印度夏季风作为全球气候系统的重要组成部分，是我国西南和南亚地区的主要降水来源，影响着十几亿人的生产生活。然而，在全球变暖背景下，印度夏季风降水变化呈现出显著的不确定性，这对该季风区的生态系统和社会经济发展构成了严峻挑战。深海氧同位素3阶段（Marine Isotope Stage 3,MIS3）以来，地球气候经历了从末次冰期的寒冷状态向全新世温暖期的转变，期间伴随着多次气候渐变和突变过程。这一连续的气候演变过程不仅为评估气候变化的多种驱动因子提供地质实例，也为科学预测未来全球增温背景下季风降水变化及其生态环境效应提供重要参考。
中国科学院地质与地球物理研究所岩石圈演化与环境演变全国重点实验室的博士研究生于海洋，在导师王旭研究员的指导下，以中国西南地区星云湖自MIS3晚期以来的沉积序列为研究对象（图1），开展了甘油二烷基甘油四醚（GDGTs）、长链正构烷烃C31氢同位素（δDC31）、湖泊自生碳酸盐氧同位素（δ18Ocarb）和沉积物粒度等指标研究，重建了该地区40.2 cal ka BP以来的温度和降水演化历史，揭示了全球变暖背景下印度夏季风降水变化及其机制。
图1 （a）星云湖（蓝色五角星）的位置；（b）末次盛冰期（LGM）青藏高原的冰川分布（Yan et al.,2018），白色区域代表冰川；（c）星云湖（蓝色五角星）和西南地区其他湖泊位置图，数字a-h分别代表邛海、泸沽湖、天才湖、程海、腾冲青海湖、阳宗海、星云湖、西盟龙潭；（d）星云湖的等深线（根据Chen et al.,2014a 修改）和样品位置图，红色、蓝色和棕色实心圆分别表示沉积岩芯、湖泊表层沉积物和流域土壤样品的位置
支链GDGTs（brGDGTs）重建的大气年平均温度（MAAT）结果表明（图2a），星云湖地区MIS3晚期（40.2-26.5 cal ka BP）气候相对温暖；LGM（26.5-19.0 cal ka BP）气候凉爽（比现今低~2℃）；末次冰消期（19.0-11.7 cal ka BP）气候逐渐转暖（相对于LGM增加了~3℃）；11.7-9.5 cal ka BP期间气候持续转暖；至9.5-6.7 cal ka BP期间温度达到40.2 cal ka BP以来的最高值（比现今高~3℃），代表着全新世大暖期（HTM）；随后在中-晚全新世（6.7-0.0 cal ka BP），气温呈下降趋势。
对比研究发现，北半球低纬夏季太阳辐射是影响星云湖MAAT变化的主要驱动因素，而大气CO2浓度则通过调节温室效应，进一步放大了冰期与间冰期之间的温度差异（图2）。此外，星云湖的brGDGTs记录显示出5次千年尺度冷事件（降温幅度~1-3℃），分别对应哈因里奇事件（Heinrich,H4-H1）和新仙女木事件（Younger Dryas,YD）（图2a），这些千年尺度降温可能与大西洋经向翻转环流（AMOC）的减弱密切相关。
图2 星云湖MAAT与全球气候记录的比较。（a）星云湖MAAT；（b）腾冲青海湖MAAT（Zhao et al.,2021）；（c）全球SSTs（Kohfeld & Chase,2017）；（d）印度洋SSTs（Mohtadi et al.,2014）；（e）腾冲青海湖MAAT（Tian et al.,2019）；（f）邛海MAAT（Wang et al.,2021）；（g）星云湖7月平均温度（Wu et al.,2018）；（h）6月30°N的太阳辐射（Berger & Loutre,1991）；（i）南极EPICA Dome C冰芯CO2浓度（Bereiter et al.,2015）；（j）格陵兰岛NGRIP 冰芯δ18O（Svensson et al.,2008）；（k）阿拉伯海北部Cariaco盆地的沉积物反射率（Deplazes et al.,2013）；（l）孟加拉湾西部SSTs（Govil & Divakar Naidu,2011）。灰色条带表示H4-H1和YD事件
值得注意的是，中国西南地区全新世最高温度的出现时间存在明显的空间差异：南部湖泊温度峰值出现较早；而北部湖泊因受青藏高原冰川融水的降温影响，温度峰值相对滞后（图3，图4）。具体而言，在早-中全新世期间，印度夏季风最为强盛，向中国西南地区输送了丰富的热量和水汽。然而，同期青藏高原冰川融水注入中国西南地区的北部湖泊，对其流域气候产生了显著降温效应。相比之下，中国西南地区的南部湖泊则主要受印度洋暖湿气团的影响，因而呈现出更高的温度（图4）。这一显著的南北差异，生动展现了区域地理环境对全新世温度变化的复杂调控机制。
图3 中国西南地区湖泊全新世MAAT重建记录。（a）邛海（Wang et al.,2021）；（b）泸沽湖（Zhao et al.,2021）；（c）天才湖（Feng et al.,2022）；（d）程海（Zhang et al.,2023）；（e）腾冲青海湖（Zhao et al.,2021）；（f）阳宗海（Wu et al.,2023）；（g）星云湖；（h）西盟龙潭（Ning et al.,2019）。黑色和彩色线条分别表示各湖泊MAAT的原始数据和八点平滑平均值。图中湖泊位置由上至下呈从北向南排列
图4 中国西南地区湖泊全新世最高温度时间分布的空间差异性模型
降水代用指标结果表明（图5a-图5c），星云湖地区的印度夏季风降水呈现明显的阶段性变化：在40.2-30.0 cal ka BP期间降水相对较多；30.0-16.0 cal ka BP期间减少；16.0-11.7 cal ka BP期间逐渐增加；10.7-6.5 cal ka BP期间最强盛；6.5-0.0 cal ka BP期间减少。总体而言，自40.2 cal ka BP以来，该地区印度夏季风降水在轨道尺度上随温度的升高而增加（图2a，图5a-图5c）。研究发现，印度夏季风降水的变化主要受北半球低纬夏季太阳辐射驱动，并受到冰期-间冰期CO2浓度和冰盖体积的影响（图5）。在全球变暖的背景下，随着大气CO2浓度和温度的升高、冰川的融化以及季风水汽源区范围的扩大，印度夏季风降水可能会显著增加，或许对印度季风区构成洪涝威胁。
图5 星云湖印度夏季风降水记录与全球古气候记录的比较。（a）星云湖沉积物中值粒径；（b）星云湖δDC31；（c）星云湖δ18Ocarb；（d）腾冲青海湖δDwax（Zhao et al.,2021）；（e）腾冲青海湖年均降水量（MAP）（Zhang et al.,2023）；（f）星云湖蕨类孢粉的百分含量（Chen et al.,2014b）；（g）星云湖MAP（Chen et al.,2014a）；（h）6月30°N太阳辐射量（Berger & Loutre,1991）；（i）南极EPICA Dome C冰芯CO2浓度（Bereiter et al.,2015）；（j）基于深海底栖有孔虫δ18O（Lisiecki & Raymo,2005）模拟的冰量体积（Huang et al.,2020）；（k）腾冲青海湖MAAT（Zhao et al.,2021）；（l）阿拉伯海北部Cariaco盆地的沉积物反射率（Deplazes et al.,2013）。蓝色条带表示LGM，红色条带表示全新世气候适宜期（HCO）
该研究为认识全球变暖背景下印度夏季风降水的变化提供了地质依据，并为理解中国西南地区全新世温度变化的区域差异性及其机制提供了新的视角。相关研究成果发表于国际学术期刊PPP和QI。研究得到了国家自然科学基金（42372212）和研究所重点部署项目（IGGCAS-201905）的联合资助。
（1）于海洋,王旭*,纪明,张师豪,潘高超,郭利成,崔琳琳,马雪云,黎武标,李东昇. 2025. Tetraether-based temperature record from Lake Xingyun in southwestern China since late MIS3 and implication for regional differences in temperature reconstruction[J]. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology, 675: 113122. DOI:10.1016/j.palaeo.2025.113122.
（2）于海洋,崔琳琳,王旭*,马雪云，许冰，黎武标,王学婷. 2025. Indian summer monsoon variations since late MIS3: A perspective from multiproxy evidence from Lake Xingyun in southwestern China[J]. Quaternary International, 717: 109635. DOI: 10.1016/j.quaint.2024.109635.
于海洋（博士生）
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