基于LMDZ(Laboratoire de Météorologie Dynamique-Zoom)模型的模拟数据、NCEP/NCAR格点气象数据和北极涛动指数(Arctic Oscillation Index,AOI),验证了LMDZ模型在蒙古高原的适用性,分析了局地大气水线(Local Meteoric Water ...基于LMDZ(Laboratoire de Météorologie Dynamique-Zoom)模型的模拟数据、NCEP/NCAR格点气象数据和北极涛动指数(Arctic Oscillation Index,AOI),验证了LMDZ模型在蒙古高原的适用性,分析了局地大气水线(Local Meteoric Water Line,LMWL)、降水中δ^(18)O与环境因子的关系,探索了降水中δ^(18)O、氘盈余(d-excess)的时空变化,并结合HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model)模型对蒙古高原气团运输轨迹进行了模拟。结果表明:在LMDZ模型的2种结果中,LMDZ-nudged模拟蒙古高原降水稳定同位素效果较好;计算得到的蒙古高原LMWL为δD=7.78δ^(18)O+3.31(R^(2)=0.995),其斜率和截距均小于全球大气水线(Global Meteoric Water Line,GMWL)斜率和截距,表明该区域雨滴下落中受云下二次蒸发影响较大;降水中δ^(18)O夏高冬低,与温度、北极涛动指数呈正相关,而与相对湿度呈负相关。降水中d-excess呈现夏低冬高的特点;对蒙古高原后向轨迹追踪并对其进行聚类分析发现,研究区主要有3条水汽路径:西风带水汽(约88.39%)、东亚季风水汽(约5.73%)与极地水汽(约5.88%),其中西风带水汽为主控水汽。展开更多
文摘基于LMDZ(Laboratoire de Météorologie Dynamique-Zoom)模型的模拟数据、NCEP/NCAR格点气象数据和北极涛动指数(Arctic Oscillation Index,AOI),验证了LMDZ模型在蒙古高原的适用性,分析了局地大气水线(Local Meteoric Water Line,LMWL)、降水中δ^(18)O与环境因子的关系,探索了降水中δ^(18)O、氘盈余(d-excess)的时空变化,并结合HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model)模型对蒙古高原气团运输轨迹进行了模拟。结果表明:在LMDZ模型的2种结果中,LMDZ-nudged模拟蒙古高原降水稳定同位素效果较好;计算得到的蒙古高原LMWL为δD=7.78δ^(18)O+3.31(R^(2)=0.995),其斜率和截距均小于全球大气水线(Global Meteoric Water Line,GMWL)斜率和截距,表明该区域雨滴下落中受云下二次蒸发影响较大;降水中δ^(18)O夏高冬低,与温度、北极涛动指数呈正相关,而与相对湿度呈负相关。降水中d-excess呈现夏低冬高的特点;对蒙古高原后向轨迹追踪并对其进行聚类分析发现,研究区主要有3条水汽路径:西风带水汽(约88.39%)、东亚季风水汽(约5.73%)与极地水汽(约5.88%),其中西风带水汽为主控水汽。
