科学家研究“隐形河流”以应对极端天气和水资源短缺

"大气河的年度变化极大，因此很难预测每年的降雨量。" Kalansk表示，"这种季节性降水的不可预测性给水资源供应管理带来了重大挑战。"

科学家们正在利用稳定同位素，即原子的非放射性形式，来研究气候变化对大气河的影响。这些技术可追踪水汽的来源、在大气中的输送距离、形成降水的区域及其与水循环的相互作用。这些信息有助于预测极端天气事件、识别洪水风险、降低其影响以及管理水资源（尤其是在干旱期间）。

一项新的原子能机构协调研究项目正将同位素示踪剂整合到水文和气候模型，以追踪和模拟不同形态的水在整个水循环过程中的流动和变化情况。

"我们将通过该研究项目收集的数据，能够有助于评估洪水、干旱和缺水等日益增加的风险。"原子能机构同位素水文学处处长Jodie Miller表示，"这些数据还能帮助各国制定减轻风险、改善水资源管理和提高气候适应能力的战略。"

"我们正利用水汽同位素数据来提高天气预报的准确性。"参与该项目的东京大学工业科学研究所教授Kei Yoshimura 表示，"同位素数据在中纬度地区尤其有用，将有助于更好地预测与大气河有关的水汽输送和降雨模式。"

该项目利用了全球降水同位素网（GNIP）65年的数据，GNIP在全球范围内拥有超过1000个监测站，用于追踪降水情况。GNIP的数据可用于分析大气河的起源、路径以及降水模式，从而为研究在气候变暖背景下大气河行为的变化提供见解。