地球科学进展

地球科学进展 ›› 2026, Vol. 41 ›› Issue (6): 597 -614. doi: 10.11867/j.issn.1001-8166.2026.049   cstr: 32269.14.adearth.CN62-1091/P.2026.049

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气候模式与氢氧稳定同位素技术在水循环研究中的应用与耦合潜力
张苗1,2,7(), 禹伟1, 张凌3, 姜雪2, 黄晓娟4, 尹立河5,6()   
  1. 1.陕西师范大学 地理科学与旅游学院，陕西 西安 710119
    2.中国地质大学（武汉） 环境学院，湖北 武汉 430074
    3.中国科学院西北生态环境资源研究院 遥感与地理信息科学研究室，甘肃 兰州 730000
    4.成都理工大学 地理与规划学院，四川 成都 610059
    5.中国地质调查局 西安地质调查中心，陕西 西安 710119
    6.中国地质大学（武汉） 地质调查研究院，湖北 武汉 430074
    7.自然资源部土地利用重点实验室，北京 100035
  • 收稿日期:2026-05-05 修回日期:2026-05-27 出版日期:2026-06-10
  • 通讯作者: 尹立河 E-mail:zmzpb_198755@snnu.edu.cn;ylihe@mail.cgs.gov.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金委员会联合基金重点项目(U2344224);科技部重大研究计划课题(2023xjkk0101);西北地质科技创新专项基金(XBKC2025-KF05)

The Application and Coupling Potential of Climate Models with Stable Hydrogen and Oxygen Isotope Techniques in Hydrological Cycle Research

Miao Zhang1,2,7(), Wei Yu1, Ling Zhang3, Xue Jiang2, Xiaojuan Huang4, Lihe Yin5,6()   

  1. 1.School of Geography and Tourism, Shaanxi Normal University, Xi’an 710119, China
    2.School of Environmental Studies, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074, China
    3.RS and GIS Research Division, Northwest Institute of Eco-Environment and Resources, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China
    4.School of Geography and Planning, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China
    5.Xi’an Geological Survey Center of the China Geological Survey, Xi’an 710119, China
    6.Institute of Geological Survey and Research, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074, China
    7.Key Laboratory of Land Use, Ministry of Natural Resources, Beijing 100035, China
  • Received:2026-05-05 Revised:2026-05-27 Online:2026-06-10 Published:2026-09-02
  • Contact: Lihe Yin E-mail:zmzpb_198755@snnu.edu.cn;ylihe@mail.cgs.gov.cn
  • About author:Zhang Miao, research areas include the impacts of climate change and human activities on climate, hydrological cycle systems and water resources. E-mail: zmzpb_198755@snnu.edu.cn
  • Supported by:
    the National Natural Science Foundation of China(U2344224);Major Research Program of the Ministry of Science and Technology of China(2023xjkk0101);Northwest Geological Science and Technology Innovation Special Fund(XBKC2025-KF05)
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气候模式与氢氧稳定同位素技术是当前水循环过程研究的两种主要方法，系统梳理与比较二者的优势、局限性及耦合潜力，以期为水循环变化的定量研究提供方法学思路。气候模式能够连续模拟和预测不同时空尺度上的水循环过程，并通过数值试验区分气候变化与人类活动引起的水文气象和生态水文效应，但对地下水流动、地表—地下水交互以及冰雪—大气相互作用等关键过程的表征仍存在不足，参数化方案和模拟结果也具有较大不确定性。氢氧稳定同位素技术可利用不同水体的同位素组成及分馏特征，识别水分来源、运移路径和转化关系，为水循环过程诊断、模式校准及误差约束提供独立信息，但受观测站点不足、采样缺乏代表性、分馏机制复杂及尺度外推困难等因素限制。研究发现，两种方法具有显著的优势互补性，其有效耦合能够提升水循环过程的定量解析和模拟预测能力，但仍面临诸多瓶颈，未来应以观测加密为基础、机制认知为驱动、模式标准化为支撑、同化约束为保障、智能融合为突破，系统推进该领域深化发展。

关键词: 气候模式, 氢氧稳定同位素技术, 水循环过程, 耦合潜力

Climate models and stable hydrogen and oxygen isotope techniques are two major approaches currently used to investigate hydrological cycle processes. This study systematically reviews and compares their advantages, limitations, and coupling potential, with the aim of providing methodological insights for the quantitative investigation of hydrological cycle changes. Climate models can continuously simulate and predict hydrological cycle processes across different spatial and temporal scales and distinguish the hydrometeorological and ecohydrological effects of climate change and human activities through numerical experiments. However, their representation of key processes, including groundwater flow, surface water-groundwater interactions, and cryosphere-atmosphere interactions, remains inadequate, while considerable uncertainties persist in parameterization schemes and simulation results. Stable hydrogen and oxygen isotope techniques can use differences in the isotopic composition and fractionation characteristics of different water bodies to identify water sources, transport pathways, and transformation relationships, thereby providing independent information for hydrological process diagnosis, model calibration, and error constraint. Nevertheless, their application is limited by insufficient observation sites, inadequate sampling representativeness, complex fractionation mechanisms, and difficulties in scale extrapolation. The two approaches are highly complementary, and their effective coupling can improve the quantitative interpretation, simulation, and prediction of hydrological cycle processes. However, substantial bottlenecks remain. Future research should promote the further development of this field by strengthening observation networks as the foundation, advancing mechanistic understanding as the driving force, improving model standardization as the technical support, enhancing data assimilation constraints as the safeguard, and pursuing intelligent integration as a key breakthrough.

Key words: Climate models, Stable hydrogen and oxygen isotope techniques, Hydrological cycle processes, Coupling potential

中图分类号: 

图1 变化环境下的水循环与气候水文相互作用
Fig. 1 The hydrological cycle and climate-hydrological interactions under changing environmental conditions
图2 气候模式在水循环研究中的文献计量分析
（a）1965—2025年发文量及年被引频次；（b）1965—1999年发文量及年被引频次；（c）2020—2025年关键词聚类，节点大小表示关键词出现频次，节点间连线表示关键词的共现关系。
Fig. 2 Bibliometric analysis of climate models in hydrological cycle research
（a） Annual publication output and citation frequency from 1965 to 2025； （b） Annual publication output and citation frequency from 1965 to 1999； （c） Keyword clustering map from 2020 to 2025. The size of a node represents the frequency of a keyword’s occurrence， and the lines between nodes indicate co-occurrence relationships among keywords.
图3 气候模式在水循环研究中的发展阶段及典型事件
Fig. 3 Developmental stages and key milestones of climate models in hydrological cycle research
图4 气候模式在水循环研究中的优势与瓶颈
Fig. 4 Advantages and bottlenecks of climate models in hydrological cycle research
图5 氢氧稳定同位素技术在水循环研究中的文献计量分析
（a）1960—2025年发文量及年被引频次；（b）1960—1999年发文量及年被引频次；（c）2020—2025年关键词聚类，节点大小表示关键词出现频次，节点间连线表示关键词的共现关系。
Fig. 5 Bibliometric analysis of stable hydrogen and oxygen isotope techniques in hydrological cycle research
（a） Annual publication output and citation frequency from 1960 to 2025； （b） Annual publication output and citation frequency from 1960 to 1999； （c） Keyword clustering map from 2020 to 2025. The size of a node represents the frequency of a keyword’s occurrence， and the lines between nodes indicate co-occurrence relationships among keywords.
图6 氢氧稳定同位素技术在水循环研究中的发展阶段及典型事件
Fig. 6 Developmental stages and key milestones of stable hydrogen and oxygen isotope techniques in hydrological cycle research
图7 氢氧稳定同位素技术在水循环研究中的优势与瓶颈
Fig. 7 Advantages and bottlenecks of stable hydrogen and oxygen isotope techniques in hydrological cycle research
图8 气候模式与氢氧稳定同位素技术耦合在水循环研究中文献计量分析
（a）1983—2025年发文量及年被引频次；（b）1983—1999年发文量及年被引频次；（c）2020—2025年关键词聚类，节点大小表示关键词出现频次，节点间连线表示关键词的共现关系。
Fig. 8 Bibliometric analysis of climate models and stable hydrogen and oxygen isotope techniques in hydrological cycle research
（a） Annual publication output and citation frequency from 1983 to 2025； （b） Annual publication output and citation frequency from 1983 to 1999； （c） Keyword clustering map from 2020 to 2025. The size of a node represents the frequency of a keyword’s occurrence， and the lines between nodes indicate co-occurrence relationships among keywords.
图9 气候模式与氢氧稳定同位素技术耦合在水循环研究中的发展阶段及典型事件
Fig. 9 Developmental stages and key milestones in coupling climate models with stable hydrogen and oxygen isotope techniques for hydrological cycle research
表1 不同耦合模式的年份、类型、主要特点及优缺点汇总
Table 1 Summary of the development years， types， main characteristics advantages and disadvantages of different coupled models
阶段模式（年份）类型特点优势缺点
初始耦合GISS（1987）全球同位素大气环流模式最早将水汽、云水和降水同位素引入大气环流模拟适合全球气候和古气候背景下的同位素分布研究分辨率较低，区域过程刻画有限
ECHAM-wiso（1998）全球同位素大气环流模式较完整描述蒸发—输送—凝结—降水中的同位素分馏过程适合全球水汽输送和极地水循环研究对对流和云微物理参数化较敏感
过程精细化GISS Model E（2005）全球同位素大气环流模式强化云过程及对流层—平流层水汽交换诊断适合云过程和全球同位素气候研究区域过程表征仍有限
IsoGSM（2008）全球同位素大气环流模式以谱变换动力框架重建三维同位素场适合历史天气重建和水汽来源追踪依赖再分析资料，局地过程较弱
iHadCM3（2009）全球海—气耦合同位素模式联结大气和海洋同位素循环适合ENSO、海—气反馈和古气候研究陆面水文和区域过程较简化
LMDZ4-iso（2010）全球同位素大气环流模式强化热带对流、季风及云下再蒸发过程适合热带对流、季风和古气候研究对对流参数变化较敏感
ECHAM5-wiso（2011）全球同位素大气环流模式完整描述冰汽、云水、冰相及降水分馏过程适合全球水汽输送和极地同位素梯度研究对湍流和平流参数化较敏感
COSMOiso（2012）区域同位素气候模式高分辨率模拟地形降水和云下过程适合复杂地形及单次降水事件研究受侧边界条件和区域范围限制
多圈层耦合ECHAM5-JSBACH-wiso（2013）全球陆—气耦合同位素模式耦合土壤水、蒸发、蒸腾和大气同位素交换适合蒸散分割和陆—气反馈研究地下水和侧向径流描述不足
iCESM（2019）全球同位素地球系统模式耦合大气、陆地、河流、海洋和海冰同位素循环适合跨圈层水循环和古气候研究结构复杂，计算成本较高
多源约束与智能化拓展WRF-Hydro-iso（2021）区域大气—水文耦合同位素模式耦合降水、土壤水、蒸散、径流和侧向径流适合流域水分来源和陆—气反馈研究参数、边界和计算需求较高
ECHAM6-wiso（2021）全球同位素大气环流模式结合再分析资料增强天气尺度和区域同位素再现能力适合天气尺度和区域同位素变化研究对外部资料依赖较强
AWI-ESM-2.1-wiso（2023）全球同位素地球系统模式统一模拟大气、陆面、海洋和海冰同位素循环适合海—气水循环和古气候研究计算量大，区域过程分辨率受限
NICAM-WISO（2023）全球非静力云解析同位素模式显式解析深对流和云微物理过程适合热带对流和极端水循环研究计算成本高，长期模拟困难
图10 气候模式与氢氧稳定同位素技术耦合的潜力与瓶颈
Fig. 10 Potential and bottlenecks in coupling climate models with stable hydrogen and oxygen isotope techniques
[1] Zhang Yinghua， Wu Yanqing， Wen Xiaohu， et al. Application of environmental isotopes in water cycle［J］. Advances in Water Science， 2006， 17（5）： 738-747.
张应华， 仵彦卿， 温小虎， 等. 环境同位素在水循环研究中的应用［J］. 水科学进展， 2006， 17（5）： 738-747.
[2] Zhou Tianjun， Chen Ziming， Chen Xiaolong， et al. Interpreting IPCC AR6： future global climate based on projection under scenarios and on near-term information［J］. Climate Change Research， 2021， 17（6）： 652-663.
周天军， 陈梓明， 陈晓龙， 等. IPCC AR6报告解读： 未来的全球气候： 基于情景的预估和近期信息［J］. 气候变化研究进展， 2021， 17（6）： 652-663.
[3] Witze A. Climate change is speeding up： the pace nearly doubled in ten years［J］. Nature， 2026， 651（8 106）： 569-570.
[4] Zhang J J， Kong L X， Ma L， et al. Spatiotemporal variation of water cycle intensity in the Pamir Plateau from 1980 to 2019 and its climatic drivers［J］. Journal of Earth Science， 2025， 36（6）： 2 748-2 762.
[5] Chen Y N， Li W H， Deng H J， et al. Changes in central Asia’s water tower： past， present and future［J］. Scientific Reports， 2016， 6： 35458.
[6] Du H， Zeng S D， Ji Y Y， et al. Evapotranspiration and its components partitioning based on an improved hydrological model： historical attributions and future projections［J］. Journal of Earth Science， 2025， 36（6）： 2 689-2 707.
[7] Huntington T G. Evidence for intensification of the global water cycle： review and synthesis［J］. Journal of Hydrology， 2006， 319（1/2/3/4）： 83-95.
[8] Wang-Erlandsson L， Van Der Ent R J， Gordon L J， et al. Contrasting roles of interception and transpiration in the hydrological cycle-Part 1： temporal characteristics over land［J］. Earth System Dynamics， 2014， 5（2）： 441-469.
[9] Pokhrel Y N， Hanasaki N， Yeh P J F， et al. Model estimates of sea-level change due to anthropogenic impacts on terrestrial water storage［J］. Nature Geoscience， 2012， 5（6）： 389-392.
[10] Wang-Erlandsson L， Fetzer I， Keys P W， et al. Remote land use impacts on river flows through atmospheric teleconnections［J］. Hydrology and Earth System Sciences， 2018， 22（8）： 4 311-4 328.
[11] Wang C Y， Yang Y D， Li F， et al. Water changes and sources of Siling co using landsat and GRACE data since 1972［J］. Journal of Earth Science， 2024， 35（2）： 687-699.
[12] Gettelman A， Rood R B. Essence of a climate model［M］// Demystifying climate models： a users guide to Earth system models. Berlin， Heidelberg： Springer， 2016： 37-58.
[13] Gao Yanhong， Zhang Meng， Liu Wei. Responses of water resources changes to warming and its influencing factors［J］. Transactions of Atmospheric Sciences， 2021， 44（3）： 325-335.
高艳红， 张萌， 刘伟. 陆地水资源变化对变暖的响应及其影响因素［J］. 大气科学学报， 2021， 44（3）： 325-335.
[14] Wu Jian， Xia Jun， Zeng Sidong， et al. Evaluation of the performance of CMIP6 models and future changes over the Yangtze River Basin［J］. Resources and Environment in the Yangtze Basin， 2023， 32（1）： 137-150.
吴健， 夏军， 曾思栋， 等. CMIP6全球气候模式对长江流域气候变化的模拟评估与未来预估［J］. 长江流域资源与环境， 2023， 32（1）： 137-150.
[15] Smagorinsky J， Manabe S， Jr Holloway J L. Numerical results from a nine-level general circulation model of the atmosphere［J］. Monthly Weather Review， 1965， 93（12）： 727-768.
[16] Manabe S. Climate and the ocean circulation： I. the atmospheric circulation and the hydrology of the Earth’s surface［J］. Monthly Weather Review， 1969， 97（11）： 739-774.
[17] Dickinson R E， Jaeger J， Washington W M， et al. Boundary subroutine for the NCAR global climate model［M］. Boulder， CO， USA： National Center for Atmospheric Research， 1981.
[18] Sellers P J， Mintz Y， Sud Y C， et al. A Simple Biosphere model （SIB） for use within general circulation models［J］. Journal of the Atmospheric Sciences， 1986， 43（6）： 505-531.
[19] Sellers P J， Dickinson R E， Randall D A， et al. Modeling the exchanges of energy， water， and carbon between continents and the atmosphere［J］. Science， 1997， 275（5 299）： 502-509.
[20] Latif M， Anderson D， Barnett T， et al. A review of the predictability and prediction of ENSO［J］. Journal of Geophysical Research： Oceans， 1998， 103（C7）： 14 375-14 393.
[21] Seuffert G， Gross P， Simmer C， et al. The influence of hydrologic modeling on the predicted local weather： two-way coupling of a mesoscale weather prediction model and a land surface hydrologic model［J］. Journal of Hydrometeorology， 2002， 3（5）： 505-523.
[22] Lo J C F， Yang Z L， Pielke Sr R A. Assessment of three dynamical climate downscaling methods using the Weather Research and Forecasting （WRF） model［J］. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2008， 113： D09112.
[23] Hay L E， Clark M P， Wilby R L， et al. Use of regional climate model output for hydrologic simulations［J］. Journal of Hydrometeorology， 2002， 3（5）： 571-590.
[24] Graham L P， Andréasson J， Carlsson B. Assessing climate change impacts on hydrology from an ensemble of regional climate models， model scales and linking methods—a case study on the Lule River basin［J］. Climatic Change， 2007， 81（）： 293-307.
[25] Yong Bin， Zhang Wanchang， Zhao Dengzhong， et al. Application of hydrological modeling system HEC-HMS to Baohe Catchment of Hanjiang Basin［J］. Bulletin of Soil and Water Conservation， 2006， 26（3）： 86-90.
雍斌， 张万昌， 赵登忠， 等. HEC-HMS水文模型系统在汉江褒河流域的应用研究［J］. 水土保持通报， 2006， 26（3）： 86-90.
[26] Flato G， Marotzke J， Abiodun B，et al. Evaluation of climate models［M］// Stocker T F，Qin D，Plattner G K，et al.Climate change 2013： the physical science basis. Contribution of working group I to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge，UK：Cambridge University Press，2013：741-866.
[27] Ciais P， Sabine C， Bala G，et al. Carbon and other biogeochemical cycles［M］// Stocker T F，Qin D， Plattner G K，et al.Climate change 2013： the physical science basis. Contribution of working group I to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge，UK：Cambridge University Press，2013： 465-570.
[28] Eyring V， Bony S， Meehl G A， et al. Overview of the Coupled Model Intercomparison Project phase 6 （CMIP6） experimental design and organization［J］. Geoscientific Model Development， 2016， 9（5）： 1 937-1 958.
[29] Henn B， Jauregui Y R， Clark S K， et al. A machine learning parameterization of clouds in a coarse-resolution climate model for unbiased radiation［J］. Journal of Advances in Modeling Earth Systems， 2024， 16（3）： e2023MS003949.
[30] Bracco A， Brajard J， Dijkstra H A， et al. Machine learning for the physics of climate［J］. Nature Reviews Physics， 2025， 7（1）： 6-20.
[31] Han Y L， Zhang G J， Wang Y. An ensemble of neural networks for moist physics processes， its generalizability and stable integration［J］. Journal of Advances in Modeling Earth Systems， 2023， 15（10）： e2022MS003508.
[32] Hu Z Y， Subramaniam A， Kuang Z M， et al. Stable machine-learning parameterization of subgrid processes in a comprehensive atmospheric model learned from embedded convection-permitting simulations［J］. Journal of Advances in Modeling Earth Systems， 2025， 17（7）： e2024MS004618.
[33] Kochkov D， Yuval J， Langmore I， et al. Neural general circulation models for weather and climate［J］. Nature， 2024， 632（8 027）： 1 060-1 066.
[34] Liu X， Yang M X， Ou T H， et al. Enhancing summer atmospheric water cycle simulations in the Three-River Headwaters Region via dynamical downscaling［J］. Atmospheric Research， 2025， 314： 107810.
[35] Xie K， Li L， Chen H， et al. Assessing the performance of convection-permitting climate model in reproducing basin-scale hydrological extremes： a western Norway case study［J］. Journal of Hydrology， 2025， 656： 132989.
[36] Roberts M J， Vidale P L， Senior C， et al. The benefits of global high resolution for climate simulation： process understanding and the enabling of stakeholder decisions at the regional scale［J］. Bulletin of the American Meteorological Society， 2018， 99（11）： 2 341-2 359.
[37] Song Z C， Sun C， Dong M H， et al. Mediterranean rapid warming drives abrupt runoff decline in South China around 2002［J］. Journal of Hydrology： Regional Studies， 2025， 62： 102775.
[38] Liu Y M， Lu M M， Yang H J， et al. Land-atmosphere-ocean coupling associated with the Tibetan Plateau and its climate impacts［J］. National Science Review， 2020， 7（3）： 534-552.
[39] Sun J， Yang K， Yu Y， et al. Land-atmosphere interactions partially offset the accelerated Tibetan Plateau water cycle through dynamical processes［J］. Journal of Climate， 2023， 36（11）： 3 867-3 880.
[40] Sharma V， Gerber F， Lehning M. Introducing CRYOWRF v1. 0： multiscale atmospheric flow simulations with advanced snow cover modelling［J］. Geoscientific Model Development， 2023， 16（2）： 719-749.
[41] Nie W S， Kumar S V， Getirana A， et al. Nonstationarity in the global terrestrial water cycle and its interlinkages in the Anthropocene［J］. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， 2024， 121（45）： e2403707121.
[42] Sulis M， Williams J L， Shrestha P， et al. Coupling groundwater， vegetation， and atmospheric processes： a comparison of two integrated models［J］. Journal of Hydrometeorology， 2017， 18（5）： 1 489-1 511.
[43] Zhao Y， Nan Z T， Cao Z T， et al. Evaluation of parameterization schemes for matric potential in frozen soil in land surface models： a modeling perspective［J］. Water Resources Research， 2023， 59（6）： e2023WR034644.
[44] Blöschl G， Bierkens M F P， Chambel A， et al. Twenty-three Unsolved Problems in Hydrology （UPH）—a community perspective［J］. Hydrological Sciences Journal， 2019， 64（10）： 1 141-1 158.
[45] Maxwell R M， Kollet S J. Interdependence of groundwater dynamics and land-energy feedbacks under climate change［J］. Nature Geoscience， 2008， 1（10）： 665-669.
[46] Sun Ziyong， Wang Junyou， Ge Mengyan， et al. Isotopic approaches to identify groundwater dependent terrestrial vegetation： progress， challenges， and prospects for future research［J］. Bulletin of Geological Science and Technology， 2020， 39（1）： 11-20.
孙自永， 王俊友， 葛孟琰， 等. 基于水稳定同位素的地下水型陆地植被识别： 研究进展、面临挑战及未来研究展望［J］. 地质科技通报， 2020， 39（1）： 11-20.
[47] Yin Lihe， Wang Ping， Wang Tianye， et al. Review on eco-hydrological processes of groundwater-dependent vegetation in NW China： progress and outlook［J］. Northwestern Geology， 2025， 58（2）： 16-30.
尹立河， 王平， 王田野， 等. 西北地区地下水依赖型植被生态水文过程研究进展与展望［J］. 西北地质， 2025， 58（2）： 16-30.
[48] Zhang M J， Wang S J. A review of precipitation isotope studies in China： basic pattern and hydrological process［J］. Journal of Geographical Sciences， 2016， 26（7）： 921-938.
[49] Craig H. Isotopic variations in meteoric waters［J］. Science， 1961， 133（3 465）： 1 702-1 703.
[50] Dansgaard W. Stable isotopes in precipitation［J］. Tellus， 1964， 16（4）： 436-468.
[51] Dinçer T， Payne B R， Florkowski T， et al. Snowmelt runoff from measurements of tritium and oxygen-18［J］. Water Resources Research， 1970， 6（1）： 110-124.
[52] Sklash M G， Farvolden R N. The role of groundwater in storm runoff［J］. Journal of Hydrology， 1979， 43（1/2/3/4）： 45-65.
[53] Merlivat L， Jouzel J. Global climatic interpretation of the deuterium-oxygen 18 relationship for precipitation［J］. Journal of Geophysical Research： Oceans， 1979， 84（C8）： 5 029-5 033.
[54] Coplen T. Stable isotope hydrology： deuterium and oxygen-18 in the water cycle［J］. Eos， Transactions American Geophysical Union， 1982， 63（45）： 861-862.
[55] Gat J R， Matsui E. Atmospheric water balance in the Amazon Basin： an isotopic evapotranspiration model［J］. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 1991， 96（D7）： 13 179-13 188.
[56] Ingraham N L， Taylor B E. Light stable isotope systematics of large-scale hydrologic regimes in California and Nevada［J］. Water Resources Research， 1991， 27（1）： 77-90.
[57] Stets E G， Winter T C， Rosenberry D O， et al. Quantification of surface water and groundwater flows to open- and closed-basin lakes in a headwaters watershed using a descriptive oxygen stable isotope model［J］. Water Resources Research， 2010， 46（3）： 2009WR007793.
[58] Kong Yanlong， Pang Zhonghe. Isotope hydrograph separation in alpine catchments： a review ［J］. Journal of Glaciology and Geocryology， 2010， 32（3）： 619-625.
孔彦龙， 庞忠和. 高寒流域同位素径流分割研究进展［J］. 冰川冻土， 2010， 32（3）： 619-625.
[59] Chen X G， Yu Z B， Yi P， et al. Disentangling runoff generation mechanisms： combining isotope tracing with integrated surface/subsurface simulation［J］. Journal of Hydrology， 2023， 617： 129149.
[60] Chen X G， Yu Z B， Yi P， et al. Water sources and threshold behaviors of streamflow generation in a mountain headwater catchment［J］. Journal of Hydrology， 2024， 644： 132117.
[61] Pu T， He Y Q， Zhu G F， et al. Characteristics of water stable isotopes and hydrograph separation in Baishui catchment during the wet season in Mt.Yulong region， south western China［J］. Hydrological Processes， 2013， 27（25）： 3 641-3 648.
[62] Kong Y L， Pang Z H. Evaluating the sensitivity of glacier rivers to climate change based on hydrograph separation of discharge［J］. Journal of Hydrology， 2012， 434： 121-129.
[63] Li Z X， Feng Q， Liu W， et al. Study on the contribution of cryosphere to runoff in the cold Alpine basin： a case study of Hulugou River Basin in the Qilian Mountains［J］. Global and Planetary Change， 2014， 122： 345-361.
[64] Peng H D， Mayer B， Norman A L， et al. Modelling of hydrogen and oxygen isotope compositions for localprecipitation［J］. Tellus B： Chemical and Physical Meteorology， 2022， 57（4）： 273.
[65] Froehlich K， Kralik M， Papesch W， et al. Deuterium excess in precipitation of Alpine regions-moisture recycling［J］. Isotopes in Environmental and Health Studies， 2008， 44（1）： 61-70.
[66] Wang S J， Wang L W， Zhang M J， et al. Quantifying moisture recycling of a leeward oasis in arid central Asia using a Bayesian isotopic mixing model［J］. Journal of Hydrology， 2022， 613： 128459.
[67] Zhou Sijie， Sun Congjian， Chen Wei， et al. Precipitation isotope characteristics and water vapor sources in summer in eastern Loess Plateau［J］. Acta Geographica Sinica， 2022， 77（7）： 1 745-1 761.
周思捷， 孙从建， 陈伟， 等. 黄土高原东部夏半年降水稳定同位素特征及水汽来源分析［J］. 地理学报， 2022， 77（7）： 1 745-1 761.
[68] An W L， Hou S G， Zhang Q， et al. Enhanced recent local moisture recycling on the northwestern Tibetan Plateau deduced from ice core deuterium excess records［J］. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2017， 122（23）： 12 541-12 556.
[69] Qiu X， Zhang M J， Dong Z W， et al. Contribution of recycled moisture to precipitation in northeastern Tibetan Plateau： a case study based on Bayesian estimation［J］. Atmosphere， 2021， 12（6）： 731.
[70] Elshehawi S， Bregman E， Schot P， et al. Natural isotopes identify changes in groundwater flows affecting wetland vegetation in the drentsche aa brook valley， the Netherlands［J］. Journal of Ecological Engineering， 2019， 20（3）： 112-125.
[71] Petersen R M， Nel J M， Strydom T， et al. The use of stable isotopes to identify surface water-groundwater interaction in the Kruger National Park， South Africa［J］. Water South Africa， 2023， 49（2）： 96-102.
[72] Xia C C， Liu Y J， Meng Y C， et al. Stable isotopes reveal the surface water-groundwater interaction and variation in young water fraction in an urbanized river zone［J］. Urban Climate， 2023， 51： 101641.
[73] Dai Y， Wang H W， Shi Q D. Contrasting plant water-use responses to groundwater depth from seedlings to mature trees in the Gurbantunggut Desert［J］. Journal of Hydrology， 2022， 610： 127986.
[74] Liao F， Wang G C， Yang N， et al. Groundwater discharge tracing for a large Ice-Covered lake in the Tibetan Plateau： integrated satellite remote sensing data， chemical components and isotopes （D， 18O， and 222Rn）［J］. Journal of Hydrology， 2022， 609： 127741.
[75] Cable J， Ogle K， Williams D. Contribution of glacier meltwater to streamflow in the Wind River Range， Wyoming， inferred via a Bayesian mixing model applied to isotopic measurements［J］. Hydrological Processes， 2011， 25（14）： 2 228-2 236.
[76] Darling W G， Bath A H， Talbot J C. The O and H stable isotope composition of freshwaters in the British Isles. 2. surface waters and groundwater［J］. Hydrology and Earth System Sciences， 2003， 7（2）： 183-195.
[77] Landais A， Barkan E， Vimeux F， et al. Combined analysis of water stable isotopes （H2 16O， H2 17O， H2 18O， HD16O） in ice cores［J］. Low temperature Science， 2009， 68： 315-327.
[78] Yang G H， Xiao Y Q， Wang S J， et al. Satellite-based distribution of inverse altitude effect of global water vapor isotopes： potential influences on isotopes in climate proxies［J］. Remote Sensing， 2023， 15（18）： 4533.
[79] Jiang Y， Burney J A. Crop water origins and hydroclimate vulnerability of global croplands［J］. Nature Sustainability， 2025， 8（12）： 1 491-1 504.
[80] Shi M J， Worden J R， Bailey A， et al. Amazonian terrestrial water balance inferred from satellite-observed water vapor isotopes［J］. Nature Communications， 2022， 13： 2686.
[81] Worden S， Bloom A A， Worden J， et al. Congo Basin water balance and terrestrial fluxes inferred from satellite observations of the isotopic composition of water vapor［J］. Water Resources Research， 2024， 60（7）： e2023WR035092.
[82] Wang S， Xiao Y， Qian Y， et al. Reconstructed precipitation isotopes in China during the past six decades based on machine learning［J］. Journal of Hydrology， 2025， 662： 134003.
[83] Erdélyi D， Hatvani I G， Jeon H， et al. Predicting spatial distribution of stable isotopes in precipitation by classical geostatistical- and machine learning methods［J］. Journal of Hydrology， 2023， 617： 129129.
[84] Benaafi M， Hamanah W M， Al-Wajih E. Modelling the Isotope composition of groundwater using hydrochemical properties in eastern Saudi Arabia： implementation of innovative data intelligence techniques［J］. Journal of Hydrology： Regional Studies， 2025， 57： 102138.
[85] Heydarizad M， Zhongfang L， Pumijumnong N， et al. Exploring long-term monthly prediction of precipitation isotopes over southeast Asia： a comparative analysis of machine-learning models［J］. Hydrology and Earth System Sciences Discussions， 2024， 2024： 1-27.
[86] Zhang Z J， Chen X G， Lin H， et al. Multi-source isotopic tracing reveals meltwater runoff processes and environmental responses in the Yarlung Tsangpo River Basin［J］. Journal of Hydrology， 2026， 672： 135365.
[87] Xu Qing， Zuo Haijun. Application of stable isotope technology to ecosystem of watershed hydrology［J］. World Forestry Research， 2020， 33（1）： 8-13.
徐庆， 左海军. 稳定同位素在流域生态系统水文过程研究中的应用［J］. 世界林业研究， 2020， 33（1）： 8-13.
[88] Joussaume S， Sadourny R， Jouzel J. A general circulation model of water isotope cycles in the atmosphere［J］. Nature， 1984， 311（5 981）： 24-29.
[89] Hoffmann G， Werner M， Heimann M. Water isotope module of the ECHAM atmospheric general circulation model： a study on timescales from days to several years［J］. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 1998， 103（D14）： 16 871-16 896.
[90] Sturm C， Zhang Q， Noone D. An introduction to stable water isotopes in climate models： benefits of forward proxy modelling for paleoclimatology［J］. Climate of the Past， 2010， 6（1）： 115-129.
[91] Jouzel J， Russell G L， Suozzo R J， et al. Simulations of the HDO and H2 18O atmospheric cycles using the NASA GISS general circulation model： the seasonal cycle for present‐day conditions［J］. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 1987， 92（D12）： 14 739-14 760.
[92] Schmidt G A， Hoffmann G， Shindell D T， et al. Modeling atmospheric stable water isotopes and the potential for constraining cloud processes and stratosphere-troposphere water exchange［J］. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2005， 110（D21）： 2005JD005790.
[93] Yoshimura K， Kanamitsu M， Noone D， et al. Historical isotope simulation using reanalysis atmospheric data［J］. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2008， 113（D19）： 2008JD010074.
[94] Tindall J C， Valdes P J， Sime L C. Stable water isotopes in HadCM3： isotopic signature of El Niño-Southern Oscillation and the tropical amount effect［J］. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2009， 114（D4）： 2008JD010825.
[95] Risi C， Bony S， Vimeux F， et al. Water-stable isotopes in the LMDZ4 general circulation model： model evaluation for present-day and past climates and applications to climatic interpretations of tropical isotopic records［J］. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2010， 115（D12）： 2009JD013255.
[96] Werner M， Langebroek P M， Carlsen T， et al. Stable water isotopes in the ECHAM5 general circulation model： toward high-resolution isotope modeling on a global scale［J］. Journal of Geophysical Research， 2011， 116（D15）： D15109.
[97] Pfahl S， Wernli H， Yoshimura K. The isotopic composition of precipitation from a winter storm—a case study with the limited-area model COSMO iso［J］. Atmospheric Chemistry and Physics， 2012， 12（3）： 1 629-1 648.
[98] Haese B， Werner M， Lohmann G. Stable water isotopes in the coupled atmosphere-land surface model ECHAM5-JSBACH［J］. Geoscientific Model Development， 2013， 6（5）： 1 463-1 480.
[99] Christner E， Aemisegger F， Pfahl S， et al. The climatological impacts of continental surface evaporation， rainout， and subcloud processes on δD of water vapor and precipitation in Europe［J］. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2018， 123（8）： 4 390-4 409.
[100] Brady E， Stevenson S， Bailey D， et al. The connected isotopic water cycle in the Community Earth System Model version 1［J］. Journal of Advances in Modeling Earth Systems， 2019， 11（8）： 2 547-2 566.
[101] Arnault J， Jung G， Haese B， et al. A joint soil‐vegetation‐atmospheric modeling procedure of water isotopologues： implementation and application to different climate zones with WRF‐Hydro-Iso［J］. Journal of Advances in Modeling Earth Systems， 2021， 13（10）： e2021MS002562.
[102] Cauquoin A， Werner M. High‐resolution nudged isotope modeling with ECHAM6-wiso： impacts of updated model physics and ERA5 reanalysis data［J］. Journal of Advances in Modeling Earth Systems， 2021， 13（11）： e2021MS002532.
[103] Tada M， Yoshimura K， Toride K. Improving weather forecasting by assimilation of water vapor isotopes［J］. Scientific Reports， 2021， 11（1）： 18067.
[104] Toride K， Yoshimura K， Tada M， et al. Potential of mid‐tropospheric water vapor isotopes to improve large‐scale circulation and weather predictability［J］. Geophysical Research Letters， 2021， 48（5）： e2020GL091698.
[105] Shi X X， Cauquoin A， Lohmann G， et al. Simulated stable water isotopes during the mid-Holocene and pre-industrial periods using AWI-ESM-2.1-wiso［J］. Geoscientific Model Development， 2023， 16（17）： 5 153-5 178.
[106] Tanoue M， Yashiro H， Takano Y， et al. Modeling water isotopes using a global non‐hydrostatic model with an explicit convection： comparison with gridded data sets and site observations［J］. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2023， 128（23）： e2021JD036419.
[107] Wider J， Kruse J， Weitzel N， et al. Towards learned emulation of interannual water isotopologue variations in General Circulation Models［J］. Environmental Data Science， 2023， 2： e35.
[108] Li Z L， Cheng Q， Li R H， et al. IsoSim： a long-term benchmark dataset for water isotope emulation in global climate models［C］// Proceedings of the 33rd ACM international conference on advances in geographic information systems. ACM， 2025： 526-537.
[1] 王冰笛, 李清泉, 沈新勇, 董李丽, 汪方, 王涛, 梁信忠. 区域气候模式CWRF对东亚冬季风气候特征的模拟[J]. 地球科学进展, 2020, 35(3): 319-330.
[2] 刘冠州, 梁信忠. 新一代区域气候模式(CWRF)国内应用进展[J]. 地球科学进展, 2017, 32(7): 781-787.
[3] 熊喆. 不同积云对流参数化方案对黑河流域降水模拟的影响[J]. 地球科学进展, 2014, 29(5): 590-597.
[4] 陈洪萍, 贾根锁, 冯锦明, 董燕生. 气候模式中关键陆面植被参量遥感估算的研究进展[J]. 地球科学进展, 2014, 29(1): 56-67.
[5] 谢永坤, 刘玉芝, 黄建平, 王国印. 雪冰反馈对北半球经向温度梯度的影响[J]. 地球科学进展, 2013, 28(11): 1276-1282.
[6] 王连喜, 刘静, 李琪, 钱蕊. 气候变化对宁夏水稻的影响及适应性研究[J]. 地球科学进展, 2013, 28(11): 1248-1256.
[7] 王林,陈文. 误差订正空间分解法在中国的应用[J]. 地球科学进展, 2013, 28(10): 1144-1153.
[8] 杨清华,张占海,刘骥平,吴辉碇,张林. 海冰反照率参数化方案的研究回顾[J]. 地球科学进展, 2010, 25(1): 14-21.
[9] 王澄海,吴永萍,崔 洋. CMIP研究计划的进展及其在中国地区的检验和应用前景[J]. 地球科学进展, 2009, 24(5): 461-468.
[10] 李伟平,刘新,聂肃平,郭晓寅,史学丽. 气候模式中积雪覆盖率参数化方案的对比研究[J]. 地球科学进展, 2009, 24(5): 512-522.
[11] 张雪芹，彭莉莉，林朝晖. 未来不同排放情景下气候变化预估研究进展[J]. 地球科学进展, 2008, 23(2): 174-185.
[12] 黄安宁,张耀存,朱坚. 物理过程参数化方案对中国夏季降水日变化模拟的影响[J]. 地球科学进展, 2008, 23(11): 1174-1184.
[13] 范丽军;符淙斌;陈德亮;. 统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展[J]. 地球科学进展, 2005, 20(3): 320-329.
[14] 汪方;丁一汇. 气候模式中云辐射反馈过程机理的评述[J]. 地球科学进展, 2005, 20(2): 207-215.
[15] 罗勇，王绍武，党鸿雁，赵宗慈. 近20年来气候模式的发展与模式比较计划[J]. 地球科学进展, 2002, 17(3): 372-377.
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