中纬度地区混合云中稳定同位素分馏的数学模拟-以乌鲁木齐降水为例

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介绍的数学模型考虑了混合云中液、固态共存时以及冰面过饱和环境下稳定同位素的动力分馏效应.利用该数学模型,模拟了不同冷却条件下稳定同位素的温度效应.在相同的湿度条件下,湿绝热冷却过程中δ18O随温度的变化率小于等压冷却过程.冰面过饱和比Si的增大意味着动力分馏效应的增大.与平衡态相比,它的作用使得稳定同位素的综合分馏系数减小,从而使得降水中δ18O随温度的变化趋缓.模拟显示,湿绝热冷却过程中大气水线(MWL:=bδ18O+d)的斜率b和常数d均大于等压冷却过程.全球大气水线位于湿绝热冷却过程和等压冷却过程条件下分别模拟的两条大气水线之间.b和d的大小与Si呈正比.Si愈大,动力分馏效应愈强,b和d也愈大.反之亦然.然而,b和d的大小对云中含水量的变化具有低的敏感性.利用动力分馏模式模拟了乌鲁木齐降水中稳定同位素的变化.模拟的稳定同位素比率-温度以及δD-δ18O曲线分别与乌鲁木齐实测的稳定同位素比率-温度回归线以及大气水线有非常好的一致性.“,”The introduced mathematical model takes into account the role of the kinetic fractionation effect in a supersaturation environment at the ice surface as liquid and solid phases coexist in mixed cloud. Using the model, the temperature effect of stable isotopes in precipitation is simulated under different cooling conditions. The rate of change of δ18O against temperature in the process of wet adiabatic cooling is smaller than in the process of isobaric cooling under the same humidity. The increasing supersaturation ratio at the ice surface, Si, leads to the strengthening of the kinetic fractionation effect. The kinetic fractionation function makes the synthesis fractionation factor decreased and the change of δ18O with temperature flatted, compared with that in the equilibrium state. The simulated results show that the slope parameter b and the intercept d of the meteoric water line (MWL), δD = bδ18O+d, in wet adiabatic cooling are both greater than those in isobaric cooling. The global MWL lies between the two MWLs simulated under wet adiabatic and isobaric cooling processes, respectively. The magnitudes of b and d are directly proportional to Si. The greater the Si, the stronger the kinetic fractionation effect, and thus the greater the b and d, and vice versa. However, b and d have low sensitivity to the liquid-water contents in the cloud. Using the kinetic fractionation model, the variation of stable isotopes in precipitation at Urumqi is simulated. The simulated stable isotopic ratio vs temperature and the δD vs δ18O curves are very consistent with the actual regressions and MWL at Uruimqi, respectively.
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