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长白山地区是国家“两屏三带”生态安全格局的重要组成部分，是维系国家水资源安全、生物多样性的重要生态安全屏障，并在调节东北地区的水循环与局地气候方面起着至关重要的作用[1]. 近20年，长白山林木被大量采伐，林下灌丛被大量清理，生态环境破坏严重，已经导致生态系统的水源涵养能力减弱，从而影响区域的水资源供给[2]. 长白山所在的东北地区是我国三大积雪区之一. 在全球变暖的背景下，中国主要积雪区冬季的积雪覆盖面积呈逐年减少趋势[3]，但春季积雪融水的增加可能会带来洪水等严重的自然灾害，并影响水资源的时空分布[4]. 作为东北地区乃至全球的优质天然矿泉水产地，对长白山地区地下矿泉水的大量开采可能会影响到农业和生活用水安全以及水源涵养区的生态环境[2, 5]. 因此，气候变化背景下，探究东北长白山地区水资源的构成和演化，对水源涵养区水资源的有效利用和科学管理具有重要意义.
不同水体间的相互转化是水文循环的重要过程，是开展流域水资源管理与保护的前提基础[6 − 7]. 水体氢氧稳定同位素是表征水体运移和转化的重要示踪剂，是调查区域水资源组成及其补给机制的重要方法，可为区域水循环过程研究提供判断依据[8]. 目前，很多基于同位素技术的相关研究已在我国东北地区及其长白山地区开展. 冯明铭[2]应用同位素方法量化融雪期（4—8月）长白山二道白河流域河水组分来源. 张兵等[9]在第二松花江流域（6月）研究了地表水与地下水之间的相互补给关系，并量化了地表水和浅层地下水对江水的补给比例. 贾思达[10]利用同位素方法研究了三江平原松花江流域地下水与地表水转化关系（4—10月）. 吴亚敏[11]采用同位素技术分析了融雪初期（3月和4月）三江平原松花江-挠力河流域融雪入渗对地下水的补给作用. 董毅[12]利用同位素技术探究了白山玄武岩区天然矿泉水与地表水的关系（7月和11月），并量化了地表水对矿泉水的补给量. 危润初[13]和高月[14]利用同位素和水化学方法揭示了长白山区天然矿泉水形成机理. 许多学者应用同位素技术探讨了长白山地下水和天池水的来源问题，并认为补给长白山天池的地下水来源于青藏高原区渗漏水的补给[15 − 17]. 纵观以往的研究，大多数研究时段多集中在融雪期和夏秋季节，且多关注长白山地区地下水的形成、来源以及化学组成，而缺乏对长白山地区冬季不同水体同位素组成特征及补给关系的研究.
本文通过对长白山北坡不同水体进行系统采样，分析长白山地区冬季不同水体同位素组成特征，并利用端元混合模型量化不同水体的来源，明晰各水体之间的相互转化和补给关系. 研究结果对理解高纬度寒区水循环过程具有重要意义，可为水源涵养区水资源的合理开发和生态环境保护提供科学依据.
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长白山地区位于中国吉林省东北部，是松花江、图们江、鸭绿江三江的发源地. 区内地形起伏较大，东南高，西北低；侵蚀切割强烈，以火山熔岩地貌景观为主[2]. 玄武岩广泛分布，气孔发育良好，为地下水资源赋存提供了空间[14]. 区内河网密度大，水资源丰富，且多以温泉群形式出露，地下水是河水稳定补给源，使得河流冬季不封冻[2, 15]. 植被覆盖率高且具有典型的山地垂直自然景观特征，从低海拔到高海拔由阔叶林、针叶林带逐渐过渡到高山苔原[18]. 气候类型为温带大陆季风高山气候；冬季寒冷漫长，而夏季温和短暂，年均气温在−7—3 ℃之间，最冷月为1月，其平均气温在−20 ℃左右[18]. 长白山地区是我国三大积雪覆盖区之一，山顶全年积雪日数最多可达275 d[18]. 本文主要的研究区域——二道白河流域位于长白山北坡，并发源于长白山天池（图1），在荒沟门处汇入二道松花江，流域面积约为210 km2，多年平均径流量约为1.75×108 m3[2].
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本研究依托长白山池北气象局，在2024年1月至3月期间对长白山北坡和西坡地区进行系统的水体样品采集（主要集中在北坡，西坡仅涉及1条河流），包括大气降水、河水、地下水、积雪、天池水（火山口湖水），共采集不同水体样品76个（表1）. 其中，降水采样点设置在池北区气象局观测场（位于碱水河流域内），海拔为732 m. 在观测期内，共采集大气降水样10个. 降雪样由集雨器采集后转移至洁净的密封带并放置在室内自然融化，待雪样完全融化后，再把样品收集到高密度聚乙烯塑料瓶中[19]. 本研究以流域为单元，设置3个河水采样点，采样间隔为5 d，共采集河水样品51个. 其中，二道白河（R2）位于长白山北麓，发源于长白山顶火山口湖（天池）；碱水河（R1）位于池北气象局东侧，发源于碱水河国家湿地公园；小黄泥河（R3）位于长白山西麓. 在池北区气象局的观测井（井深约4 m）采集地下水样品9个，采样间隔为10 d. 在长白山瀑布口采集天池水（T）3个和积雪样品（S）3个（作为融水端元），采样间隔均为30 d. 待所有水体采集结束后，在取样瓶上和记录本上记录样品的编号、水体类型、采集日期和地点等信息，而后把水样放置于冰箱中进行低温存储.
在中国科学院冰冻圈科学与冻土工程重点实验室进行氢氧稳定同位素组成和水化学参数分析. 分析氢氧稳定同位素的仪器为液态氢氧同位素分析仪（DLT 100, Los Gatos, USA）. 为了避免仪器的记忆效应产生的分析误差，每个样品均测6次，取后4次的平均值. δ18O和δD的分析误差分别为± 0.2‰和± 0.6‰. 测定电导率（electrical conductivity, EC）的仪器为DDSJ-308A的电导率仪，测定误差为±0.5%.
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氢氧稳定同位素和水化学已成为研究水文循环过程的良好示踪剂，二者的结合使用能很好地示踪流域水循环过程，近几十年来被广泛应用于流域水文过程的研究[20]. 基于质量守恒原理的端元混合模型，可以量化不同潜在水源对河水的贡献率[21 − 22]. 常用的示踪剂有δ18O、δD、d-excess、Cl−和EC等[20, 23]. 依据研究区的气候、地质和水文特征，本文主要采用二和三端元混合模型进行河水来源解析.
二端元混合模型的公式如下：
三端元混合模型的公式如下：
式中，Qt表示河水流量，Qs、Qp、Qg分别为积雪融水量（或天池水）、降水量和地下水量；δt、δs、δp和δg为对应水体的同位素平均值；Ct、Cs、Cp和Cg为对应水体的平均EC值. 联立方程可分别求得不同水源对河水的贡献率. 由于δ18O和δD之间存在非常好的线性关系，无论采用δ18O还是δD作为保守性示踪剂，与EC组合，量化得出的端元混合结果基本上是相近的. 因此，本文主要采用δ18O作为同位素示踪剂进行河水来源的分割.
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在长白山北坡自设气象站获取气温数据，西坡的气温数据由长白山池北气象局提供，降水量数据由采样人员在采集降水样时同步观测得到. 本文的统计分析采用SPSS 19.0软件完成，使用Origin 2022软件进行相关图件的绘制.
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在观测期内，长白山北坡降水δ18O的变化范围为−23.3‰—−14.8‰，加权平均值为−14.4‰（表2），明显低于二道白河流域降水δ18O的年加权平均值（−9.8‰）[2]，说明长白山冬季降水相对贫化重同位素. 地下水δ18O的平均值为−11.8‰，山区积雪融水δ18O的平均值为−12.2‰. 地下水同位素与融雪同位素十分接近，表明地下水可能有地表融雪水的入渗补给. 碱水河（R1）河水δ18O的变化范围为−14.2‰—−12.3‰，平均值为−13.8‰；二道白河（R2）河水δ18O的变化范围为−13.8‰—−10.8‰，平均值为−13.1‰；小黄泥河（R3）河水δ18O的变化范围为−13.9‰—−12.4‰，平均值为−13.1‰；天池水δ18O的变化范围为−13.8‰—−13.7‰，平均值为−13.7‰，这与林元武等[24]在1999年和李玥等[25]在2013年的观测结果十分接近，分别为−13.5‰和−13.7‰，说明长期以来，长白山天池水的补给来源及其同位素组成相对稳定. 单因素方差分析结果显示，不同水体的电导率值（EC）存在显著差异（图2b）. 其中，天池水的EC值最高，平均值为403.7 μS·cm−1；其次是地下水，EC平均值为244.8 μS·cm−1（表2）. 天池水和地下水的电导率值均显著高于大气降水、河水以及积雪融水. 长白山天池水的EC值高于地下水，可能与天池水的来源和本研究地下水的采样方式有关. 补给天池水的地下水可能来源于更为深层的地下水. 长白山地下深处的地下热水与周围岩石发生广泛的水岩反应，增加地下水中溶解性物质的浓度，从而增加水的电导率值. 而本研究中采集的地下水是深度约为4 m的井水，距离地表较近，埋藏较浅，属于浅层地下水，同时有大气降水的入渗补给，一定程度上会稀释地下水中的溶解固态的浓度，降低地下水的EC值.
总体上，长白山地区不同水体稳定同位素组成和电导率值均差异明显. 地下水和积雪融水最富集重同位素，大气降水相对贫化重同位素，而河水同位素平均值和电导率值均介于大气降水和地下水之间，指示了降水和地下水是河水的两个重要补给来源.
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不同水体δ18O与δD的关系可以揭示不同水体的来源及其相互作用关系[26 − 27]. 研究结果显示，长白山冬季不同水体δ18O和δD之间具有较好的线性关系，但各水体之间的斜率和截距存在一定差异（图3）. 研究区冬季降水线的斜率和截距（δD=7.88δ18O+12.36）与全球降水线相近（δD=8δ18O+10）[28]，但高于二道白河流域全年降水线的斜率和截距（δD=7.09δ18O−9.01）[2]，表明冬季降水在形成过程中受到的二次蒸发作用较弱. 河水、地下水和积雪同位素点均分布在降水线的下方（图3），并且蒸发线的斜率较低，说明这些水体均受到了非平衡的蒸发作用[29 − 30]. 值得注意的是，碱水河（R1）与二道白河（R2）的河水蒸发线十分接近，同时二者在左下方的同位素点呈聚类分布且有重叠，这可能是因为碱水河流域边界紧挨二道白河，二者之间存在密切的水力联系，而且R1流域北部是天池水的排泄区域，同样可能有天池水的直接补给. 因此，初步推断R1和R2可能具有相似的补给来源. 另外，R3河水同位素沿着大气降水线分布，并且其蒸发线的斜率与降水线非常接近，说明R3河水有大气降水的补给. 然而，R3河水同位素点在二维空间上呈两段式分布（图3），可能指示了不同研究时段河水的主导补给来源发生了明显变化.
降水线与蒸发线交点可以反映地下水、地表水的初始补给源的同位素组成，即能够有效补给地下水、河水的降水同位素加权平均值[31]. 从图3可以看到，有效补给3个流域河水的降水δ18O加权平均值在−14.0‰左右，接近冬季降水同位素的加权平均值，进一步说明大气降水是河水的有效补给源. 而有效补给地下水的降水δ18O加权平均值约为−12.7‰；结合研究区全年降水线，计算得到的有效补给地下水的降水δ18O加权平均值则更高，约为−10.1‰，十分接近研究区降水δ18O的年加权平均值（−9.8‰），表明地下水主要来源于夏季富集重同位素的降水. 可见，长白山地区不同水体之间的补排关系比较复杂.
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从同位素值的时间变化上看，降水同位素的波动变化最明显，标准差为5.6‰. 降水δ18O在2月19日达到最高值后（−4.9‰）开始下降，但总体上呈明显的富集趋势（图4a）. 李小飞等[32]依据全球大气降水同位素观测网络的同位素资料，发现东北地区1—3月的降水同位素同样呈富集趋势. 通常降水稳定同位素的变化特征与形成降水时的天气物理过程密切相关[33]. 通过分析降水同位素与气象因子的关系发现，降水δ18O与降水量无明显关系，但与气温呈微弱的正相关关系（图5a；R2=0.23, P=0.09），即随着温度的升高，δ18O值逐渐增大，表明降水同位素组成受气温的控制（温度效应）. 已有研究发现，在全年尺度上整个东北地区的降水同位素存在显著的温度效应[32, 34 − 35]. 长白山地区冬季降水同位素的温度效应与全年尺度上的研究结果一致. 此外，降水同位素的这种波动变化特征与水汽来源密切相关. 研究发现，东北地区源于俄罗斯、蒙古等地的远距离输送的水汽贫化重同位素，而由局地输送的水汽形成的降水相对富集重同位素[32].
河水是水循环中不同水体之间相互连接的纽带[36]. 在本研究中，相比于大气降水，河水、天池水、地下水的稳定同位素值标准差较小，变化范围在0.1‰—1.0‰之间，说明这些水体同位素值随时间变化比较稳定（表2）. 降水进入流域后，与其他水体发生了混合以及地表和地下对降水的滞留作用，平滑了降水同位素在河水和地下水中的信号[37]. 尽管如此，可以明显看到，R1和R2河水在2月15日以及R3在2月20日出现较高的同位素值，这与降水同位素的高值点的变化基本一致，指示了该时间段内有大气降水对河水的直接补给. 此后，R1和R2河水同位素值开始降低，并趋向平稳，而R3河水同位素则一直保持富集状态. 通过分析气温的变化，发现小黄泥河流域（R3）在2月13—18日期间多次日均气温高于0 ℃，最高达6.2 ℃，此后保持在较高的气温，尤其是在3月初，气温再次回升至0 ℃以上. 由此推断，在观测后期R3河水可能有大量富集重同位素的积雪融水补给. 另外，从电导率的时间变化上看（图4b），R3河水的电导率由观测前期的219.9 μS·cm−1下降到观测后期的113.2 μS·cm−1（积雪融水EC平均值为123.4 μs·cm−1），同样指示了在观测后期R3河水有积雪融水的补给，从而对河水溶解物质的浓度产生明显的稀释作用. 因此，从河水同位素值和EC值的时间变化上看，各流域河水不仅有大气降水的直接补给，同时在观测后期，R3河水可能还有积雪融水的补给.
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由于二道白河（R2）发源于长白山火山口湖，因此，R2河水中必然是有天池水的直接补给. 同时，之前分析发现，R1的河水蒸发线与R2非常接近，并且在空间上两个流域紧密相邻. 因此，R1河水中可能有来自天池水的补给. 因此，对R1和R2进行三端元混合分析（图6）. 结果显示，R1河水同位素点基本上是落在由大气降水、地下水和天池水组成的三角形区域内，并且靠近大气降水一端，表明大气降水是R1河水的第一补给来源. 虽然，有少部分R2河水同位素点位于三角形区域之外，但大部分点落在三角形区域内，且主要在降水和地下水之间，说明大气降水和地下水是R2河水的两个重要补给来源. 实际上，落在三角区域外的点也是比较靠近地下水端元，可能是因为R2河水与地下水发生了相互转化，但总体上是地下水补给河水. 天池水端元距离R1和R2较远，则指示了天池水对R1和R2的少量补给. 依据前面的分析结果，不同来源对R3河水的补给过程相对复杂. 因此，对R3河水无法进行整体上的端元混合分析. 考虑到在采样前期，气温低，R3河水基本上没有积雪融水补给，因此在此阶段进行二端元混合分析，发现地下水是R3河水的第一来源. 由于在观测后期，可能有积雪融水补给R3河水，因此，对R3进行三端元混合分析，发现河水非常接近积雪融水端元，表明积雪融水是该阶段河水的第一来源.
在端元识别的基础上，以δ18O和EC作为示踪剂，计算得到不同来源对长白山地区河水的贡献比例（图7）. 结果显示，大气降水、地下水和天池水对R1河水的贡献率分别为70.9%、20.9%和8.2%，表明大气降水是碱水河河水的主要来源. 大气降水、地下水和天池水对R2河水的贡献率分别为45.7%、48.4%和5.9%. 对于R2而言，虽然地下水的贡献率略高，但大气降水依然占据了不可忽视的45.7%的补给比例. 这表明，虽然R1和R2两河的补给来源在类型上相似，但不同水源对两河的具体贡献比例却存在一定差异. 长白山地区火山熔岩地貌广泛发育，玄武岩裂隙和气孔为地下水的赋存提供了充足空间[2, 14]. 根据本研究结果，这些地下水在冬季或枯水期对长白山地区河水的补给尤为显著，尤其是发源于长白山天池的二道白河，地下水对其的贡献率接近50%，进一步凸显了地下水在维持该地区水循环中的重要作用.
对小黄泥河（R3）河水来源进行量化解析，结果显示，在采样前期，小黄泥河接受大气降水和地下水的补给比例均为50%；在采样后期，降水、地下水和积雪融水对R3河水的补给比例分别为40.8%、16.9%和42.3%. 如果对R3两个时期不同来源补给比例求平均，降水、地下水和积雪融水对R3河水的贡献率分别为45.4%、33.5%和21.1%. 造成不同流域和不同时段补给来源及比例的差异可能与气温变化、下垫面环境特征和人为活动有关. 在观测期内，二道白河流域的平均值气温为−8.64 ℃，小黄泥河流域的平均气温为−8.50 ℃，即长白山西坡的平均气温略微高于北坡地区. 并且二道白河流域的森林覆盖率大，森林具有保温功能，使林下温度相对稳定，不易于林内积雪消融和升华；而小黄泥河流域内有较大面积的裸地、新开垦的农用地和建设用地（图1b、c），加上后期气温回升，引起露天积雪消融，从而造成小黄泥河在2月底和整个3月均有大量积雪融水的补给. 冯明铭[2]应用稳定同位素方法量化了不同来源对二道白河河水的贡献，结果显示，4月地下水的贡献率可以达到61.6%，4月至6月的积雪融水的贡献率呈增加趋势；其中，6月积雪融水贡献率最高达到为59.8%，并且4至8月积雪融水的平均贡献率为42.6%. 结合前人的研究结果，可以发现，融雪期的积雪融水是长白山河水的主要来源. 但在寒冷的冬季，地下水和降水对河水的贡献比例较大. 美国西部高山区总径流中约有70%来自积雪融水的贡献[38]. 在我国藏东南的白水河流域和羊贡河流域，季风前期的积雪融水对河水的贡献率分别为38.3%和47.9%[39]. 事实上，积雪融水对不同区域河流贡献的多寡与积雪覆盖率、当地气候条件和地形特征密切相关[40 − 41].
值得注意的是，长白山地区冬季气温低，以固态降水为主，但河水中仍然有大气降水的补给. 笔者认为，一方面是因为降雪落在河道和其他未冻结水域会对河流形成直接的补给，以及在地表温度较高一些局部地区，如河岸区、温泉出露区等，新降雪可能会迅速融化，进而补给河流. 比如在水域面积较大的碱水河流域（国家湿地公园），大气降水对其的补给比例可以达到70%以上. 另一方面，较低的气温不易于积雪发生升华，可能会使积雪与最初降雪（降水）保持相近的同位素组成，在特殊区域和环境条件下发生消融后补给河水. 比如在冬季逐日/时气温高于0 ℃的情况下，积雪可能发生消融，从而汇入河流. 通过野外观测发现，长白山冬季部分降水是雨雪混合降水，同样可能会增加降水对河流的直接补给. Pu等[39]在藏东南高海拔的冰川流域的研究发现，季风前期，降水对白水河的贡献率可以达到61.7%. 在青藏高原腹地的那曲河流域，降水对河水的贡献率可以达到43.4%[42]. 降水对祁连山葫芦沟流域（
4038 m）河水的贡献率为56%[43]. 这些位于高海拔的流域，同样气温较低，有较多的固态降水，但大气降水是河水的主要来源.考虑到，长白山北坡冬季河流中有一小部分是来自天池水的直接补给，同时天池水中的溶解性物质浓度较大，这种水源对河流的补给作用对流域内的生态环境、水质安全等方面可能产生一定的影响. 因此，评估天池水对河水的贡献对长白山地区水资源的合理开发具有重要意义.
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（1）长白山区不同水体同位素组成存在一定的差异，大气降水贫化重同位素，地下水和积雪融水相对富集重同位素；河水、地下水以及积雪融水同位素点均位于降水线的下方，说明这些水体受到了一定程度的蒸发作用；R1和R2河水蒸发线相近以及同位素点有部分重叠，指示了二者之间存在紧密的水力联系.
（2）在观测期内，大气降水同位素呈明显的富集趋势，与气温变化一致，存在微弱的温度效应；河水同位素的高值点与降水同位素的高值点对应，表明河水受大气降水的直接补给；R3河水同位素先富集后则一直保持高值水平，说明在观测后期可能有积雪融水补给河水.
（3）端元混合结果显示，降水、地下水和天池水对长白山北坡R1河水的贡献率分别为70.9%、20.9%和8.2%，对R2河水的贡献率分别为45.7%、48.4%和5.9%；降水、地下水和积雪融水对长白山西坡R3河水的贡献率分别为45.4%、33.5%和21.1%；不同流域和不同时段河水补给来源的差异与气温变化、下垫面特征和人为活动有关.
长白山北坡冬季不同水体稳定同位素特征及其环境意义
Characteristics of stable isotopes in different water bodies in winter on the northern slope of Changbai Mountain and its environmental significance
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摘要: 厘清不同水体间的相互补给关系是开展流域水资源管理与保护的必要基础. 而同位素技术是调查区域水资源组成及补给机制的有效方法. 通过对长白山北坡冬季不同水体进行系统采样，结合气象资料，分析不同水体同位素组成特征及其水力联系，并应用端元混合模型，量化河水的补给来源. 结果显示：长白山地区冬季不同水体稳定同位素组成存在一定差异，降水贫化重同位素，而地下水和积雪融水相对富集重同位素. 河水、地下水和积雪融水同位素点均位于大气降水线的下方，且蒸发线的斜率和截距较小，说明这些水体均受蒸发作用的影响. 河水同位素的高值点响应降水同位素高值点的变化，表明河水接受大气降水的直接补给. 在观测后期，长白山西坡小黄泥河河水同位素值一直稳定在高值水平，指示了小黄泥河在观测后期可能有积雪融水的明显补给. 端元混合结果显示，降水、地下水和天池水对长白山北坡碱水河的贡献率分别为70.9%、20.9%和8.2%，对二道白河的贡献率分别为45.7%、48.4%和5.9%；降水、地下水和积雪融水补给小黄泥河的比例分别为45.4%、33.5%和21.1%. 不同流域和不同时段河水补给来源的差异与气温变化、下垫面特征和人为活动有关. 研究结果可为区域水资源开发和生态环境保护提供科学依据.Abstract: Clarifying the mutual recharge relationship among diverse water bodies is a necessary foundation for the management and protection of water resources in river basins. Isotope technology is an effective method to investigate the composition of regional water resources and their recharge mechanisms. By systematically sampling the different water bodies on the northern slope of Changbai Mountain during winter as well as using meteorological data, the isotopic composition characteristics and hydraulic connections of different water bodies were analyzed, and an end-member mixing model was applied to quantify the recharge sources of river water. The results showed certain differences in the stable isotopic compositions of different water bodies in winter in the Changbai Mountain region. Precipitation depleted heavy isotopes, whereas groundwater and snowmelt water were relatively enriched in heavy isotopes. The isotopic points of river water, groundwater, and snowmelt water were located below the meteoric water line, and the slope and intercept of the evaporation line were low, thus indicating that these water bodies were affected by evaporation. The high-value points of river water isotopes responded to changes in the precipitation isotopes, thereby suggesting that the river water received direct recharge from precipitation. The isotopic value of Xiaohuangni River on the west slope of Changbai Mountain remained stable at a high level during the later observation stage, thus indicating that Xiaohuangni River may have received snowmelt recharge during that period. The end-member mixing results showed that the contribution rates of precipitation, groundwater, and Tianchi Lake water to Jianshui River on the northern slope of Changbai Mountain were 70.9%, 20.9%, and 8.2%, respectively, and 45.7%, 48.4%, and 5.9% to Erdaobai River, respectively. The contribution rates of precipitation, groundwater, and snowmelt water to Xiaohuangni River were 45.4%, 33.5%, and 21.1%, respectively. The differences in the recharge sources of river water in different basins and at different times were caused by temperature variations, underlying surface characteristics, and human activities. The results of this study can provide a scientific basis for regional water-resource development and ecological environmental protection.
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Key words:
- Changbai Mountain /
- isotope /
- end-member mixing model /
- hydrological process /
- river water source.
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图 2 长白山地区不同水体δ18O（a）和EC值（b）对比
Figure 2. Comparison of δ18O （a） and EC values （b） in different water bodies in the Changbai Mountain area
图 3 长白山地区不同水体δ18O与δD的关系（a）所有水体同位素数据；（b）图（a）中矩形范围内的同位素数据
Figure 3. Relationship between δ18O and δD in different water bodies in the Changbai Mountain area （（a） All isotopic data; （b） isotopic data within rectangle in Fig 3a）
图 4 长白山地区不同水体δ18O（a）和电导率值（b）的时间变化
Figure 4. Variations of δ18O （a） and EC values （b） in different water bodies in the Changbai Mountain area
图 5 长白山北坡大气降水同位素与气温（a）、降水量（a）的关系
Figure 5. Relationship between precipitation isotope and air temperature （a）, precipitation （b） on the north slope of Changbai Mountain
图 6 长白山地区河水端元混合分析
Figure 6. End-member mixing analysis of river water in the Changbai Mountain
图 7 不同补给源对长白山地区河水的贡献率
Figure 7. Contribution of different recharge sources to river water in the Changbai Mountain area
表 1 水体样品信息
Table 1. Information of water sample
采样点及编号
Sampling site and number水样类型
Water type采样间隔
Sampling interval样品数量/个
Number of samples纬度/（°）
Latitude经度/（°）
Longitude海拔/m
Elevation池北气象局（P） 大气降水 降水事件 10 42.4044 128.1247 732 碱水河（R1） 河水 5 d 18 42.4085 128.1360 731 二道白河（R2） 河水 5 d 15 42.4212 128.1128 709 小黄泥河（R3） 河水 5 d 18 42.1449 127.5015 802 长白山火山湖（T） 天池水 30 d 3 42.0611 128.0600 1691 池北气象局（G） 地下水 10 d 9 42.4070 128.1310 732 天池瀑布口积雪（S） 积雪 30 d 3 42.0444 128.0586 1691 
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表 2 长白山地区不同水体δ18O和电导率特征值统计
Table 2. Summary of characteristic values of δ18O and EC in different water bodies in the Changbai Mountain area
水样类型
Water typeδ18O/‰ EC/（μS·cm−1） 平均值
Average最大值
Max最小值
MinSD
Standard deviation平均值
Average最大值
Max最小值
MinSD
Standard deviation大气降水（P） −14.4 −4.9 −23.3 5.6 38.5 60.2 13.2 14.9 碱水河（R1） −13.8 −12.3 −14.2 0.5 111.6 120.4 88.1 6.6 二道白河（R2） −13.1 −10.8 −13.8 1.0 159.8 175.8 104.3 15.7 小黄泥河（R3） −13.1 −12.4 −13.9 0.7 166.6 357.0 104.5 64.1 天池水（T） −13.7 −13.7 −13.8 0.1 403.7 426.0 375.0 21.3 地下水（G） −11.8 −11.7 −12.0 0.1 244.8 274.0 169.3 29.0 二道白河源积雪（S） −12.2 −9.4 −13.6 1.9 123.4 171.7 33 64.0
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