激光水稳定性同位素分析仪测定矿泉水中的δ2H、δ18O和δ17O

第４０卷第１６期２０２０年８月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４０，Ｎｏ．１６Ａｕｇ．，２０２０基金项目：国家自然科学基金项目（４１５７１１３００７３）；中国科学院创新交叉团队收稿日期：２０１９⁃１０⁃３０；㊀㊀网络出版日期：２０２０⁃０６⁃０８∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｘｕｘｉａｎｌｉｗｗ＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１９１０３０２２９４曾祥明，徐宪立，钟飞霞，易汝舟，徐超昊，张耀华．ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型解析植物水分来源的比较研究．生态学报，２０２０，４０（１６）：５６１１⁃５６１９．ＺｅｎｇＸＭ，ＸｕＸＬ，ＺｈｏｎｇＦＸ，ＹｉＲＺ，ＸｕＣＨ，ＺｈａｎｇＹＨ．ＣｏｍｐａｒａｔｉｖｅｓｔｕｄｙｏｆＭｉｘＳＩＡＲａｎｄＩｓｏＳｏｕｒｃｅｍｏｄｅｌｓｉｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２０，４０（１６）：５６１１⁃５６１９．ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型解析植物水分来源的比较研究曾祥明１，２，３，徐宪立１，３，∗，钟飞霞１，３，易汝舟１，２，３，徐超昊１，２，３，张耀华１，２，３１中国科学院亚热带农业生态研究所，长沙㊀４１０１２５２中国科学院大学，北京㊀１０００４９３中国科学院环江喀斯特生态系统观测研究站，环江㊀５４７１００摘要：选取西南喀斯特地区次生林中主要优势植物刺楸（Ｋａｌｏｐａｎａｘｓｅｐｔｅｍｌｏｂｕｓ（Ｔｈｕｎｂ．）Ｋｏｉｄｚ．）㊁香椿（Ｔｏｏｎａｓｉｎｅｎｓｉｓ）和化香（ＰｌａｔｙｃａｒｙａｓｔｒｏｂｉｌａｃｅａＳｉｅｂ．ｅｔＺｕｃｃ．）为研究对象，通过对不同土壤深度的土壤水㊁泉水㊁雨水和植物采样，利用氢氧稳定同位素技术，借助ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ和ＭｉｘＳＩＡＲ两种模型分析植物水分来源，通过直接相关法判断植物主要吸水源来衡量两种模型的适用性㊂结果表明，降雨δ１８Ｏ值在３月 ６月偏正，在６月 ８月数据偏负，存在明显的季节变化㊂在春季不同土壤层土壤水δ１８Ｏ值土壤深度增加而降低，夏季呈现相反的规律㊂基于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ和ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算植物不同水分来源比例时存在一定差异㊂基于直接相关法定性分析植物水分来源表明ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算结果可靠性高于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型㊂基于均方根误差（ＲｏｏｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅＥｒｒｏｒ，ＲＭＳＥ）进行模型评价，结果显示出ＭｉｘＳＩＡＲ模型的ＲＭＳＥ结果小于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型，表明利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算植物对各水源的利用比例适用性高于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型㊂本文结果有助于在解析植物水分来源时为模型的选择提供参考㊂关键词：喀斯特；氢氧稳定同位素；水分来源；ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型；ＭｉｘＳＩＡＲ模型；生态水文ＣｏｍｐａｒａｔｉｖｅｓｔｕｄｙｏｆＭｉｘＳＩＡＲａｎｄＩｓｏＳｏｕｒｃｅｍｏｄｅｌｓｉｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓＺＥＮＧＸｉａｎｇｍｉｎｇ１，２，３，ＸＵＸｉａｎｌｉ１，３，∗，ＺＨＯＮＧＦｅｉｘｉａ１，３，ＹＩＲｕｚｈｏｕ１，２，３，ＸＵＣｈａｏｈａｏ１，２，３，ＺＨＡＮＧＹａｏｈｕａ１，２，３１ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｕｂｔｒｏｐｉｃａｌＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０１２５，Ｃｈｉｎａ２ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９，Ｃｈｉｎａ３ＨｕａｎｊｉａｎｇＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈＳｔａｔｉｏｎｆｏｒＫａｒｓｔＥｃｏｓｙｓｔｅｍ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｈｕａｎｊｉａｎｇ５４７１００，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｉｓａｐｒｅｒｅｑｕｉｓｉｔｅｆｏｒｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅａｎｄｅｃｏｌｏｇｙ．ＥｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎＫａｒｓｔａｒｅａｓ，ｄｕｅｔｏｔｈｅｓｐｅｃｉａｌｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ｐｌａｎｔｓａｒｅｐｒｏｎｅｔｏｇｅｎｅｒａｌｌｙｓｕｆｆｅｒｉｎｓｅｖｅｒｅｗａｔｅｒｄｅｆｉｃｉｔ．Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｔｈｅｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓｉｓｔｈｅｒｅｆｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｏｒｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ，ｔｈｅｍａｉｎｄｏｍｉｎａｎｔｐｌａｎｔｓｉｎｔｈｅｓｅｃｏｎｄａｒｙｆｏｒｅｓｔｏｆｓｏｕｔｈｗｅｓｔｋａｒｓｔｒｅｇｉｏｎｓ，Ｋａｌｏｐａｎａｘｓｅｐｔｅｍｌｏｂｕｓ（Ｔｈｕｎｂ．）Ｋｏｉｄｚ．，ＴｏｏｎａｓｉｎｅｎｓｉｓａｎｄＰｌａｔｙｃａｒｙａｓｔｒｏｂｉｌａｃｅａＳｉｅｂ．ｅｔＺｕｃｃ．ｗｅｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄ．Ｉｓｏｔｏｐｉｃｓａｍｐｌｅｓｏｆｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｏｉｌｄｅｐｔｈ，ｓｐｒｉｎｇｗａｔｅｒ，ｒａｉｎｗａｔｅｒａｎｄｐｌａｎｔｓｗｅｒｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄ．ＷｅａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｐｌａｎｔｓｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓｂｙＩｓｏＳｏｕｒｃｅａｎｄＭｉｘＳＩＡＲｍｏｄｅｌｓ，ａｎｄｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｔｗｏｍｏｄｅｌｓｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅδ１８ＯｖａｌｕｅｓｏｆｒａｉｎｆａｌｌｗｅｒｅｐｏｓｉｔｉｖｅｄｕｒｉｎｇＭａｒｃｈｔｏＪｕｎｅ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｓｅｖａｌｕｅｓｗｅｒｅｎｅｇａｔｉｖｅｄｕｒｉｎｇＪｕｎｅｔｏＳｅｐｔｅｍｂｅｒ，２０１７．Ｔｈｕｓ，ｔｈｅδ１８Ｏｏｆｒａｉｎｆａｌｌｅｘｈｉｂｉｔｅｄｔｈｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｔｅｍｐｏｒａｌｏｒｓｅａｓｏｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅδ１８Ｏｖａｌｕｅｓｏｆｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｏｉｌｌａｙｅｒｓｄｅｃｒｅａｓｅｄｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｓｏｉｌｄｅｐｔｈｉｎｓｐｒｉｎｇ，ｗｈｉｌｅ２１６５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀ｔｈｉｓｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｗａｓｃｏｎｔｒａｒｙｉｎｓｕｍｍｅｒ．ＴｈｅｒｅｗｅｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｐｌａｎｔｓｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓｂｅｔｗｅｅｎＩｓｏＳｏｕｒｃｅａｎｄＭｉｘＳＩＡＲｍｏｄｅｌｓ．ＴｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｎｆｅｒｅｎｃｅａｐｐｒｏａｃｈｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＭｉｘＳＩＡＲｍｏｄｅｌｗａｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆＩｓｏＳｏｕｒｃｅｍｏｄｅｌ．ＴｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＭｉｘＳＩＡＲｍｏｄｅｌ（ＲｏｏｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅＥｒｒｏｒ（ＲＭＳＥ），０．６１ｉｎｓｐｒｉｎｇａｎｄ０．５９ｉｎｓｕｍｍｅｒ）ｏｕｔｐｅｒｆｏｒｍｅｄｔｈｅＩｓｏＳｏｕｒｃｅｍｏｄｅｌ（ＲＭＳＥ，０．８４ｉｎｓｐｒｉｎｇａｎｄ０．７４ｉｎｓｕｍｍｅｒ）ｉｎｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｔｈｅｐｌａｎｔｓｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙｃａｎｐｒｏｖｉｄｅａｂｅｎｅｆｉｃｉａｌｇｕｉｄｅｉｎｍｏｄｅｌｄｅｃｉｓｉｏｎｆｏｒｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｉｎｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｋａｒｓｔ；ｈｙｄｒｏｇｅｎａｎｄｏｘｙｇｅｎｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓ；ｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓ；ＩｓｏＳｏｕｒｃｅｍｏｄｅｌ；ＭｉｘＳＩＡＲｍｏｄｅｌ；ｅｃｏｈｙｄｒｏｌｏｇｙ水作为生态系统中物质循环和能量流动的重要载体，在保障生态系统正常运作中起着至关重要的作用，同时也是植物正常生长发育所必须的，因此在缺水区极易成为植物生长的限制因子㊂在南方喀斯特地区，降水丰沛，但年降雨分配不均，存在明显的季节变化［１］，同时喀斯特地区土壤浅薄且不连续，土壤保水蓄水能力差，易形成干旱［２］，因此植物容易因缺水而导致死亡，对当地生态环境造成重大影响㊂植物水分来源是植被耗水的重要组成部分，对植物水分来源的解析有助于理解植被耗水规律，进而为喀斯特石漠化地区植被重建和生态恢复提供相关知识，因此研究喀斯特地区植物水分来源对于恢复和重建当地生态系统有着重要的意义㊂研究植物水分来源方法有很多且存在较大差异㊂主要包括根系挖掘法［３⁃４］㊁连续监测各潜在水分来源的含水量变化［５］㊁监测植物黎明前水势［６］和直接相关法［７⁃１１］㊂根系挖掘法能够根据有无根系分布来确定植物可能利用水源，但不能确定植物对各个水源的吸收比例同时也容易对植物生长环境造成极大的破坏［１２］㊂连续监测各潜在水分来源的含水量变化能够分析植物水源的季节变化，然而只适用于风化程度较高的地区㊂监测植物黎明前水势的方法不受植物所处环境的影响，适应范围广，但无法确定植物对各个水源的吸收比例㊂直接相关法的优势在于操作简单，但亦无法确定植物对各个水源的吸收比例㊂因此，这四种方法都存在不足，或者无法准确的分析出植物对不同水源的利用比例，或者适用范围小㊂随着光谱测定稳定同位素技术的发展，同时植物（除少数盐生和旱生植物）根系吸收水在运输到未栓化茎秆之前，其同位素比率不会发生变化［１３］，各水源之间氢氧稳定同位素存在显著差异［１４］，因此氢氧稳定同位素已被广泛用于植物水分来源研究［９，１５⁃１７］㊂量化植物水分来源模型主要有ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ［１８］㊁ＭｉｘＳＩＲ［１９］㊁ＳＩＡＲ［２０］和ＭｉｘＳＩＡＲ［２１］，然而各种方法定量区分的结果尚值得商榷㊂ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型在计算植物水分来源中运用最广泛，但它只是基于简单的质量守恒，并未考虑随机测量误差与同位素分馏等不确定性对模型的影响［２２］，而ＭｉｘＳＩＡＲ不仅融合了ＭｉｘＳＩＲ和ＳＩＡＲ模型优势又加入源数据输入形式和分类变量等模块，能有效提高模型计算精度［２１］㊂Ｅｖａｒｉｓｔｏ等［２３］在比较二源质量守恒和贝叶斯混合模型计算植物水分来源时发现，贝叶斯混合模型能够更有效的评估植物水分来源的利用比例，Ｗａｎｇ等［２４］在研究半干旱区植物水分来源时发现ＭｉｘＳＩＡＲ和ＳＩＡＲ模型植物水分来源溯源效果优于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ和ＭｉｘＳＩＲ模型㊂因此在研究植物水分来源时，应该选择何种方法，研究者对该问题易产生困惑㊂同时ＭｉｘＳＩＡＲ是融合ＭｉｘＳＩＲ和ＳＩＡＲ模型中的优势，所以有必要研究ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ和ＭｉｘＳＩＡＲ模型在计算植物水分来源时存在的差异及模型适用性㊂为此本文利用氢氧稳定同位素技术，研究喀斯特地区次生林３种植物（刺楸㊁香椿和化香）在春夏两季水分来源利用情况，通过ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ和ＭｉｘＳＩＡＲ模型量化不同水源对植物茎杆水的贡献比例，评估两种模型在计算植物水分来源的表现并探索造成两者模型计算结果差异的潜在原因，希望能为以后研究者在研究喀斯特地区植物水分来源时应选择何种模型来解析水源对植物的贡献比例提供参考㊂１㊀材料和方法１．１㊀研究区概况㊀㊀研究区位于贵州省普定县的陈旗流域（图１）（１０５ʎ４２ᶄ １０５ʎ４３ᶄＥ，２６ʎ１４ᶄ ２６ʎ１５ᶄＮ），该区域属于典型的亚热带季风湿润气候，年平均降雨量１３３６ｍｍ，年均温度为１４．２ħ㊂植被覆盖率和覆盖度较高，次生林主要物种有香椿（Ｔｏｏｎａｓｉｎｅｎｓｉｓ）㊁化香（ＰｌａｔｙｃａｒｙａｓｔｒｏｂｉｌａｃｅａＳｉｅｂ．ｅｔＺｕｃｃ．）和刺楸（Ｋａｌｏｐａｎａｘｓｅｐｔｅｍｌｏｂｕｓ（Ｔｈｕｎｂ．）Ｋｏｉｄｚ．）等优势乔木，偶见合欢（ＡｌｂｉｚｉａｊｕｌｉｂｒｉｓｓｉｎＤｕｒａｚｚ．）和白栎（ＱｕｅｒｃｕｓｆａｂｒｉＨａｎｃｅ）等乔木；下层偶见小叶冻绿（Ｒｈａｍｎｕｓｕｔｉｌｉｓ）㊁小果蔷薇（ＲｏｓａｃｙｍｏｓａＴｒａｔｔ．）等小型灌木㊂陈旗流域岩石主要包括白云岩和石灰岩，降雨主要集中在５月 １０月份［２５］，研究区地形崎岖且土壤浅薄不连续［２６］，保水蓄水能力差，同时由于山地被过度开垦，土壤结构出现严重破坏，导致严重的石漠化现象㊂图１㊀样点分布图Ｆｉｇ．１㊀Ｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙｓｉｔｅｓ１．２㊀研究方法选取次生林中优势物种：刺楸（Ｋ．ｓｅｐｔｅｍｌｏｂｕｓ（Ｔｈｕｎｂ．）Ｋｏｉｄｚ．）㊁香椿（Ｔ．ｓｉｎｅｎｓｉｓ）和化香（Ｐ．ｓｔｒｏｂｉｌａｃｅａＳｉｅｂ．ｅｔＺｕｃｃ．）为研究对象㊂并在春季２０１７年４月２４日 ２７日，夏季２０１７年７月８日 １０日分别对不同土层土壤水㊁植物木质部水㊁泉水和降雨进行采样㊂植物样品采集：每种植物选择大小相似位置相近的３棵植物分别采样，每棵植物采集一个样品㊂选择每棵植物茎杆直径为０．１ ０．３ｃｍ，长度４ ５ｃｍ的枝条［２７］，将树皮削去，取植物木质部放入采样瓶中㊂土壤样品采集：在采样植物旁边选择挖掘一个土壤剖面，分别采集１０㊁２０㊁３０㊁４０ｃｍ土壤层的土壤样品，每层土壤采集３个重复，此外在采样前剖面外５ｃｍ的垂直面移除以防止蒸发对同位素产生影响，将采样土壤装入采样瓶中［２８］㊂雨水和泉水样品采集：采样时间２０１７年３月 ８月㊂当样地单次降雨量可被收集时，用塑料容器采集以防止蒸发，当雨量足够多时，将降雨倒入采样瓶中㊂同时对山坡下方存在的两个泉眼进行水样采集，采集频率每５天１次㊂将装有样品的所有采样瓶用封口膜密封，迅速放入带有冰盒的保温盒中，带回实验室后储存于－２０ħ的冰箱中㊂１．３㊀实验分析植物和土壤样品在低温真空条件下，利用ＶａｃｕｕｍＣｏｎｄｅｎｓａｔｉｏｎＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ（ＬＩ⁃２０００，ＬＩＣＡ，Ｃｈｉｎａ）在７００Ｐａ压强下抽提植物木质部水和土壤水，样品中不同的水分含量影响植物抽提速度，一般抽提时间为１．５ ３ｈ，抽提效率超过９８％㊂植物木质部在经过低温真空抽提之后，将所抽提的水经过ＭＣＭ（Ｍｉｃｒｏ⁃ＣｏｍｂｕｓｉｏｎＭｏｄｕｌｅ）设备去除可能含有的有机物质，再用液态水同位素分析仪（Ｌ２１２０－Ｉ，ｐｉｃａｒｒｏ，ＵＳＡ）测定各水体的氢氧稳定同位素比率，其中氢稳定同位素比率精度为１．５ɢ，氧稳定同位素比率精度为０．２ɢ㊂根据同位素表达式计算δ２Ｈ和δ１８Ｏ值：δɢ()＝Ｒｓａｍｐｌｅ－ＲｓｔａｎｄａｒｄＲｓｔａｎｄａｒｄˑ１０００，其中δɢ()为植物㊁土壤㊁雨水和泉水的氢３１６５㊀１６期㊀㊀㊀曾祥明㊀等：ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型解析植物水分来源的比较研究㊀氧稳定同位素值，Ｒｓａｍｐｌｅ和Ｒｓｔａｎｄａｒｄ分别为样品中２Ｈ／Ｈ和１８Ｏ／１６Ｏ以及国际通用标准物中２Ｈ／Ｈ和１８Ｏ／１６Ｏ㊂氢氧稳定同位素计算结果以标准平均海水为标准㊂１．４㊀数据分析利用ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ和ＭｉｘＳＩＡＲ模型分别计算植物利用各水分来源比例，其中在利用ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算植物水分来源过程中，Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔ为１％，Ｔｏｌｅｒａｎｃｅ设定值一般不小于Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔ增量与各水源同位素比率之间最大差值的乘积的一半［１８］㊂ＭｉｘＳＩＡＲ模型输入的原始数据使用均值和标准差，Ｅｒｒｏｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅ选择Ｒｅｓｉｄ∗Ｐｒｏｃｅｓｓ， ＭＣＭＣ 的运行长度选择 Ｖｅｒｙｌｏｎｇ ㊂通过模型评价指标均方根误差（ＲｏｏｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅＥｒｒｏｒ，ＲＭＳＥ）来衡量两模型计算结果的适用性㊂由于目前植物对不同水源的实际利用值无法直接观测［２９］，因此本研究将测得的植物木质部同位素比率作为观测值（ｏｉ），预测值（ｐｉ）通过以下公式计算［２４，３０］：ｐｉ＝ðｎｉ＝１ｆｉδＡ（１）式中，ｎ是植物水源个数，ｆｉ是ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算植物对第ｉ个水源的利用比例，δＡ是不同水源的同位素比率㊂模型效果评价指标ＲＭＳＥ计算公式：ＲＭＳＥ＝［１ｎðｎｉ＝１（ｐｉ－ｏｉ）２］１／２（２）所有计算结果用Ｏｒｉｇｉｎ２０１８作图㊂２㊀结果与分析图２㊀研究期降雨量及雨水δ１８Ｏ值分布特征Ｆｉｇ．２㊀Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｒａｉｎｆａｌｌａｎｄδ１８Ｏｄｕｒｉｎｇｔｈｅｓｔｕｄｙｐｅｒｉｏｄ２．１㊀降水及雨水同位素季节动态在研究区内２０１７全年降雨为９９６．７ｍｍ，其中３月 ８月总降雨为６５７．２ｍｍ，占全年降雨量的６５．９％，降雨相对集中㊂数据结果显示，在３月 ６月，δ１８Ｏ同位素为－２．３９ɢʃ１．９２ɢ，数据偏正，在６月 ８月，δ１８Ｏ同位４１６５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀素为－１０．１２ɢʃ３．１２ɢ，数据偏负，表现为明显的季节变化㊂根据当地降水同位素，线性拟合出当地大气降水线方程δ２Ｈ＝８．５０δ１８Ｏ＋１２．２９（Ｒ２＝０．９７，Ｐ＝０．００１），而全球大气降水线方程：δ２Ｈ＝８δ１８Ｏ＋１０㊂从方程可以看出当地大气降水线方程在截距和斜率都高于全球大气降水线方程，表明当地降水的蒸发富集现象并不明显㊂２．２㊀植物水分来源定性分析图３结果显示，在春季采样时间（４月２４日 ２７日）土壤水δ１８Ｏ值在表层土壤中最大，并随着土壤深度（０ ４０ｃｍ）的增加而下降，并且此时的泉水δ１８Ｏ值略高于４０ｃｍ土壤处δ１８Ｏ值㊂植物木质部水δ１８Ｏ值中刺楸值最小，同时香椿和化香的δ１８Ｏ值相近，表明当利用模型计算香椿和化香植物水分来源利用比例时各水源结果应该相近㊂图３表明在夏季采样时间内（７月８日 １０日）土壤水δ１８Ｏ值在表层土壤中最小，并且随着土壤深度（０ ４０ｃｍ）增加而增加，与春季δ１８Ｏ值变化规律相反，并且此时的泉水的δ１８Ｏ值最高㊂植物木质部水δ１８Ｏ值中香椿高于化香和刺楸，且夏季香椿和化香的δ１８Ｏ值相差比春季大，表明当利用模型计算香椿和化香植物水分来源比例时各水源利用比例值存在一定差异㊂根据图中植物水δ１８Ｏ值所在的直线与不同源δ１８Ｏ值所在的线的交点所处的位置，初步判断在春季香椿和化香主要利用２０ｃｍ土层土壤水分，而刺楸主要利用３０ｃｍ土层土壤水分㊂在夏季，香椿主要利用４０ｃｍ土层土壤水分，而化香主要利用３０ｃｍ土层土壤水分，刺楸主要利用１０ｃｍ土层土壤水分㊂图３㊀春夏季ＣＱ㊁ＨＸ㊁ＸＣ和不同水源的δ１８Ｏ值变化特征Ｆｉｇ．３㊀Ｖａｒｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆδ１８ＯａｍｏｎｇＣＱ，ＨＸ，ＸＣａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓｉｎｓｐｒｉｎｇａｎｄｓｕｍｍｅｒｓｅａｓｏｎｓＣＱ：刺楸Ｋａｌｏｐａｎａｘｓｅｐｔｅｍｌｏｂｕｓ（Ｔｈｕｎｂ．）Ｋｏｉｄｚ．；ＨＸ：化香ＰｌａｔｙｃａｒｙａｓｔｒｏｂｉｌａｃｅａＳｉｅｂ．ｅｔＺｕｃｃ．；ＨＸ：香椿Ｔｏｏｎａｓｉｎｅｎｓｉｓ２．３㊀基于ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型对植物水分来源定量分析直接相关法只能判断植物水分的大致来源，然而确定植物对各个水源的吸收比例在实际应用中更重要，运用ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型来分析植物对不同土层土壤水（１０㊁２０㊁３０㊁４０ｃｍ）和泉水的利用比例，计算结果存在一定差异㊂图４结果显示，在春季，利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型对植物水分来源分析结果表明，香椿对１０㊁２０㊁３０㊁４０ｃｍ土层土壤水和泉水的利用比例分别是２７％㊁２５％㊁２１％㊁１３％㊁１４％与化香的结果（２７％㊁２８％㊁２２％㊁１１％㊁１２％）相近，这与直接相关法定性判断结果相近㊂然而利用ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型对植物水分来源分析显示，香椿对１０㊁２０㊁３０㊁４０ｃｍ土层土壤水和泉水的利用比例分别是２８％㊁２７％㊁１０％㊁２１％㊁１３％与化香的结果（２３％㊁２５％㊁２５％㊁１３％㊁１４％）存在较大差异，这个结果与直接相关法分析的结果差别较大㊂ＭｉｘＳＩＡＲ模型的计算表明刺楸主要利用５１６５㊀１６期㊀㊀㊀曾祥明㊀等：ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型解析植物水分来源的比较研究㊀１０ ３０ｃｍ土层土壤水，与直接相关法分析的结果相近㊂直接相关法分析表明刺楸主要利用２０ ３０ｃｍ土层土壤水并且对１０ ３０ｃｍ土层土壤水的利用比例大于对４０ｃｍ土层土壤水和泉水的利用比例㊂而ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果表明刺楸主要利用３０ ４０ｃｍ土层土壤水和泉水，与直接相关法判断结果存在很大偏差㊂在夏季，ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算结果表明化香对２０㊁３０㊁４０ｃｍ土层土壤水的总利用比例为５８％，ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果表明化香对２０㊁３０㊁４０ｃｍ土层土壤水总利用比例为２１％，而通过直接相关法显示化香对２０㊁３０㊁４０ｃｍ土层土壤水吸收比例高于１０ｃｍ土层土壤水和泉水，只有ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算结果满足要求㊂因此ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算结果比ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果可靠性要高㊂ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算结果表明香椿对３０㊁４０ｃｍ土层土壤水和泉水总利用比例为５０％，ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果表明香椿对３０㊁４０ｃｍ土层土壤水和泉水总利用比例为１３％，而直接相关法分析表明香椿对３０㊁４０ｃｍ土层土壤水和泉水水源吸收比例高于１０ｃｍ和２０ｃｍ土层土壤水，结果同样表明只有ＭｉｘＳＩＡＲ计算结果满足要求㊂ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算刺楸水分来源的结果表明：刺楸主要利用１０ｃｍ土层土壤水，利用比例分别为５９％和９６％，这与直接相关法得出的结果一致㊂图４㊀ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ和ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算植物水分来源比例结果Ｆｉｇ．４㊀ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｆｒｏｍＩｓｏＳｏｕｒｃｅａｎｄＭｉｘＳＩＡＲｍｏｄｅｌｓ图ａ，ｂ分别是ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算春夏季比例结果；图ｃ，ｄ分别是ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算春夏季比例结果２．４㊀模型的总体评价图５显示在春季，ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算的ＲＭＳＥ值０．６１，而ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算的ＲＭＳＥ是０．８４㊂在夏季ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算的ＲＭＳＥ值是０．５９，而ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算的ＲＭＳＥ是０．７４㊂上述结果表明，ＭｉｘＳＩＡＲ模型结算结果的ＲＭＳＥ值小于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果㊂因此利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算植物水分来源结果误差小于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果，在喀斯特地区更适合利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型解析植物水分来源㊂６１６５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀图５㊀ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型评价指标结果Ｆｉｇ．５㊀ＴｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｂｙｕｓｉｎｇＭｉｘＳＩＡＲａｎｄＩｓｏＳｏｕｒｃｅｍｏｄｅｌｓ３㊀讨论ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型是量化植物水分来源比例的重要方法㊂本文研究结果显示这两种模型在量化植物水分来源上存在一定差异㊂以量化次生林刺楸㊁香椿和化香３种植物水分来源为例，借助直接相关法的分析结果，衡量哪种方法更适合解析喀斯特地区植物对不同水分来源利的利用比例㊂在春季，ＭｉｘＳＩＡＲ模型分析结果显示香椿和化香对不同的水分来源利用比例很接近，与直接相关法分析的结果相一致㊂而ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果显示香椿和化香对各水源的利用比例存在一定的差异，尤其是植物对３０ ４０ｃｍ土层土壤水利用存在很大的差异，然而直接相关法分析显示香椿㊁化香δ１８Ｏ值与水源线的交点相近，这表明，香椿和化香在对３０ ４０ｃｍ土层土壤水的利用比例应该相近而不应出现较大差异，这与ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算的植水分来源结果较一致㊂同时ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算刺楸植物水分来源结果显示刺楸主要利用１０ ３０ｃｍ土层土壤水，并对１０ ３０ｃｍ土层土壤水吸收大于泉水和４０ｃｍ土层土壤水，而ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果显示，刺楸主要吸收３０ ４０ｃｍ土层土壤水和泉水的水源㊂这两者的计算结果中植物的主要水源都有３０ｃｍ土层土壤水，与直接相关法分析结果近乎一致，但是刺楸δ１８Ｏ值对于１０ ２０ｃｍ土壤δ１８Ｏ值较４０ｃｍ土壤和泉水值更接近，因此刺楸应该对１０ ２０ｃｍ土壤水吸收高于４０ｃｍ和泉水，与ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算出的结果一致，而与ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果存在较大差异㊂结果显示，ＭｉｘＳＩＡＲ模型解析植物水分来源可靠性高于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型㊂同时根据模型评价指标ＲＭＳＥ显示，在春夏季，ＭｉｘＳＩＡＲ模型评价指标ＲＭＳＥ都小于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型㊂因此，ＭｉｘＳＩＡＲ模型对量化植物水分来源适用性高于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型㊂氢氧稳定同位素在植物（除少数耐盐和旱生植物外）吸水过程中并不发生分馏，同时各种水源氢氧稳定同位素值存在较大的差异［１３］，这为氢氧稳定同位素研究植物水分来源提供了理论基础［３１］㊂ＰｈｉｌｌｉｐｓａｎｄＧｒｅｇｇ［１８］和Ｐｈｉｌｌｉｐｓ［３２］基于质量守恒方程，利用线性混合模型得出当ｎ＋１的水源能够被ｎ个示踪元素精准的分析出㊂以一个稳定性同位素值和两个源为例，引入ｆＡ和ｆＢ作为利用Ａ㊁Ｂ源的利用比例，δＡ和δＢ为源同位素值，δＭ为混合物同位素值，得出方程组：δＭ＝ｆＡδＡ＋ｆＢδＢ，１＝ｆＡ＋ｆＢ，进而解析出方程中的ｆＡ和ｆＢ值㊂然而，准确计算混合物源的比例需要满足一定条件，只有当源的数量少于或者等于同位素数量＋１时，这些方程才能精准的解析出不同源的利用比例［１９］㊂同时，随机测量误差㊁同位素分馏都会导致这些比例估计值的不确定７１６５㊀１６期㊀㊀㊀曾祥明㊀等：ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型解析植物水分来源的比较研究㊀性［２２］㊂然而，ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型在实际应用的过程中源的数量往往都会高于同位素的数量＋１，因此在利用上述方程求解时，方程将会呈现多解情况，方程的不确定增加，结果就会更加不可靠，同时也没有考虑到同位素在混合物与源之间的分馏，这样使得计算的结果更加不可靠㊂因此，导致本研究中利用ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算植物水分来源结果可靠性低于ＭｉｘＳＩＡＲ模型㊂为了进一步提高解析混合物与源之间的准确度，解决ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型存在的问题，ＭｏｏｒｅａｎｄＳｅｍｍｅｎｓ［１９］提出了基于ＭＡＴＬＡＢ开发的ＭｉｘＳＩＲ计算模型，该模型提出源对混合物贡献的概论分布，明确指出不确定性与源㊁分馏和同位素特征关系，同时在分析的过程中也可以加入先验信息㊂Ｐａｒｎｅｌｌ等［２０］基于贝叶斯同位素混合模型，并进一步发布一个新的开源Ｒ包ＳＩＡＲ㊂ＳＩＡＲ与ＭｉｘＳＩＲ模型有很大的相似处，然而ＳＩＡＲ模型包含残差而ＭｉｘＳＩＲ模型没有㊂根据ＳＩＡＲ模型计算公式：Ｘｉｊ＝ðＫｋ＝１ｐｋｑｊｋ（ｓｊｋ＋ｃｊｋ）ðＫｋ＝１ｐｋｑｊｋ＋εｉｊ（３）式中，Ｘｉｊ是第ｉ个混合物中同位素ｊ的值，ｐｋ是由模型计算出第ｋ个源对混合物的贡献率，ｑｊｋ是第ｋ个源中同位素ｊ的浓度，ｓｊｋ是第ｋ个源中同位素ｊ的值，ｃｊｋ是第ｋ个源中同位素ｊ的分馏系数，εｉｊ是残差㊂当ＳＩＡＲ模型加入残差εｉｊ后，能够降低模型的不确定，从而提高模型的准确性［３３］㊂ＭｉｘＳＩＡＲ模型是基于Ｒ语言包并结合ＭｉｘＳＩＲ和ＳＩＡＲ模型的优点所做的改进，通过考虑源值㊁分类和连续协变量和先验信息中的不确定性来改进更简单的线性混合模型，以提高模型结果的准确性㊂图５结果显示，ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算的ＲＭＳＥ值（春季０．６１，夏季０．５９）低于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算的ＲＭＳＥ值（春季０．８４，夏季０．７４）证实了ＭｉｘＳＩＡＲ模型解析植物水分来源利用比例误差更小并且可靠性更高㊂然而，在喀斯特地区ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型被广泛运用于解析植物水分来源㊂丁亚丽等［３４］利用ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型研究尾巨桉水分利用特征，Ｎｉｅ等［３５］利用ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型研究木本植物水分来源季节变化，Ｄｅｎｇ等［３６］利用ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型研究青冈（Ｃｙｃｌｏｂａｌａｎｏｐｓｉｓｇｌａｕｃａ）植物水分来源利用情况㊂在喀斯特地区很少有研究者利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型解析植物水分来源，ＭｉｘＳＩＡＲ模型多数被用于非喀斯地区，如杜俊杉等［３７］利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型分析冬小麦植物水分来源，ＭａａｎｄＳｏｎｇ等［３８］利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型研究玉米水分来源季节变化㊂但本研究表明在喀斯特地区更适合利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型解析植物水分来源㊂４㊀结论雨水δ１８Ｏ值存在明显的季节变化特征，在３月 ６月偏正，在６月 ８月数据偏负㊂在喀斯特地区利用ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型解析植物对不同水源的利用比例结果存在差异㊂基于直接相关法结果显示，ＭｉｘＳＩＡＲ模型计算植物水分来源优于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果㊂基于ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算结果总体评价的结果显示，在春夏季，ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型计算植物水分来源的ＲＭＳＥ值分别为０．６１（０．５９）和０．８４（０．７４），因此ＭｉｘＳＩＡＲ模型在计算植物水分来源时可靠性高于ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型㊂所以在喀斯特地区利用ＭｉｘＳＩＡＲ模型解析植物水分来源比ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型更适合㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀ＬｉｕＭＸ，ＸｕＸＬ，ＳｕｎＡＹ，ＷａｎｇＫＬ，ＬｉｕＷ，ＺｈａｎｇＸＹ．ＩｓｓｏｕｔｈｗｅｓｔｅｒｎＣｈｉｎａｅｘｐｅｒｉｅｎｃｉｎｇｍｏｒｅｆｒｅｑｕｅｎｔｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｅｘｔｒｅｍｅｓ？ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＲｅｓｅａｒｃｈＬｅｔｔｅｒｓ，２０１４，９（６）：０６４００２．［２］㊀彭晚霞，王克林，宋同清，曾馥平，王久荣．喀斯特脆弱生态系统复合退化控制与重建模式．生态学报，２００８，２８（２）：８１１⁃８２０．［３］㊀ＤａｈｌｍａｎＲＣ，ＫｕｃｅｒａＣＬ．Ｒｏｏｔｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｔｕｒｎｏｖｅｒｉｎｎａｔｉｖｅｐｒａｉｒｉｅ．Ｅｃｏｌｏｇｙ，１９６５，４６（１／２）：８４⁃８９．［４］㊀ＺｈａｎｇＸＹ，ＰｅｉＤ，ＣｈｅｎＳＹ．ＲｏｏｔｇｒｏｗｔｈａｎｄｓｏｉｌｗａｔｅｒｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｗｉｎｔｅｒｗｈｅａｔｉｎｔｈｅＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＰｌａｉｎ．ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｅｓ，２００４，１８（１２）：２２７５⁃２２８７．［５］㊀聂云鹏，陈洪松，王克林．土层浅薄地区植物水分来源研究方法．应用生态学报，２０１０，２１（９）：２４２７⁃２４３３．［６］㊀ＴｕｒｎｅｒＮＣ，ＪｏｎｅｓＭＭ．Ｔｕｒｇｏｒｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｂｙｏｓｍｏｔｉｃａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ：ａｒｅｖｉｅｗａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎ／／ＴｕｒｎｅｒＮＣ，ＫｒａｍｅｒＰＪ，ｅｄｓ．ＡｄａｐｔａｔｉｏｎｏｆＰｌａｎｔｓｔｏＷａｔｅｒａｎｄＨｉｇｈＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＳｔｒｅｓｓ．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＪｏｈｎＷｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，１９８０：８７⁃１０３．８１６５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀［７］㊀ＡｓｂｊｏｒｎｓｅｎＨ，ＭｏｒａＧ，ＨｅｌｍｅｒｓＭＪ．ＶａｒｉａｔｉｏｎｉｎｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅｄｙｎａｍｉｃｓａｍｏｎｇｃｏｎｔｒａｓｔｉｎｇａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌａｎｄｎａｔｉｖｅｐｌａｎｔｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓｉｎｔｈｅＭｉｄｗｅｓｔｅｒｎＵ．Ｓ．Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓ＆Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００７，１２１（４）：３４３⁃３５６．［８］㊀邓文平，余新晓，贾国栋，李亚军，刘玉洁，白艳婧．利用稳定氢氧同位素定量区分栓皮栎旱季水分来源的方法比较．应用基础与工程科学学报，２０１３，２１（３）：４１２⁃４２２．［９］㊀付青云，刘廷玺，段利民，王冠丽，曹文梅，黄天宇．基于稳定性氧同位素分析不同树龄小叶锦鸡儿用水策略．生态学杂志，２０１９，３８（５）：１５７０⁃１５７９．［１０］㊀李雪松，贾德彬，钱龙娇，冯蕴．基于同位素技术分析不同生长季节杨树水分利用．生态学杂志，２０１８，３７（３）：８４０⁃８４６．［１１］㊀张景文，陈报章．基于同位素分析研究山东禹城夏玉米水分来源．水土保持学报，２０１７，３１（４）：９９⁃１０４．［１２］㊀ＺｈａｎｇＹＣ，ＳｈｅｎＹＪ，ＳｕｎＨＹ，ＧａｔｅｓＪＢ．Ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎａｎｄｉｔｓｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇｉｎａｎｉｒｒｉｇａｔｅｄｗｉｎｔｅｒｗｈｅａｔｆｉｅｌｄ：ａｃｏｍｂｉｎｅｄｉｓｏｔｏｐｉｃａｎｄｍｉｃｒｏｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｐｐｒｏａｃｈ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，２０１１，４０８（３／４）：２０３⁃２１１．［１３］㊀聂云鹏，陈洪松，王克林，ＳｕｓａｎｎｅＳ．采用稳定同位素技术判定喀斯特地区植物水分来源的挑战与可能应对方案．应用生态学报，２０１７，２８（７）：２３６１⁃２３６８．［１４］㊀ＢｒｕｎｅｌＪＰ，ＷａｌｋｅｒＧＲ，ＤｉｇｈｔｏｎＪＣ，ＭｏｎｔｅｎｙＢ．Ｕｓｅｏｆｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓｏｆｗａｔｅｒｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｏｒｉｇｉｎｏｆｗａｔｅｒｕｓｅｄｂｙｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎａｎｄｔｏｐａｒｔｉｔｉｏｎｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ．ＡｃａｓｅｓｔｕｄｙｆｒｏｍＨＡＰＥＸ⁃Ｓａｈｅｌ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，１９９７，１８８⁃１８９：４６６⁃４８１．［１５］㊀ＤａｗｓｏｎＴＥ，ＥｈｌｅｒｉｎｇｅｒＪＲ．Ｉｓｏｔｏｐｉｃｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔｏｆｗａｔｅｒｉｎｔｈｅ ｗｏｏｄｙ ｔｉｓｓｕｅｓｏｆｐｌａｎｔｓ：Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅ，ｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅ，ａｎｄｏｔｈｅｒｓｔｕｄｉｅｓｗｈｉｃｈｕｓｅｔｈｅｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｉｃｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｃｅｌｌｕｌｏｓｅ．ＧｅｏｃｈｉｍｉｃａｅｔＣｏｓｍｏｃｈｉｍｉｃａＡｃｔａ，１９９３，５７（１４）：３４８７⁃３４９２．［１６］㊀ＬｉｕＷＪ，ＬｉｕＷＹ，ＬｉＰＪ，ＤｕａｎＷＰ，ＬｉＨＭ．ＤｒｙｓｅａｓｏｎｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅｂｙｔｗｏｄｏｍｉｎａｎｔｃａｎｏｐｙｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｉｎａｔｒｏｐｉｃａｌｓｅａｓｏｎａｌｒａｉｎｆｏｒｅｓｔｏｆＸｉｓｈｕａｎｇｂａｎｎａ，ＳＷＣｈｉｎａ．ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌａｎｄＦｏｒｅｓｔＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，２０１０，１５０（３）：３８０⁃３８８．［１７］㊀ＮｉｅＹＰ，ＣｈｅｎＨＳ，ＷａｎｇＫＬ，ＹａｎｇＪ．ＷａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｂｙｗｏｏｄｙｐｌａｎｔｓｇｒｏｗｉｎｇｏｎｄｏｌｏｍｉｔｅｏｕｔｃｒｏｐｓａｎｄｎｅａｒｂｙｓｏｉｌｓｄｕｒｉｎｇｄｒｙｓｅａｓｏｎｓｉｎｋａｒｓｔｒｅｇｉｏｎｏｆＳｏｕｔｈｗｅｓｔＣｈｉｎａ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，２０１２，４２０⁃４２１：２６４⁃２７４．［１８］㊀ＰｈｉｌｌｉｐｓＤＬ，ＧｒｅｇｇＪＷ．Ｓｏｕｒｃｅｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇｕｓｉｎｇｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓ：ｃｏｐｉｎｇｗｉｔｈｔｏｏｍａｎｙｓｏｕｒｃｅｓ．Ｏｅｃｏｌｏｇｉａ，２００３，１３６（２）：２６１⁃２６９．［１９］㊀ＭｏｏｒｅＪＷ，ＳｅｍｍｅｎｓＢＸ．Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙａｎｄｐｒｉｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｏｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｍｉｘｉｎｇｍｏｄｅｌｓ．ＥｃｏｌｏｇｙＬｅｔｔｅｒｓ，２００８，１１（５）：４７０⁃４８０．［２０］㊀ＰａｒｎｅｌｌＡＣ，ＩｎｇｅｒＲ，ＢｅａｒｈｏｐＳ，ＪａｃｋｓｏｎＡＬ．Ｓｏｕｒｃｅｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇｕｓｉｎｇｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓ：ｃｏｐｉｎｇｗｉｔｈｔｏｏｍｕｃｈｖａｒｉａｔｉｏｎ．ＰＬｏＳＯｎｅ，２０１０，５（３）：ｅ９６７２．［２１］㊀ＳｔｏｃｋＢＣ，ＳｅｍｍｅｎｓＢＸ．ＭｉｘＳＩＡＲＧＵＩｕｓｅｒｍａｎｕａｌ．Ｖｅｒｓｉｏｎ３．１．ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｂｒｉａｎｓｔｏｃｋ／ＭｉｘＳＩＡＲ．［２２］㊀ＰｈｉｌｌｉｐｓＤＬ，ＧｒｅｇｇＪＷ．Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｉｎｓｏｕｒｃｅｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇｕｓｉｎｇｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓ．Ｏｅｃｏｌｏｇｉａ，２００１，１２７（２）：１７１⁃１７９．［２３］㊀ＥｖａｒｉｓｔｏＪ，ＭｃＤｏｎｎｅｌｌＪＪ，ＣｌｅｍｅｎｓＪ．Ｐｌａｎｔｓｏｕｒｃｅｗａｔｅｒａｐｐｏｒｔｉｏｎｍｅｎｔｕｓｉｎｇｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓ：ａｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｓｉｍｐｌｅｌｉｎｅａｒ，ｔｗｏ‐ｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔｍｉｘｉｎｇｍｏｄｅｌａｐｐｒｏａｃｈｅｓ．ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｅｓ，２０１７，３１（２１）：３７５０⁃３７５８．［２４］㊀ＷａｎｇＪ，ＬｕＮ，ＦｕＢＪ．Ｉｎｔｅｒ⁃ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｍｉｘｉｎｇｍｏｄｅｌｓｆｏｒｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇｐｌａｎｔｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ．ＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１９，６６６：６８５⁃６９３．［２５］㊀ＺｈａｏＭ，ＺｅｎｇＣ，ＬｉｕＺＨ，ＷａｎｇＳＪ．Ｅｆｆｅｃｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌａｎｄｕｓｅ／ｌａｎｄｃｏｖｅｒｏｎｋａｒｓｔｈｙｄｒｏｇｅｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ：ａｐａｉｒｅｄｃａｔｃｈｍｅｎｔｓｔｕｄｙｏｆＣｈｅｎｑｉａｎｄＤｅｎｇｚｈａｎｈｅ，Ｐｕｄｉｎｇ，Ｇｕｉｚｈｏｕ，ＳＷＣｈｉｎａ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，２０１０，３８８（１／２）：１２１⁃１３０．［２６］㊀ＷａｎｇＪＸ，ＺｏｕＢＰ，ＬｉｕＹ，ＴａｎｇＹＱ，ＺｈａｎｇＸＢ，ＹａｎｇＰ．Ｅｒｏｓｉｏｎ⁃ｃｒｅｅｐ⁃ｃｏｌｌａｐｓｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄｓｏｉｌｌｏｓｓｆｏｒｔｈｅｋａｒｓｔｒｏｃｋｙｄｅｓｅｒｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎＣｈｅｎｑｉｖｉｌｌａｇｅ，Ｐｕｄｉｎｇｃｏｕｎｔｙ，Ｇｕｉｚｈｏｕ，Ｃｈｉｎａ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１４，７２（８）：２７５１⁃２７６４．［２７］㊀ＤａｉＹ，ＺｈｅｎｇＸＪ，ＴａｎｇＬＳ，ＬｉＹ．ＳｔａｂｌｅｏｘｙｇｅｎｉｓｏｔｏｐｅｓｒｅｖｅａｌｄｉｓｔｉｎｃｔｗａｔｅｒｕｓｅｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｔｗｏＨａｌｏｘｙｌｏｎｓｐｅｃｉｅｓｉｎｔｈｅＧｕｒｂａｎｔｏｎｇｇｕｔＤｅｓｅｒｔ．ＰｌａｎｔａｎｄＳｏｉｌ，２０１５，３８９（１／２）：７３⁃８７．［２８］㊀ＧｕＤＸ，ＺｈａｎｇＺＦ，ＭａｌｌｉｋＡ，ＺｈｏｕＡＰ，ＭｏＬ，ＨｅＣＸ，ＨｕａｎｇＹＱ．ＳｅａｓｏｎａｌｗａｔｅｒｕｓｅｓｔｒａｔｅｇｙｏｆＣｙｃｌｏｂａｌａｎｏｐｓｉｓｇｌａｕｃａｉｎａｋａｒｓｔａｒｅａｏｆｓｏｕｔｈｅｒｎＣｈｉｎａ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１５，７４（２）：１００７⁃１０１４．［２９］㊀ＲｏｔｈｆｕｓｓＹ，ＪａｖａｕｘＭ．Ｒｅｖｉｅｗｓａｎｄｓｙｎｔｈｅｓｅｓ：ｉｓｏｔｏｐｉｃａｐｐｒｏａｃｈｅｓｔｏｑｕａｎｔｉｆｙｒｏｏｔｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅ：ａｒｅｖｉｅｗａｎｄｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｍｅｔｈｏｄｓ．Ｂｉｏｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，２０１７，１４（８）：２１９９⁃２２２４．［３０］㊀ＥｈｌｅｒｉｎｇｅｒＪＲ，ＤａｗｓｏｎＴＥ．Ｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅｂｙｐｌａｎｔｓ：ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓｆｒｏｍｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ｐｌａｎｔ，Ｃｅｌｌ＆Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，１９９２，１５（９）：１０７３⁃１０８２．［３１］㊀ＷａｎｇＰ，ＳｏｎｇＸＦ，ＨａｎＤＭ，ＺｈａｎｇＹＨ，ＬｉｕＸ．Ａｓｔｕｄｙｏｆｒｏｏｔｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅｏｆｃｒｏｐｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｂｙｈｙｄｒｏｇｅｎａｎｄｏｘｙｇｅｎｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓ：ａｃａｓｅｉｎＳｈａｎｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ．ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＷａｔｅｒＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０１０，９７（３）：４７５⁃４８２．［３２］㊀ＰｈｉｌｌｉｐｓＤＬ．Ｍｉｘｉｎｇｍｏｄｅｌｓｉｎａｎａｌｙｓｅｓｏｆｄｉｅｔｕｓｉｎｇｍｕｌｔｉｐｌｅｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓ：ａｃｒｉｔｉｑｕｅ．Ｏｅｃｏｌｏｇｉａ，２００１，１２７（２）：１６６⁃１７０．［３３］㊀ＪａｃｋｓｏｎＡＬ，ＩｎｇｅｒＲ，ＢｅａｒｈｏｐＳ，ＰａｒｎｅｌｌＡ．ＥｒｒｏｎｅｏｕｓｂｅｈａｖｉｏｕｒｏｆＭｉｘＳＩＲ，ａｒｅｃｅｎｔｌｙｐｕｂｌｉｓｈｅｄＢａｙｅｓｉａｎｉｓｏｔｏｐｅｍｉｘｉｎｇｍｏｄｅｌ：ａｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｆＭｏｏｒｅ＆Ｓｅｍｍｅｎｓ（２００８）．ＥｃｏｌｏｇｙＬｅｔｔｅｒｓ，２００９，１２（３）：Ｅ１⁃Ｅ５．［３４］㊀丁亚丽，陈洪松，聂云鹏，王升，张慧玲，王克林．基于稳定同位素的喀斯特坡地尾巨桉水分利用特征．应用生态学报，２０１６，２７（９）：２７２９⁃２７３６．［３５］㊀ＮｉｅＹＰ，ＣｈｅｎＨＳ，ＷａｎｇＫＬ，ＴａｎＷ，ＤｅｎｇＰＹ，ＹａｎｇＪ．ＳｅａｓｏｎａｌｗａｔｅｒｕｓｅｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｗｏｏｄｙｓｐｅｃｉｅｓｇｒｏｗｉｎｇｏｎｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｄｏｌｏｓｔｏｎｅｏｕｔｃｒｏｐｓａｎｄｎｅａｒｂｙｔｈｉｎｓｏｉｌｓｉｎｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌＣｈｉｎａ．ＰｌａｎｔａｎｄＳｏｉｌ，２０１１，３４１（１／２）：３９９⁃４１２．［３６］㊀ＤｅｎｇＹ，ＫｕｏＹＭ，ＪｉａｎｇＺＣ，ＱｉｎＸＭ，ＪｉｎＺＪ．ＵｓｉｎｇｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓｔｏｑｕａｎｔｉｆｙｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅｂｙＣｙｃｌｏｂａｌａｎｏｐｓｉｓｇｌａｕｃａｉｎｔｙｐｉｃａｌｃｌｕｓｔｅｒｓｏｆｋａｒｓｔｐｅａｋｓｉｎＣｈｉｎａ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１５，７４（２）：１０３９⁃１０４６．［３７］㊀杜俊杉，马英，胡晓农，童菊秀，张宝忠，孙宁霞，高光耀．基于双稳定同位素和ＭｉｘＳＩＡＲ模型的冬小麦根系吸水来源研究．生态学报，２０１８，３８（１８）：６６１１⁃６６２２．［３８］㊀ＭａＹ，ＳｏｎｇＸＦ．Ｕｓｉｎｇｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｓｅａｓｏｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｉｎｗａｔｅｒｕｐｔａｋｅｏｆｓｕｍｍｅｒｍａｉｚｅｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｔｒｅａｔｍｅｎｔｓ．ＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１６，５５０：４７１⁃４８３．９１６５㊀１６期㊀㊀㊀曾祥明㊀等：ＭｉｘＳＩＡＲ和ＩｓｏＳｏｕｒｃｅ模型解析植物水分来源的比较研究㊀。

OA-ICOS激光痕量气体及稳定性同位素分析技术朱湘宁理加联合•痕量物质激光测量技术发展简介•目前已有的应用•对于未来应用的展望痕量物质激光测量技术发展简介•1986年，LGR 首先制造出LossMeter ，可以精确的测量光在镜面反射后的损失。

•正是因为LossMeter 的问世，人们利用激光分析仪测量微量物质才成为了可能（J. J. Scherer et al., 1997）。

痕量物质激光测量技术发展简介•1988年A. O′Keefe和D.A.Deacon率先提出衰荡吸收光谱技术(CRDS)，为利用激光探测ppb 等级浓度的痕量气体提供了理论基础。

•随后众多科学家开始将CRDS广泛地应用于大气痕量气体检测、自由基分子光谱和高灵敏分子光谱学研究等领域（J.J.Scherer et al. 1997）。

•1998年A. O′Keefe又提出光强的积分腔输出光谱技术(ICOS）•随后，A. O′Keefe又在此基础上不断改进，推出了连续积分腔输出光谱(CW-ICOS)技术（A.O′Keefe et al., 1999）痕量物质激光测量技术发展简介•2002年LGR的D. S. Baer等再次进行改进采用了离轴入射方式（OA-ICOS），消除了光腔内多次反射的干涉效应。

这不但继承了ICOS技术的全部优点，结构简单，测量频率高和高耐受性等优点，还提高了灵敏度。

•1986:Optical Lossmeter for optics metrology (instrument based on Cavity Ringdown)•1988:Cavity Ringdown Spectroscopy (CRDS) invented •1990:CRDS measurements of cluster species•1995:Mid-infrared CRDS for measuring molecular vibration spectra •1998: Integrated Cavity Output Spectroscopy (ICOS) invented•2001: Quantum Cascade laser instrument for measurements in troposphere (with Harvard)•2001:Off-Axis ICOS invented (patent assigned to LGR in 2004)•2002:Off-Axis ICOS measurements of atmospheric trace species using diode lasers •2003:Off-Axis ICOS measurements of combustion exhaust species•2003:Off-Axis ICOS instrument for measurements of singlet oxygen in a plasma •2004:Off-Axis ICOS instrument for CO and N 2O measurements in lower stratosphere •2004:Off-Axis ICOS instruments for CH4and CO 2•2005:Off-Axis ICOS instruments for δ13C in CO 2•2006:Liquid Water Isotope Analyzer: δ18O and δ2H in liquid water •2008:Water Vapor Isotope Analyzer: δ18O and δ2H in air •2008:Methane Isotope Analyzer: δ13C in methane •2009:Real-time, continuous liquid water isotope measurements in streams and precipitation •2009:Deep Sea Gas Analyzer deployed in ocean with Harvard UniversityLGR 首创技术•痕量物质激光测量技术发展简介•目前已有的应用•对于未来应用的展望目前LGR的仪器已经在用的已经有超过400台，在全世界7大洲都有应用"Extensive Methane Venting to the Atmosphere from Sediments of the East Siberian Arctic Shelf"Science,Vol. 327. no. 5970, pp. 1246 -1250 DOI: 10.1126/science.1182221 "Methane emissions inventory verification in southern California"Ying-Kuang Hsu, Tony VanCuren, Seong Park, Chris Jakober, Jorn Herner, Michael FitzGibbon, Donald R. 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PodolskeApplied Optics, Vol. 44, 6712-6717 (2005)"Novel Instrumentation for Atmospheric Measurements of Carbon Dioxide and Stable Isotopes of Carbon Dioxide"Baer, D.; Gupta, M.; Owano, T.; Ricci, K.; O'Keefe, A.American Geophysical Union, Fall Meeting 2004, abstract #B23A-0924"Quantitative Detection of Singlet O2 by Cavity-Enhanced Absorption"Skip Williams; Manish Gupta; Thomas Owano; Douglas S. Baer; Anthony O’Keefe; David R. Yarkony; Spiridoula MatsikaOptics Letters, Volume 29, Issue 10, pp. 1066-1068 (2004)."Quantitative determination of singlet oxygen density and temperature for Oxygen-Iodine Laser Applications"M. Gupta, Thomas Owano, Douglas S. Baer, Anthony O’Keefe and Skip Williams Chemical Physics Letters, Volume 400, Issues 1-3, 11 December 2004, Pages 42-46 "Multiplex integrated cavity output spectroscopy of cold PAH cations"Ludovic Biennier, Farid Salama, Manish Gupta and Anthony O'KeefeChemical Physics Letters, Volume 387, Issues 4-6, 1 April 2004, Pages 287-294 "Sensitive absorption measurements in the near-infrared region using off-axis integrated-cavity-output spectroscopy"D.S. Baer, J.B. Paul, M. Gupta, A. O'KeefeApplied Physics B: Lasers and Optics, Vol. 75, Numbers 2-3, September 2002"Cavity-enhanced spectroscopy in optical fibers"M. Gupta, Hong Jiao, and Anthony O'KeefeOptics Letters, Vol. 27, Issue 21, pp. 1878-1880"Recent advances in off-axis integrated cavity output spectroscopy"D.S. Baer, M. Gupta, A. O’Keefe and J. PaulDiode Lasers and Applications, A. Fried, ed., Proc. SPIE (2002)."Ultrasensitive Absorption Spectroscopy with a High-Finesse Optical Cavity and Off-Axis Alignment"Joshua B. Paul, Larry Lapson, and James G. AndersonApplied Optics, Vol. 40, Issue 27, pp. 4904-4910"Broadband Ringdown Spectral Photography"J. J. Scherer, J. B. Paul, H. Jiao, and A. O’KeefeApplied Optics, Vol. 40, 6725-6732 (2001)"cw integrated cavity output spectroscopy"Anthony O’Keefe, James JChemical Physics Letters, Vol. 307, issue 5-6, pp. 343-349"Integrated cavity output analysis of ultra-weak absorption"Anthony O’KeefeChemical Physics Letters, Vol. 293 (5-6), 331-6 (1998)."Ringdown Spectral Photography"James J. SchererChemical Physics Letters, Vol. 292, Issues 1-2, 31 July 1998, Pages 143-153 "Cavity ring down dye laser spectroscopy of jet-cooled metal clusters: Cu2 and Cu3"A. O’Keefe, J.J. Scherer, A.L. Cooksy, R. Sheeks, J. Heath, and R.J. Saykally Chemical Physics Letters, Vol. 172, pages 215-218, (1990)"Trace Gas Analysis by Pulsed Laser Absorption Spectroscopy"Anthony O’Keefe and Olive LeeAmerican Laboratory, December, 1989"Cavity ring-down optical spectrometer for absorption measurements using pulsed laser sources"Anthony O'Keefe and David A.G. DeaconReview of Scientific Instruments, (ISSN 0034-6748), vol. 59, Dec. 1988•Mikhail Mastepanov et al., Large tundra methane burst during onset of freezing.Nature, 2008, Vol456, doi:10.1038/ 07464•传统认为苔原带的甲烷排放在生长季结束后即行停止。

一、概述氧同位素是指在同一元素中，因子核外的中子数不同，由于氧同位素存在于自然界的氧中，对于水文地质领域研究水圈圈层间分配和运移提供了重要的信息。

本文主要介绍天然水中氧同位素二氧化碳-水平衡法测定方法。

二、天然水中氧同位素天然水中氧同位素主要有^16O、^17O、^18O三种，不同的氧同位素含量在不同的水体中存在差异。

其中^16O是绝大多数自然界中氧的主要同位素，占据绝对优势地位；^18O的含量相对较低，对水文地质研究有重要的意义。

氧同位素的比例通常以δ^18O表示。

三、二氧化碳—水平衡法原理二氧化碳—水平衡法是一种通过水在气体部分压和液体部分压平衡状态下，测定水中氧同位素含量的方法。

其基本原理是利用液相两相之间的物质扩散，通过平衡方程计算液体和气体的部分压。

四、二氧化碳—水平衡法测定方法1. 试剂准备：准备好分析水样、CO2气体枪、真空抽滤装置、CO2气体分析仪等试剂和设备。

2. 操作步骤：(1) 使用真空抽滤装置对水样进行真空抽滤，将气相置换为CO2气体。

(2) 使用CO2气体枪将CO2气体泵入水样中，使水样中CO2气体达到平衡状态。

(3) 用CO2气体分析仪测定水样中CO2气体的含量，并计算氧同位素δ^18O的含量。

3. 测定结果的处理：计算得到水样中氧同位素δ^18O的含量后，可以用于地下水来源和运移研究、水文地质领域等方面的研究。

五、实验注意事项在进行二氧化碳—水平衡法测定时，需要注意保持实验环境的相对稳定性，尤其是温度和压力的稳定，以保证实验结果的准确性。

在操作过程中需要注意操作流程的严谨性，避免污染和误差的产生。

六、结论二氧化碳—水平衡法是一种测定天然水中氧同位素含量的有效方法，通过该方法可以得到准确的氧同位素含量结果，为水文地质研究提供了十分重要的信息。

在日常实验操作中，需要严格按照操作规程进行操作，并注意实验环境的稳定性，以得到准确可靠的实验结果。

七、应用领域二氧化碳—水平衡法测定方法在水文地质领域有着广泛的应用。

双标水法：实验室之间的稳定同位素测量对比Nagy,KA;尹观【期刊名称】《兽类学报》【年(卷),期】1993(13)2【摘要】双标水(doubly labeled water,DLW)法是研究动物野外能量代谢最准确的方法,其中最关键、最困难的环节是同位素的定量分析。

为了检验不同同位素实验室测定动物血样氢氧同位素丰度的准确性及其对估算能量代谢的影响程度,成都地质学院(CCG)和美国加利福尼亚大学洛杉机分校(UCLA)的同位素实验室于1990年5月开展了合作,以成都附近农村的5只山羊为研究对象进行了双标水法的实验。

将采集的动物血样分别在两个实验室进行了D和^(13)O含量测定,取得了成功的结果:两个实验室所测得的^(13)O值近于相同,而UCLA同位素实验室测得的^(13)O值略高于CCG的测定值。

由此所计算出的能量代谢值却非常接近,其差值平均为6.6％;水循环平均相差1.2％,差异均不显著(P>0.05)。

UCLA实验室的质谱仪已为英国和荷兰的同类实验室所校正,这确认了我们的合作测定成果的可信度和有效性,证明CCG和UCLA实验室的测定结果均可以满足双标法同位素定量测定的需要。

测定结果是可信的。

本文还就两地实验室所测结果产生误差的原因进行了初步分析,对于进行同类研究的其它实验室也有借鉴意义。

【总页数】7页(P142-148)【作者】Nagy,KA;尹观【作者单位】不详;不详【正文语种】中文【中图分类】Q493【相关文献】1.激光同位素光谱法测量水中氢氧同位素组成的实验室间比对研究 [J], 蓝高勇;吴夏;杨会;唐伟;应启和;王华2.GasbenchⅡ-IRMS稳定同位素质谱法高精度测定环境水体中δD、δ18O和δ13CDIC同位素比值:实验室间对比研究 [J], 王华;吴夏;蓝高勇;杨会;唐伟;应启和3.元素分析-同位素比值质谱法测量海洋沉积物中有机碳和氮稳定同位素组成的实验室间比对研究 [J], 常文博;李凤;张媛媛;贺行良4.双标稳定性同位素技术研究中国育龄妇女对还原铁粉的标份利用率 [J], 韩光亮;朴建华;黄振武;田园;李卫东;许洁;杨晓光5.用双标稳定同位素技术分析乳糖酶缺乏者小肠粘膜乳糖酶活性 [J], 钟燕;黄承钰;阴文娅;Vonk RJ因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

第４０卷第５期２０２０年３月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４０，Ｎｏ．５Ｍａｒ．，２０２０基金项目：国家自然科学基金项目（４１２７１２０３，４１７６１１１５）收稿日期：２０１９⁃０１⁃１７；㊀㊀网络出版日期：２０１９⁃１２⁃１７∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｙｍｊｉａｏ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１９０１１７０１４２徐秋娥，刘澄静，角媛梅，肖敏轩，丁银平，张育豪，马帆，张园园．稳定氢氧同位素示踪水汽来源对哈尼梯田降水补给的影响．生态学报，２０２０，４０（５）：１７０９⁃１７１７．ＸｕＱＥ，ＬｉｕＣＪ，ＪｉａｏＹＭ，ＸｉａｏＭＸ，ＤｉｎｇＹＰ，ＺｈａｎｇＹＨ，ＭａＦ，ＺｈａｎｇＹＹ．ＩｍｐａｃｔｓｏｆｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｉｃｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｍｏｉｓｔｕｒｅｓｏｕｒｃｅｓｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｏｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｒｅｃｈａｒｇｅｏｆＨａｎｉＲｉｃｅＴｅｒｒａｃｅｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｒｙｓｅａｓｏｎ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２０，４０（５）：１７０９⁃１７１７．稳定氢氧同位素示踪水汽来源对哈尼梯田降水补给的影响徐秋娥，刘澄静，角媛梅∗，肖敏轩，丁银平，张育豪，马㊀帆，张园园云南师范大学旅游与地理科学学院，昆明㊀６５０５００摘要：稳定氢氧同位素可有效示踪区域降水水汽来源，旱季降水补给对大规模哈尼梯田的持续存在具有重大影响㊂以哈尼梯田世界遗产核心区的全福庄河流域为研究对象，在２０１５年１１月 ２０１６年４月间的旱季期间逐月采集处于不同海拔的７个样点的降水样品４２个，分析其稳定氢氧同位素组成的变化及其影响因子，并利用后向轨迹模型（ＨＹＳＰＬＩＴ）追踪其水汽来源㊂结果表明：１）该区局地大气降水线方程为δＤ＝７．３１δ１８Ｏ＋１９．８（Ｒ２＝０．９４，Ｐ＜０．０１，ｎ＝４２），斜率较全球降水线小而截距偏大，说明研究区有多个水汽来源地㊂２）旱季降水δ１８Ｏ和ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ在前期快速富集，后期δ１８Ｏ富集的速度减缓，ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ则快速降低，体现出水汽来源具有时间差异，但两者在空间变化上不明显㊂３）旱季降水δ１８Ｏ与降水量㊁温度和相对湿度的多元线性回归方程为：δ１８Ｏ＝－０．００２Ｐ－０．８６Ｔ－０．３９Ｈ＋３８．２２（Ｒ２＝０．９６，Ｐ＝０．０５），表明其变化是多因素综合影响的结果㊂４）结合δ１８Ｏ㊁ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ和ＨＹＳＰＬＩＴ模型分析，该区旱季主要有３条水汽来源路径，其中西风南支和局地水汽补给较少，占优势的西南季风除２月份外其余各月占７０％左右㊂５）研究区旱季降水量总体较少，但西南季风在１１月带来的降水为 灌水养田 提供了水源，在４月的降水为 冲水肥田 和 栽插准备 活动提供了必要水源，从而保障了梯田旱季的用水需求㊂关键词：哈尼梯田；稳定氢氧同位素；氘盈余；ＨＹＳＰＬＩＴ模型；水汽来源；降水补给ＩｍｐａｃｔｓｏｆｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｉｃｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｍｏｉｓｔｕｒｅｓｏｕｒｃｅｓｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｏｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｒｅｃｈａｒｇｅｏｆＨａｎｉＲｉｃｅＴｅｒｒａｃｅｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｒｙｓｅａｓｏｎＸＵＱｉｕｅ，ＬＩＵＣｈｅｎｇｊｉｎｇ，ＪＩＡＯＹｕａｎｍｅｉ∗，ＸＩＡＯＭｉｎｘｕａｎ，ＤＩＮＧＹｉｎｐｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＹｕｈａｏ，ＭＡＦａｎ，ＺＨＡＮＧＹｕａｎｙｕａｎＣｏｌｌｅｇｅｏｆＴｏｕｒｉｓｍａｎｄＧｅｏｇｒａｐｈｙ，ＹｕｎｎａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５０５００，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｔａｂｌｅｈｙｄｒｏｇｅｎａｎｄｏｘｙｇｅｎｉｓｏｔｏｐｅｓｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｔｒａｃｅｔｈｅｍｏｉｓｔｕｒｅｓｏｕｒｃｅｓｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ．ＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｒｅｃｈａｒｇｅｈａｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｉｍｐａｃｔｏｎｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆＨａｎｉＲｉｃｅＴｅｒｒａｃｅｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｒｙｓｅａｓｏｎ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｓｅｌｅｃｔｅｄｔｈｅＱｕａｎｆｕｚｈｕａｎｇＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｉｎｔｈｅｃｏｒｅａｒｅａｏｆＨａｎｉＲｉｃｅＴｅｒｒａｃｅｓＷｏｒｌｄＨｅｒｉｔａｇｅａｓｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｒｙｓｅａｓｏｎｆｒｏｍＮｏｖｅｍｂｅｒ２０１５ｔｏＡｐｒｉｌ２０１６．Ｗｅａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｓｏｔｏｐｅａｎｄｉｔｓｉｍｐａｃｔｆａｃｔｏｒｓ，ａｎｄｕｓｅｄＨＹＳＰＬＩＴｍｏｄｅｌｔｏｔｒａｃｋｍｏｉｓｔｕｒｅｓｏｕｒｃｅｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔ：１）ｔｈｅＬｏｃａｌＭｅｔｅｏｒｉｃＷａｔｅｒＬｉｎｅｅｑｕａｔｉｏｎｗａｓδＤ＝７．３１δ１８Ｏ＋１９．８（Ｒ２＝０．９４，Ｐ＜０．０１，ｎ＝４２），ｗｉｔｈｓｍａｌｌｅｒｓｌｏｐｅｔｈａｎｔｈｅＧｌｏｂａｌＭｅｔｅｏｒｉｃＷａｔｅｒＬｉｎｅａｎｄｌａｒｇｅｒｉｎｔｅｒｃｅｐｔ．２）Ｔｈｅδ１８Ｏａｎｄｄ⁃ｅｘｃｅｓｓｒａｔｅｒａｐｉｄｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｄｉｎｔｈｅｅａｒｌｙｄｒｙｓｅａｓｏｎ，ｂｕｔδ１８Ｏｒａｔｅｗａｓｓｌｏｗｄｏｗｎｉｎｔｈｅｌａｔｅｐｅｒｉｏｄ，ａｎｄｔｈｅｄ⁃ｅｘｃｅｓｓｒａｔｅｒａｐｉｄｌｙｄｅｃｒｅａｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｍｏｉｓｔｕｒｅｓｏｕｒｃｅｓｈａｄｔｉｍｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｗａｓｎｏｔｏｂｖｉｏｕｓ．３）Ｔｈｅｍｕｌｔｉｐｌｅｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｅｑｕａｔｉｏｎｏｆδ１８Ｏａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｍｏｕｎｔ，ａｎｄ０１７１㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀ｒｅｌａｔｉｖｅｈｕｍｉｄｉｔｙｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｒｙｓｅａｓｏｎｉｓδ１８Ｏ＝０．００２Ｐ－０．８６Ｔ－０．３９Ｈ＋３８．２２（Ｒ２＝０．９６，Ｐ＝０．０５），ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｓｏｔｏｐｉｃｃｈａｎｇｅｓｗａｓｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｆａｃｔｏｒｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｒｙｓｅａｓｏｎ．４）Ｔｈｅｂａｃｋｗａｒｄｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｍｏｄｅｌｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｒｅｗｅｒｅｍａｉｎｔｈｒｅｅｍｏｉｓｔｕｒｅｓｏｕｒｃｅｒｏｕｔｅｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｒｙｓｅａｓｏｎ．ＴｈｅｍｏｉｓｔｕｒｅｖａｐｏｒｆｒｏｍＳｏｕｔｈＢｒａｎｃｈｏｆｗｅｓｔｅｒｌｙａｎｄｌｏｃａｌｔｒａｎｓｐｏｒｔｗｅｒｅｌｅｓｓ，ａｎｄｔｈｅｄｏｍｉｎａｎｔｓｏｕｔｈｗｅｓｔｅｒｎｍｏｎｓｏｏｎａｃｃｏｕｎｔｅｄｆｏｒａｂｏｕｔ７０％ｉｎｅｖｅｒｙｍｏｎｔｈｅｘｃｅｐｔＦｅｂｒｕａｒｙ．５）Ｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｍｏｕｎｔｗａｓｇｅｎｅｒａｌｌｙｓｍａｌｌｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｒｙｓｅａｓｏｎ，ｂｕｔｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｔｔｈｅｅｎｄｏｆｔｈｅｓｏｕｔｈｗｅｓｔｍｏｎｓｏｏｎｐｒｏｖｉｄｅｄｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｓｆｏｒｉｒｒｉｇａｔｉｏｎｉｎＮｏｖｅｍｂｅｒ．ＴｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｆｒｏｍｓｏｕｔｈｗｅｓｔｍｏｎｓｏｏｎｎｅｘｔｙｅａｒｗａｓｂｅｎｅｆｉｃｉａｌｔｏｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｐｌａｎｔｉｎｇｉｎＡｐｒｉｌ．Ｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｐｒｏｖｉｄｅｄｎｅｃｅｓｓａｒｙｗａｔｅｒｓｏｕｒｃｅｔｏｇｕａｒａｎｔｅｅｔｈｅｗａｔｅｒｄｅｍａｎｄｏｆｔｅｒｒａｃｅｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｒｙｓｅａｓｏｎ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ＨａｎｉＲｉｃｅＴｅｒｒａｃｅ；ｓｔａｂｌｅｈｙｄｒｏｇｅｎａｎｄｏｘｙｇｅｎｉｓｏｔｏｐｅｓ；ｄｅｕｔｅｒｉｕｍｅｘｃｅｓｓ；ＨＹＳＰＬＩＴｍｏｄｅｌ；ｍｏｉｓｔｕｒｅｓｏｕｒｃｅ；ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｒｅｃｈａｒｇｅ利用稳定氢氧同位素追踪降水的水汽来源是国际大气和水文科学的热点领域［１⁃３］㊂降水中稳定氧（Ｏ１８）和氘（Ｄ）同位素是水汽来源的天然示踪剂［４⁃５］，是区域及全球水循环中的一个重要输入项，其丰度与形成时的气象条件及水汽源区的初始状态存在密切联系［３，６］㊂因此，同位素环境效应可作为降水来源的自然示踪剂来反演大气过程［７］，判别不同区域的水汽来源［４，８］，反映区域气候特征［９］，进而深入了解区域水循环过程［１０］㊂目前关于降水稳定氢氧同位素组成及其水汽来源的研究，已在中国的西南地区［１１］㊁西北地区［１２］㊁东北地区［１３］㊁东部沿海地区［１４］㊁青藏高原［１５］等地区展开，这些研究深入探讨了不同区域水汽来源的方向㊁数量等特征，以及季风区与非季风区㊁冬季风与夏季风的水汽来源差异等方面㊂整体上，大区域乃至全国范围的大气稳定氢氧同位素分布特征㊁同位素效应及其输送过程变化规律与机制等已经取得了重要的研究成果［１６⁃２０］㊂但目前的研究，在空间上对北方非季风区水汽来源的研究要多于对南方季风区的研究；在尺度上则缺乏对于小尺度地区的水汽来源及其运移过程的精细研究；在时间上则比较注重对雨季（夏季风）水汽来源的研究而缺乏对旱季（冬季风）的研究㊂在季风区，相比于降水较多的雨季，旱季较少的降水和水汽来源及其区域效应则更应该受到较多的研究和关注㊂哈尼梯田世界文化景观遗产位于我国西南部，属典型的亚热带季风气候区，旱季（１１月 次年４月）降水较少和雨季（５月 １０月）降水较多［２１］㊂研究区内降水水汽来源及其影响因素非常复杂，旱雨季存在明显差异［２２］㊂水作为维系哈尼梯田遗产景观稳定性的关键因素，尤其在降水匮乏的旱季梯田内 灌水养田 和 冲水肥田 等农业生产活动都需要大量水源支持，降水作为哈尼梯田区最主要的补给水源，明晰旱季降水水汽来源㊁循环过程及其影响因素对哈尼梯田的农业生产㊁遗产保护都具有十分重要的作用㊂因此，本研究通过对哈尼梯田区旱季降水稳定氢氧同位素时空变化特征的分析，旨在揭示１）影响旱季降水稳定同位素组成的主要环境因子及其相互关系；２）旱季水汽来源及其比例；３）哈尼梯田区旱季降水对梯田的补给情况及其生态意义㊂１㊀研究区与研究方法１．１㊀研究区研究区位于全福庄河小流域，属于哈尼梯田文化景观遗产核心区的坝达片区［２３］，地处云南省红河哈尼族彝族自治州元阳县㊂经纬度范围在１０２ʎ４３ᶄ１６ᵡ １０２ʎ５０ᶄ３９ᵡＥ㊁２３ʎ５ᶄ２０ᵡ ２３ʎ１３ᶄ１８ᵡＮ之间㊂研究区地处哀牢山南段，属红河一级支流麻栗寨河的源头区为扇形小流域，流域地势南高北低，呈阶梯状逐渐降低，海拔范围在１４５０ ２２６１ｍ之间，相对高度８１１ｍ，面积约１３．９２ｋｍ２㊂区内垂直气候差异明显，１８００ｍ以上为北亚热带气候和温带气候，年均温在１５ħ左右，年均降水量１８００ｍｍ；海拔１８００ｍ以下地区为中㊁南亚热带气候，为梯田主要分布区，年均温为１７ħ，年均降水量１５００ｍｍ㊂旱雨季分明［２４］，雨季降水量１０８９．７ｍｍ，旱季降水量仅为３０７．９ｍｍ，降水的水汽来源与影响降水的因素比较复杂㊂１．２㊀降水样品采集与测试在收集研究区相关资料和前人研究方法的基础上结合研究区实际情况，于２０１５年１１月和１２月至２０１６年１月至４月在研究区按月采集研究区旱季降水，采样点位置通过手持ＧＰＳ确定，所设置的７个样点按海拔梯度分布：样点１（１５００ｍ）㊁样点２（１６８０ｍ）㊁样点３（１７９８ｍ）㊁样点４（１８８９ｍ）㊁样点５（１９５７ｍ）㊁样点６（２００４ｍ）和样点７（２０２４ｍ），共采集有效大气降水样品４２个（图１）㊂采集样品时，先用自制的雨水收集器收集雨水，到该月结束后对桶内收集的雨水进行采集，并记录月降水量㊂收集雨水收集器中雨水样品时，先将１００ｍＬ聚乙烯瓶用雨水清洗３次，迅速灌满，使瓶内无气泡后用密封胶封口，贴好标签㊂气象数据采集来自设立于全福庄中寨（样点３）的ＤＡＶＩＳＶａｎｔａｇ自动气象站，每小时一个数据，具体采集气象数据包括降水量㊁室外温度㊁室外湿度㊁风速㊁风向㊁气压等㊂图１㊀研究区与采样点分布图Ｆｉｇ．１㊀Ｓｔｕｄｙａｒｅａａｎｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｓａｍｐｌｉｎｇｓｉｔｅｓ稳定氢氧同位素测试在云南师范大学高原湖泊生态与全球变化重点实验室进行㊂采用ＰｉｃａｒｒｏＬ２１３０⁃ｉ超高精度液态水和水汽同位素分析仪上测定，液态水测试结果的δ１８Ｏ确保精度ʃ０．１ɢ，δＤ确保精度ʃ０．５ɢ，最终分析结果是用相对于维也纳标准平均海洋水（Ｖ⁃ＳＭＯＷ）的千分差表示：δ１８Ｏ＝（ＲＯ－ｓａｍｐｌｅＲＶ－ＳＭＯＷ－１）ˑ１０００ɢ（１）δＤ＝（ＲＤ－ｓａｍｐｌｅＲＶ－ＳＭＯＷ－１）ˑ１０００ɢ（２）式中，ＲＯ－ｓａｍｐｌｅ为水样中稳定氧同位素比率Ｒ（１８Ｏ／１６Ｏ），ＲＤ－ｓａｍｐｌｅ为为水样中稳定氢同位素比率Ｒ（Ｄ／Ｈ），ＲＶ－ＳＭＯＷ为维也纳标准平均海洋水中稳定氧和氢同位素比率Ｒ（１８Ｏ／１６Ｏ）和Ｒ（Ｄ／Ｈ）㊂１９６４年Ｄａｎｓｇａａｒｄ［１］根据Ｃｒａｉｇ［７］得出的全球大气降水线提出并定义了氘盈余值（又称过量参数，简称ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ值），用来反映本地降水与全球降水的稳定氢氧同位素分馏程度㊂ｄ＝δＤ－８ˑδ１８Ｏ（３）１．３㊀数据处理与后向轨迹模型（ＨＹＳＰＬＩＴ）研究区采样点和地形图由地理空间数据域提供的３０ｍˑ３０ｍ的数字高程模型（ＤｉｇｉｔａｌＥｌｅｖａｔｉｏｎＭｏｄｅｌ，ＤＥＭ）在ＡｒｃＧＩＳ１０．０软件中进行制图综合得出㊂稳定氢氧同位素测试结果采用ＳＰＳＳ２０软件进行统计分析，主要分析方法包括相关性分析㊁一元回归分析和假设检验等，分析结果图采用Ｇｒａｐｈｅｒ１２软件制作㊂１１７１㊀５期㊀㊀㊀徐秋娥㊀等：稳定氢氧同位素示踪水汽来源对哈尼梯田降水补给的影响㊀旱季不同时间大气降水水汽的来源轨迹，采用的是后向轨迹模型（ＨｙｂｒｉｄＳｉｎｇｌｅＰａｒｔｉｃｌｅＬａｇｒａｎｇｉａｎＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＴｒａｊｅｃｔｏｒｙＭｏｄｅｌ，简称ＨＹＳＰＬＩＴ模型）［２５⁃２６］的轨迹模拟结果，该模型是由美国国家海洋和大气管理局（ＮＯＡＡ）的空气资源实验室和澳大利亚气象局联合研发的用于计算和分析大气污染物输送㊁扩散轨迹，并可以实时预报风场形势㊁研究水汽输送轨迹的专业模型㊂模型运行的初始时间为ＵＴＣ时间０时，高度为５００ｍ（距研究区地面），追踪点为位于研究区样点中间位置的样点３，向后追踪５ｄ，即１２０ｈ，这样即可覆盖连续性降水，还可提高追踪水汽来源的精度㊂同时结合实际情况和前人相关研究对轨迹模拟结果进行聚类分析和ＧＩＳ制图综合，得出旱季大气运动的后向轨迹图㊂２㊀结果与分析２．１㊀降水中稳定氢氧同位素分析２．１．１㊀本地大气降水线依据研究区所采旱季降水稳定氢氧同位素数据，得出研究区局地大气降水线（ＬｏｃａｌＭｅｔｅｏｒｉｃＷａｔｅｒＬｉｎｅ，ＬＭＷＬ）方程为：δＤ＝７．３１δ１８Ｏ＋１９．８（Ｒ２＝０．９４，Ｐ＜０．０１，ｎ＝４２），表明研究区旱季降水的稳定氢氧同位素组成具有极好的相关性（图２）㊂如图２所示，研究区降水稳定氢氧同位素值全部位于全球大气降水线（ＧｌｏｂａｌＭｅｔｅｏｒｉｃＷａｔｅｒＬｉｎｅ，ＧＭＷＬ）上方，且ＬＭＷＬ的斜率７．３１要小于ＧＭＷＬ的斜率８，这表明该区降水来源于具有不同稳定氢氧同位素比率的源地，且降水形成过程中还受到蒸发等其他环境因素的影响，故出现１８Ｏ偏离ＧＭＷＬ的现象㊂此外在局地降水上，旱季降水稳定氢氧同位素值存在明显的月间差异，同位素值呈现出随时间变化而不断富集的趋势，这种趋势在一定程度上也反映了研究区不同月份降水的形成过程存在差异㊂２．１．２㊀大气降水δ１８Ｏ㊁ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ变化特征根据旱季７个样点降水同位素δ１８Ｏ在不同月份的分布情况可知（图３），δ１８Ｏ的变化范围在－８．９７ɢ －０．９２ɢ之间，平均值为－４．４７，总体上旱季δ１８Ｏ富集㊂从时间上看，旱季降水同位素δ１８Ｏ值随旱季的深入逐渐富集，并呈现出旱季前期（１１月至次年１月）和后期（次年２月至次年４月）两个不同的增长阶段㊂其中，在旱季前期降水同位素素δ１８Ｏ值快速富集，变化率为２．６９ɢ／月；在旱季后期降水δ１８Ｏ值富集的速度减缓，变化率为０．６０ɢ／月㊂从空间上看，各月样点降水同位素值差异较小，随海拔变化的情况不明显，这与相对较小的海拔梯度有关㊂图２㊀大气降水δ１８Ｏ和δＤ的关系Ｆｉｇ．２㊀Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎδ１８ＯａｎｄδＤ图３㊀旱季降水δ１８Ｏ和ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ的时间变化㊀Ｆｉｇ．３㊀Ｔｈｅｍｏｎｔｈｌｙｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｄｅｕｔｅｒｉｕｍｅｘｃｅｓｓａｎｄδ１８Ｏｉｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｒｙｓｅａｓｏｎ２１７１㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀㊀㊀从降水同位素ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ值在不同月份的分布情况来看（图３），研究区旱季ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ值范围在１２．４４ɢ ３１．１１ɢ之间，平均值为２２．８７，要明显大于全球ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ值的１０ɢ㊂在旱季氘盈余值随时间的变化也存在两个阶段的特征，在旱季前期ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ不断上升，变化率为３．７１ɢ／月；在旱季后期ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ不断降低，变化率为－４．８０ɢ／月㊂在空间上，各月样点降水ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ值差异较小，随海拔变化的情况不明显㊂２．２㊀影响降水δ１８Ｏ的环境因子将各样点降水稳定氧同位素的月平均值与各环境因子（降水量㊁温度和相对湿度）进行分析，结果见表１和图４㊂表１㊀研究区旱季降水平均δ１８Ｏ与主要环境因子的关系Ｔａｂｌｅ１㊀Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎａｖｅｒａｇｅδ１８Ｏａｎｄｍａｉｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｒｙｓｅａｓｏｎ环境因子Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒ一元回归Ｕｎａｒｙｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ二元回归Ｂｉｎａｒｙｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ方程ＥｑｕａｔｉｏｎＲ２Ｐ方程ＥｑｕａｔｉｏｎＲ２Ｐ降水量Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ／ｍｍδ１８Ｏ＝－０．０３Ｐ－２．３６０．２００．３８δ１８Ｏ＝－０．０１Ｐ２＋０．９８Ｐ－５．８００．２１０．７０温度Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ／ħδ１８Ｏ＝０．１１Ｔ－５．８６０．０２０．７９δ１８Ｏ＝０．４６Ｔ２－１１．８６Ｔ＋６７．９２０．８２０．０８相对湿度ＲｅｌａｔｉｖｅＨｕｍｉｄｉｔｙ／％δ１８Ｏ＝－０．１７Ｈ＋９．４５０．４９０．３０δ１８Ｏ＝－０．０１Ｈ２＋１．８３Ｈ－６６．０６０．５５０．１２图４㊀旱季降水量㊁温度㊁相对湿度的变化Ｆｉｇ．４㊀Ｃｈａｎｇｅｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｒｅｌａｔｉｖｅｈｕｍｉｄｉｔｙｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｒｙｓｅａｓｏｎ２．２．１㊀大气降水δ１８Ｏ与各环境因子的一元回归分析７个样点降水δ１８Ｏ平均值与降水量㊁温度和相对湿度的一次和二次拟合方程Ｐ值均大于０．０５（表１），表明三者均不是影响降水δ１８Ｏ变化的主要因素㊂这是由于大气降水在凝结过程中，由于旱季相对湿度较低且温度较高，降水分馏以动力过程为主，雨滴在下降过程中经历了二次蒸发过程或雨滴凝结时混入了一定量的局地循环的水汽㊂２．２．２㊀大气降水δ１８Ｏ与各环境因子的多元回归分析通过以上分析，在旱季，各样点旱季降水同位素值与温度㊁降水量和相对湿度的相关性未通过相关系数临界值检验，即旱季降水δ１８Ｏ没有明显的主导性环境因子㊂综合考虑旱季降水同位素δ１８Ｏ与降水量㊁温度和相对湿度各主要环境因子的影响，对旱季降水δ１８Ｏ值与各环境因子做多元回归分析，回归方程为：δ１８Ｏ＝－０．００２Ｐ－０．８６Ｔ－０．３９Ｈ＋３８．２２（Ｒ２＝０．９６，Ｐ＝０．０５），式中Ｐ为降水量（ｍｍ），Ｔ为温度（ħ），Ｈ为相对湿度（％），其相关系数为０．９８，说明旱季降水同位素变化是多因素综合影响的结果，局地水汽循环过程显著㊂２．３㊀旱季降水的水汽来源２．３．１㊀氘盈余指示的水汽来源从降水同位素ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ值在不同月份的变化特征来看（图３），旱季氘盈余值随时间的变化也存在两个阶３１７１㊀５期㊀㊀㊀徐秋娥㊀等：稳定氢氧同位素示踪水汽来源对哈尼梯田降水补给的影响㊀４１７１㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀段的特征，在旱季前期ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ不断上升，变化率为３．７１ɢ／月；在旱季后期ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ不断降低，变化率为－４．８０ɢ／月㊂在与环境因子的相关性方面，ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ与温度和相对湿度都有显著的相关性，在０．０５的显著性水平下，ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ与温度和相对湿度相关系数分别为－０．８９，０．８１㊂这说明旱季降水的ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ更能够展现局地环境因子对降水同位素的影响，而与降水量较低的相关性则是由旱季降水较少和影响因素较多造成的㊂从图３可知，可根据ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ变化情况将研究区的水汽来源分为旱季前期和后期两类，旱季前期不断升高的ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ说明研究区水汽来源正逐渐从海洋水汽向大陆水汽转变，降水δ１８Ｏ逐渐富集，整体上呈现出同位素富集的情况；旱季后期ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ逐渐降低则说明的水汽来源又从大陆水汽逐渐转变为海洋水汽，降水δ１８Ｏ虽然没有逐渐贫化，但富集趋势开始变得平缓，这可能与这个时段的降水量偏少有关㊂２．３．２㊀基于后向轨迹模型的水汽来源不同的水汽来源是影响降水同位素组成的关键因素，利用ＨＹＳＰＬＩＴ模型对旱季水汽来源进行轨迹模拟得出旱季大气运动的后向轨迹图（图５），结果如下：在整个旱季，水汽输送主要有西南输送水汽（ＳＷ）㊁西风南支输送水汽（ＳＢ）㊁西风北支输送水汽（ＮＢ）㊁北方冷空气输送水汽（ＮＥ）以及东南太平洋水汽（ＳＥ），此外还有部分局地水汽（Ｌｏｃａｌ）等６个主要水汽来源㊂其中以西南输送水汽最多，约占整个旱季的６７％；其次为西风南支输送水汽，约占整个旱季的１２％；其余水汽贡献比例较少，整体上均小于１０％，但在个别月份略有上升㊂因此，在整个旱季西南水汽和西风南支水汽是研究区主要的水汽来源㊂在旱季各月间，１１月至次年２月，西南输送水汽来源比例逐渐较少，次年３月至４月又逐渐增多，同时西南输送水汽比例又在一定程度上与西风南支和局地水汽比例成反比，这与ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ的分析结果基本一致㊂其中，西风南支输送水汽比例在１１月至次年１月逐渐增加，而次年２月至４月又逐渐减小；局地水汽比例则在次年２月急剧增加，而２月以后又逐渐减少㊂在降水δ１８Ｏ方面，由于旱季前期源于西南输送的海洋水汽逐渐减少，局地水汽和西风南支输送的大陆水汽逐渐增多，δ１８Ｏ也在不断富集；虽然在旱季后期西南季风输送水汽的比例逐渐增加，局地水汽和西风南支输送水汽比例不断减少，但由于降水量较少且相对湿度较高（图５），降水δ１８Ｏ没有出现逐渐贫化的情况，只是富集趋势有所降低㊂这说明，不同水汽来源的水汽也会受到局地环境因素的影响，影响结果大小一定程度上取决于水汽所形成的降水量的大小㊂３㊀讨论３．１㊀旱季大气降水δ１８Ｏ与各环境因子的关系在本研究中，旱季降水同位素值与降水量㊁温度和相对湿度的相关性并不显著，即旱季降水δ１８Ｏ没有明显的主导性环境因子㊂而一般认为降水稳定同位素组成变化受到了水汽凝结时温度㊁水汽输送方式㊁降水的季节变化㊁降水期间的温度和湿度等因素影响［１１］㊂Ｄａｎｓｇａａｒｄ定义了降水中δ１８Ｏ与温度之间存在显著正相关性关系为温度效应，而降水中δ１８Ｏ与降水量之间存在反相关性，将此现象定义为降水量效应［１］㊂田立德㊁刘忠方等［２７］人认为高纬度地区影响降水稳定同位素组成变化的主要是温度因素，而在低纬度热带及亚热带地区则为降水量㊂在季节尺度上，哈尼梯田地区的大气降水稳定氢氧同位素组成具有明显的季节性，旱雨季差异较大，由于雨季平均气温较旱季大，且降水量集中在雨季，旱季与雨季水汽来存在差异，雨季存在明显的温度效应［１］，这与环境同位素的分馏作用主要受制于相变过程中的温度的说法一致［２８⁃２９］，旱季降水量少，旱季没有主导性因子㊂但在年尺度上看，由于季风的控制哈尼梯田区降水多集中在温度较高的雨季，全年降水δ１８Ｏ值存在明显降水量效应［２１］㊂３．２㊀旱季降水水汽来源对哈尼梯田降水补给的影响章新平等［３０］的研究表明，中国西南地区旱季降水稳定同位素比率和ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ较大，主要受大陆性气团影响，水汽主要来源于西风带的输送和内陆再蒸发水汽的补给㊂本研究的水汽来源分析表明，哈尼梯田区不仅受少量的西风南支和局地水汽补给，更多的是受西南季风的影响，除２月份占比为４３％外，其余月份均占图５㊀研究区旱季水汽来源后向轨迹示意图Ｆｉｇ．５㊀Ｃｌｕｓｔｅｒｏｆｂａｃｋｗａｒｄｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｆｒｏｍｓｔｕｄｙａｒｅａｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｒｙｓｅａｓｏｎ７０％左右（图５），使１１月和次年４月都出现较多的降水量（图４），从而为哈尼梯田秋末（１１月）的 灌水养田 活动和春初（４月）的 冲水肥田 活动所需的水源提供有效补给㊂在研究区的梯田内，旱季灌水养田时的水深一般为２０ ２５ｃｍ，梯田储水量为０．２５ｍ３／ｍ２［３１］㊂由于旱季灌水养田时田水一般不会排出，且梯田底泥底一般为黏土，透水性弱，因此蒸发是旱季田水损失的主要原因㊂要保证研究区旱季梯田水体的稳定和持续，５１７１㊀５期㊀㊀㊀徐秋娥㊀等：稳定氢氧同位素示踪水汽来源对哈尼梯田降水补给的影响㊀图６㊀旱季降水量和蒸发量Ｆｉｇ．６㊀Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｄｅｖａｐｏｒａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｒｙｓｅａｓｏｎ研究区旱季的降水量必须要大于蒸发量㊂根据研究区２０１５ ２０１６年的旱季降水量（４２４．９３ｍｍ）和旱季蒸发量（３９３．２４ｍｍ）计算出的干燥度为０．９３，小于１（图６），研究区在旱季依然达到了湿润地区的指标㊂这说明研究区旱季的降水能够完全保证梯田区旱季灌水养田的需求，保障了旱季哈尼梯田农业生产活动，是实现哈尼梯田千年的可持续发展的关键因素㊂４㊀结论哈尼梯田世界遗产核心区全福庄河流的局地大气降水线方程为δＤ＝７．３１δ１８Ｏ＋１９．８（Ｒ２＝０．９４，Ｐ＜０．０１，ｎ＝４２），δ１８Ｏ和ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ前期均快速富集，后期则是δ１８Ｏ富集速度减缓但ｄ⁃ｅｘｃｅｓｓ快速降低㊂在旱季中，降水δ１８Ｏ与降水量㊁温度和相对湿度等因子方程为δ１８Ｏ＝－０．００２Ｐ－０．８６Ｔ－０．３９Ｈ＋３８．２２（Ｒ２＝０．９６，Ｐ＝０．０５，ｎ＝４２）㊂ＨＹＳＰＬＩＴ模型结果显示旱季主要有西南季风（６７％）㊁西风南支（１２％）和局地水汽（８％）等３个水汽来源，西南季风带来的降水在旱季末期（１１月）为 灌水养田 ，以及次年最干旱月份（４月）的 冲水肥田 和 栽插准备 等梯田农事活动提供了充足的水源保障㊂致谢：云南师范大学高原湖泊生态与全球变化重点实验室对同位素测试给予支持，特此致谢㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀ＤａｎｓｇａａｒｄＷ．Ｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓｉｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ．Ｔｅｌｌｕｓ，１９６４，１６（４）：４３６⁃４６８．［２］㊀ＤａｎｓｇａａｒｄＷ．ＴｈｅａｂｕｎｄａｎｃｅｏｆＯ１８ｉｎａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｗａｔｅｒａｎｄｗａｔｅｒｖａｐｏｕｒ．Ｔｅｌｌｕｓ，１９５３，５（４）：４６１⁃４６９．［３］㊀ＨｏｌｌｉｎｓＳＥ，ＨｕｇｈｅｓＣＥ，ＣｒａｗｆｏｒｄＪ，ＣｅｎｄóｎＤＩ，ＭｅｒｅｄｉｔｈＫＴ．ＲａｉｎｆａｌｌｉｓｏｔｏｐｅｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｖｅｒｔｈｅＡｕｓｔｒａｌｉａｎｃｏｎｔｉｎｅｎｔ－Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒｈｙｄｒｏｌｏｇｙａｎｄｉｓｏｓｃａｐｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．ＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１８，６４５：６３０⁃６４５．［４］㊀Ａｒａｇｕáｓ－ＡｒａｇｕáｓＬ，ＦｒｏｅｈｌｉｃｈＫ，ＲｏｚａｎｓｋｉＫ．ＳｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｏｖｅｒｓｏｕｔｈｅａｓｔＡｓｉａ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈ：Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ，１９９８，１０３（Ｄ２２）：２８７２１⁃２８７４２．［５］㊀李广，章新平，吴华武，张剑明，魏乃琼，黄煌．云南大气降水中δ１８Ｏ与气象要素及水汽来源之间的关系．自然资源学报，２０１４，２９（６）：１０４３⁃１０５２．［６］㊀胡勇博，肖薇，钱雨妃，刘强，谢成玉，张秀芳，张文庆，温学发，刘寿东，李旭辉．水汽源地和局地蒸发对大气降水氢氧稳定同位素组分的影响．环境科学，２０１９，４０（２）：５７３⁃５８１．［７］㊀ＣｒａｉｇＨ．Ｉｓｏｔｏｐｉｃｖａｒｉａｔｉｏｎｓｉｎｍｅｔｅｏｒｉｃｗａｔｅｒｓ．Ｓｃｉｅｎｃｅ，１９６１，１３３（３４６５）：１７０２⁃１７０３．［８］㊀陈曦，李志，程立平，刘文兆，王锐．黄土塬区大气降水的氢氧稳定同位素特征及水汽来源．生态学报，２０１６，３６（１）：９８⁃１０６．［９］㊀章新平，姚檀栋．全球降水中氧同位素比率的分布特点．冰川冻土，１９９４，１６（３）：２０２⁃２１０．［１０］㊀郭政昇，郑国璋，赵培，肖杰．水汽源区变化对黄河中游降水稳定同位素的影响．自然资源学报，２０１８，３３（１１）：１９７９⁃１９９１．［１１］㊀李维杰，王建力，王家录．西南地区不同地形降水稳定同位素特征及其水汽来源．长江流域资源与环境，２０１８，２７（５）：１１３２⁃１１４２．［１２］㊀刘洁遥，张福平，冯起，李宗省，朱艺文，聂硕，李玲．西北地区降水稳定同位素的云下二次蒸发效应．应用生态学报，２０１８，２９（５）：１４７９⁃１４８８．［１３］㊀李小飞，张明军，马潜，李亚举，王圣杰，汪宝龙．我国东北地区大气降水稳定同位素特征及其水汽来源．环境科学，２０１２，３３（９）：２９２４⁃２９３１．［１４］㊀薛积彬，钟巍，赵引娟．广州大气降水中δ１８Ｏ与气象要素及季风活动之间的关系．冰川冻土，２００８，３０（５）：７６１⁃７６８．［１５］㊀田立德，马凌龙，余武生，刘忠方，尹常亮，赵中平，唐威，王瑜．青藏高原东部玉树降水中稳定同位素季节变化与水汽输送．中国科学Ｄ辑：地球科学，２００８，３８（８）：９８６⁃９９２．［１６］㊀ＪｉａＷＸ，ＭａＸＧ，ＸｕＸＴ，ＹｕａｎＲＦ，ＤｉｎｇＤ，ＺｈｕＧＦ．ＣｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｉｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｄｉｔｓｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓｂｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖａｐｏｒｓｏｕｒｃｅｓｉｎｔｈｅｅａｓｔｅｒｎＱｉｌｉａｎＭｏｕｎｔａｉｎｓ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｏｕｎｔａｉｎＳｃｉｅｎｃｅ，２０１８，１５（１０）：２２０７⁃２２１７．６１７１㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀［１７］㊀ＺｈａｎｇＭＪ，ＷａｎｇＳＪ．ＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｓｏｔｏｐｅｓｉｎｔｈｅＴｉａｎｓｈａｎＭｏｕｎｔａｉｎｓａｓａｋｅｙｔｏｗａｔｅｒｃｙｃｌｅｉｎａｒｉｄｃｅｎｔｒａｌＡｓｉａ．ＳｃｉｅｎｃｅｓｉｎＣｏｌｄａｎｄＡｒｉｄＲｅｇｉｏｎｓ，２０１８，１０（１）：２７⁃３７．［１８］㊀ＧｕｏＸＹ，ＦｅｎｇＱ，ＷｅｉＹＰ，ＬｉＺＸ，ＬｉｕＷ．ＡｎｏｖｅｒｖｉｅｗｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｓｏｔｏｐｅｓｏｖｅｒｔｈｅＥｘｔｅｎｓｉｖｅＨｅｘｉＲｅｇｉｏｎｉｎＮＷＣｈｉｎａ．ＡｒａｂｉａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，２０１５，８（７）：４３６５⁃４３７８．［１９］㊀ＺｈａｎｇＸＰ，ＬｉｕＪＭ，ＳｕｎＷＺ，ＨｕａｎｇＹＭ，ＺｈａｎｇＪＭ．ＲｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｏｘｙｇｅｎｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｉｃｒａｔｉｏｓｉｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｄｒｅｌｅｖａｎｔｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓｉｎＳｏｕｔｈｗｅｓｔＣｈｉｎａ．ＳｃｉｅｎｃｅｉｎＣｈｉｎａＳｅｒｉｅｓＤ：ＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓ，２００７，５０（４）：５７１⁃５８１．［２０］㊀ＬｉｕＪＲ，ＳｏｎｇＸＦ，ＹｕａｎＧＦ，ＳｕｎＸＭ，ＬｉｕＸ，ＷａｎｇＳＱ．Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆδ１８ＯｉｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｏｖｅｒＥａｓｔｅｒｎＭｏｎｓｏｏｎＣｈｉｎａａｎｄｔｈｅｗａｔｅｒｖａｐｏｒｓｏｕｒｃｅｓ．ＣｈｉｎｅｓｅＳｃｉｅｎｃｅＢｕｌｌｅｔｉｎ，２０１０，５５（２）：２００⁃２１１．［２１］㊀刘澄静，角媛梅，刘志林，刘歆，高璇．哈尼梯田区降水稳定氢氧同位素的旱雨季变化特征及其影响因素．山地学报，２０１８，３６（４）：５１９⁃５２６．［２２］㊀张贵玲，角媛梅，何礼平，刘歆，刘澄静，闫晓景，王梅．中国西南地区降水氢氧同位素研究进展与展望．冰川冻土，２０１５，３７（４）：１０９４⁃１１０３．［２３］㊀章侃丰，角媛梅，刘歆，刘志林，刘澄静，尚升海．基于敏感度⁃主观偏好矩阵的哈尼梯田视觉景观关键区识别．生态学报，２０１８，３８（１０）：３６６１⁃３６７２．［２４］㊀王声跃．云南地理．昆明：云南民族出版社，２００２：６６⁃６７．［２５］㊀ＤｒａｘｌｅｒＲＲ，ＨｅｓｓＧＤ．ＡｎｏｖｅｒｖｉｅｗｏｆｔｈｅＨＹＳＰＬＩＴ＿４ｍｏｄｅｌｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒｔｒａｊｅｃｔｏｒｉｅｓ，ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎ，ａｎｄｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ．ＡｕｓｔｒａｌｉａｎＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＭａｇａｚｉｎｅ，１９９８，４７（４）：２９５⁃３０８．［２６］㊀ＣｏｈｅｎＭ，ＬａｕｒｉｎＲ，ＭａｔｈｅｗｓｏｎＬ，ＭｃＤｏｎａｌｄＪＦ，Ｍｅｙｅｒ⁃ＷｅｆｅｒｉｎｇＤ．ＨＹＳＰＬＩＴｍｏｄｅｌｅｓｔｉｍａｔｅｓｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｏｘｉｃｃｏｎｔａｍｉｎａｎｔｓｔｏｔｈｅＧｒｅａｔＬａｋｅｓ（ＡｎＯｖｅｒｖｉｅｗ）．ＡｉｒＰｏｌｌｕｔｉｏｎＭｏｄｅｌｌｉｎｇａｎｄＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ．ＢｅｒｌｉｎＨｅｉｄｅｌｂｅｒｇ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２００２：３０⁃４１．［２７］㊀刘忠方，田立德，姚檀栋，柴旭荣．中国大气降水中δ１８Ｏ的空间分布．科学通报，２００９，５４（６）：８０４⁃８１１．［２８］㊀章新平，姚檀栋．我国降水中δ１８Ｏ的分布特点．地理学报，１９９８，５３（４）：３５６⁃３６４．［２９］㊀ＹｕＷＳ，ＹａｏＴＤ，ＴｉａｎＬＤ，ＭａＹＭ，ＩｃｈｉｙａｎａｇｉＫ．ＷａｎｇＹ，ＳｕｎＷＺ．Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｂｅｔｗｅｅｎδ１８Ｏｉｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｄａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｍｏｉｓｔｕｒｅｏｒｉｇｉｎｏｎａｓｏｕｔｈ⁃ｎｏｒｔｈｔｒａｎｓｅｃｔｏｆｔｈｅＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕ．ＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＲｅｓｅａｒｃｈ，２００８，８７（２）：１５８⁃１６９．［３０］㊀章新平，刘晶淼，中尾正义，谢自楚．我国西南地区降水中过量氘指示水汽来源．冰川冻土，２００９，３１（４）：６１３⁃６１９．［３１］㊀角媛梅．哈尼梯田自然与文化景观生态研究．北京：中国环境科学出版社，２００９：１⁃１２．７１７１㊀５期㊀㊀㊀徐秋娥㊀等：稳定氢氧同位素示踪水汽来源对哈尼梯田降水补给的影响㊀。

磷酸盐氧同位素δ18op测定磷酸盐氧同位素δ18Op测定绪论氧同位素分析是一种强有力的工具，被广泛用于地质学和古气候学中。

磷酸盐矿物的氧同位素组成可以为沉积环境、古水文条件和气候变化提供宝贵信息。

本文将详细介绍磷酸盐氧同位素δ18Op测定的原理和方法。

δ18Op测定原理氧同位素δ18Op值表示重氧同位素（18O）与轻氧同位素（16O）比率的偏差，并与一个标准（通常是维也纳平均海水，VSMOW）进行比较。

δ18Op值受水体同位素组成和温度的影响。

在平衡条件下，沉淀的磷酸盐矿物与沉积水体的δ18Op值接近。

样品制备对于磷酸盐氧同位素测定，需要纯净的磷酸盐矿物样品。

常用的样品类型包括骨骼、贝壳、牙釉质和磷灰石结核。

样品应进行如下制备：机械去除杂质和有机质。

化学提取磷酸盐矿物，例如使用乙酸或甲酸。

将提取的磷酸盐转化为适合同位素分析的银磷酸盐。

同位素分析银磷酸盐样品通过连续流动同位素比例质谱法（CF-IRMS）进行同位素分析。

CF-IRMS将样品中的氧气转化为二氧化碳气体，然后通过质谱仪分离不同质量的二氧化碳离子（16O2、16O18O和18O2）。

δ18Op值根据分离的离子强度计算得出。

校准和质量控制为了确保测量结果的准确性，必须定期进行仪器校准。

使用已知δ18Op值的标准样品校准质谱仪。

此外，在分析过程中应包括质量控制样品，以监测仪器性能和数据质量。

解释和应用磷酸盐δ18Op值可以提供以下信息：沉积环境：δ18Op值与沉积水体的同位素组成相关，可以区分淡水、咸水和古海洋环境。

古水文条件：δ18Op值的变化可以反映降水量、蒸发和水体循环的古变化。

古气候变化：通过建立磷酸盐沉积物的δ18Op时序序列，可以重建古气候变化模式，例如冰川期和间冰期的转换。

结论磷酸盐氧同位素δ18Op测定是一种强大的技术，用于研究地质和古气候学过程。

通过分析水体同位素组成和温度，磷酸盐δ18Op 值可以提供有关沉积环境、古水文条件和气候变化的重要见解。

G B／T天然矿泉水地质勘探规范集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#GB 中华人民共和国国家标准GB／T 13727-92天然矿泉水地质勘探规范Geologic exploration specification ofnatural mineral water1992-10-07发布 1993-04-01实施国家技术监督局发布中华人民共和国国家标准GB／T 13727-92天然矿泉水地质勘探规范Geologic exploration specificationof natural mineral water1 主题内容与适用范围本规范规定了天然矿泉水（医疗、饮用矿泉水、下同）的勘探程度、勘探质量、储量计算、水源地保护、开发技术经济评价及报告编制的基本要求。

本规范适用于医疗、饮用天然矿泉水地质勘探，是天然矿泉水地质勘探设计书编制、工作布置、报告编写与审批的主要依据。

也可供天然矿泉水地质普查、详查工作参考。

2 引用标准GB 5749 生活饮用水卫生标准GB 8537 饮用天然矿泉水GB ～饮用天然矿泉水检验方法GB 11615 地热资源地质勘查规范3 总则本规范所指天然矿泉水，包括饮用矿泉水和医疗矿泉水。

它是在特定地质条件下形成的一种宝贵的液态矿产资源，以水中所含适宜医疗或饮用的气体成分、微量元素和其他盐类组分而区别于普通地下水资源。

天然矿泉水地质勘查工作，按矿泉水资源勘查工作精度要求的不同，分为普查、详查和勘探三个阶段，勘探阶段之后为开采阶段。

普查阶段为详查工作提供依据；详查阶段为勘探及建设立项提供依据；勘探阶段为水源地建设可行性研究和设计提供依据。

水文地质条件简单、需水量明显小于允许开采量，直接利用单井（泉）的矿泉水勘查，可不分阶段，依据矿泉水水源地建设需要，直接进行勘探阶段工作。

水文地质条件复杂的埋藏型矿泉水勘查，宜分阶段遵循地质勘查工作程序进行。

磷酸盐氧同位素δ18op测定磷酸盐氧同位素δ18Op测定磷酸盐氧同位素δ18Op（delta O-18 phosphate）是指磷酸盐中氧同位素O-18与氧同位素O-16的比率之偏差值。

δ18Op值可以提供有关磷酸盐成因、古环境和古气候信息的宝贵见解。

原理和方法δ18Op测定基于氧同位素分馏原理。

当水与磷酸盐发生反应形成羟基磷灰石矿物时，氧同位素会发生分馏。

羟基磷灰石矿物中O-18的含量相对较低，而水中的O-18含量相对较高。

磷酸盐样品中的δ18Op值可以通过质谱法测定。

具体过程包括：将磷酸盐样品溶解于一种提取液中。

将提取液中的磷酸盐沉淀为羟基磷灰石矿物。

将羟基磷灰石矿物与酸反应，释放出氧气。

用质谱仪测定氧气中O-18与O-16的比率。

δ18Op值解读δ18Op值可以用来推断磷酸盐的成因和形成时的环境条件。

低δ18Op值（< -5‰）：表明磷酸盐可能来自降水或地表水，成因可能是生物活动或岩石风化。

中度δ18Op值（-5‰至0‰）：可能表明磷酸盐来自蒸发浓缩的水源或土壤淋滤液。

高δ18Op值（> 0‰）：通常表明磷酸盐来自海水或热液活动。

古环境和古气候应用δ18Op值在古环境和古气候研究中具有重要意义：古温度重建：δ18Op与当时的水温呈负相关。

通过测量化石中的δ18Op值，可以推断古海洋或古湖泊的温度。

降水变化：δ18Op值较低的磷酸盐表明降水量大，而δ18Op 值较高的磷酸盐表明降水量少。

古气候变化：δ18Op值随时间的变化可以记录古气候变化的趋势。

例如，冰川期海水中的δ18Op值高于间冰期海水中的δ18Op值，反映了冰川期降水量的减少。

注意事项在解释δ18Op值时，需要考虑以下注意事项：磷酸盐在成岩过程中可能会经历二次同位素交换，这可能会影响其δ18Op值。

磷酸盐的成因可能是多方面的，需要结合其他证据进行综合解释。

δ18Op值与古环境或古气候之间存在一定的时间滞后。

工程技术科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald11在自然界水文循环过程中，同位素分馏导致水中氢氧同位素组成具有时空差异。

氢氧稳定同位素为土壤—植物—大气连续体水分利用来源、水循环演化过程及形成机理分析等研究提供了行之有效的方法，在农业水文学、土壤学、生态学等学科研究中具有重要作用[1-2]。

目前，测氢氧稳定性同位素的方法有同位素比率质谱仪法(Is otop e R at io Mas s Sp e ctrom etor，I R MS)和光谱法。

质谱仪因其体积较大，测试成本昂贵，操作复杂而限制其广泛应用。

而光谱仪体积小重量轻，携带便捷，可用于野外实时监测，成本低廉，操作简单，分析速度快，且在性能方面已经接近IR MS 法[3]。

因此，近几年得到广泛应用。

该文介绍的是美国Los Gatos Re s earch公司最新研发的激光水稳定性同位素分析仪(型号为LWA-45EP)，可同时测量水中同位素δ2H、δ18O 和δ17O。

笔者通过实践经验，对该仪器的操作步骤及注意事项等内容进行介绍和总结，以期为相关的用户人员提供参考。

1 工作原理I WA -45E P 仪器基于高分辨率的离轴积分振腔输出光谱技术(O f f-A x i s I n t e g r at e d C av it y O u t p u t Sp e c tro s c opy)。

O f f-A x is ICO S技术将激光谐振腔和气体测量室合为一体，激光在谐振腔两端的反射镜中反复震荡，其中有少部分透过反射镜，到达检测器。

利用这种装置，进入测量室的激光必先在气体中反复通过上万次，才能到达检测器，这相当于增加了测量室的厚度，从而使吸收信号明显增强，因此可以测定含量极低的气体，大大提高了测量精度和速度[3]。

对于液态水样品，I WA-45E P可以以最快的速度同步精确地测量D/H、18O/16O、17O/16O的同位素比率，其保证精度分别为0.5‰、0.1‰和0.1‰。

第１１卷　第１期中　国　地　质　调　查Ｖｏｌ．１１　Ｎｏ．１２０２４年２月ＧＥＯＬＯＧＩＣＡＬＳＵＲＶＥＹＯＦＣＨＩＮＡＦｅｂ．２０２４ｄｏｉ：１０．１９３８８／ｊ．ｚｇｄｚｄｃ．２０２４．０１．０５引用格式：王思维，王思微，姜峰，等．吉林省伊舒盆地地热流体特性及储量计算［Ｊ］．中国地质调查，２０２４，１１（１）：３６－４４．（ＷａｎｇＳＷ，ＷａｎｇＳＷ，ＪｉａｎｇＦ，ｅｔａｌ．ＧｅｏｔｈｅｒｍａｌｆｌｕｉｄｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓａｎｄｒｅｓｅｒｖｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｉｎＹｉｓｈｕＢａｓｉｎｏｆＪｉｌｉｎＰｒｏｖｉｎｃｅ［Ｊ］．Ｇｅｏ ｌｏｇｉｃａｌＳｕｒｖｅｙｏｆＣｈｉｎａ，２０２４，１１（１）：３６－４４．）吉林省伊舒盆地地热流体特性及储量计算王思维，王思微，姜峰，何双凤，高鹤（吉林省水文地质调查所，吉林长春　１３０１０３）摘要：吉林省伊舒盆地地层富水性良好、地热资源丰富，具有良好的地热资源开发利用前景。

基于研究区伊舒盆地已有地热地质调查和评价资料，结合相关标准、规范和水化学方法，梳理分析研究区水文地质和地热地质条件，探讨了研究区内地热流体赋存条件、水化学和同位素组成特征，并利用热储岩体参数计算研究区的地热储量。

结论表明：研究区地热流体主要赋存于深层碎屑岩类裂隙孔隙中，形成条件具有较高相似性和一定的同源性，溶解性固体（ｔｏｔａｌｄｉｓｓｏｌｖｅｄｓｏｌｉｄｓ，ＴＤＳ）较高、含氟和偏硅酸的低温碱性地下热水，水化学类型为ＨＣＯ－３－Ｎａ＋型。

氢氧同位素组成表明，研究区地下流体补给以古降水为主，地热流体年龄为２７Ｋａ。

地热流体储存水量为４．２０×１０１０ｍ３，年可开采量为３４４６．９４×１０４ｍ３／ａ。

研究成果可为吉林省后续地热资源管理、开发和利用提供科学依据。

关键词：吉林省伊舒盆地；地热流体；水化学特征；地热储量中图分类号：Ｐ６４１．６ 文献标志码：Ａ 文章编号：２０９５－８７０６（２０２４）０１－００３６－０９　收稿日期：２０２３－０９－１３；修订日期：２０２４－０１－０３。

利用稳定氢氧同位素定量区分白刺水分来源的方法比较巩国丽;陈辉;段德玉【摘要】水是影响植物分布的重要生态因子之一,对植物水源的研究有助于在全球变化背景下了解植物的时空分布格局.根据同位素质量守恒,利用稳定氢氧同位素可以确定植物水分来源,相关的方法也不断改进.利用三源线性混合模型、多源线性混合模型、吸水深度模型以及动态模型分别对格尔木白刺(Nitraria Tangutorum)的水分来源进行了对比研究,发现格尔木白刺主要吸收利用50-100 cm处的土壤水及地下水.在研究方法上,各模型都有自己的应用范围和局限:三源线性混合模型一般只能在植物吸收的水分来源不超过3个的情况下运行；多源线性混合模型弥补了三源线性混合模型的不足,可以同时比较多种来源水各自对白刺的贡献率及贡献范围；吸水深度模型弥补了混合模型中不能计算白刺对土壤水的平均吸水深度的缺陷；动态模型则会为未来降水格局变化对植物的时空分布的影响研究起很大作用.针对不同的适用范围,模型的选择及综合应用会更广泛.但是,该技术还存在一些不足,需要结合测定土水势,富氘水的示踪等方法来弥补.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2011(031)024【总页数】9页(P7533-7541)【关键词】稳定氢氧同位素;植物水分来源;模型【作者】巩国丽;陈辉;段德玉【作者单位】河北师范大学资源与环境科学学院河北省环境演化与生态建设实验室,石家庄050016;河北师范大学资源与环境科学学院河北省环境演化与生态建设实验室,石家庄050016;三亚市海洋与渔业局,三亚572000【正文语种】中文不同生活型的植物利用不同来源的水。

当植物可利用的水源减少时，某些种类植物的分布范围可能会减少，而另一些种类植物的分布范围可能会扩大。

因此，定量研究植物吸收的水源可以预测在水源发生变化的情况下植被时空分布的变化趋势［1］。

以全根系挖掘法研究植物根系分布特征，并结合测定同化枝水势、植物导水度以及植物蒸腾速率等来研究植物水分来源的传统方法不仅费时、费力、而且严重破坏了植物的生境，常常影响对植物水源的量化［2］。

ICSDZ CCS D59中华人民共和国地质矿产行业标准DZ/T0184.23—202X代替 DZ/T0184.13-1997地质样品同位素分析方法第23部分：硅酸盐和氧化物矿物氧同位素组成测定五氟化溴法Methods for isotope analysis of geological samples—Part 23: Determination of oxygen isotope composition in silicate and oxide minerals—Bromine pentafluoride fluorination-Dual-inlet Isotope Ratio Mass Spectrometry（报批稿）202X-XX-XX发布202X-XX-XX实施目次前言 (II)引言 (IV)1 范围 (1)2 规范性引用文件 (1)3 术语和定义 (1)4 方法原理 (1)5 试剂材料 (1)6 仪器设备 (2)7 分析步骤 (3)7.1 准备工作 (3)7.2 样品分析步骤 (4)8分析结果的表述与计算 (5)8.1分析结果的表述 (5)8.2分析结果的计算 (6)9精密度和正确度 (6)9.1重复性和再现性 (6)9.2正确度 (6)10质量保证与控制 (7)附录A（资料性）玻璃和金属真空系统示意图 (8)附录B（资料性）不同矿物及岩石样品的反应温度和反应时间 (9)附录C（资料性）分析质量监测 (10)附录D（资料性）数据统计分析结果 (11)前言本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》和GB/T 20001.4—2015《标准编写规则第4部分：试验方法标准》的规定起草。

本文件为DZ/T 0184-202X的第23部分。

DZ/T 0184已经发布了以下部分：——第1部分：总则和一般规定；——第2部分：锆石铀-铅体系同位素年龄测定热电离质谱法；——第3部分：锆石微区原位铀-铅年龄测定激光剥蚀-电感耦合等离子体质谱法；——第4部分：地质样品钐-钕体系同位素年龄和钕同位素比值测定热电离质谱法；——第5部分：地质样品铷-锶体系同位素年龄和锶同位素比值测定热电离质谱法；——第6部分：脉石英铷-锶体系同位素年龄测定热电离质谱法；——第7部分：辉钼矿铼-锇体系同位素年龄测定电感耦合等离子体质谱法；——第8部分：地质样品钾-氩体系同位素年龄测定熔炉法；——第9部分：地质样品氩-氩同位素年龄及氩同位素比值测定熔炉法；——第10部分：地质样品碳-14地质年龄测定液闪能谱法；——第11部分：碳酸盐岩铀系不平衡地质年龄和铀钍同位素比值测定α能谱法；——第12部分：沉积物铅-210地质年龄测定α能谱法；——第13部分：沉积物铅-210地质年龄测定γ能谱法；——第14部分：沉积物铯-137地质年龄测定γ能谱法；——第15部分：地质样品铅同位素组成测定热电离质谱法；——第16部分：地质样品铅同位素组成测定多接收电感耦合等离子体质谱法；——第17部分：岩石锇同位素组成测定负热电离质谱法；——第18部分：锆石微区原位铪同位素组成测定激光剥蚀-多接收电感耦合等离子体质谱法；——第19部分：硫化物矿物硫同位素组成测定二氧化硫法；——第20部分：硫酸盐矿物硫同位素组成测定二氧化硫法；——第21部分：硫化物矿物硫同位素组成测定六氟化硫法；——第22部分：地质样品硅同位素组成测定四氟化硅法；——第23部分：硅酸盐和氧化物矿物氧同位素组成测定五氟化溴法；——第24部分：水和非含氧矿物包裹体水氧同位素组成测定五氟化溴法；——第25部分：天然水氧同位素组成测定二氧化碳-水平衡法；——第26部分：水氧同位素组成测定连续流水平衡法；——第27部分：碳酸盐岩和矿物碳氧同位素组成测定连续流磷酸法；——第28部分：碳酸盐岩和矿物碳氧同位素组成测定磷酸法；——第29部分：微量碳酸盐岩和矿物碳氧同位素组成测定连续流磷酸法；——第30部分：水中溶解无机碳碳同位素组成测定连续流磷酸法；——第31部分：水中颗粒有机碳碳同位素组成测定连续流燃烧法；——第32部分：水中溶解有机碳碳同位素组成测定燃烧法；——第33部分：天然气单体烃碳同位素组成测定连续流燃烧法；——第34部分：水和含氢矿物氢同位素组成测定锌还原法；——第35部分：水氢同位素组成测定连续流水平衡法；——第36部分：水氢氧同位素组成测定激光光谱法；——第37部分：富硼矿物微区原位硼同位素组成测定激光剥蚀-多接收电感耦合等离子体质谱法。

１０００ ０５６９／２０２１／０３７（０２） ０５８９ ９８ＡｃｔａＰｅｔｒｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ　岩石学报ｄｏｉ：１０ １８６５４／１０００ ０５６９／２０２１ ０２ １６四川鲜水河 安宁河断裂带温泉氢氧稳定同位素特征张磊１，２　郭丽爽１，２　刘树文３ 杨耀４　施得 ５ＺＨＡＮＧＬｅｉ１，２，ＧＵＯＬｉＳｈｕａｎｇ１，２，ＬＩＵＳｈｕＷｅｎ３ ，ＹＡＮＧＹａｏ４ａｎｄＳＨＩＤｅＹａｎｇ５１ 应急管理部国家自然灾害防治研究院，北京　１０００８５２ 中国地震局地壳动力学重点实验室，北京　１０００８５３ 北京大学地球与空间科学学院，北京　１００８７１４ 四川省地震局，成都　６１００４１５ 中国地震局地球物理研究所，北京１０００８１１ ＮａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＮａｔｕｒａｌＨａｚａｒｄｓ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｍｅｒｇｅｎｃｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆＣｈｉｎａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８５，Ｃｈｉｎａ２ ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＣｒｕｓｔａｌＤｙｎａｍｉｃｓ，ＣｈｉｎａＥａｒｔｈｑｕａｋｅＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８５，Ｃｈｉｎａ３ ＳｃｈｏｏｌｏｆＥａｒｔｈａｎｄＳｐａｃｅＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＰｅｋｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７１，Ｃｈｉｎａ４ ＳｉｃｈｕａｎＥａｒｔｈｑｕａｋｅＡｇｅｎｃｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００４１，Ｃｈｉｎａ５ ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｏｐｈｙｓｉｃｓ，ＣｈｉｎａＥａｒｔｈｑｕａｋｅＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８１，Ｃｈｉｎａ２０２０ ０８ ０１收稿，２０２０ １０ ２１改回ＺｈａｎｇＬ，ＧｕｏＬＳ，ＬｉｕＳＷ，ＹａｎｇＹａｎｄＳｈｉＤＹ ２０２１ ＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｈｙｄｒｏｇｅｎａｎｄｏｘｙｇｅｎｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓｏｆｈｏｔｓｐｒｉｎｇｓｉｎＸｉａｎｓｈｕｉｈｅ Ａｎｎｉｎｇｈｅｆａｕｌｔｚｏｎｅ，ＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ ＡｃｔａＰｅｔｒｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，３７（２）：５８９－５９８，ｄｏｉ：１０ １８６５４／１０００ ０５６９／２０２１ ０２ １６Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｓｏｔｏｐｉｃｆｅａｔｕｒｅａｎｄｒｅｃｈａｒｇｅｓｏｕｒｃｅｓｏｆｈｏｔｓｐｒｉｎｇｓａｒｅｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｍｏｎｉｔｏｒａｆａｕｌｔｚｏｎｅａｃｔｉｖｉｔｙ Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄｔｈｅｈｙｄｒｏｇｅｎａｎｄｏｘｙｇｅｎｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓａｎｄｈｙｄｒｏｃｈｅｍｉｃａｌｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｓａｔｈｏｔｓｐｒｉｎｇｓ，ｃｏｌｄｓｐｒｉｎｇ，ｒｉｖｅｒｓａｎｄｓｎｏｗｍｅｌｔｗａｔｅｒｉｎｔｈｅＸｉａｎｓｈｕｉｈｅ ＡｎｎｉｎｇｈｅｆａｕｌｔｚｏｎｅｉｎｔｈｅｅａｓｔｅｒｎｍａｒｇｉｎｏｆｔｈｅＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕ Ｔｈｅａｎａｌｙｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈｅδ１８Ｏｖａｒｉａｔｉｏｎｒａｎｇｅｆｒｏｍ－１９ ０４‰ｔｏ－１２ ７１‰ｗｉｔｈａｎａｖｅｒａｇｅｏｆ－１６ ４２‰，ａｎｄｔｈｅｒａｎｇｅｏｆδ２Ｈｆｒｏｍ－１４４ ０７‰ｔｏ－８８ ６３‰ｗｉｔｈａｎａｖｅｒａｇｅｏｆ－１２２ ３７‰ｉｎｔｈｅｈｏｔｓｐｒｉｎｇｓ Ｔｈｅδ１８Ｏａｎｄδ２Ｈｖａｌｕｅｓｉｎｒｉｖｅｒｗａｔｅｒｃｈａｎｇｅｆｒｏｍ－１５ ９０‰ｔｏ－１０ ８５‰ａｎｄｆｒｏｍ－１１８ ２１‰ｔｏ－７１ １２‰ｗｉｔｈａｖｅｒａｇｅｓｏｆ－１３ ８６‰ａｎｄ－９８ ９９‰，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ Ｔｈｅδ１８Ｏａｎｄδ２ＨｖａｌｕｅｓｏｆｃｏｌｄｓｐｒｉｎｇａｔＫａｎｇｄｉｎｇａｒｅ－１３ ６６‰ａｎｄ－１０６ ７４‰，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ Ｔｈｅδ１８Ｏａｎｄδ２ＨｖａｌｕｅｓｏｆｓｎｏｗｍｅｌｔｗａｔｅｒａｔＤａｏｆｕａｒｅ－１０ ２７‰ａｎｄ－６５ ４１‰，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ Ｔｈｅｉｓｏｔｏｐｅｒａｔｉｏｓｏｆｈｙｄｒｏｇｅｎａｎｄｏｘｙｇｅｎａｒｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｒｏｕｎｄｔｈｅｇｌｏｂａｌｍｅｔｅｏｒｉｃｗａｔｅｒｌｉｎｅ（ＧＭＷＬ）ａｎｄｌｏｃａｌｍｅｔｅｏｒｉｃｗａｔｅｒｌｉｎｅ（ＬＭＷＬ），ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇｔｈａｔｔｈｅｗａｔｅｒｒｅｃｈａｒｇｅｓｏｕｒｃｅｓａｒｅｍｅｔｅｏｒｉｃｗａｔｅｒｗｉｔｈｕｎｏｂｖｉｏｕｓｏｘｙｇｅｎｉｓｏｔｏｐｅｓｈｉｆｔ Ｔｈｅｉｓｏｔｏｐｉｃｒａｔｉｏｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗａｔｅｒｔｙｐｅｓｓｈｏｗｗｉｄｅｖａｒｉａｔｉｏｎｓ，ｉｎｄｉｃａｔｉｖｅｏｆｔｈｅｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙｏｆｒｅｃｈａｒｇｅｓｏｕｒｃｅｓａｍｏｎｇｈｏｔｓｐｒｉｎｇｓ，ｒｉｖｅｒｓａｎｄｓｎｏｗｍｅｌｔｗａｔｅｒ Ｔｈｅｉｓｏｔｏｐｉｃｖａｌｕｅｓｏｆｈｏｔｓｐｒｉｎｇｓｈａｖｅｃｌｅａｒｌｙｉｓｏｔｏｐｉｃａｌｔｉｔｕｄｅｅｆｆｅｃｔ Ｔｈｅａｌｔｉｔｕｄｅｅｆｆｅｃｔｏｆｏｘｙｇｅｎｉｓｏｔｏｐｅｉｓ－０ ２３‰／１００ｍａｎｄｔｈｅｈｙｄｒｏｇｅｎｉｓｏｔｏｐｅｉｓ－１ ９５‰／１００ｍｉｎｔｈｅＸｉａｎｓｈｕｉｈｅ Ａｎｎｉｎｇｈｅｆａｕｌｔｚｏｎｅ Ｔｈｅｏｘｙｇｅｎｉｓｏｔｏｐｅｓｈｉｆｔ，ｔｈｅｒｅｌｅｖａｎｔｉｏｎｓｒａｔｉｏｓ，ａＮａ Ｋ ＭｇｔｒｉａｎｇｕｌａｒｄｉａｇｒａｍａｎｄＬｉａｎｄＳｒｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｍｏｓｔｏｆｔｈｅｈｏｔｓｐｒｉｎｇｓａｒｅｗｉｔｈｗｅａｋｗａｔｅｒ ｒｏｃｋｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ Ｔｈｅｉｓｏｔｏｐｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｗａｔｅｒ ｒｏｃｋｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎａｎｄｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎｄｅｐｔｈｓｓｕｇｇｅｓｔｔｈａｔｔｈｅｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｒｅｃｈａｒｇｅｓａｒｅｔｈｅｌｏｎｇ ｄｉｓｔａｎｃｅｍｉｇｒａｔｉｏｎｍｅｔｅｏｒｉｃｗａｔｅｒ，ａｎｄｔｈｅｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒａｒｅｈｅａｔｅｄｉｎｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄｔｈｅｒｍａｌｒｅｓｅｒｖｏｉｒｓａｎｄｔｈｅｎｒｉｓｅｔｏｔｈｅｓｕｒｆａｃｅａｌｏｎｇｔｈｅｆａｕｌｔｓ ＴｈｅｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｖｅｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｏｒｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｇｅｏｔｈｅｒｍａｌｗａｔｅｒｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎａｎｄｆａｕｌｔａｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｅｖｏｌｕｔｉｏｎｉｎｔｈｅｅａｓｔｅｒｎｍａｒｇｉｎｏｆｔｈｅＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕＫｅｙｗｏｒｄｓ Ｘｉａｎｓｈｕｉｈｅ Ａｎｎｉｎｇｈｅｆａｕｌｔｚｏｎｅ；Ｈｏｔｓｐｒｉｎｇ；Ｈｙｄｒｏｇｅｎａｎｄｏｘｙｇｅｎｓｔａｂｌｅｉｓｏｔｏｐｅｓ；Ｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｒｅｃｈａｒｇｅ；Ａｌｔｉｔｕｄｅ本文受应急管理部国家自然灾害防治研究院基本科研业务专项（ＺＤＪ２０１９ ０７）、国家自然科学基金项目（４１７０３００９）和国家重点研发计划（２０１８ＹＦＣ１５０３８０６）联合资助．第一作者简介：张磊，男，１９８７年生，副研究员，从事水文地球化学研究，Ｅ ｍａｉｌ：ｌｚｈａｎｇ８７＠１６３．ｃｏｍ通讯作者：刘树文，男，１９５８年生，教授，从事前寒武纪地质学研究，Ｅ ｍａｉｌ：ｓｗｌｉｕ＠ｐｋｕ．ｅｄｕ．ｃｎｅｆｆｅｃｔ；Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎｄｅｐｔｈ；ＥａｓｔｅｒｎｍａｒｇｉｎｏｆｔｈｅＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕ摘　要 温泉地下水同位素特征对确定断裂带地下水来源、循环过程和断裂带活动性至关重要。

新型激光光谱仪测定水样氢氧稳定同位素比率的分析方法与性能研究田彪;孙维君;丁明虎;张通;效存德;张东启【摘要】为明确激光同位素光谱仪的性能特点、测试精度和减少记忆性误差,该文对基于波长扫描光腔衰荡光谱(WS-CRDS)技术的Picarro L1102i型激光同位素光谱仪进行快速分析方法和高精度分析方法的记忆性误差测试实验,并与MAT 253型同位素比质谱仪的测试结果进行精度对比,进而验证方法的可靠性.结果表明:高精度分析方法的数据精度优于快速分析方法,但两者并无本质差异;两种方法所得δ18O测试值与MAT 253测试值的平均偏差都在0.0001%以下,所得δD测试值与MAT 253测试值的平均偏差分别为0.0016%和0.0006%,均符合测试精度要求.基于Picarro L1102i型光谱仪的样品准备过程简单,测试成本比MAT 253型质谱仪低,在常规水样分析中具有较大的应用潜力.%In order to understand performance characteristics and test the accuracy of laser isotope spectrometer and reduce its memory error, memory error test have been carried out for rapid analysis method and high-precision analysis method of Picarro L1102i laser isotope spectrometer which is based on the wavelength-scanned cavity ring down spectroscopy (WS-CRDS)technology, and the accuracy comparison was carried out with the test results of MAT 253 isotope ratio mass spectrometer so as to verify the reliability of the method. Results show that accuracy of data of high-precision analysis method is superior to rapid analysis method but there is no essential difference between them. The average deviation of δ18O test value and MAT 253 test value obtained from these two methods is below 0.000 1%and the average deviation of δD test value and MAT 253 test value is respectively 0.001 6% and 0.000 6%, both of them meet precision test requirements. The preparation process of sample based on Picarro L1102i spectrometer is simple and its test cost is lower than that of MAT 253 mass spectrometer, which is greatly potential in routine water sample analysis.【期刊名称】《中国测试》【年(卷),期】2018(044)002【总页数】6页(P122-127)【关键词】氢氧稳定同位素;激光同位素光谱仪;同位素比值质谱法;数据精度;记忆性误差【作者】田彪;孙维君;丁明虎;张通;效存德;张东启【作者单位】山东师范大学地理与环境学院,山东济南250014;中国气象科学研究院极地气象研究室,北京100081;山东师范大学地理与环境学院,山东济南250014;中国气象科学研究院极地气象研究室,北京100081;中国气象科学研究院极地气象研究室,北京100081;中国气象科学研究院极地气象研究室,北京100081;中国气象科学研究院极地气象研究室,北京100081【正文语种】中文0 引言氢氧稳定同位素作为水的“DNA”，对于研究水分的传输和转化具有重要的意义。

地球化学中的同位素分析技术在地球科学领域中，同位素分析技术是一项关键而广泛应用的技术。

同位素分析可以为我们解析地球系统的演化过程、研究地下水资源的动态变化、了解生物地球化学循环等提供重要的线索和信息。

本文将介绍地球化学中常用的同位素分析技术，包括质谱法、放射性同位素法和同位素比值法。

一、质谱法质谱法是一种常见的同位素分析技术，主要用于确定样品中各种同位素的相对丰度。

该技术基于样品中同位素的质量差异，通过质谱仪将样品中的同位素分离出来，并通过检测器进行检测和分析。

常用的质谱法包括质谱质谱法（MS-MS）和电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）。

质谱质谱法结合了质谱仪和质谱/质谱仪的优点，可以提高同位素测量的准确性和灵敏度。

而ICP-MS技术则可以同时测量多种元素的同位素组成，并具有高灵敏度和高分析速度的特点。

二、放射性同位素法放射性同位素法是一种基于放射性同位素衰变的分析技术。

每种放射性同位素都有其特定的半衰期，通过测量样品中放射性同位素的衰变速率，可以确定样品的年龄、起源等信息。

常用的放射性同位素包括铀、钍、铀系列等。

放射性同位素法在地质学、环境科学和考古学等领域得到广泛应用，为我们提供了研究地球演化和环境变化的重要工具。

三、同位素比值法同位素比值法是一种基于不同同位素的比例关系进行分析的技术。

通过测量样品中不同同位素的比值，可以获得一些关于样品来源和过程的信息。

常用的同位素比值法包括碳同位素比（δ13C）、氮同位素比（δ15N）和氧同位素比（δ18O）等。

这些同位素比值可以用于研究生物地球化学循环、古气候变化、水文地球化学等方面。

四、案例分析在一个地下水资源调查项目中，同位素分析技术被广泛应用。

研究人员采集了地下水样品，并使用质谱法测定了样品中各种同位素的浓度。

通过分析地下水中氧同位素比（δ18O）和氢同位素比（δ2H），研究人员可以判断水体的来源以及水文循环过程。

此外，还可以通过测量样品中放射性同位素的浓度，获得地下水的年龄和补给速率等信息。

百脉泉泉群泉水氢氧稳定同位素时空变化特征王雅璇;肖蓓;崔步礼;臧婧杰;郁万鑫;宗荷花【期刊名称】《地球环境学报》【年(卷),期】2024(15)1【摘要】研究泉水氢氧稳定同位素时空变化特征,探究泉水的补给来源,对水资源管理及旅游业可持续发展具有重要指导意义。

以百脉泉泉群为研究区,通过分析降水及泉水中的氢氧稳定同位素特征,获取了本地大气降水线、泉水同位素时空变化特征及蒸发线,并探究了百脉泉泉水的补给来源。

结果表明:大气降水中δ2H的波动范围为-151.55‰δ18O—-4.28‰,δ18O的波动范围为-19.93‰δ18O—-0.52‰,δ2H和δ18O在时间上的分布规律相似,均呈现双峰状(“M”型),本地大气降水线(LMWL)为:δ2H=7.58×δ18O+4.17。

百脉泉泉水的δ2H的波动范围为-65.23‰δ18O—-37.01‰,δ18O的波动范围为-8.99‰δ18O—-4.04‰。

泉水δ2H—δ18O均落在本地大气降水线上或附近,泉水同位素蒸发线(LEL)为δ2H=5.75×δ18O-δ18O13.23,斜率(5.75)小于本地大气降水线斜率(7.58),表明泉水的补给来源主要为大气降水,且在入渗之前经历了较弱的蒸发作用。

各泉泉水的补给区海拔均高于298 m,补给高程呈现百脉泉和东麻湾>墨泉和梅花泉>筛子泉和龙湾泉。

且因地形、地层、岩性及降水量和持续时间等因素的制约,泉水同位素值及喷涌量的变化滞后于降水,降水至泉水喷涌时的补给周期尚需进一步结合同位素定年及水文地质条件厘定。

相关研究结果将为百脉泉泉水资源合理利用及泉域旅游业的可持续发展提供借鉴。

【总页数】9页(P69-77)【作者】王雅璇;肖蓓;崔步礼;臧婧杰;郁万鑫;宗荷花【作者单位】鲁东大学滨海生态高等研究院;中山大学地球科学与工程学院;中国科学院地球环境研究所【正文语种】中文【中图分类】K92【相关文献】1.重庆芙蓉洞上覆泉水—滴水的氢氧稳定同位素变化研究2.应用SPSS分析降水年际年内变化对泉水动态影响——以济南明水泉域百脉泉群为例3.哈思山地区泉水成因及其氢氧稳定同位素特征探讨4.新疆自来水中氢氧稳定同位素时空变化5.西藏日喀则区域地热温泉水氢氧稳定同位素特征因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

IRMS在食品检测中的应用及前景摘要：同位素溯源技术是国际上目前用于追溯不同来源食品和实施产地保护的有效工具之一,在食品安全污染物溯源领域有着广阔的应用前景,一些发达国家纷纷开展此领域的研究。

本文阐述了同位素溯源技术的基本原理,比较了同位素溯源技术与其他溯源技术的区别与联系,综述了国内外研究进展,提出了我国在同位素溯源技术方面应开展的研究工作,旨在推动我国食品安全追溯制度的建立与完善,保障食品安全,保证消费者身体健康。

关键词: 稳定同位素比例质谱仪法（IRMS）；食品检测；产品溯源；IRMS联用同位素质谱最初是伴随着核科学与核工业的发展而发展起来的，同位素质谱是同位素地质学发展的重要实验基础。

当前我国同位素质谱技术已深入到矿床同位素地球化学、岩石年代学、有机稳定同位素地球化学、无机稳定同位素地球化学等各个方面，并在国家一系列重大攻关和研究课题中发挥重大作用，如金矿和石油天然气研究、水资源开发等。

稳定同位素技术的出现加深了生态学家对生态系统过程的进一步了解，使生态学家可以探讨一些其它方法无法研究的问题。

与其它技术相比，稳定同位素技术的优点在于使得这些生态和环境科学问题的研究能够定量化并且是在没有干扰（如没有放射性同位素的环境危害）的情况下进行。

有些问题还只能通过利用稳定同位素技术来解决，现在，有许多农业研究机构和大学，已经开始使用高精度同位素质谱计从事合理用肥、果实营养、固氮分析、农药毒性、家畜气候对作物的影响以及食品质量控制等多方面的研究工作。

与原子能和地质研究工作相比较，在农业和食品方面应用同位素方法从事科研和检测工作，正处于方兴未艾阶段，随着人类社会发展，对农业的要求越来越高，今后大力开展和普及用现代化方法研究农业增产、改善果实质量以及进行食品质量控制检测的工作前途无限广阔[1]。

1 稳定同位素比例质谱仪（IRMS）工作原理1.1 IRMS的基本原理同位素比例质谱仪是利用离子光学和电磁原理，按照质荷比（m/e）进行分离从而测定同位素质量和相对含量的科学实验仪器。