季节。所使用的数据集Dansgaard只有1962年,阿德莱德,艾丽斯斯普林斯,布里斯班沉淀量赤字相比,他们1962 - 2008年的平均水平。因为只有1年的同位素记录可能并不总是正确地反映平均电导率在给定站过渡 R

20、ozansk i et al. , 1 993，因此,我们认为目前的研究更能代表澳大利亚降水稳定同位素组成的。3.2. 18O和环境参数之间的相关性3.2.1. 温度(wnd)和18O效应(xioyng)14从研究(ynji)Dansgaard1964,依赖对当地温度和降水的同位素比值可沉淀的水含量被认为是最大的意义。依赖的同位素在当地温度或可沉淀的含水量蹊是最重要的参，同位素温度关系的外推法是最简单的在高纬度地区，而对于海洋岛屿和沿海地区,季节性温度变化很小,沉淀量从严重的对流条件影响同位素模式Sonntag et al. , 1983; Frickeand O Neil, 1999。更明确

21、的了解18O与温度和降水的关系对澳大利亚站将提供一个更好的理解在低的纬度和气候控制中纬度沿海地区在南半球。15线性相关性的d / T和d / P(使用原始数据集)展示在表3。d / T和d / P关系明显当所有的澳大利亚网站被认为是在一起。对于每一个站点,18O出现强烈的逆相关高降水(图3和7），即高沉淀量通常提供耗尽18O,反之亦然。相比之下,d / T的关系显得较弱,这可能是由于强烈的对流过程控制温度,因为大多数的站位于沿海。额外的半年度组件18O是达尔文明显(图3),这反映了两座山峰附近温度每年赤道热带地区。d / T和d / P的相关性实现这里通常是符合澳大利亚前的调查 Dansgaa

22、rd, 1964。16为了检测是否这些d / T和d / P关系是由季节性周期,线性相关性与d / T和d / P决心使用延长的销售季节数据(表3)。18O的季节性周期、温度和降水总量中减去长期(1962 - 2002)除以每月的月度手段和标准偏差。结果表明,季节性周期被移除后,d / T和d / P姆角和珀斯相关性降低,表明相关性的很大一部分是由季节性周期。相比之下,提高d / T和d / P的相关性阿德莱德表明18O与温度和降水数量之间的关系是独立于季节性的。此外,相关性增加d / T和减少福特/ P达尔文和爱丽斯泉和减少增加d / T和d / P布里斯班和墨尔本,表明18O季节性周期依赖

23、于降水数量和温度,分别。在达尔文,低纬向热带站，T只有4.6C,但P高(表1),这表明时期非常稀少的降水的发生导致18O降水的依赖。在中间纬度站台布里斯班和墨尔本，缺乏明显的湿和干燥的季节或多个均匀分布的全年降水可能负责d / P的相关性低,缺乏降水季节性周期量的依赖。8O非线性逐步回归17从归档同位素记录重建过去气候变化需要足够的知识转移函数(hnsh)的有关气候地区的同位素差异。基于(jy)现在的天降水同位素之间的关系及相关气候参数是这种理解的关键 Edwards, 199 3; Von Grafenstein et al., 1996。缺乏一个重要的关系(gun x)(在0

24、.05级)站在那里18O与T呈正相关(3.2.1节中讨论)表明,简单线性技术并不适合18O的解释Lawrence an d White, 1 99 2; Gat and Matsui, 1991; Aggarwal et al .,2004, 2005; Villacs et al., 2008; Bowen , 2008。为了探索更复杂的关系,除了温度(T)和降水数量(P),其他常见的气象观测变量 Lavery et al. , 1992，蒸汽压(VP)、太阳辐射(R)和蒸发(E)调查。18逐步回归是用来选择的子集预测降水18O有显著影响的变量。Aregression模型,预测因变量为几个独

25、立变量的函数的一般形式：其中是预测因变量(18O)b0拦截量,b1到bp是回归系数,和x1 到xp是独立的变量。几个潜在的局部相关性,确定回归模型之前,包括线性、对数、权力、二次,和指数,18O和每个气象变量之间的调查。结果表明,二次(通常)和对数相关性(有时)最好描述的关系。因此使用二次非线性逐步回归和独立变量的对数函数。0.05或0.1显著(xinzh)水平(F量分布概率论)用于选择变量。19逐步回归结果(ji gu)如表4所示。除了珀斯,只有选择(xunz)温度,降水总量的主要控制因素是18O。蒸发之间的正相关和18O达尔文和暗示强化蒸发浓缩18O有关三个站,布里斯班,达尔文,墨尔本,包

26、括太阳辐射预测显著。蒸汽压有二次或负线性关系分别在阿德莱德和艾丽斯斯普林斯。逐步结果强调复杂多样的物理过程影响降水18O在澳大利亚不同的站。超过70%的差异可以解释为在艾丽斯斯普林斯18O选中的逐步回归(R2 = 0.722)。达尔文,墨尔本,阿德莱德,和艾丽斯斯普林斯、模型捕获超过一半的d18O变化。珀斯的变量选择和布里斯班不强预测因子,捕捉不到50%的18O变化。8O地理因素20气团失去水从热带到中间时,高纬度地区(“纬度效应”),从海洋到内陆(“大陆效应”),或从低到高海拔(“高原效应”),导致降水的重同位素的不断枯竭e.g.,Dansgaard,1964; Rozansk

27、i et al. , 1993; Gat, 2005。GNIP站在澳大利亚位于海拔从沿着海岸线不到100到546年中央大陆(艾丽斯斯普林斯)。每个站的独特的地理形势意味着不同的气候影响诱导不同的同位素组成。纬度、经度和海拔每站用于调查18O地理因素。多元线性回归方程的所有站在一起是18O()=0。005经度()0.034纬度()0.003高度(米)4.753(R2 = 0.785)。这证实了从西到东,从18O耗尽北和南澳大利亚中部。之间的相关性18O和纬度0.046/。3.2.4.WTC分析d / T和d / P21表面之间的明显联系当地气温和降水数量和降水同位素吸引了太多的关注从一开始的同位

28、素研究 e.g., Dansgaard, 1964; Merlivat and Jouzel ,1979; Yurtsever and Gat , 1981.这种兴趣主要是由潜在的刺激的同位素是古气候指标的重要性。在澳大利亚,重建过去气候的变化已经由同位素记录保存在石笋的解释e.g., Xia e t al. ,2001; Fischer and Treble , 2008。22部分原因(yunyn)是分析记录的长度很短的早期研究中,温度和数量影响与降水18O通常(tngchng)表示为线性相关性e.g.,Dansgaard, 1964; Yurtseve r and Gat ,1981。现在

29、,更长时间的同位素和气象数据可用于记录GNIP站的数量,在一些情况(qngkung)下超过四十年,时间尺度比较占主导地位的自然气候变化的周期。因此研究感兴趣的这些记录的长期趋势特征。小波分析在先前的水文气象研究在澳大利亚被发现有用对长期数据系列 Beec hamand Chowd hury , 2008, 2009; Chowdhury an d Beecham ,2010; Fu et al., 2010b，生产的理解,不能通过使用简单的线性相关性分析。图4平方(pngfng)小波相干之间18O布里斯班(a)和温度(wnd)(b)墨尔本,(c)角严峻,(d)艾丽斯斯普林斯(e)达尔文(f)珀

30、斯。厚厚的黑色轮廓指定5%显著性水平对红噪音。影响锥(COI),边缘效应可能(knng)扭曲了图片显示为浅色。X轴对应的物理时间几个月安迪轴对应尺度。两个时间序列与箭头指向正确的阶段(可以解释为正相关),反相显示左(负相关)的阶段指出向上或向下(非线性相关性)23WTC是一个有用的方法来诊断两个信号之间的相关性,特别是强调了时间和频率间隔两个现象有强烈的相互作用 Girardin et al., 2006; Valds Galicia andVelasco, 2008。图4和图5显示的平方小波相干的 / T和 / P,分别基于Morlet小波在不同尺度。箭头的方向和意义的WTC的结果显示两个时

31、间序列是如何相关的。图5。基于(jy)6月(一年两次的周期性;达尔文),12月应承担(年度周期性;达尔文和布里斯班),和64年公/月(年际周期;布里斯班)组件18O和温度(wnd)fromb小波相干性分析。箭头指向直左/右(阶段)表示线性正面/负面关系(gun x),而箭指出向上/向下(阶段)表示的非线性关系 Grinsted et al. , 2004。厚厚的黑色轮廓指定a= 5%显著性水平对红噪音。锥形边缘效应的影响,可能会扭曲图片显示为一个比较浅的阴影。X轴对应的物理时间和Y轴对应周期尺度上几个月。24在一年一度的规模,有广泛的意义在整个观测期间,指示一个占主导地位的12月周期性(图4)

32、。然而,不是积极的线性关系箭头指向直右(在 / T线性相关）箭一般指向45或90(阶段),表示非线性18O和温度之间的关系。这一现象支持二次和对数相关性描述 / T关系(墨尔本、珀斯等)如3.2.2节中给出。25不同18O的周期性成分和温度。在达尔文,直接右箭头指向6月周期性应承担(图4 e)显示温度和18O积极共变(图5a)近下箭头指向12节月规模(年度周期性)像两者之间/4和滞后表明非线性相关性。在布里斯班,大量不连续的12月系数带可能是因为18O和温度信号之间的共变不是常数。在1973 - 1983年的间隔,1986 -1990,和1998 - 2002年,消极或积极、滞后或领导的/4没

33、有规律或/8相关备用(图5 b)。26除了季节性周期(12月周期)应承担(chngdn)年际尺度(约32节月米埃尔伯恩,艾丽斯斯普林斯1970年代和1970年代以后(yhu)的珀斯;64月在珀斯,布里斯班1990年代后,和1990年代之前)和年代际(128月在墨尔本)周期元素也被俘。这些相关峰值的影响可能是由于更大的海洋列车大气远程并置对比,如厄尔尼诺南方涛动(ENSO)应承担，下面讨论气候的变化指数通常有深远的影响在全球范围内对温度(wnd)和降水的天气气候模式的变化Hurrell , 1995。27类似的协变性是WTC18O和沉淀量之间(图6)向上或者向下箭头指向的年度规模在布里斯班,艾丽

34、斯斯普林斯,珀斯建议滞后的1/418O降水相关变异。这也可能占非线性沉淀量回归在达尔文(二次)和墨尔本(对数)早些时候提出的。3.3.海底钻井模式过度28过剩的定义是d = D-818O,这是一个衡量给定数据点的偏差与边坡的8。表1显示了所有的d值大于原来的均衡价值10。现在的GNIP达尔文意味着d值的数据集不到10,这是不同,报告由Dansgaard 1年的数据集提供1964。29澳大利亚站的季节性d值高出一般在冬季和夏季较低。低维在南半球夏季对应高相对湿度与海表面温度(SST)的有关海洋源地区的空气质量。在冬天，海洋源区域的相对湿度较低,导致更高的d值Jouzel et al., 1997

35、。基本上有四种不同类型的d澳大利亚GNIP站(图7),对应于四个主要的季节性降雨区域(低降雨区域,统一的降雨,夏季降雨,和冬季降雨量)。每个月有非常低的降雨类型和最大的波动d,比如爱丽丝斯普林斯。类型两种相对均匀分布的降雨和小维的变化,比如阿德莱德,墨尔本和布里斯班。类型3 d高在干燥季节,达尔文等夏季降雨量占主导地位。类型4 d低在冬季降雨占主导地位的旱季,珀斯和角等严峻。30在艾丽斯斯普林斯,最低d发生在春天,而不是夏天。冬天是最干燥的季节每月少于20毫米降水。春天的开始,虽然有降水的增加,大气中的云底下面仍然是干燥和饱和,所以蒸发发生在秋季雨水滴导致浓缩d D值和减少的残留的雨水。这种蒸

36、发效应逐渐减弱,随着雨季的进展(12月至3月),d稳步上升。31在墨尔本,阿德莱德,布里斯班,类似的气温和降水量的微小变化导致(dozh)小波动。小的季节性波动(bdng)通常观察到d在温带气候区,由于不同源地区(dq)的条件 Aragu sArag us e t al., 2000 。高d在布里斯班更可能是由于对流降水的统治地位,在雨在墨尔本更可能是层状,较低的d Barrasand Simmonds , 2009。32在达尔文,独特的双峰值d模式反映了半年度峰值等表面温度在热带地区。它上升下降(图3)和d还指示的重同位素蒸发浓缩的小水滴不断下降降水极端干旱时期。d值较少的变量在湿季(12月

37、至3月)。33严峻的角和珀斯,高d值在潮湿的冬天是由于直接暴露在南大洋. Barras and Simmonds, 2008和海洋。珀斯的高值主要归功于其独特的气候夏季炎热和干燥,潮湿的冬天。雨季后相对较低的d值与雨滴的快速蒸发。34这些独特的季节性变化在澳大利亚的d值在不同地区也可以用来确定工厂是否使用冬季或夏季降水增长时期 Dodd et al., 1998; Alstad et al. ,1999。3.4.影响ENSO 18O35澳大利亚降雨量表现出高度的空间和时间的变化。知识和理解的降雨变化及其影响因素对水资源管理很重要 Chowd hury and Be echam ,2010; K

38、irono et al., 2010; Fu et al., 2010b。许多澳大利亚气候变化影响因素,包括ENSO,太平洋和印度洋海温资料,副热带高压脊,环形模式(SAM)南部,马登-朱利安震荡(MJO) McBride and Nicholls, 1983;Nicholls and Wong , 1990; Smith et al. , 2000; Drosdowsky ,2005; Donald et al., 2006; He ndon et al., 2007; Meneghiniet al., 2007。ENSO已经发现有最大的影响 Chowdhury and Beecham, 2

39、010。ENSO和降水之间的关系可能是一个固有的信号在同位素,它们随温度和降水而变化。此外,高或低之间的ENSO振荡有关太平洋中部和东部热带太平洋和弱或强太平洋信风 Ropelewski and Jones , 1987。图6。平方(pngfng)小波相干18O和沉淀(chndin)量之间,布里斯班(a)(b)梅尔伯恩(c)角严峻,艾丽斯斯普林斯(d)达尔文(e)和珀斯(f)。太平洋和信风强度的变化肯定会影响蒸发条件,水蒸气运输(ynsh)和凝结,导致降水的同位素的分馏Lachniet, 2009。36SOI,厄尔尼诺和拉尼娜事件的一个索引,在这里用来代表ENSO。图8显示了降水18O和SOI

40、之间的关系,无论是在时间和频率域,使用WTC。相比之下,WTC在SOI和沉淀量(没有显示),d / SOI产生更广泛的或更强的意义关系,这可能是由于降水的形成是一个情景的现象,在时间和空间有限,在降水同位素组成反映总体状况的水蒸气水库降水形成的时候 Rozanski, 2005。非常强烈的厄尔尼诺事件的1982 - 1983和1983 - 1997生产普遍存在的干旱在同位素检测记录。基于12月周期,显著布里斯班中心和墨尔本反映了明显的降水减少1982 - 1983年期间在澳大利亚东部和南部。重要的中心在严峻的角和珀斯也反映了低于平均降水在塔斯马尼亚和西南西澳大利亚。图7。每月对降水(jings

41、hu)变化量在每个站点和过剩。右下角显示(xinsh)了澳大利亚的主要季节性降雨区域(来自(li z)http:/ /.au/ lam/climate/ levelthree/ausclim/zones.htm)图8。平方(pngfng)小波相干18O和我之间,布里斯班(a)墨尔本(b),角严峻(ynjn)(c),艾丽斯斯普林斯(d)达尔文(e)和珀斯(f)37WTC也表明(biomng)的影响ENSO 18O减少来自东部和澳大利亚北部,在统计上显著的相关性被识别出来,几乎没有在西澳大利亚18O和SOI信号之间的关系。但重要的关系而是年度(12月）周期性被d / T和d / P,年际意义扩展在

42、整个研究期间,64月烤制布里斯班和达尔文和32 - 64 -月艾丽斯斯普林斯和墨尔本。这意味着降水18O主要反映了ENSO周期的研究 Song et al., 2010。38负线性关系是看过布里斯班,达尔文,艾丽斯斯普林斯和墨尔本1977年以前(左箭头点g)分别反映出相对高或低18O对应厄尔尼诺和拉尼娜事件 Suppiah, 2 00 4。因此ENSO和18O支持之间的关系解释,影响主导降水的同位素组成。39严峻的角,箭头指向901990年代后显示滞后约1/418O和SOI变化之间的信号。McBri de and Nicholls1983注意重要的滞后相关性之间的三个月ENSO指数和澳大利亚不

43、同地区的降雨。1/4或1/8 18O之间的滞后和降雨等部分第3.2.4对应于确定滞后和结果在这些消极的线性相关性。4. 摘要(zhiyo)和结论40主要特征在降水(jingshu)稳定同位素氘和氧18七GNIP站在澳大利亚进行了分析。主要结论概括如下:411.同位素演化表明(biomng)d值消耗从北部和南部澳大利亚中部和从西到东。的基础上1532组d d和d18O LMWL d = 7.10 18O + 8.21,参考地表水或地下水的起源,可以用于未来的研究。山坡上的偏差可以归因于Dansgaard的早期研究使用的更长和更能代表数据集。422.周期的研究和相关性研究通过使用小波相干方法(WT

44、C)在时间和频率域表示滞后1/8或1/4 / T的变化或 / P。这支持二次回归模型和相关性用来描述 / T或/ P关系而不是线性模型。大尺度大气海洋应承担的影响周期的研究也被视为年际(32-,64 -月)和年代际(128)周期性的元素。433.使用非线性逐步回归方法确定了气候控制18O。结果表明18O复杂和多样的物理过程的降水在澳大利亚网站调查了七个。所建立的方程可以解释50%或更多的18O变化。444.18O的关系()=0.005经度()0.034纬度()0.003高度(米)4.753强调地理影响18O,每增加1纬度,18O耗尽大约0.046。455.四种不同类型的d过度模式显示特定地层条

45、件四大降水的季节性澳大利亚降雨区域。466.WTC18O和SOI证实ENSO对降水的减少影响从东和北到西澳大利亚。47由于降水是水循环的主要组件,结果的研究可能是有用的参考同位素的应用进行调查,如量化区域地下水补给，地表水和地下水的交互建模，重构历史记录,核查和验证的环流模型低纬向和中纬度沿海地区在南半球。然而,目前的研究也存在着局限性。气象控制18O检测只是基于最经常观察到表面气象变量。然而,中层和高层大气参数可能更好的降水同位素含量预测指标,因为他们影响降水形成的凝结过程和雨滴体面的。d过剩的讨论主要集中在当地流通的影响，虽然水源在气象条件蒸发过程也重要,因为d气团内多余的水分主要是确定在

46、蒸发的水分来源 Craigand Gordon, 1 96 5;Merlivat and Jouzel, 1 97 9; Pfahl and Wernli , 2 00 8和保存在水蒸气轨迹里。最后,确认信号18O ENSO影响在不同地区的澳大利亚在时间和频率域仅仅是第一步的稳定同位素信号大非规模海洋大气系统可变性。发表相关ENSO和澳大利亚的降水的知识的一致性,不过,提供有力的气候动力学控制的解释降水的ENSO，更多的物理机制仍有待探讨。正在进行的研究是解决这些局限性,进一步研究出版。48应答(yngd):这项工作是由国家支持(zhch)的中国国家自然科学基金的关键程序(chngx)(408

47、30636)，国家973项目 (2010CB428805)和“几百人才计划”的中国科学院。每月SOI在NOAA (http:/www.cdc.no /data/climateindices/list/)数据可用。作者要感谢HuiguoSun地质与地球物理研究所、中国科学院和在东北大学共享他们的知识和小波变换编程和提供很多好的想法。我们也感谢Aslak Grinsted提供小波软件。最后,真诚的欣赏是鉴于CSIRO杰夫特纳,澳大利亚的评论和建议大大有助于改善手稿。参考文献：Aggarwal , P . K. , K. Fr hl ic h, K. M. Ku lk ar ni , a nd L

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