孫晨云，鄭和祥，李瑞平，鄔佳賓，曹雪松，李建昆

鄂爾多斯沿黃灌區(qū)大氣降水穩(wěn)定同位素特征與水汽來源分析

孫晨云1, 2，鄭和祥2，李瑞平1*，鄔佳賓2，曹雪松2，李建昆1, 2

（1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利與土木建筑工程學(xué)院，呼和浩特 010018；2.水利部牧區(qū)水利科學(xué)研究所，呼和浩特 010020）

【】揭示灌區(qū)生態(tài)系統(tǒng)水循環(huán)過程對氣候變化的響應(yīng)機(jī)制，分析鄂爾多斯沿黃灌區(qū)大氣降水同位素特征以及水汽來源。采用液態(tài)水穩(wěn)定氫氧同位素技術(shù)，分析了2020年6—9月鄂爾多斯沿黃灌區(qū)大氣降水穩(wěn)定同位素與氣溫、日降水等影響因素的相關(guān)關(guān)系，建立了當(dāng)?shù)氐拇髿饨邓€方程，通過氘盈余值的變化示蹤水汽來源，利用HYSPLIT氣團(tuán)軌跡模型判定了研究區(qū)水汽來源的可靠性。①研究區(qū)大氣降水同位素值在7、8月明顯低于其他月，與降水量在=0.01水平上呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系；②研究區(qū)大氣降水線為=7.1318-1.67，受蒸發(fā)影響較大；③6月水汽來源除了西風(fēng)帶和極地氣團(tuán)影響外還伴隨了部分東南沿海方向的水汽，7、8月水汽來源較為相似，均為西北方向，9月則受西風(fēng)帶水汽、極地氣團(tuán)以及局地蒸發(fā)水汽的影響。降水量是降水同位素值變化的主控因素，在6—9月西風(fēng)帶水汽為研究區(qū)水汽來源的主要貢獻(xiàn)者。

鄂爾多斯沿黃灌區(qū)；大氣降水；穩(wěn)定同位素；水汽來源

0 引 言

【研究意義】水循環(huán)通常發(fā)生在地球淺層圈中，是各個地表圈層之間相互聯(lián)系的核心與紐帶[1]，對全球氣候、水資源、生態(tài)環(huán)境等影響顯著，與人類的生存環(huán)境密切相關(guān)，其實(shí)質(zhì)為H2O分子態(tài)水的轉(zhuǎn)換。大氣降水作為地下水-土壤-植被-大氣連續(xù)體（Ground water-Soil-Plant-Atmosphere-Continuum，GSPAC）的重要參與部分[2]，是水循環(huán)過程中的一個重要輸入項(xiàng)，對氣候變化的影響有著深遠(yuǎn)的作用，影響陸地水資源的循環(huán)。氫氧穩(wěn)定同位素（D、18O）是構(gòu)成H2O分子態(tài)的2種主要同位素，對氣候?qū)е碌募竟?jié)性變化尤為敏感，環(huán)境對其影響也較為突出，受水汽來源效應(yīng)、溫度效應(yīng)、降水量效應(yīng)等多因素影響，呈明顯的規(guī)律變化特征[3]，因此，針對以氣候環(huán)境劃分來進(jìn)行區(qū)域性的大氣降水穩(wěn)定同位素特征的監(jiān)測研究，不僅可以深入了解局部地區(qū)的降水過程，還可以為區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)水循環(huán)過程研究提供重要支撐。

【研究進(jìn)展】1961年，Craig等[4]研究發(fā)現(xiàn)大氣降水由于蒸發(fā)和凝結(jié)作用導(dǎo)致降水中穩(wěn)定同位素發(fā)生分餾，通過對全球收集的400多個降水樣品的研究，首次提出了全球大氣降水線方程：=818+10（Global meteoric water line, GMWL）。但局部地區(qū)降水同位素間的關(guān)系主要受到了區(qū)域尺度的控制，使得降水同位素的特征因地理區(qū)域而異[5]，因此形成了地區(qū)大氣降水線（locial meteoric water line，LMWL）。我國對穩(wěn)定氫氧同位素在水循環(huán)過程中的研究起始于章申等[6]在1966—1968年對珠穆朗瑪峰的科學(xué)考察過程中；1983年，鄭淑蕙等[7]通過在全國范圍內(nèi)采集降水樣品并分析測定其中的穩(wěn)定氫氧同位素的組成，得出全國大氣降水線：=7.918+8.2。但由于我國幅員遼闊，地理構(gòu)成豐富多樣，氣候更是各地迥異，造成大氣降水同位素組成間的差異較大，因此為了更詳細(xì)地了解我國大氣降水同位素特征，全面研究水汽來源及運(yùn)移過程，還需要通過對全國各個地區(qū)的大氣降水同位素進(jìn)行研究來累積數(shù)據(jù)。近年來，有不少專家學(xué)者相繼對我國長江流域[8-9]、珠江流域[10-11]、青藏高原區(qū)[12-15]等區(qū)域以及部分省市如烏魯木齊[16-17]、蘭州[18-19]、石家莊[20]、鄭州[21]、成都[22]、南京[23-25]、上海[26-27]、湖南[28-29]等地的降水穩(wěn)定同位素進(jìn)行了分析研究，這些研究主要分析了降水穩(wěn)定同位素的組成分布特征、受氣候因素和環(huán)境因子影響下的變化機(jī)制以及水汽輸送的整個過程，為區(qū)域或大尺度水循環(huán)研究提供了科學(xué)依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。

【切入點(diǎn)】鄂爾多斯沿黃灌區(qū)位于內(nèi)蒙古鄂爾多斯高原西北部，是干旱半干旱地區(qū)具有代表性的國家大型灌區(qū)之一。研究區(qū)地理位置靠近我國東部季風(fēng)區(qū)的活動邊緣，此處水汽來源較為繁雜，因此東南季風(fēng)水汽、西風(fēng)帶水汽、北方極地氣團(tuán)以及臨近的黃河水源都可能是當(dāng)?shù)亟邓某跏紒碓?。?fù)雜的區(qū)域氣候特征對當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境影響巨大，研究該區(qū)域的降水來源、降水穩(wěn)定同位素特征及規(guī)律和水汽運(yùn)移過程，在應(yīng)對不同因素對區(qū)域水資源的影響以及維護(hù)區(qū)域生態(tài)平衡等方面有著重要的作用?，F(xiàn)有研究多集中于沙區(qū)周邊[30]、鄂爾多斯盆地[31-32]以及荒漠[33-34]，鮮有對灌區(qū)降水研究的報道。

【擬解決的關(guān)鍵問題】為此，以杭錦旗科研工作站為研究區(qū)，通過對研究區(qū)2020年夏季23組降水同位素數(shù)據(jù)以及降水量、溫度等氣象數(shù)據(jù)分析，揭示鄂爾多斯沿黃灌區(qū)降水同位素組成及其影響特征并進(jìn)一步量化，提高鄂爾多斯沿黃灌區(qū)降水同位素的認(rèn)識，并結(jié)合HYSPLIT氣團(tuán)軌跡模型，闡明研究區(qū)水汽來源及運(yùn)移過程。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

杭錦旗位于鄂爾多斯高原西北部，地處東經(jīng)106°55′—109°16′，北緯39°22′—40°52′，東西長197.0 km，南北寬166.0 km，總土地面積18 914.5 km2。杭錦旗沿河灌區(qū)屬于中溫帶大陸性氣候，常年干旱少雨，冬季漫長而寒冷，夏季溫和而短促。春秋氣溫變化劇烈，春季風(fēng)沙天氣多，氣候干燥，蒸發(fā)量大，日照充足。多年平均氣溫7.4～7.5 ℃，最高氣溫38.3～37.9 ℃，最低氣溫-35.3～-30.8 ℃，多年平均無霜期158 d。多年平均降水量為145.1～214.9 mm，由東向西遞減。降水的年際變化大，時空分布不均勻。降水多集中在7—9月[35]，蒸發(fā)十分強(qiáng)烈，多年平均蒸發(fā)量2 273.7～2 381.4 mm，是降水量的7倍多，是造成干旱的主要原因。

1.2 樣品采集

降水樣品采集地點(diǎn)（圖1）設(shè)在杭錦旗黃河灌排服務(wù)中心建設(shè)管理段（107.957° E，40.7953° N）內(nèi)，采集時間為2020年6—9月，共采集降水樣品23組，采樣過程嚴(yán)格遵循《大氣降水樣品的采集與保存》（GB13580.2—1992）[36]等相關(guān)規(guī)范。降水由標(biāo)準(zhǔn)雨量桶收集，為防止蒸發(fā)，在雨量桶喇叭口處放置空心球狀物，待降水結(jié)束后迅速裝入4 mL螺紋玻璃樣品瓶中擰緊瓶蓋置于4 ℃冷柜中保存。

圖1 研究區(qū)及采樣點(diǎn)位置示意圖

1.3 測定方法

野外采樣完畢后，利用保溫箱帶回實(shí)驗(yàn)室。待檢測的降水樣品裝入2 mL的檢測瓶檢測前還需要通過0.22 μm的過濾器過濾。本次試驗(yàn)全部水樣采用Picarro L214-i超高精度液態(tài)水和水汽同位素分析儀[37]進(jìn)行同位素的測定，當(dāng)采用17O盈余模式時，液態(tài)水測量的典型精度為0.038‰，18為0.011‰，測定結(jié)果以相對維也納標(biāo)準(zhǔn)平均海洋水V-SMOW（vienna standard mean ocean water）標(biāo)準(zhǔn)表示：

式中：sample和V-SMOW分別代表降水和維也納標(biāo)準(zhǔn)平均海洋水18/16、/值。

1.4 HYSPLIT模型

HYSPLIT（hybrid single particle lagrangian integrated trajectory）是由美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）的空氣資源實(shí)驗(yàn)室和澳大利亞氣象局共同開發(fā)的拉格朗日積分軌跡模型，該模型多用于氣團(tuán)的輸送、擴(kuò)散軌跡模擬分析[38]。本研究采用了HYSPLIT 5.1版本，模型所使用的氣象資料來源于美國國家環(huán)境預(yù)報中心（NCEP, National Centers for Environmental Prediction），以鄂爾多斯沿黃灌區(qū)為氣團(tuán)運(yùn)動終點(diǎn)，模擬并計算了研究區(qū)上空海拔500、1 000 m和1 500 m降水168 h之前的降水氣團(tuán)軌跡，并應(yīng)用Meteo Info Map軟件對研究區(qū)內(nèi)6—9月的水汽遷移路徑做后向聚類分析得到水汽遷移在3個高度上的平均軌跡與分量。

2 結(jié)果與分析

2.1 降水同位素特征及其影響因素

研究區(qū)2010—2019年多年平均降水量為126.83 mm，其中2012年降水量最多為208.3 mm，最少是2011年為46.8 mm，如圖2所示，該區(qū)域的主要降水集中在6—9月，占全年降水量的72.8%。

圖2 研究區(qū)2010—2019年月平均降水量

2020年6—9月降水同位素組成見表1。研究區(qū)的降水18的值在-15.69‰～0.95‰之間，平均值為-5.64‰，加權(quán)平均值為-6.9‰；的值在-129.56‰～-5.15‰之間，平均值為-41.83‰，加權(quán)平均值為-42.34‰，excess的值在-15.43‰～14.70‰之間，平均值為3.26‰，雨量加權(quán)平均值為7.2‰，氘盈余值變化波動較大。在月尺度上，并沒有明顯大的遞減變化，但各月的的加權(quán)平均值差異較為明顯，7、8月與其他月份相比表現(xiàn)出明顯的貧化，在6月和9月，穩(wěn)定同位素的加權(quán)平均值要大于算術(shù)平均值，表現(xiàn)為一定的重同位素的富集；在降水較多的7月和8月，穩(wěn)定同位素的加權(quán)平均值要小于算術(shù)平均值，表現(xiàn)為一定的重同位素貧化，表明了較小的穩(wěn)定同位素的值影響了降水量的大小[39]。從雨量加權(quán)平均值來看，同位素組成呈先減小后增大的趨勢，其中7月的值最小。

表1 研究區(qū)2020年6—9月的降水同位素組成

圖3 研究區(qū)日降水同位素組成及氣象參數(shù)

如圖3所示，研究區(qū)大氣降水中18總體呈遞減趨勢（穩(wěn)定氫氧同位素的變化關(guān)系較為一致，此后以18的變化為例進(jìn)行說明），并表現(xiàn)出一定的波動，其間高低震蕩關(guān)系與氣溫關(guān)系不明顯，但隨著降水量的增多，同位素有一個降低趨勢，幾個拐點(diǎn)均和降水量增多有關(guān)，如表2所示，日降水18的值在=0.01水平上與日降水量極顯著負(fù)相關(guān)，表明降水量增多與重同位素貧化有關(guān)。此外降水量和氣溫之間在=0.01水平上極顯著負(fù)相關(guān)，其他因素之間無顯著相關(guān)，因此研究區(qū)降水量是改變降水同位素變化的主要因素。

表2 降水同位素與氣象因素相關(guān)性分析

注 *=0.05水平上顯著相關(guān)；**為=0.01水平上極顯著相關(guān)。

2.2 研究區(qū)大氣降水線

大氣降水中穩(wěn)定的和18之間存在著顯著的線性關(guān)系，表示其線性關(guān)系的直線稱之為大氣降水線（MWL）。除全球降水線（GMWL）以外，不同地區(qū)的和18的關(guān)系也都有著其獨(dú)特的區(qū)域特征，通常把反映區(qū)域降水特點(diǎn)的降水線稱之為地區(qū)大氣降水線（LMWL）?；?020年6—9月鄂爾多斯沿黃灌區(qū)降水同位素實(shí)測數(shù)據(jù)，利用最小二乘法擬合了當(dāng)?shù)卮髿饨邓€：=7.1318-1.67（2=0.91）。如圖4所示，研究區(qū)大氣降水線在一定程度上反映了當(dāng)?shù)卮髿饨邓€的不同截距和斜率的相關(guān)關(guān)系特征，斜率表示穩(wěn)定氫氧同位素和18之間的分餾速率關(guān)系，截距則表示值相對平衡狀態(tài)時的偏離程度。研究區(qū)大氣降水線斜率7.13和截距-1.67均低于全球大氣降水線斜率8和截距10、全國大氣降水線斜率7.9和截距8.2，表明在鄂爾多斯沿黃灌區(qū)的降水過程中，受到干燥氣候和強(qiáng)烈的二次蒸發(fā)的影響，這是研究區(qū)氣候相對干旱的一個有力證據(jù)。

圖4 研究區(qū)大氣降水線

2.3 研究區(qū)水汽來源

氘盈余-excess可直觀反映研究區(qū)大氣降水在蒸發(fā)、凝結(jié)過程中的不平衡程度，可以有效追蹤水汽團(tuán)的來源。利用HYSPLIT氣團(tuán)軌跡模型模擬2020年6—9月內(nèi)每月的典型降水事件。以垂直方向海拔500、1 000 m和1 500 m為3個模擬初始高度，對典型降水發(fā)生7 d前的氣團(tuán)軌跡進(jìn)行模擬。如圖5所示，紅色、藍(lán)色、綠色分別代表地面以上500、1 000、1 500 m高度氣團(tuán)軌跡，研究區(qū)大氣降水水汽來源在研究期內(nèi)存在著較為明顯的階段性變化，但從整體來看主要受2種水汽來源影響：一是來源于大西洋，途經(jīng)新疆沿河西走廊向東輸送的西風(fēng)帶水汽；二是經(jīng)蒙古方向的極地氣團(tuán)的影響。從氘盈余和HYSPLIT氣團(tuán)軌跡模型結(jié)果看來，6月氘盈余值較小，研究區(qū)大氣降水的水汽不僅有西風(fēng)帶和極地氣團(tuán)的水汽輸送，還伴隨著部分東南季風(fēng)帶來的水汽。7、8月氘盈余值較大，研究區(qū)氘盈余大于10‰的值大多集中在8月，HYSPLIT模型模擬顯示7、8月水汽來源主要為西北方向經(jīng)蒙古方向向南的水汽云團(tuán)。9月氘盈余值稍有減小，從HYSPLIT模型模擬結(jié)果看，增加了局地內(nèi)循環(huán)水汽來源，氘盈余值減小與此有關(guān)，但總體仍受西北方向水汽云團(tuán)影響。

3 討 論

本研究表明，研究區(qū)大氣降水介于-129.56‰～-5.15‰之間，18介于-15.69‰～0.95‰之間，均在鄭淑蕙等[7]1980年對我國大氣降水同位素的研究范圍之內(nèi)。降水同位素組成與環(huán)境因子也存在著密切關(guān)系，如表2所示，降水量與降水同位素值相關(guān)性較好，存在極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，即隨著降水量的增多降水同位素的值減小，表現(xiàn)為7、8月的降水同位素均值明顯低于其他月。高德強(qiáng)等[40]提出在降水過程中，由于氣溫的升高會引起雨滴二次蒸發(fā)使得降水同位素富集，然而本研究溫度和降水同位素雖然呈正相關(guān)關(guān)系但不顯著，溫度和降水量之間存在著顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，造成這一現(xiàn)象的原因是夏季氣溫變化幅度小，所以溫度效應(yīng)不顯著，如圖3所示，氣溫僅在9月出現(xiàn)了明顯下降趨勢，且在9月產(chǎn)生了研究期內(nèi)最大降水，氣溫與之前相比較低且濕度較大，此時二次蒸發(fā)對降水同位素的富集影響程度也較小。所以溫度對降水同位素的影響在極顯著的降水量影響的掩蓋下并不明顯，僅在溫度與降水量的顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系下，溫度在影響降水量的同時間接影響降水同位素值。

表3 不同地區(qū)降水線方程

研究區(qū)大氣降水線為：=7.1318-1.67（2=0.91）與全球大氣降水線（=818+10）相比，大氣降水線方程的斜率和截距均較小，同樣也小于全國大氣降水線（=7.918+8.2），說明研究區(qū)的干旱半干旱氣候使得降水在降落過程中更容易受到二次蒸發(fā)的影響，進(jìn)而導(dǎo)致降水中重的同位素富集。劉君等[41]基于包頭地區(qū)1986—1992年的降水同位素數(shù)據(jù)建立了包頭地區(qū)的大氣降水線：=6.418-4.07，并提出在4—9月降水量效應(yīng)顯著；陳婕等[33]則基于2012年6—8月的降水量實(shí)測數(shù)據(jù)建立了西鄂爾多斯大氣降水線=7.28718+1.17，且夏季降水量效應(yīng)顯著；金可等[30]基于2010—2011水文年降水量數(shù)據(jù)提出鄂爾多斯沙區(qū)大氣降水線：=718-3.02。本研究建立的當(dāng)?shù)卮髿饨邓€與以上地區(qū)大氣降水線較為接近，且同樣表現(xiàn)出顯著的降水量效應(yīng)，說明研究區(qū)降水線可以反映鄂爾多斯沿黃灌區(qū)降水的基本信息，可以為研究鄂爾多斯沿黃灌區(qū)水循環(huán)提供有力的參考。與Yin等[31]提出的鄂爾多斯高原大氣降水線（=6.4518-6.51）和楊鄖城等[32]提出的鄂爾多斯盆地大氣降水線（=6.8818+0.23）相比，二者均利用鄂爾多斯周邊地區(qū)的降水樣品進(jìn)行研究，所以二者大氣降水線的斜率和截距均較小，而本研究的斜率和截距與前人對鄂爾多斯的研究相比較大，則反映出研究區(qū)夏季受降水量影響較大，相對濕度也較高，表現(xiàn)出強(qiáng)烈的局部區(qū)域性氣候特征。

Merlivat等[42]提出影響氘盈余的因素主要為相對濕度，如表2所示，在研究區(qū)盈余值與空氣相對濕度在=0.01水平上極顯著正相關(guān)，造成這一現(xiàn)象的原因是相對濕度的增大，水汽循環(huán)使得氘盈余值富集[43]。田立德等[44]在喜馬拉雅山中段氘盈余研究中發(fā)現(xiàn)，低的氘盈余值反映強(qiáng)的季風(fēng)降水和相對較弱的西風(fēng)輸送時期，高的氘盈余值對應(yīng)弱的季風(fēng)活動與強(qiáng)的西風(fēng)輸送時期。如圖3所示，氘盈余均值從6—9月一直呈上升狀態(tài)，如圖5所示，東南季風(fēng)水汽僅在雨季初期（6月）影響水汽來源，從氘盈余以及模型模擬來看研究區(qū)降水主要來自局地蒸發(fā)水汽以及西北方向的西風(fēng)帶和極地氣團(tuán)的水汽。通過Meteo Info Map軟件進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)：研究區(qū)在雨季6—9月，500 m高程的主要水汽來源是局地蒸發(fā)水汽（43.8%），1 000 m高程的主要水汽來源為局地蒸發(fā)水汽（37.19%），1 500 m高程的主要水汽來源則變?yōu)槲鞅狈较颍?1.24%），但總體來說，不同高程的水汽均有半數(shù)以上來自西北與北部并隨著高程的增加呈遞增趨勢（圖6）。地中海和大西洋腹地作為降水氘盈余的峰值區(qū)域恰好處于西風(fēng)帶的環(huán)流路徑上，因此西風(fēng)帶水汽為研究區(qū)水汽來源的主要貢獻(xiàn)者。

4 結(jié) 論

1）研究區(qū)2020年6—9月降水和18分別在-129.56‰～-5.15‰和-15.69‰～0.95‰之間，與降水量極顯著負(fù)相關(guān)，降水量是降水同位素值變化的主控因素。

2）研究區(qū)大氣降水線方程（LMWL）為=7.1318-1.67，斜率和截距均小于全球大氣降水線以及全國大氣降水線。研究區(qū)受到了強(qiáng)烈的蒸發(fā)作用，與西鄂爾多斯大氣降水線以及鄂爾多斯沙區(qū)大氣降水線較為接近，能基本反映研究區(qū)域的降水信息，為區(qū)域的降水水汽循環(huán)模擬提供支撐。

3）研究區(qū)氘盈余值波動較大（-15.43‰～14.70‰），典型降水事件受多種水汽影響，西風(fēng)帶水汽為研究區(qū)水汽來源的主要貢獻(xiàn)者，還伴有極地氣團(tuán)、局地蒸發(fā)以及部分的東南季風(fēng)的影響。其中東南季風(fēng)和局地蒸發(fā)水汽氘盈余值較低，西風(fēng)帶以及極地氣團(tuán)水汽氘盈余值較高，氘盈余值在鑒別水汽來源上具有優(yōu)越性。

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Stable Isotopes in Precipitation in Irrigation Areas in the Proximity of Yellow River in Ordos and the Origin of Its Water Vapor

SUN Chenyun1,2, ZHENG Hexiang2, LI Ruiping1*, WU Jiabin2, CAO Xuesong2, LI Jiankun1,2

(1.School of Water Conservancy and Civil Engineering, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, China; 2. Institute of Water Resources for Pastoral Area, MWR, Hohhot 010020, China)

【】Global warming has resulted in change in precipitation across many regions around the world. In this paper, we analyze the stable isotopes in precipitation in Ordos of Inner Mongolia, and then used them to track the origin of the water vapor in the irrigation areas proximal to the Yellow River in the region.【】 Rainfalls were sampled from June to September in 2020, and stable hydrogen and oxygen isotopes in them were measured. Their correlation with factors including air temperature and daily precipitation was analyzed, from which we established the downline equations. The origin of the water vapor was tracked based on the variation of deuterium surplus value; reliability of the results was determined by the HYSPLIT air mass trajectory model 【】①The isotopes in the sampled precipitation during the experimental period was significantly lower than that in other months, showing their significant correlation with rainfall with=0.01. ②The downline equation was=7.1318-1.67, affected by evaporation greatly. ③Water vapor in June was affected by both the westerly belt and the polar air mass, accompanied by water vapor coming from the southeast coastal region. The water vapor in July and August was similar, coming from northwestern China. Water vapor in September was affected by the water vapor in the westerly belt, the polar air mass and local evapotranspiration.【】Precipitation is the main factor determining its isotope content and origin. The HYSPLIT simulation and dynamic-change analysis of the deuterium surplus value showed that the water vapor in the westerly zone is the origin of the water vapor seen in the studied area.

Ordo’s irrigated area along the Yellow-River; atmospheric precipitation; stable isotopes; water vapor source

1672 - 3317（2022）04 - 0093 - 08

S271

A

10.13522/j.cnki.ggps.2021463

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SUN Chenyun, ZHENG Hexiang, LI Ruiping, et al. Stable Isotopes in Precipitation in Irrigation Areas in the Proximity of Yellow River in Ordos and the Origin of Its Water Vapor[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2022, 41(4): 93-100.

2021-09-27

鄂爾多斯市科技計劃項(xiàng)目（20190101）；“科技興蒙”重點(diǎn)專項(xiàng)項(xiàng)目（KJXM-EEDS-2020010-01）；國家青年科學(xué)基金項(xiàng)目（41901052）

孫晨云（1995-），男。碩士研究生，主要從事寒旱區(qū)農(nóng)業(yè)水利與信化技術(shù)方面的研究。E-mail: sunchenyun321@outlook.com

李瑞平（1973-），男。教授，主要從事節(jié)水灌溉與農(nóng)業(yè)水利遙感信息技術(shù)研究。E-mail: nmglrp@163.com

責(zé)任編輯：白芳芳