多源不确定性下可解释集成深度学习模型在长期径流预测中的应用研究

本研究针对喜马拉雅西部水文系统受西风扰动(WDs)和印度夏季风(ISM)双重影响的问题，通过降水同位素(δ2H/δ18O)和HYSPLIT模型，首次量化了阿拉伯海(AS)对两大天气系统的水分贡献(53±11%)，揭示了海拔梯度下蒸腾作用(29±7%)对降水的差异化影响，为理解喜马拉雅西部水循环机制提供了关键环境示踪证据。

　　

喜马拉雅山脉作为极地之外最大的冰冻圈宝库，其冰川融水维系着亚洲主要河流系统的命脉。然而，这片神秘的水塔却长期受两大天气系统的角力影响——冬季主导的西风扰动(WDs)与夏季肆虐的印度夏季风(ISM)。尽管传统观点认为地中海是WDs的主要水汽源，而孟加拉湾(BoB)支撑着ISM，但实际水分贡献比例仍存在激烈争议。更棘手的是，随着全球变暖加剧，这片脆弱山区的降水模式正在发生微妙变化，亟需精确量化不同水源的贡献率以预测未来水文变化。

中国科学院西北生态环境资源研究院的Gh. Jeelani团队在《Journal of Hydrology》发表的研究中，创新性地将降水同位素指纹与轨迹模型相结合。研究人员在杰赫勒姆上游流域(UJB)建立了12个海拔梯度观测站(2015-2020年)，收集666组降水样本进行δ²H和δ¹⁸O分析，结合HYSPLIT气团轨迹模型和贝叶斯混合模型(VIMDF)，首次揭示了多尺度水分来源的动态博弈规律。关键技术包括：1)事件性降水同位素监测网络；2)基于NCEP/NCAR再分析数据的HYSPLIT反向轨迹模拟；3)同位素示踪的贝叶斯端元混合计算；4)结合lc-excess(线条件过剩量)的蒸发分馏评估。

同位素变异与水文气候控制
数据显示δ¹⁸O值(-17.4‰至7.8‰)呈现显著海拔效应——海拔每升高100米δ¹⁸O降低0.28‰。冬季WDs降水表现出异常高的d-excess(氘盈余，平均15‰)，暗示远程水汽输送过程中的强烈蒸发；而夏季ISM降水则显示BoB和AS的双重特征。

水分来源定量解析
HYSPLIT模型颠覆了传统认知：阿拉伯海(AS)对WDs和ISM降水均有显著贡献(53±11%)，且贡献率随海拔升高而增加。蒸腾作用贡献达29±7%，在低海拔站点(<2000米)夏季降水中尤为突出。这与垂直风速负异常和低出射长辐射(<240 W/m²)揭示的强对流过程相互印证。

结论与意义
该研究建立了喜马拉雅西部水分来源的定量分配模型，证实AS是跨季节的持续性水汽源。这一发现不仅修正了"地中海主导WDs"的经典理论，更通过环境示踪技术揭示了蒸腾-降水反馈机制的海拔分异规律。研究成果为预测气候变化下亚洲水塔的水资源演变提供了关键参数，其创新的同位素-模型耦合方法为高山水文研究树立了新范式。论文特别指出，未来需关注AS暖池变暖对WDs路径的潜在影响，这对印度河-恒河流域亿万人群的用水安全具有深远预警意义。