En comparación con los parámetros hidrológicos convencionales, como los niveles de agua y las temperaturas, los cambios geoquímicos inducidos por los terremotos se han vuelto cada vez más importantes. Cabe destacar que los isótopos de hidrógeno (H) y oxígeno (O) ofrecen el mayor potencial como indicadores precursores de terremotos. Aquí, realizamos un muestreo de alta resolución (semanal, 59 muestras), midiendo niveles consecutivos de H y O en los dos sitios del pozo WLY y el manantial SS en la cuenca Yan-Huai de Beijing desde junio de 2021 hasta junio de 2022. Durante el período de este muestreo, ocurrieron varios pequeños terremotos de ML > 1.6 en Beijing. Utilizamos métodos estadísticos (análisis de varianza) para probar las diferencias significativas, utilizamos Mapas Auto-Organizados (SOMs) para la agrupación de datos y luego utilizamos Modelos de Mezcla Bayesianos (MixSIAR) para calcular las proporciones de las contribuciones de las fuentes. Encontramos patrones significativos de cuatro etapas en los procesos de cambio en H y O en ambos sitios. El pozo WLY mostró un patrón de variación de cuatro etapas distinto: desarrollo estable inicial (WT1) seguido de un rápido aumento (WT2) y una caída repentina (WT3) antes de los pequeños terremotos, y finalmente una estabilización gradual después de los terremotos (WT4). En contraste, el manantial SS mostró un patrón inverso, comenzando con un desarrollo estable (ST1), luego experimentando una caída rápida (ST2) y un aumento repentino (ST3) antes de los pequeños terremotos, y finalmente estabilizándose a través de una reducción gradual después de los terremotos (ST4). Los mecanismos más probables fueron las diferencias en el tiempo de ruptura entre el carbonato en WLY y el granito en SS bajo estrés sostenido. El estrés indujo la mezcla de fuentes de fluidos de la superficie o de reservorios de aguas subterráneas más profundas. La hipótesis fue respaldada por el modelo MixSIAR, que calculó la proporción variacional de las contribuciones de las fuentes en las cuatro etapas. Este trabajo permitió el uso de datos isotópicos de alta resolución para la confirmación estadística de cambios concomitantes durante los terremotos, proporcionó los mecanismos detrás de ellos y destacó el potencial para el monitoreo consecutivo de los indicadores de isótopos de hidrógeno y oxígeno en estudios de predicción de terremotos.