1 引言
江河源区位于青藏高原腹地， 是长江、 黄河以及澜沧江三条河流的发源地， 被称为“中华水塔”， 气候变化及生态环境敏感脆弱（刘纪远等， 2008； 孟宪红等， 2020）。受雅鲁藏布大峡谷这一天然水汽输送通道的影响， 区内表现为典型的干湿季分明、 日照时间长、 日温差较大的高原大陆性气候。近年来由于气候变化和人类活动的影响， 当地乃至下游地区的生态环境恶化（韩永荣， 2002， 张文霞等， 2016）。降水是影响江河源区水资源和生态资源最主要的气候因子之一（李璠等， 2016）， 而水汽的输送特征， 包括水汽的源地、 水汽输送通量、 水汽通量散度以及边界水汽量的收支等都是影响降水发生十分重要的气象要素（朱丽等， 2019）。因此， 江河源及其毗邻地区水汽输送具有怎样的特征， 正是本研究所关心的问题。
水汽输送通常与大尺度环流和亚洲季风的活动密切相关， 夏季风为高原地区带来了丰沛的水汽， 有利于降水的发生， 并将进一步影响高原及其周边地区的水分循环（李生辰等， 2009； 徐祥德等， 2019； 周天军等， 2019）。目前国际上对区域降水和水汽输送的研究已有不少成果（Wu et al， 2012； Sun and Wang， 2018）。Xu et al（2011）利用全球预报系统（Global Forecast System， GFS）数据对青藏高原及长江流域的可降水量进行监测， 结果表明， 由于高原地形的阻挡， 高原南部湿度大于中部， 并且与长江流域可降水量呈正相关。Dong et al（2016）利用中尺度天气预报模式（Weather Research and Forecasting model， WRF）模拟高原西南部降水， 发现印度的深对流系统能够影响高原西南部夏季水汽输送。Hu et al（2019）基于青藏高原106个地面气象观测站降水数据， 利用趋势分析及突变检验等方法探究了高原雨季降水的特点， 发现高原降水有明显的区域性差异。国内的学者也采用多种方法对青藏高原水汽输送过程进行了研究。陈斌等（2011）利用拉格朗日粒子后向轨迹模式（FLEXPART）模拟了极端降水事件的气团轨迹， 并量化不同水汽源的贡献大小。谢欣汝等（2018）利用箱型模型分析了高原地区水汽的收支特征， 认为水汽主要由南边界输入高原， 同时也部分从西边界和北边界输入， 而水汽的主要输出边界在东边界。周天军等（2019）基于多套再分析数据及欧拉水汽追踪模式探究了影响青藏高原水汽输送的气候学特征， 发现高原水汽输送与雅鲁藏布大峡谷水汽通道密切相关， 且水汽的辐合和抬升是影响其输送重要的过程。
上述研究表明， 以往对江河源区水汽分布、 输送及收支特征的研究相对较少， 大多数研究是针对整个高原地区， 并且使用的再分析资料也多为NCEP/NCAR提供的2.5°×2.5°较低分辨率的再分析资料（曾钰婷等， 2020； 王美月等， 2022）， 研究发现这类再分析数据在高原地区存在系统性的误差（Lu et al， 2015； Jiang et al， 2019）； 同时由于雅鲁藏布大峡谷地域狭小且地形变化密集， 研究这一水汽输送通道， 对数据分辨率要求较高， 因此选取一种精度较高的再分析数据来研究江河源及其毗邻地区的水汽输送及收支十分有必要。目前国内外学者对于江河源及雅鲁藏布江流域水汽特征的研究大多为定性分析， 而对于区域水汽输送通量及各边界水汽输送贡献的定量分析还亟待丰富。基于此， 本研究利用1980 -2019年欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts， ECMWF）提供的0.25°×0.25°高分辨ERA5再分析数据， 同时结合1981 -2010年江河源及其毗邻地区9个探空站的气象资料， 分析江河源区水汽的时空演变特征及各边界水汽收支情况。并着重考虑雅鲁藏布大峡谷这一天然水汽通道的作用， 以期加深对江河源区水汽输送及收支特征的理解， 为进一步认识江河源区局地降水和水汽输送关系及区域水循环特征， 揭示西风—季风协同作用对“亚洲水塔”变化的影响机理提供科学参考。
2 研究区域与资料来源
2.1 研究区域
雅鲁藏布江位于青藏高原东南部（图1 中黑色方框2）， 发源于喜马拉雅山脉北麓， 是世界上海拔最高的河流之一， 平均海拔在4100 m以上（薛鹏飞等， 2020）， 其经纬度范围为28°00′N -31°16′N， 82°00′E -97°07′E。流域南部紧邻喜马拉雅山脉， 北部以念唐古拉山为界， 东西方向呈狭长柳叶状分布， 整个河谷构成了青藏高原的“低槽”部分。受印度洋暖湿气流的影响， 流域上下游的气候条件存在明显的差异， 上游气温低于下游气温， 上游源头地区年平均气温0.0~3.0 ℃， 而下游拉萨一带月平均最高气温10.0~17.0 ℃； 降水自上游（280.0 mm）至下游（5000.0 mm）呈梯度增加， 且径流分配不均（孟庆博等， 2020）。流域下游的雅鲁藏布大峡谷（图1 中黑色方框3）天然水汽通道面向孟加拉湾和印度洋（杨浩等， 2019）， 将来自印度洋的暖湿气流源源不断地向高原腹地输送。
图1 青藏高原地区江河源（方框1）， 雅鲁藏布江（方框2）及雅鲁藏布大峡谷（方框3）海拔（单位： m）和地理位置分布蓝色曲线表示河流 Fig.1 Altitude （unit： m） and geographical distribution of the Source Region of the Three-River （frame 1）， Brahmaputra River （frame 2） and Brahmaputra Grand Canyon （frame 3） over the Qinghai-Xizang Plateau.The blue lines indicate the rivers |
而江河源区恰好处于青藏高原腹地（图1 中黑色方框1）， 是三江（长江、 黄河、 澜沧江）的发源地， 其经纬度范围为31°39′N -36°12′N， 89°45′E -102°23′E（董锁成等， 2002）， 海拔在3450~6621 m之间。源区内地形、 地貌复杂多变， 山脉分布众多， 其南缘为唐古拉山脉， 北缘为昆仑山脉， 地势呈现出西北高、 东南低的特点（Zhou et al， 2005）， 与降水分布正好相反。区内拥有典型的干湿季交替、 冷暖季分明的高原大陆性气候， 冷季时主要受青藏高原西北干冷气流影响， 湿度较小； 暖季时， 主要受印度洋西南暖湿气流影响， 降水充沛， 具有显著的雨热同期特征。同时降水量存在明显的时空分布差异， 降雨主要集中在5 -9月， 约占年平均降雨量（517.0 mm）的73%； 其东部较湿润， 年平均降水量为672.6 mm， 而西部降水量较少， 仅为375.8 mm。区内气温变化范围在-10.8~10.9 ℃， 昼夜温差较大， 可达20.0 ℃， 且太阳辐射强烈， 年日照时间在2300 h以上（甘海洪， 2020）。
2.2 资料来源
本研究主要采用两类数据： 一类是欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的第五代高分辨率的再分析资料（the fifth generation ECMWF Re-Analysis， ERA5）， 包括月平均比湿场（q）、 纬向风分量（u）、 经向风分量（v）、 地面气压场（p s）， 其水平分辨率为0.25°×0.25°， 垂直积分主要取地面至300 hPa共8层， 包括1000， 925， 850， 700， 600， 500， 400和300 hPa， 选取数据的时间范围为1980 -2019年； 另一部分为江河源及其毗邻地区9个探空站（格尔木、 都兰、 西宁、 玉树、 甘孜、 合作、 那曲、 拉萨和昌都）资料， 包括地面和高空各个标准等压面上的温度露点差及平均温度。选取1981 -2010年该区域降水比较集中的夏季（6 -8月）每日两次（00:00， 12:00， 世界时， 下同）的月平均观测资料， 计算得到大气水汽含量， 与同期的再分析资料进行对比分析， 从而验证再分析数据在江河源区的适用性。文中涉及的地图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS（2016）2951的世界地图制作， 底图无修改。
3 研究方法
3.1 大气水汽含量的计算
在探空资料中表征大气湿度的通常为各个等压面上的温度露点差， 因此首先通过温度和温度露点差计算得到露点温度（ ）， 再带入饱和水汽压（ ）公式得到水汽压（e）。单位面积垂直大气柱中所包含的水汽总量可表示为：
也可以写为：
式中： W为大气水汽含量， 也称可降水量（单位： kg·m-2， 相当于mm）； g为重力加速度（取9.8 m·s-2）； q为比湿（单位： g·kg-1）； p为大气压（单位： hPa）； e为水汽压（单位： hPa）； 为露点温度（单位： ℃）； 为大气层顶气压（取300 hPa）； 是地面气压。
3.2 水汽输送通量及通量散度的计算
水汽输送通量表示单位时间内流经单位面积的水汽量， 其矢量可表示为：
水汽通量散度表示单位时间内从区域辐合或辐散出去的水汽量， 其计算式可表示为：
式中： Q为水汽输送通量， 可分为纬向（ ）和经向（ ）水汽通量（单位： ）； V为风矢量（ ）； D为水汽通量散度（单位： ）。
3.3 各边界水汽收支的计算
为了更好地研究江河源区水汽输送特征， 定义区域四个边界整层水汽输送通量的差值为该区域的水汽净收支， 正值为净输入， 负值为净输出， 其计算式如下：
南边界：
北边界：
西边界：
东边界：
区域净收支：
式中： 为区域水汽净收支（单位： ）； 、 分别为东、 西边界经度， 南、 北边界纬度； a为地球半径（取 ）。
4 江河源及其毗邻地区水汽的时空分布特征
4.1 ERA5再分析数据的适用性分析
尽管ERA5再分析资料的时空分辨率较高， 但由于江河源及其周边地区地形复杂， 气象要素差异较大， 因此在利用ERA5再分析资料探究江河源及其毗邻地区水汽变化特征前， 先使用探空资料对其适用性进行检验。从江河源及其毗邻地区9个探空站1981 -2010年夏季平均水汽含量空间分布［图2 （a）］可以看出， 高原上空水汽含量在12.0~20.0 mm， 东北部水汽含量的梯度较大， 西宁位于全区最大值处。受夏季风的影响， 江河源区水汽含量也较大， 而昆仑山一带由于海拔较高， 加之高原地形的阻挡作用， 水汽含量较低。整体上， 大气水汽含量表现为西北部干燥， 东南、 东北部湿润。再分析资料计算出的夏季水汽含量［图2 （b）］与探空资料在分布形势上较为接近， 只是再分析资料的水汽含量在雅鲁藏布江流域附近梯度较大， 且不能很好体现出藏北高原的大值区（韩军彩等， 2012）。总体来说， ERA5再分析资料与探空资料的误差在可接受的范围内， 因此使用ERA5再分析数据来研究江河源及其毗邻地区水汽特征是合理的（徐可飘， 2020）。
图2 1981 -2010年江河源及其毗邻地区夏季探空资料（a）和ERA5再分析资料（b）水汽含量的空间分布（单位： mm）黑点代表站点位置 Fig.2 Spatial distributions of water vapor content of radiosonde data （a） and reanalysis data （b） in summer over the Source Region of the Three-River and its surrounding areas during 1981 -2010.Unit： mm.The black spots represent the sites |
4.2 大气水汽含量的空间分布特征
在青藏高原大地形动力和热力的共同作用下， 高原及其邻近地区水汽含量的时空分布特征存在明显的区域差异， 并且与区域的降水情况密切相关。
图3 1980 -2019年江河源及其毗邻地区平均水汽含量的分布（a， 单位： mm）及趋势［b， 单位： mm·（10a）-1］变化黑框为江河源区； 打点区域表示通过95%显著性水平检验 Fig.3 Distribution （a， unit： mm） and variation trend ［b， unit： mm·（10a）-1］ of average water vapor content over the Source Region of the Three-River and its surrounding areas during 1980 -2019.The black frames represent the Source Region of the Three-River and the dotted area passed the 95% significance test |
从1980 -2019年江河源及其毗邻地区水汽含量的季节分布（图4 ）中可以看出， 高原上空仍然表现为明显的水汽含量低值区， 且高原东南部高于西北部， 这主要是由于雅鲁藏布大峡谷和青藏高原东南部海拔较低， 来自海洋的暖湿气流经高原南坡进入内陆， 而北部干燥的气流在高原北侧受阻， 水汽无法输送至北部区域。四个季节大气水汽含量整体呈现出： 夏季>秋季>春季>冬季。春季（3 -5月）， 水汽含量极大值中心位于中南半岛， 这是由于中南半岛地区属于热带季风型气候， 索马里越赤道气流携带来自南半球的水汽， 在暖湿西南季风作用下， 向东北部内陆地区输送。夏季（6 -8月）， 孟加拉湾有一水汽含量极大值中心区， 夏季风携带大量水汽经孟加拉湾， 由雅鲁藏布大峡谷水汽输送通道进入高原， 使得高原上水汽含量在4.0~16.0 mm， 并且存在西低东高的梯度， 江河源区水汽含量明显高于高原其他地区。随着夏季风的逐渐衰退， 秋季（9 -11月）大气水汽含量也逐渐减小， 水汽含量极大值带重新回到低纬度地区。到冬季（12月至次年2月）时， 江河源区水汽极少， 其含量小于4.0 mm。这些演变特征表明了夏季风对高原地区水资源的重要影响， 当季风爆发时， 潮湿区域扩大， 大气的湿度增加。
4.3 大气水汽含量的时间演变特征
从1980 -2019年江河源及雅鲁藏布江流域水汽含量（图1 中三个方框范围水汽含量的区域平均）的年及年际变化特征（图5 ）可以看出， 近40年江河源及雅鲁藏布江流域大气水汽含量年变化呈现出先增加后减小的单峰变化趋势， 1 -7月逐渐增加， 在7月达到最大值， 为41.6 mm， 8 -12月逐渐减小， 1月为最小值6.1 mm［图5 （a）］。由于夏季风的输送作用， 水汽含量在降水较多的夏季（6 -8月）数值较大， 约占全年水汽含量的48.2%， 而冬季水汽含量（20.1 mm）较少。江河源及雅鲁藏布江流域水汽含量的年际变化［图5 （b）］整体呈波动变化， 在1998年水汽含量最大值为21.3 mm， 在1986年为最小值18.5 mm。20世纪80年代水汽含量呈波动性的减小， 在其中后期出现一个极小值年份（1986年）， 而从90年代开始， 水汽含量逐渐增加， 并在1998年出现“跃迁式”增长， 即著名的“1998年暴雨洪水”灾害， 20世纪90年代后期至21世纪水汽呈现明显的增加趋势。从线性拟合趋势来看， 总体上江河源及雅鲁藏布江流域近40年水汽含量呈增加状态， 且增幅显著， 为0.4 mm·（10a）-1， 并通过了95%的显著性检验。
5 江河源区水汽输送及收支特征
5.1 江河源区水汽输送特征
水汽含量的变化与大尺度环流活动密切相关， 而水汽输送的强度、 变化趋势等直接关系到区域水汽含量的增减。从江河源区1980 -2019年整层水汽输送通量矢量场［图6 （a）］可以看出， 近40年江河源区水汽的来源主要有三个地区， 一支是来自印度洋-阿拉伯海和孟加拉湾的西南暖湿水汽输送通量， 由南边界输送至江河源区， 这一方向的水汽输送通量强度较强， 且有明显的梯度变化， 与偏弱的西风水汽输送在江河源及其毗邻地区形成水汽通量的辐合， 尤其是在被称为高原天然水汽输送通道的雅鲁藏布大峡谷地区（Xu et al， 2002）， 存在几个较明显的水汽通量辐合中心［图6 （b）］， 有利于降水的发生； 另一支是来自中纬度西风带的水汽输送通量， 经高原西部由西边界输送至江河源区， 这一方向的水汽输送强度较弱； 还有一支是来自欧亚大陆的西北干冷水汽输送通量， 通过北边界向江河源区输送。同时由于青藏高原地形的热力和动力作用， 使得源区内天气系统较为活跃， 加之源源不断的水汽输送供应， 导致降水的频繁发生。
图6 1980 -2019年江河源区整层水汽通量（a， 单位： kg m-1 s-1）及其散度（b， 单位： kg m-2 d-1）分布实、 虚线分别表示正、 负散度； 黑框为江河源区 Fig.6 Distribution of water vapor flux （a， unit： kg m-1 s-1） and its divergence （b， unit： kg m-2 d-1） over the Source Region of the Three-River during 1980 -2019.The solid and dotted lines indicate positive and negative divergence.The black frames represent the Source Region of the Three-River |
为了更好地探讨水汽输送通量的季节变化， 图7 给出了江河源及其毗邻地区近40年水汽输送通量矢量场的季节演变图， 从图7 中可以看出， 江河源区四个季节水汽输送通量的主要源地与年均水汽输送通量大体一致， 但在强度上存在差异， 表现为夏季最大， 秋季、 春季次之， 而冬季最小。春季西风输送占主导， 南海一带有明显的反气旋式水汽输送通量， 二者在沿海地区形成水汽的辐合。夏季可以明显的看出来自南半球的跨赤道气流的强水汽输送， 经阿拉伯海后， 在孟加拉湾地区部分西南气流与西北气流汇合， 形成气旋性环流， 并向高原内部输送， 形成了一条较强的水汽输送通道。由于江河源区西风水汽输送较弱， 与南部强水汽输送形成明显的水汽输送通量梯度， 产生水汽通量的辐合； 同时一部分西南水汽输送通量与来自菲律宾的跨赤道气流交汇， 向中国内陆地区输送。由于夏季风的减弱， 西南方向的水汽输送也随之减弱， 西风水汽输送重新占据主导地位， 在中南半岛及沿海区域与反气旋性输送形成水汽的辐合。冬季整个水汽输送都较弱， 江河源区水汽输送通量降低， 水汽量也减少。
5.2 江河源区各边界水汽收支特征
为了进一步了解江河源区各边界水汽的收支情况， 取经纬度范围为30°N -37.5°N， 90°E -102.5°E的方框区域， 分别代表源区四个边界的经纬度坐标， 误差范围控制在±10%以内， 计算出了近40年江河源区各边界平均水汽输送通量。通过计算结果可知江河源区不同边界单位时间流入或者流出的水汽量， 其南、 北、 西、 东边界水汽收支分别为724.9×106 kg·s-1、 317.9×106 kg·s-1、 815.3×106 kg·s-1和-1190.3×106 kg·s-1， 其中净收支是四个边界流入或者流出水汽量之和， 为667.8×106 kg·s-1。南边界、 北边界和西边界是水汽通量的输入边界， 西边界水汽输送通量最大， 而东边界则是水汽通量的输出边界， 整个区域内净水汽通量呈盈余状态， 即水汽汇入江河源区。
从近40年江河源区各边界水汽输送通量收支的年及年际演变特征（图8 ）来看， 南边界是水汽输入边界， 其季节演变特征较明显（李生辰等， 2009）， 1 -4月有少量的水汽向江河源区输送， 5月开始逐渐增加， 6月达到全年最大值116.5×106 kg·s-1， 而后呈波动变化， 但总体水汽通量较大， 11月开始水汽输入量迅速减小， 到12月仅为14.4×106 kg·s-1。北边界水汽也是输入的， 但量级比南边界小， 1 -6月水汽输送通量逐渐增加， 6月达到最大值51.9×106 kg·s-1， 7 -12月逐渐减小。西边界水汽都是输入的， 且量级较大， 1 -6月水汽输送不断增大， 6月输入量为100.8×106 kg·s-1， 7、 8月减小， 9月突然增大到123.3×106 kg·s-1， 10月后又逐渐减小。东边界全年水汽都是输出的， 9月水汽输出最大为140.5×106 kg·s-1， 7月水汽输出最小为58.0×106 kg·s-1。总体上1 -10月江河源区水汽净收支为正值， 并且夏季水汽收入量最大， 11 -12月水汽略有净输出。南、 北、 西三个边界及区域净水汽输送通量的年际变化表现为增加趋势， 东边界水汽输出也呈增加趋势， 这说明了近40年江河源区水汽输送量呈微弱增加趋势的主要原因是三个边界水汽输入量增加的幅度大于东边界的输出。
6 结论与讨论
基于1980 -2019年ERA5再分析资料和1981 -2010年江河源及其毗邻地区9个探空站资料， 对江河源区水汽的分布、 输送及其收支的时空演变特征进行了分析， 初步得到以下结论：
（1） 江河源及其毗邻地区平均水汽含量空间分布差异较大， 整体呈现出东南高、 西北低的梯度变化特征， 近40年江河源区水汽含量呈增加趋势， 增速为0.2 mm·（10a）-1。不同季节水汽含量的空间分布和量值存在一定差异， 表现为夏季最大， 秋、 春季次之， 冬季最小。
（2） 江河源及雅鲁藏布江流域水汽含量的年变化特征表现为先增加后减小的单峰变化， 水汽含量主要集中在降水较多的夏季（6 -8月）， 其年际变化整体呈增加趋势， 增幅为0.4 mm·（10a）-1。
（3） 江河源区水汽输送通量主要有三个来源， 一支是较强的印度洋-阿拉伯海和孟加拉湾西南暖湿气流输送， 另一支是中纬度西风带的水汽输送， 还有一支是西北的干冷气流输送， 三种不同性质气流输送的水汽在雅鲁藏布大峡谷地区形成明显的水汽通量辐合中心。不同季节水汽输送通量的来源大体一致， 但强度存在差异。
（4） 江河源区南、 北、 西三个边界水汽呈盈余状态， 西边界的水汽输入量（815.3×106 kg·s-1）最大， 其次是南边界（724.9×106 kg·s-1）， 二者水汽输送的季节演变比较显著， 夏、 秋季水汽输入量较大、 冬、 春季输入量较小。北边界水汽通量的输入较小， 且季节波动不明显。水汽通量的输出主要在东边界， 9月最大的水汽输出量为140.5×106 kg·s-1。近40年江河源区总水汽呈增加趋势主要是由于三个输入边界的增加幅度大于东边界的输出。
将以上结论与20世纪60年代至21世纪初期江河源区水汽输送特征（李生辰等， 2009）相比可以发现， 近年来， 由于全球气候变暖， 江河源区水汽输入量明显增加， 变暖变湿趋势日益显著， 且远高于同纬度其他区域。需要指出的是， 本研究仅分析了江河源区整层水汽输送及收支特征， 未来将量化不同层次及源地水汽输送的贡献， 试图寻找影响水汽输送的关键区， 以期得到更多有价值的结果。