《湖泊科学》

基于氢氧稳定同位素的鄱阳湖流域“五河”新水比例及其滞留时间量化研究

doi: 10.18307/2025.0142

李楷文^1,2,3 ，丁梦瑶^3,4 ，范宏翔³ ，吴华武³ ，雷蕊宇^3,4 ，付丛生³ ，李静⁵ ，辛未⁶ ，张赐成^1,2

1. 湖南师范大学，地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室，长沙 410081

2. 湖南师范大学地理科学学院，长沙 410081

3. 中国科学院南京地理与湖泊研究所，南京 211135

4. 中国科学院大学，北京 100049

5. 滁州学院地理信息与旅游学院，滁州 239000

6. 中国科学院水生生物研究所，淡水生态与生物技术国家重点实验室，武汉 430072

基金项目: 国家自然科学基金项目（42071145，42201105，42301034）；江西省自然科学基金项目（20232BAB213053）；湖南省自然科学基金项目（2022JJ40274）联合资助

Quantifying the young water fraction and residence time of five inflow rivers for Lake Poyang using stable hydrogen and oxygen isotopes

Li Kaiwen^1,2,3 ， Ding Mengyao^3,4 ， Fan Hongxiang³ ， Wu Huawu³ ， Lei Ruiyu^3,4 ， Fu Congsheng³ ， Li Jing⁵ ， Xin Wei⁶ ， Zhang Cicheng^1,2

1. Hunan Key Laboratory of Geospatial Big Data Mining and Application, Hunan Normal University, Changsha 410081 , P.R.China

2. School of Geographical Sciences, Hunan Normal University, Changsha 410081 , P.R.China

3. Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 211135 , P.R.China

4. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049 , P.R.China

5. School of Geographic Information and Tourism, Chuzhou University, Chuzhou 239000 , P.R.China

6. State Key Laboratory of Freshwater Ecology and Biotechnology, Institute of Hydrobiology, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430072 , P.R.China

摘要

流域河流新水比例和滞留时间是表征径流过程以及污染物、营养物质运输的重要参数。确定水的来源及其在流域内的滞留时间，对于理解流域水文过程和功能至关重要。为了定量解析鄱阳湖流域河流的新水比例和滞留时间，本文通过对鄱阳湖流域降水及河水（赣江、修河、信江、抚河、饶河，以下简称“五河”）稳定同位素（δ¹⁸O和δD）的高频率监测与分析，利用正弦拟合方法分析了降水和河水δ¹⁸O和δD值的变化。结果表明：（1）“五河”河水及降水氢氧同位素表现出相似的季节变化特征，雨季（5—7月）较为贫化，旱季（12月—次年2月）较为富集，河水同位素变化与局地降水同位素、地下水同位素密切相关，说明流域内不同水体之间存在良好的水文连通性；（2）“五河”流域内小于3个月的新水占比范围为3%~42%，流域内滞留时间范围为123.83~2495.0 d，其中赣江平均滞留时间最长、新水比例最低，乐安河和昌江的新水比例最高、平均滞留时间最短；（3）流域面积和单位面积上干流长度是“五河”流域新水比例的主要控制因素，坡度与新水比例存在负相关关系，但其负相关性被单位面积上干流长度与新水比例的正相关性所掩盖；（4）修河、赣江流域较其他流域显著受到蒸发分馏的影响；（5）鄱阳湖湖水同位素值明显高于河水，且在湖口站点湖水同位素值较都昌站点偏低，这表明湖口站湖水受长江来水和蒸发分馏的影响。该研究结果有助于对鄱阳湖流域水文联系和水文过程进行解析，可为流域污染物的输移模拟及其机制阐释等提供科学参考。

关键词

鄱阳湖流域 / 新水比例 / 平均滞留时间 / 氢氧同位素 / 水文过程

Abstract

River young water fraction and residence time are critical parameters for describing streamflow processes, as well as the transport of pollutants and nutrients within a watershed. Determining the sources of water and its residence time within the watershed is critical for us to understand watershed behavior and functionality. To quantify the river young water fraction and residence time for the Lake Poyang Basin, this study conducted high-frequency monitoring of stable isotopes (δ¹⁸O and δD) in precipitation and river water for five major inflow rivers of the basin, i.e., the Gan River, Xiu River, Xin River, Fu River, and Rao River (hereinafter refered to as “Five Rivers”). The study analyzed the variations in δ¹⁸O and δD values for precipitation and river water using a sine fitting method. The study achieved the following findings. (1) The deuterium and oxygen isotopes in the “Five Rivers” water and precipitation exhibited similar characteristics, i.e., low isotopic values during the rainy season (May to July) and high values during the dry season (December to February in the following year). There was a high correlation between river water isotopic variations and precipitation isotopes as well as groundwater isotopes, indicating good hydrological connectivity among different water bodies in the watershed. (2) The young water fraction in the “Five Rivers” catchments, with an age less than 2 months had a range from 3% to 42%. Its mean residence time varied from 123.83 days to 2495.0 days. Among the inflow rivers, the Gan River had the longest mean residence time and the lowest young water fraction, while the Le'an River and the Chang River exhibited the highest young water fraction and the shortest mean residence time. (3) Catchment area and the main stream length per unit area were identified as the primary driving factors for the young water fraction in the “Five Rivers” catchments. Slope was negatively correlated with the young water fraction. However, the negative correlation was overshadowed by the positive correlation between the main stream length per unit area and the young water fraction. (4) Compared with other catchments, the Xiu River and Gan River catchments were more significantly influenced by evaporative fractionation. (5) Lake Poyang water had significantly higher isotopic values than river water. Within Lake Poyang, the Hukou station had lower isotopic values than the Duchang station. This result indicated a combined influence of Yangtze River and evaporative fractionation on Lake Poyang water. The study improved our understanding of hydrological connections and processes within the Lake Poyang Basin, and thus provided a scientific reference for modelling mass transport and learning the underlying mechanisms.

Keywords

Lake Poyang Basin / young water fraction / mean residence time / hydrogen and oxygen isotopes / hydrological processes

1 材料和方法 1.1 研究区域概况 1.2 样品采集与分析 1.3 河水平均滞留时间和新水比例的计算 2 结果 2.1 流域降水同位素变化特征 2.2 鄱阳湖流域“五河”河水与湖水同位素变化 2.3 鄱阳湖流域“五河”新水比例和平均滞留时间 3 讨论 3.1 鄱阳湖流域不同水体δD和δ¹⁸O的时空变化 3.2 鄱阳湖流域“五河”新水组成及其影响因素 4 结论 5 附录

氢氧稳定同位素（D和¹⁸O）能反映自然水相变过程和与其他物质交换过程中的稳定同位素分馏，承载着水循环演化过程的重要信息。因此，氢氧稳定同位素成为研究水循环过程的理想示踪剂，被称为水循环研究的“指纹”^[1]。同位素方法被广泛应用于流域水文领域的研究之中，它回答的主要问题包括：降水后水去了哪里、水通过何种路径到达河流、水在集水区里能停留多长时间^[2]，这些问题的解决可以为流域水文学和环境科学高效识别河流水源组成和流域污染控制提供科学依据^[3-4]。

在径流过程的研究中，流域水分平均滞留时间（mean residence time，MRT，在稳态和充分混合条件下，MRT是蓄水体积与平均水流量之间的比值）表征滞留时间的平均状态，常被概念化为流域水文的综合响应时间，被用于研究流域对人类活动输入的响应以及土地利用变化所带来的敏感性。MRT与流域内部特征，如地形、土壤特性和气候等密切相关^[5]。例如Rodgers等^[6]用稳定同位素数据对中尺度集水区MRT研究发现，增加流域面积对MRT估算的影响最小，而流域降水量、土壤类型和地形是影响平均滞留时间时空变异的影响因素；Tapia等^[7]采用长期氢氧同位素数据进行分析，结果表明夏季降水对以融雪径流为主的流域的水分滞留时间分布的非稳定性以及平均滞留时间的年际变化幅度具有较大的影响。由此可见，流域MRT变化的影响因素具有明显的空间异质性^[8-9]，这给解析流域水文过程及营养物输移带了一定的困扰。尽管许多研究已就MRT估算存在的偏差问题进行了讨论^[10]，指出MRT的估算通常建立在均质性和稳态的假设基础上，但这与实际情况不符。MRT估算中的聚合偏差可能导致MRT与集水区特征之间的相关性存在差异，特别是在具有较强空间异质性的集水区。为了减少MRT估算过程中误差的影响，Kirchner^[10]通过降水和河水同位素数据进行正弦波拟合，从而获得水体阈值年龄（the threshold age，τ_yw）和新水比例（F_yw），其中τ_yw一般为2~3个月。F_yw为水体中滞留时间低于τ_yw的比例，该指标被证明适用于流域异质性的集水区。作为水文学研究中度量水龄的新指标，F_yw需要在更广泛的水文条件下进行检验，并确定在流域尺度上影响F_yw的主要因素，以更好地理解流域特征如何影响水文和生物地球化学循环过程。

鄱阳湖地处中国亚热带季风气候区，受气候变化和人类活动的双重影响，其水环境和水文情势发生了显著改变。遥感或水文监测数据表明，近年来冬季枯水期时间提前且持续时间延长，导致湖区湿地和湿地植被严重退化 ^[11-13]。值得注意的是，鄱阳湖主要受“五河”来水补给和长江水的影响，再加上流域水文循环的复杂性，用数值模拟和传统的水文监测手段难以精确刻画“五河”流域水文过程，对流域水资源管理带来了严峻挑战^[14]。因此，需结合同位素示踪技术解析流域F_yw和MRT的变化来解析“五河”流域水文过程及其影响因素的异质性。目前，尽管F_yw和MRT已在中国亚热带地区多个流域有了相关的应用研究，如永安溪流域^[4]和洞庭湖流域^[15-16]。然而，作为长江中游两大通江湖泊之一的鄱阳湖，前期在该流域的研究主要集中在利用稳定氢氧同位素示踪技术揭示流域地表水与地下水的转换关系^[14]、降水形成过程的同位素证据^[17]、洲滩湿地植物—水分关系^[18]、江湖关系^[19]等方面，较少关注鄱阳湖流域“五河”的水文过程和滞留时间的时空异质性及其控制因素。因此，本研究通过对鄱阳湖流域河水和降水同位素连续高频率监测，采用同位素正弦波拟合法，定量解析流域“五河”F_yw和MRT变化及其影响因素，阐释鄱阳湖“五河”及其流域的水文过程时空异质性，以提高对流域特征如何影响水文过程和污染物输移过程的认知。

1 材料和方法

1.1 研究区域概况

鄱阳湖流域（24°29′~29°04′N，113°34′~118°28′E）面积约为1.62万 km²（图1），约占长江流域总面积的9%。该流域受亚热带季风气候影响，降水充沛，主要集中在5—9月，年平均相对湿度为70%~90%。鄱阳湖流域水系发达，流域面积大于10 km²的河流超过3000条，大于1000 km²的河流约40条，水系由赣江、抚河、信江、饶河和修河五大河流组成（以下简称“五河”）。赣江流域入湖径流约占年入湖总量的62%、抚河流域约占11%、信江流域约占16%、饶河流域和修河流域分别约占8%和 3%，经鄱阳湖调蓄后汇入长江。鄱阳湖是中国最大的淡水湖，在每年4—6月，受长江和“五河”主汛期来水的影响，水位开始上升，7月后进入长江主汛期，受长江干流来水顶托，洪水倒灌，水位开始雍高，水面面积达到最大。10月后随着长江干流水位下降，且“五河”来水减少，湖区水位逐渐降低，到12月，鄱阳湖水域面积达到最小。洪、枯水位差可高达15 m，呈现“涨水一片，枯水一线”的水文特征，在高水位和低水位之间形成了广阔的消落带，形成了大面积的洲滩湿地^[20]。

鄱阳湖流域的各种地貌类型由外向鄱阳湖区呈逐级下降趋势，主要有平原、丘陵、山地和岗地，其中平原和丘陵占到总面积的61.0%（附表Ⅰ）。流域以红壤、黄壤和水稻土为主，其中红壤分布最广，约占流域面积的46%，黄壤和黄棕壤主要分布在海拔800 m的地区，水稻土主要分布在河谷平原、丘间谷地和阶地。流域内土地利用方式以森林、耕地为主。如附表Ⅰ所示，“五河”流域的土地利用、土壤类型和地形上表现出空间异质性。

1.2 样品采集与分析

为了分析鄱阳湖流域河水、湖水同位素变化及计算“五河”的新水比例和平均滞留时间，本研究于2020 年 6月—2021 年 6月采集河水和湖水样品。在“五河”和鄱阳湖湖区共设置9个采样点（图1），采样工作委托“五河”和湖区主要水文站的工作人员协助完成，其中饶河2个采样点（昌江段、乐安河段各1个，分别为虎山水文站和渡峰坑水文站），修河、赣江、抚河、信江分别依托虬津、外洲、李家渡、梅港水文站，鄱阳湖湖区2个采样点（湖口和都昌），采样时间间隔为1周。委托永修气象站的工作人员采集每次降水事件的降水样品，记录了2020 年 1月—2021 年 6月的所有降水事件。上述所有样品贮藏于4℃冰箱内，直到同位素室内测试分析。地下水同位素数据来自Mao^[21]报道的采集于2011 年 11月和2012 年 7月的108个鄱阳湖流域的浅层地下水氢氧同位素数据。

在观测期间共采集569个水体样本，其中河水、湖水和降水样本分别为318、120和131个。使用美国Los Gatos Research（LGR）公司研发的液态水同位素分析仪（DLT-100，型号:908-0008）和激光水同位素分析仪，采用近红外激光或中红外激光技术测量光腔内水汽中的²H¹⁸O、¹H²H¹⁸O和²H¹⁸O的分子浓度，并记录水样与标样中的¹⁸O/¹⁶O值。所有样品测试在中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室完成。所有分析结果用相对于维也纳标准平均海洋水（V-SMOW）的千分差来表示，即：

δ R (%) = (R_{sample} / R_{V -SMow} - 1) \times 1000

(1)

式中，R_sample和R_V-SMOW分别表示样本D、¹⁸O比值和维也纳标准海水的D、¹⁸O比值。水样中δ¹⁸O和δD的测量精度分别为±0.2‰和±0.6‰。在本研究中降水同位素的平均值采用降水加权平均值计算。

图1研究区地理位置及采样点分布

Fig.1Geographical location of the study area and spatial distribution of sampling sites

全球大气水线（GMWL：δD=8δ¹⁸O+10）是全球降水中氢和氧同位素之间的线性关系^[22]。过量氘（d-excess=δD-8δ¹⁸O）是水体中δ¹⁸O和δD组成的重要指标^[23]，其值与温度、湿度、风速以及降水过程中的蒸发富集有关。

1.3 河水平均滞留时间和新水比例的计算

本研究使用正弦波方法和伽马分布来计算F_yw和MRT^[10]。正弦波拟合法适用于采样频率较低（一周以上）或者因间歇性水流而不规律的采样^[24-25]。季节同位素循环的振幅和相移客观地描述了流域的输入—输出过程^[26]。F_yw是水龄小于某个阈值年龄（τ_yw）的水体所占比例。根据Kirchner^[10]的方法计算不同水体的F_yw和τ_yw。首先根据降水和径流的δ¹⁸O时间序列确定降水和河水的余弦和正弦函数：

C_{p} (t) = a_{p} c o s (2 π f t) + b_{p} s i n (2 π f t) + k_{p}

(2)

C_{s} (t) = a_{s} c o s (2 π f t) + b_{s} s i n (2 π f t) + k_{s}

(3)

式中，C_p（t）和C_s（t）分别为降水和流量的δ¹⁸O时间序列，下标p和s分别表示降水和河水；k_p和k_s为纵轴上的正弦偏移量，可大致表示为平均值；f为年波动的频率（1/365 d，即1年）；t为采样时间（d）; a_s、a_p和b_s、b_p是为了计算河流和降水正弦拟合的季节振幅（A_s、A_p）和相位滞后（φ_s、φ_p）。

A_{p} = \sqrt{a_{p}^{2} + b_{p}^{2}}, A_{s} = \sqrt{a_{s}^{2} + b_{s}^{2}}

(4)

φ_{p} = {t a n}^{- 1} (a_{p} / b_{p}), φ_{s} = {t a n}^{- 1} (a_{s} / b_{s})

(5)

滞留时间分布的形状因子α和尺度参数β的计算公式为：

φ_{s} - φ_{p} = α {t a n}^{- 1} \sqrt{{(A_{s} / A_{p})}^{- 2 / a} - 1}

(6)

β = \frac{1}{2 π f} \sqrt{{(A_{s} / A_{p})}^{- 2 / a} - 1}

(7)

新水比例的τ_yw可由以下公式确定：

τ_{y w} = 0.0949 + 0.1065 α - 0.0126 α^{2} (R^{2} = 0.9998)

(8)

Kirchner^[10]的研究表明，F_yw几乎等同于振幅比A_s/A_p，它是无量纲的，范围在0~1之间，其计算公式为：

F_{y w} = Γ (τ_{y w}, α, β) = \int_{t = 0}^{t_{y w}} \frac{τ^{α - 1}}{β^{α} Γ (α)} e^{- τ} d τ

(9)

平均滞留时间的计算公式为：

M R T = α β

(10)

2 结果

2.1 流域降水同位素变化特征

图2显示在整个研究期间气温变化区间为1.8~29.6℃，12月气温最低。2020年7月8日日降水量最大，为127.8 mm，降水量在整个观测期间变化大。鄱阳湖流域大气降水δD值变化区间为-91.13‰~27.02‰，其降水量加权平均值为-45.87‰；降水δ¹⁸O值变化区间为-14.28‰~1.61‰，其降水量加权平均值为-7.36‰，均落在全球降水平均同位素组成（δD：-350‰~50‰，δ¹⁸O：-50‰~10‰）和中国降水平均同位素组成（δD：-210‰~-2‰，δ¹⁸O：-24‰~2‰）的范围之内。降水中δD和δ¹⁸O时间变化特征与亚热带季风区其他流域相似^[27-30]，表明鄱阳湖流域降水受季风环流影响明显。以δD值为例，鄱阳湖流域降水同位素的时间变化如图2所示，夏半年（5—10月）的降水同位素值低于冬半年（11月—次年4月）的降水同位素值，这可能与夏季和冬季的水汽来源差异有关。在夏季，研究区域上空的水汽主要由源自太平洋的季风带来，海洋气团带来丰富的水汽，导致同位素组成贫化。季风期降水事件增加也导致了“降水量效应”，并呈现出一定的“逆温度效应”，其原因在于温度升高时期正是降水量明显增加的时期，显著的“降水量效应”使得“温度效应”无法体现。在冬季，盛行的西风带来的干气团降水较少，云下蒸发相对较高，使降水同位素组成较为富集。因此，降水同位素组成表现为明显的时间异质性。

图2鄱阳湖流域2020年1月到2021年6月降水量、气温和δD月平均值的变化特征

Fig.2Monthly variations of precipitation, air temperature and δD in Lake Poyang Basin from January 2020 to June2021

由图3可知，鄱阳湖流域大气水线方程为：δD=7.89δ¹⁸O+11.87 （R²=0.97），河水线和湖水线分别为δD=7.57δ¹⁸O+9.38 （R²=0.95）和δD=7.11δ¹⁸O+6.06 （R²=0.96）。河水线的截距和斜率大于湖水水线的截距和斜率，但是小于局地大气水线（LMWL）的截距和斜率，表明河水、湖水均来源于大气降水，但是河水的同位素特征与降水更为相似，而湖水则显著受蒸发分馏的影响。对研究区内不同季节（6—8月为春季，9—11月为秋季，12月—次年2月为春季，3—5月为夏季）的河水、湖水δD和δ¹⁸O进行一元线性回归分析（附表Ⅱ）表明，夏、秋季的蒸发线和大气水线的截距和斜率相接近，秋、冬季蒸发线（EWL）的斜率和截距明显小于大气水线的截距和斜率，说明受到了较强的蒸发分馏影响，而冬季蒸发分馏的效果最为显著。

图3鄱阳湖流域不同水体中δD—δ¹⁸O关系

Fig.3δD-δ¹⁸O relationships in different water bodies in Lake Poyang Basin

2.2 鄱阳湖流域“五河”河水与湖水同位素变化

由图4可以看出，赣江、信江、修河、抚河、乐安河和昌江日平均径流量分别为2166.23、893.24、343.1、471.92、230.19和383.95 m³/s。日径流量最大值出现于2021年5月23日外洲站，为13600 m³/s；日径流量最低值出现于2021年7月18日李家渡站，为6.64 m³/s。“五河”流量均表现出明显的季节变化特征（图4），高径流量主要集中于春、夏季，占全年径流总量的61.93%~86.69%。

抚河、信江、乐安河和昌江的同位素组成年际变化比赣江和修河更为显著，这可能是由于河水主要受到降水的补给，河水同位素组成能够迅速对降水同位素做出响应。相比之下，赣江流域和修河流域可能具有较长的滞留时间，导致其河水同位素组成的响应较为缓慢。河水δ¹⁸O变化范围为-8.29‰~-3.36‰，δD的变化范围为-53.92‰~-17.01‰，平均值分别为-5.83‰和-35.43‰。而鄱阳湖水δ¹⁸O的变化范围为-8.34‰~-3.73‰，平均值为-5.6‰；δD的变化范围为-55.47‰~-19.09‰，平均值为-33.86‰。湖水同位素组成高于河水同位素组成，这与湖泊蒸发富集程度更高有关。

河水d-excess的变化范围为2.23‰~21.51‰，均值为11.05‰，最小值出现在10月，最大值出现在12月。湖水d-excess的变化范围为2.82‰~17.25‰，均值为11.45‰，最大值出现在8月，最小值出现在2月。河流和湖泊的平均值接近全球平均水平10‰。一般来说，由于蒸发富集影响，湖水的平均d-excess值在4‰~6‰ 之间，而鄱阳湖的湖水d-excess较高，说明其受蒸发分馏的影响较小，可能有较短的滞留时间。而河水和湖水相似的d-excess表明河水与湖水之间的连通性较好，河水同位素组成可以快速反映到湖水之中。

2.3 鄱阳湖流域“五河”新水比例和平均滞留时间

本研究利用正弦函数来拟合实测的降水和“五河”河水的δ¹⁸O（图5），结果表明“五河”δ¹⁸O的正弦拟合均有较好的拟合优度，其中修河拟合效果最差，昌江、乐安河的拟合效果较好，表明昌江、乐安河对降水的响应最迅速。振幅的大小直接反映平均滞留时间的大小。“五河”正弦拟合的振幅变化范围为0.08~1.42，其中赣江振幅最小，昌江的振幅最大。从表1可以看出，修河、赣江、抚河、信江、昌江和乐安河的MRT分别为913.65、2495.0、314.27、498.15、123.83和129.35 d，F_yw分别为0.13、0.03、0.24、0.20、0.42和0.41，表明MRT较大的集水区F_yw较小。τ_yw的变化范围为1.80~2.28个月，表明河水中的新水都是由过去55~68 d内的降水构成的。伽马分布的形状参数α＜1，说明集水区内的滞留时间分布具有长尾效应，即在相当长的时间内会保留污染物，缓慢地释放到地表水中。

图4鄱阳湖流域河流径流量及其δD、δ¹⁸O的季节变化

Fig.4Seasonal variations of water discharge, δD and δ¹⁸O in the rivers of Lake Poyang Basin

3 讨论

3.1 鄱阳湖流域不同水体δD和δ¹⁸O的时空变化

稳定水同位素组成是关键流域过程（如蒸发和蒸腾、循环、混合）和流域水平衡的强大综合记录，也是河流补给源（降水、径流、湖泊和地下水）的示踪剂^[24-25，31]。本研究结果表明，鄱阳湖河湖水δD和δ¹⁸O在不同季节表现出较高的异质性，但空间差异不显著。这一观测结果与其他研究一致，表明降水同位素组成的时空变化直接反映在大多数河水中^[26，32]，鄱阳湖湖水δD和δ¹⁸O的变化规律与降水模式、入湖河流、湖泊水动力混合密切相关^[33]。如附表Ⅱ所示，湖水δD和δ¹⁸O在流域内空间异质性较小，表明鄱阳湖是一个混合良好的湖泊。Xiao等^[34]发现水流方向控制着湖水中同位素组成的空间格局，湖水的滞留时间越长，蒸发分馏越显著。而湖口站的湖水同位素值并没有高于都昌站的湖水同位素值，在6—8月，两者同位素组成近似，其他月份前者都显著低于后者，这可能是由于来自长江上游同位素值偏小的长江水对鄱阳湖湖水的影响，表明鄱阳湖和长江之间的水文联系较强^[19]。

地表水d-excess受到降水、径流混合及蒸发过程的影响，其变化主要取决于水体滞留时间的长短^[35]。研究表明，从补给到排泄的d-excess差异越大，表明水的滞留时间越长、流速越慢^[36]。如附表Ⅱ所示，都昌和湖口站湖水d-excess值差异较小，这表明湖水在鄱阳湖的滞留时间较短，湖水混合均匀。而“五河”河水d-excess差异明显，表明不同流域滞留时间有明显不同。由于动力分馏过程，蒸发优先去除轻同位素，而在残余液相中留下重同位素，导致剩余水域中重同位素的显著同位素富集^[37]，剩余水的d-excess与δ¹⁸O值呈负相关^[38-39]。如图6所示，2020年12月—次年2月“五河”河水d-excess与δ¹⁸O呈显著负相关，表明“五河”河水受蒸发作用的强烈影响。2020年9—11月和2021年3—5月赣江和修河的d-excess与δ¹⁸O呈显著负相关，而昌江、乐安河、抚河、信江d-excess与δ¹⁸O的相关性不显著，表明赣江流域和修河流域在此期间受到蒸发分馏的影响更明显，这使其稳定同位素的季节变化特征不明显，导致正弦拟合效果偏差。在2020年6—8月期间，“五河”河水的d-excess相对于δ¹⁸O呈现出不规则分布，表明在这段时间内，蒸发分馏的影响较小，主要原因是这一时期的降水丰富且较为贫化，丰富的降水掩盖了蒸发分馏的影响。换言之，夏季蒸发分馏对“五河”流域河水同位素的影响可以忽略，而冬季蒸发分馏对“五河”流域河水同位素有显著影响。在春、秋两季，赣江、修河流域受到蒸发分馏的影响较其他“三河”流域更显著。

图5鄱阳湖流域河水及降水δ¹⁸O值的时间变化

Fig.5Temporal variation of δ¹⁸O in the river water and precipitation of Lake Poyang Basin

表1鄱阳湖流域河水平均滞留时间（MRT）、新水比例（F_yw）和阈值年龄（τ_yw）*

Tab.1 Mean residence time (MRT) , young water fraction (F_yw) and threshold age (τ_yw) of river water in the Lake Poyang Basin

*R²表示正弦拟合的优度，α和β分别表示伽马分布函数的形状因子和尺度参数。

根据瑞利分馏原理，蒸发线（EWL）的斜率大小与湿度有关^[40-41]。2020年6—8月鄱阳湖流域蒸发线（EWL）和局地大气水线（LMWL）的交点代表鄱阳湖流域水源同位素组成（δ¹⁸O=-9.31‰，δD=-61.59‰）略高于6—8月的降水量加权雨水同位素组成（δ¹⁸O=-10.68‰，δD=-73.02‰）。2020年9—11月EWL和LMWL的交点（δ¹⁸O=-6.92‰，δD=-42.73‰）介于9—11月降水量加权同位素组成（δ¹⁸O=-7.34‰，δD=-49.51‰）和地下水同位素组成均值（δ¹⁸O=-6.23‰，δD=-38.44‰）之间。2020年12月—次年2月EWL和LMWL的交点同位素组成（δ¹⁸O=-6.17‰，δD=-36.84‰）与地下水同位素值（δ¹⁸O=-6.23‰，δD=-38.44‰）更接近。2021年3—5月EWL和LMWL的交点同位素组成（δ¹⁸O=-8.57‰，δD=-55.75‰）与2021年3—5月降水量加权降水同位素值（δ¹⁸O=-3.18‰，δD=-12.80‰）差异很大，这可能是由于地下水滞留时间较长，而降水同位素的变化周期为1年，水样中相同的δ¹⁸O—δD关系点可能来自不同年份，这造成了分辨困难。综上所述，在不同季节，鄱阳湖流域河水和湖水的主要补给源不同，河水、湖水和地下水之间的连通性较好，在夏季主要由降水补给，在其他季节主要由降水事件前就储存在土壤中的水（滞留时间较长）补给。

图6不同季节河水d-excess与δ¹⁸O的关系

Fig.6Correlation between d-excess versus δ¹⁸O in river water during different seasons

3.2 鄱阳湖流域“五河”新水组成及其影响因素

河水同位素组成在一定程度上综合反映了流域内的降水同位素信号，不同来源的降水在土壤中混合后，其季节性会被严重削弱^[42-43]。鄱阳湖流域内滞留时间存在显著的时间异质性，春、秋、冬季流域主要补给源为“老水”，这意味着在鄱阳湖流域，河湖水不仅受到当前降水的直接补给，更多的是受到浅层地下水对降水集成后的间接补给，这也解释了“五河”流域水体同位素的周期性拟合结果波动幅度较小的原因（图5）。本研究中MRT和F_yw呈现了显著的空间变异性，如赣江、修河较其他河流河水MRT更长，F_yw更小，因此赣江、修河流域受到更强烈蒸发分馏效应的影响，从而解释了河水δ¹⁸O的时空差异（图6）。而昌江和乐安河流域河水F_yw最大、MRT最短，赣江河水F_yw最小、MRT最长，这种差异是由流域面积不同造成的。从形状参数α可以看出，不同流域滞留时间分布函数表现出差异（表1），这可能与流域特征属性（如坡度、流域面积、地形湿度指数、河网密度）的差异有关^[44-46]。从图7可以看出，流域面积（Wa）与F_yw有显著的相关性，前期研究结果指出了Wa与水龄之间的相关性^[47-48]，但是相比之下，坡度与F_yw之间的相关性更为显著。Jasechko等^[44]在全球范围内对254个流域进行了调查，结果显示F_yw与流域坡度的对数之间存在显著的负相关性；Ye等^[49]对龙溪河流域的研究表明，坡度是与该流域F_yw呈显著相关的变量。鄱阳湖“五河”流域的平均坡度与F_yw的相关性并不显著（图7a）。地形湿度指数（TWI）是流域面积和流域坡度的综合度量，图7b表明其与F_yw无显著相关性，这也表明流域坡度对F_yw的影响较小。河网密度与F_yw的正相关性不明显（图7d），但本研究发现F_yw与干流总长度和流域面积的比值（L/Wa），即单位面积上干流长度存在显著正相关性（r=0.877，P=0.019）。因为本研究采样点都位于干流上，支流河网对干流新水的贡献较少，这可能导致河网密度与F_yw的相关性不强。为了进一步考察坡度对F_yw的影响，控制变量L/Wa，对F_yw和平均坡度做偏相关分析，结果表明平均坡度与F_yw存在显著负相关关系（r=-0.928，P=0.023），说明坡度对F_yw的影响被L/Wa对F_yw的影响所掩盖。这可能是由于本研究的采样点都位于坡度低且河网密集的地方，这突出了L/Wa与F_yw的正相关性而削弱了坡度与F_yw的负相关性。

因此，流域面积和单位流域面积上干流长度控制着鄱阳湖流域河水F_yw的空间异质性。值得注意的是，流域面积相对较小的修河流域却表现出比信江和抚河流域更长的MRT和更小的F_yw，这可能是柘林水库的调蓄作用所致。河网密度与F_yw的相关性较弱而L/Wa与F_yw的相关性较强，此外，坡度与F_yw的负相关性会被L/Wa与F_yw的正相关性所掩盖，所以把单位面积上干流长度作为河网密度的替代指标，可以更好地解释F_yw的空间异质性。

图7F_yw与坡度（a）、地形湿度指数（b）、流域面积（c）和河网密度（d）的散点图

Fig.7Scatter plots of young water fraction and slope (a) , terrain humidity index (b) , watershed area (c) and drainage density (d)

4 结论

本研究通过分析鄱阳湖流域不同水体氢氧同位素及其时空分布特征，探究各水体之间的关系以及“五河”新水比例和MRT的空间异质性，得到以下结论：

1）在夏季风和冬季风期间，水汽来源不同使得鄱阳湖地区降水δ¹⁸O和δD表现为冬半年高、夏半年低，温度和降水量呈现相反的变化特征。

2）河水、湖水同位素的波动小于降水同位素的波动，其蒸发线的斜率和截距均小于大气水线的斜率和截距，表明发生了蒸发分馏，且河水、湖水均来自降水。修河、赣江流域的蒸发分馏较其他流域高，对应其较低的新水比例和较高的MRT。

3）河湖水同位素表现出明显的时间异质性，由于长江上游偏负河水的影响，鄱阳湖并没有表现出朝着湖口同位素值增加的趋势。不同季节，地表水的补给来源不同，在汛期主要由降水补给，而非汛期主要由地下水补给。

4）流域面积和单位面积上干流长度对流域新水比例和MRT有显著影响。赣江F_yw最低、MRT最高，而昌江、乐安河流域F_yw最高、MRT最低。坡度与F_yw的负相关性被单位面积上干流长度与F_yw的正相关性所掩盖。

5 附录

附表Ⅰ、Ⅱ见电子版（DOI: 10.18307/2025.0142）。

图1研究区地理位置及采样点分布

Fig.1Geographical location of the study area and spatial distribution of sampling sites

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图2鄱阳湖流域2020年1月到2021年6月降水量、气温和δD月平均值的变化特征

Fig.2Monthly variations of precipitation, air temperature and δD in Lake Poyang Basin from January 2020 to June2021

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图3鄱阳湖流域不同水体中δD—δ¹⁸O关系

Fig.3δD-δ¹⁸O relationships in different water bodies in Lake Poyang Basin

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图4鄱阳湖流域河流径流量及其δD、δ¹⁸O的季节变化

Fig.4Seasonal variations of water discharge, δD and δ¹⁸O in the rivers of Lake Poyang Basin

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图5鄱阳湖流域河水及降水δ¹⁸O值的时间变化

Fig.5Temporal variation of δ¹⁸O in the river water and precipitation of Lake Poyang Basin

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图6不同季节河水d-excess与δ¹⁸O的关系

Fig.6Correlation between d-excess versus δ¹⁸O in river water during different seasons

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图7F_yw与坡度（a）、地形湿度指数（b）、流域面积（c）和河网密度（d）的散点图

Fig.7Scatter plots of young water fraction and slope (a) , terrain humidity index (b) , watershed area (c) and drainage density (d)

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表1鄱阳湖流域河水平均滞留时间（MRT）、新水比例（F_yw）和阈值年龄（τ_yw）*

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图1研究区地理位置及采样点分布

Fig.1Geographical location of the study area and spatial distribution of sampling sites

图2鄱阳湖流域2020年1月到2021年6月降水量、气温和δD月平均值的变化特征

Fig.2Monthly variations of precipitation, air temperature and δD in Lake Poyang Basin from January 2020 to June2021

图3鄱阳湖流域不同水体中δD—δ¹⁸O关系

Fig.3δD-δ¹⁸O relationships in different water bodies in Lake Poyang Basin

图4鄱阳湖流域河流径流量及其δD、δ¹⁸O的季节变化

Fig.4Seasonal variations of water discharge, δD and δ¹⁸O in the rivers of Lake Poyang Basin

图5鄱阳湖流域河水及降水δ¹⁸O值的时间变化

Fig.5Temporal variation of δ¹⁸O in the river water and precipitation of Lake Poyang Basin

图6不同季节河水d-excess与δ¹⁸O的关系

Fig.6Correlation between d-excess versus δ¹⁸O in river water during different seasons

图7F_yw与坡度（a）、地形湿度指数（b）、流域面积（c）和河网密度（d）的散点图

Fig.7Scatter plots of young water fraction and slope (a) , terrain humidity index (b) , watershed area (c) and drainage density (d)

表1鄱阳湖流域河水平均滞留时间（MRT）、新水比例（F_yw）和阈值年龄（τ_yw）*

图1研究区地理位置及采样点分布

Fig.1Geographical location of the study area and spatial distribution of sampling sites

图2鄱阳湖流域2020年1月到2021年6月降水量、气温和δD月平均值的变化特征

Fig.2Monthly variations of precipitation, air temperature and δD in Lake Poyang Basin from January 2020 to June2021

图3鄱阳湖流域不同水体中δD—δ¹⁸O关系

Fig.3δD-δ¹⁸O relationships in different water bodies in Lake Poyang Basin

图4鄱阳湖流域河流径流量及其δD、δ¹⁸O的季节变化

Fig.4Seasonal variations of water discharge, δD and δ¹⁸O in the rivers of Lake Poyang Basin

图5鄱阳湖流域河水及降水δ¹⁸O值的时间变化

Fig.5Temporal variation of δ¹⁸O in the river water and precipitation of Lake Poyang Basin

图6不同季节河水d-excess与δ¹⁸O的关系

Fig.6Correlation between d-excess versus δ¹⁸O in river water during different seasons

图7F_yw与坡度（a）、地形湿度指数（b）、流域面积（c）和河网密度（d）的散点图

Fig.7Scatter plots of young water fraction and slope (a) , terrain humidity index (b) , watershed area (c) and drainage density (d)

表1鄱阳湖流域河水平均滞留时间（MRT）、新水比例（F_yw）和阈值年龄（τ_yw）*

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