亚洲季风水汽对日本西南部梅雨-白雨极端降水事件的年际变率影响及同位素特征研究

推荐：本研究针对东亚梅雨-白雨降水年际变率加剧问题，通过同位素区域谱模式（IsoRSM）分析了2004-2023年日本西南部降水水汽来源与同位素组成（δ2 H/d-excess）。发现亚洲季风（AM）中层水汽贡献51.4%极端降水，其低δ2 H/高d-excess特征与强对流过程相关，揭示了欧拉法较拉格朗日法更准确评估AM水汽贡献的机制，为东亚水循环预测提供新见解。

　　

梅雨-白雨作为东亚夏季降水的重要组成，其年际变率加剧已引发频繁洪涝灾害，但水汽来源贡献机制与同位素特征仍存争议。既往研究对印度洋与太平洋水汽相对重要性争论不休，且拉格朗日轨迹法因忽略云微物理过程可能低估亚洲季风（AM）水汽作用。更棘手的是，极端降水事件中AM水汽的热动力过程及其同位素指纹（如d-excess）缺乏系统阐释。

为解决这些问题，日本熊本大学同位素水文学实验室联合东京大学等机构，在《Weather and Climate Extremes》发表研究，利用同位素区域谱模式（IsoRSM）结合欧拉水汽标记法，首次量化了2004-2023年日本西南部梅雨-白雨水汽来源贡献，并解析其δ²
H和d-excess特征。研究创新性地对比了欧拉与拉格朗日方法的差异，揭示了AM水汽通过中层高降水效率驱动极端降水的机制。

关键技术包括：①基于7.5km分辨率的IsoRSM模拟，采用同位素全球谱模式（IsoGSM）提供边界条件；②欧拉水汽标记法追踪印度洋、东亚大陆等4个源区蒸发至降水全过程；③结合Fukuoka站点3年降水同位素观测（δ²
H误差1.0‰）验证模型；④定义极端事件阈值（＞45.28mm/d）并分类61次梅雨事件。

3.1 主要水汽来源的气候态贡献
AM水汽（含印度洋和东亚大陆）通过季风西南气流在中层（＞305K位温面）输送，贡献50.9%降水，其δ²
H（-220‰至-180‰）显著低于北太平洋副高（NPSH）水汽（-140‰至-100‰）。欧拉法显示AM水汽降水效率比拉格朗日法高12%，因后者忽略高层强对流导致的降水再蒸发。

3.2 年际变率与极端事件
丰水年AM水汽贡献增至51.4%，其增强源于西北太平洋副高西伸与东亚槽加深。极端事件中AM水汽贡献跃升至57.8%，特别是中层暖湿气流通过激发位势不稳定（垂直速度＞500hPa）促进深对流，导致20次灾难性事件降水量达80.4mm。

3.4-3.5 同位素空间分异与动力学
AM水汽低δ²
H/高d-excess（14‰-20‰）特征源于上游强雨洗效应（rainout）和云下蒸发。丰水年AM源区降水增加使δ²
H进一步降低7.1‰，而云下蒸发（50mm增量）部分抵消该效应，导致降水δ²
H仍比枯水年低7.1‰。

该研究首次阐明AM中层水汽通过"高降水效率-强对流正反馈"驱动极端降水的机制，其同位素指纹为预测梅雨-白雨变率提供新指标。方法学上证实欧拉法在量化高层水汽贡献的优势，对改进季节性预报具有重要实践意义。未来需结合更多同位素观测优化模型，以应对东亚日益加剧的气候极端事件。