珠三角城市绿地CO2通量的环境响应特征

城市绿地的净生态系统CO2交换量(NEE)受多种环境因素控制,定量分析NEE的环境响应机制对评估绿地生态系统固碳效益、优化城市绿地布局有重要意义。本文应用2009、2010年位于东莞市植物园内的涡度相关CO2通量定位观测资料,分析了光合有效辐射(PAR)、土壤温度(Ts)、饱和水汽压差(VPD)、降水及周边不同下垫面类型对NEE的影响。结果表明:NEE绝对值随PAR的升高而增加,PAR超过光饱和点(约为1500μmol photons·m-2·s-1)后,NEE绝对值呈回落趋势;生态系统呼吸(Reco)随Ts升高而增加,在温度较低时,Reco对Ts的敏感性较强(10℃时,Lloyd-Taylor方程的Q10=1.8),随着温度升高,敏感性下降(30℃时,Q10=1.43);VPD通过影响植物气孔导度对CO2交换产生作用,相同温度下,随着VPD升高,气孔导度增大,呼吸释放与光合固定的CO2量均增加;降水能增加土壤湿度进而使Reco增大,25℃时,降水后的Reco比降水前增加15.8%;测站东北和西南方的绿地范围较大,当东北和西南部是主要贡献区时,NEE绝对值较大,表明增加城市绿地能有效提高城市固碳效益。     

数据处理方法不确定性对CO_2通量组分估算的影响

基于中国陆地生态系统通量观测研究网络(ChinaFLUX)4个站点(2个森林站和2个草地站)的涡度相关通量观测资料,分析了CO2通量数据处理过程中异常值剔除参数设置、夜间摩擦风速(u*)临界值(u*c)确定及数据插补模型选择对CO2通量组分估算的影响.结果表明:3种数据处理方法均对净生态系统碳交换量(NEE)年总量估算有显著影响,其中u*c确定是影响NEE估算的重要因子;异常值剔除、u*c确定及数据插补模型选择导致NEE年总量估算偏差分别为0.62～21.31 g C.m-2.a-1(0.84%～65.31%)、4.06～30.28 g C.m-2.a-1(3.76%～21.58%)和0.69～27.73 g C.m-2.a-1(0.23%～55.62%),草地生态系统NEE估算对数据处理方法参数设置更敏感;数据处理方法不确定性引起的总生态系统碳交换量和生态系统呼吸年总量估算相对偏差分别为3.88%～11.41%和6.45%～24.91%.     

长江安庆段河流湿地生态系统呼吸及其影响因子

研究湿地生态系统呼吸(Reco)对评价湿地生态系统碳汇功能具有重要的意义.采用涡度相关法对位于长江中游河流湿地的杨树人工林生态系统进行了长期的定位观测,根据2005-07-23～2007-12-15的数据对Reco进行估算,并分析Reco对主要环境因子的响应特征.结果表明:(1)Reco具有明显的季节变化,每年的最大值出现在8月份,最小值出现在1月份,Reco受空气温度、土壤温度和土壤含水量共同影响,总体上看空气温度是驱动Reco的主要因子;(2)在几种模拟生态系统呼吸的模型中,Van't Hoff方程、Arrhenius方程、Lloyd-Talor方程在统计意义上具有同等的能力,由空气温度和土壤含水量共同驱动的连乘模型对Reco的拟合效果最好;(3)使用连乘模型估算的2006年生态系统呼吸总量为1074.7 gC·m-2·a-1,2007年为1127.0 gC·m-2·a-1,与亚热带和温带的森林站点的测定值相接近.     

青藏高原高寒湿地生态系统CO2通量

依据涡度相关系统连续观测的2005年CO2通量数据,对青藏高原东北隅的高寒湿地生态系统源/汇功能及其部分环境影响因素进行了分析.结果表明,高寒湿地生态系统为明显的碳源,在植物生长季(5～9月份)吸收230.16 gCO2·m-2,非生长季(1～4月份及10～12月份)释放546.18 gCO2·m-2,其中净排放最高在5月份,为181.49 gCO2·m-2,净吸收最高在8月份,为189.69 gCO2·m-2,年释放量为316.02 gCO2·m-2.在平均日变化中,最大吸收值出现在7月份12:00,为(0.45±0.0012) mgCO2·m-2·s-1,最大排放速率出现在8月份0:00,为(0.22±0.0090) mgCO2·m-2·s-1.生长季中6～9月份表现为明显的单峰型日变化,非生长季的变化幅度较小.净生态系统交换量(NEE)和生态系统总初级生产力(GPP)与气温、空气水气饱和亏和地表反射率等环境因素呈现相似的相关性,与地上生物量和群落叶面积指数则为线性负相关,生态系统呼吸(Res)则与上述因子的相关性呈现相反的趋势.     

东北东部森林生态系统土壤碳贮量和碳通量

土壤碳是高纬度地区森林生态系统最大的碳库,是森林生态系统碳循环的极其重要组分。研究了东北东部典型的6种次生林生态系统(天然蒙古栎林、杨桦林、杂木林、硬阔叶林、红松人工林和落叶松人工林)的土壤碳动态,包括(1)量化土壤有机碳(SOC)含量、碳密度及周转时间,(2)比较不同森林生态系统的土壤表面CO2通量(RS)年通量差异,(3)建立RS年通量及其分量与SOC的量化关系。研究结果表明:阔叶天然次生林和针叶人工林的SOC含量变化范围分别为52.63~66.29 g.kg-1和42.15~49.15 g.kg-1;平均SOC密度分别为15.57和17.16 kg.m-2;平均SOC周转时间分别为32a和48a。各个生态系统的RS依次为杂木林951 gC.m-2.a-1、硬阔叶林892 gC.m-2.-a 1、杨桦林812 gC.m-2.-a 1、蒙古栎林678gC.m-2.-a 1、红松林596 gC.m-2.-a 1和落叶松林451 gC.m-2.a-1。RS年通量及其分量(土壤异养呼吸和自养呼吸)与SOC含量呈显著的正相关,但其相关程度因土层不同而异(R2=0.747~0.933)。同一生态系统中,SOC含量随土深增加而降低,而SOC密度和SOC周转时间随深度增加而增大。采用统一规范的研究方法,获取大量有代表性的森林生态系统土壤碳贮量和RS的实测数据,是减少区域尺度碳平衡研究中不确定性的不可缺少的研究内容。     

黄河三角洲芦苇湿地生态系统碳、水热通量特征

利用涡度相关法对黄河三角洲芦苇湿地生态系统进行了连续两年的通量观测,对2009—2010年生长季芦苇湿地的净生态系统碳交换量(NEE),感热通量(Hs)和潜热通量(LE)数据进行了分析。结果表明,在日尺度上,芦苇湿地NEE日变化特征表现为两个CO2吸收高峰,分别出现在11:00和16:00左右,其特点是在午间出现了碳交换通量的降低。CO2吸收的日最大值在两个生长季出现的时间有所不同,分别出现在2009年7月(-0.30 mg CO2m-2s-1)和2010年6月(-0.37 mg CO2m-2s-1)。CO2排放的日最大值两个生长季均出现在9月,分别为0.19和0.25 mg CO2m-2s-1。Hs和LE的日动态均为单峰型,极值都出现在中午前后,生长季生态系统的能量消耗主要以潜热为主,且在日尺度上,热通量和NEE有显著的负相关关系。在季节尺度上,芦苇湿地生长季具有明显的碳汇功能,2009年生长季生态系统白天固定354.63 g CO2/m2,同时期夜间释放159.24 g CO2/m2,净CO2吸收量为-195.39 g CO2/m2。2009年整个生长季生态系统总初级生产力(GPP)为-651.13 g CO2/m2,生态系统呼吸(Re)为455.74 g CO2/m2,系统表现为碳汇。路径分析表明:光合有效辐射(PAR)显著影响NEE的日动态(R2=0.46—0.84),而NEE的季节动态主要受土壤温度的影响,降水和PAR的影响次之。     

人工高效经营雷竹林CO2通量估算及季节变化特征

利用涡度相关技术观测高效经营雷竹林生态系统的1a碳通量变化过程,初步计算分析了碳收支以及影响的环境因子.数据结果表明,雷竹林系统全年碳收支情况为碳汇,固碳能力小于毛竹林和杉木林,同时也小于水稻田和北方农田.全年净生态系统碳交换量(NEE)为-126.303Cg·m-2·a-1,生态系统呼吸(RE)为1108.845 Cg·m-2·a-1,生态系统总交换量(GEE)为-1235.15Cg·m-2·a-1.其中冬季(12月-2月)覆盖时为碳源,其余月份为碳汇.各月碳吸收量以11月最高,6月次之,呈双峰变化,碳排放量以1月为最高.计算全年平均固碳效率为11％,12-2月为负值,11月最高33％.生态系统呼吸呈单峰变化,以夏季最高,冬季覆盖提高地温后生态系统呼吸随之增加,全年RE受温度影响显著成指数关系.人工经营下温度是影响雷竹林CO2通量过程的主要因素,同时大量有机物覆盖增加了碳排放.     

鼎湖山针阔叶混交林生态系统呼吸及其影响因子

精确估算典型森林生态系统呼吸(Reco)对评价生态系统碳平衡具有重要意义。采用开路涡度相关法对鼎湖山针阔叶混交林Reco进行定位测定,根据2003~2004年数据采用多种呼吸模型对Reco进行估算并分析Reco对环境要素的响应特征,结果表明:(1)Reco受土壤温度、湿度和冠层气温、相对湿度共同影响,Reco对环境因子的响应模式存在季节性差异,总体上土壤温度是驱动Reco的主要因子。(2)描述Reco与温度因子的关系模式中,指数方程、Van’tHoff方程、Arrhenius方程和Lloyd-Talor方程,统计意义上具有同等的能力,从温度敏感性指标Q10看,Lloyd-Talor方程比其他方程更适合于描述Reco对温度的响应特征。(3)由土壤温度(Ts)和土壤含水量(Ms)驱动的连乘耦合模型,能综合反映Ts、Ms对Reco的协同作用。在Ms较高时段,连乘模型模拟的Reco高于Tloyd-Taylor方程,而在Ms较低时段连乘模型的结果低于Tloyd-Taylor方程,但二者没有统计意义上的显著差异。(4)鼎湖山混交林2003年Reco年总量,基于白天涡度相关通量观测资料的模型估算结果为1100~1135.6gCm-2a-1,比基于夜间通量资料估算结果(921~975gCm-2a-1)增加12%~25%。采用白天通量资料估算Reco,对克服夜间涡度相关法通量测定结果偏低问题具有积极意义,为进一步可靠评估净生态系统CO2交换(NEE)奠定方法基础。     

原始兴安落叶松林生长季净生态系统CO2交换及其光响应特征

对2006-2008年寒温带原始兴安落叶松林生长季(6-10月份)生态系统CO2交换及其影响因素的分析表明：净生态系统CO2交换(NEE)呈单峰型曲线,最大值出现在9:00-10:00。兴安落叶松林的NEE在生长季前期(6-8月份)呈净碳吸收,生长季末期(9-10月份)呈碳排放。生长季6、7\,8月份的NEE平均值分别为-0.082、-0.082\,-0.061 mgCO2 ?m-2 ?s-1,生长季末期9\,10月份的NEE平均值分别为0.009\,0.014 mgCO2 ?m-2 ?s-1。6-10月份原始兴安落叶松林生长季每天的固碳时间从14h(5:00-19:00)逐渐缩短为9h(7:30-16:30)。从不同温度下NEE光响应特征可知,原始兴安落叶松林NEE最适气温是20-30 ℃,NEE最大值为-0.43 mgCO2 ?m-2 ?s-1。     

黄河口潮间盐沼湿地生长季净生态系统CO2交换特征及其影响因素

潮间盐沼湿地生物地球化学过程独特,生态系统CO2交换存在着极大的复杂性和不确定性。利用2012年黄河口潮间盐沼湿地生态系统生长季(4—10月)连续的涡度相关观测数据,分析了潮间盐沼湿地的净生态系统CO2交换(NEE)、总初级生产力(GPP)和生态系统呼吸(Reco)的变化特征及其影响因素。结果表明:生长季,生态系统NEE具有明显的日变化和季节变化。日尺度上,表现为白天CO2净吸收,夜间CO2净释放,NEE日平均值为-0.38 g CO2m-2d-1;月尺度上,平均气温最高的7月生态系统释放CO2最多(15.16 g C/m2),6月生态系统吸收CO2最多(25.07 g C/m2)。潮间盐沼湿地生态系统的CO2交换受到光合有效辐射(PAR)、土壤温度(Ts)、土壤含水量(SWC)和潮汐淹水的共同影响。白天NEE主要受控于PAR,且生态系统表观初始光能利用率(α)和最大光合速率(NEEsat)分别在6月和5月达到最大值,分别为(0.0086±0.0019)μmol CO2μmol-1光子和(4.79±1.52)μmol CO2m-2s-1。夜间NEE随Ts呈指数增加趋势,生态系统呼吸的温度敏感性(Q10)为1.33,且SWC越高,Q10值越大。研究典型晴天(6月19日—6月25日)表明,潮汐淹水增强了生态系统白天对CO2的吸收,同时也增强了夜间CO2释放,研究时段内,潮汐淹水使生态系统净CO2吸收增加了0.76 g CO2m-2d-1。整个生长季,黄河口潮间盐沼湿地生态系统表现为CO2的汇,NEE为-22.28 g C/m2(其中,吸收118.34 g C/m2,释放96.28 g C/m2)。研究结果利于对潮间盐沼湿地源汇功能和影响机制的进一步认识与研究。     

黄河三角洲芦苇湿地生长季净生态系统CO2交换及其环境调控机制

采用涡度相关法,对2011年生长季的黄河三角洲芦苇湿地净生态系统CO₂交换(NEE)进行了观测,研究湿地NEE的变化规律及其影响因子.结果表明: 不同月份芦苇湿地的NEE日变化均呈“U”形曲线,CO₂最大净吸收率和释放率的日均值分别为(0.44±0.03)和(0.16±0.01) mg CO₂·m^-2·s^-1;芦苇湿地NEE、生态系统呼吸(R_eco)、总初级生产力(GPP)的季节变化均呈现生长旺季(7-9月)较高、生长初期(5-6月)和生长末期(10-11月)较低的趋势;R_eco和NEE在8月达到峰值,GPP在7月达到峰值.芦苇湿地生态系统的CO₂交换受到光合有效辐射(PAR)、土壤温度(T_s)和土壤体积含水量(SWC)的共同影响.白天NEE与PAR呈直角双曲线关系;5 cm深处T_s与夜间生态系统呼吸(R_eco,n)呈指数关系,生态系统呼吸的温度敏感性(Q₁₀)为2.30,SWC和T_s是影响芦苇湿地R_eco,n的主要因子.在整个生长季,黄河三角洲芦苇湿地生态系统是一个明显的CO₂的汇,总净固碳量为780.95 g CO₂·m^-2.     

青海湖北岸高寒草甸草原生态系统CO2通量特征及其驱动因子

 草甸草原是青藏高原的重要植被类型, 与其他植被类型相比, 其碳交换过程和驱动机理的研究仍较薄弱。利用青海湖东北岸草甸草原的涡度相关系统观测的连续数据(2010年7月1日–2011年6月30日), 分析了草甸草原CO₂通量特征及其驱动因子。结果表明: 草甸草原净生态系统CO₂交换量(NEE)在植物生长季的5–9月, 其日变化主要受控于光合光量子通量密度(PPFD); 而非生长季(10月21日–4月19日)和生长季初(4月下旬)、末期(10月中上旬) NEE的日变化主要受气温(T_a)的影响。CO₂
日最大吸收值和释放值分别出现在7月1日(11.37 g CO₂·m^–2·d^–1)和10月21日(4.04 g CO₂·m^–2·d^–1)。逐日NEE主要受控于T_a, 两者关系可用指数线性(explinear)方程表示(R² = 0.54, p < 0.01)。叶面积指数(LAI)和增强型植被指数(EVI)对逐日NEE的影响表现为渐近饱和型, LAI和T_a交互作用明显(p < 0.05), EVI的主效应强烈(p < 0.001)。生态系统的呼吸熵(Q₁₀)为2.42, 总呼吸(R_eco)约占总初级生产力(GPP)的74%。生长季适度的昼夜温差(<14.8 ℃)有利于系统的碳蓄积。研究时段该草甸草原作为碳汇从大气吸收271.31 g CO₂· m^–2。     

北京八达岭林场人工林净碳交换及其环境影响因子

2011年11月-2012年10月,采用涡度相关法对北京市八达岭林场4年生针阔混交人工林的碳交换特征进行了连续观测.结果表明： 观测期间,该森林生态系统在7、8月为碳汇,其余月份均为碳源,净碳释放量与吸收量分别在4月和7月达到最大.生态系统净生产力为(-256±21) g C·m^-2·a^-1,其中生态系统呼吸为(950±36) g C·m^-2·a^-1,总初级生产力为(694±17) g C·m^-2·a^-1.生态系统呼吸与10 cm深度土壤温度呈较好的指数关系,其温度敏感性系数(Q₁₀)为2.2.在5-9月,白天生态系统净碳交换对光合有效辐射的响应符合直角双曲线方程,表观量子效率呈明显的季节变化(0.0219～0.0506 μmol CO₂·μmol^-1),生态系统最大光合速率和白天平均生态系统呼吸强度与光合有效辐射和温度的季节变化趋势相似.此外,7、8月饱和水汽压差与土壤含水量对白天生态系统净碳交换有显著的影响.
     

北京松山天然落叶阔叶林生态系统净碳交换特征及其影响因子

森林生态系统在陆地碳循环过程中发挥着重要作用,关于温带落叶阔叶林生态系统碳平衡过程影响机制的讨论尚未统一。本研究于2019年对北京松山典型落叶阔叶林生态系统的净碳交换量(NEE)及空气温度(T_a)、土壤温度(T_s)、光合有效辐射(PAR)、饱和水气压差(VPD)、土壤含水量(SWC)、降雨量(P)等环境因子进行原位连续监测,分析松山落叶阔叶林生态系统净碳交换特征及其对环境因子的响应。结果表明: 在日尺度上,NEE生长季(5—10月)各月平均日变化均呈“U”字形变化,日间为碳汇,夜间为碳源。其他月份NEE均为正值,变化平缓,表现为碳源。在季节尺度上,NEE呈单峰曲线变化规律,全年NEE为-111 g C·m^-2·a^-1,生态系统呼吸总量(R_e)为555 g C·m^-2·a^-1,总生态系统生产力(GEP)为666 g C·m^-2·a^-1。碳吸收与释放量分别在6月与11月达到最大值。PAR是影响日间净碳交换量(NEE_d)的主导因子,二者关系符合Michaelis-Menten模型,VPD是间接影响NEE_d的主导因子,最适宜日间净碳交换的VPD范围为1～1.5 kPa。土壤温度是影响夜间净碳交换量(NEE_n)的主导因子,SWC是NEE_n的限制因子,SWC过高或过低均会对NEE_n产生抑制,最适值为0.28 m³·m^-3。     

华北低丘山地人工林生态系统净碳交换与气象因子的关系

植树造林使我国森林碳储量显著增加,人工林潜在的碳汇功能不容忽视.基于涡度相关技术,对华北低丘山地30年生栓皮栎-刺槐-侧柏人工混交林生态系统进行了连续2a的碳通量观测,以探讨净碳交换(NEE)与气象因子的关系.结果表明:在主要生长季(4～9月份),夜间日平均NEE(生态系统呼吸)随气温升高呈指数增长(P<0.01).2006年和2007年生态系统呼吸的温度敏感系数(Q_(10))分别为1.92和1.86.气温在10℃以下时,NEE日总量较小.气温超过10℃后,人工林以净吸收大气CO_2为主,且日吸收量随温度升高迅速增加.白天净碳吸收量随光合有效辐射(PAR)增加而增大(P<0.01),可由直角双曲线方程描述;不过,当饱和差(VPD)小于1.0 kPa时,二者呈线性相关(P<0.01).2006年和2007年主要生长季(4～9月份)的平均表观初始光能利用率(α)分别为0.032和0.019,平均最大光合速率(P_(max))分别为0.96mg · m~(-2) · s~(-1)和1.10 mg · m~(-2) · s~(-1).α和P_(max)都存在季节变化.在月尺度,P_(max)与VPD和PAR呈明显的负相关关系(分别为P<0.01和P<0.05),但与气温相关性不显著;α与对应的PAR、气温和VPD均无明显相关关系.     

我国亚热带毛竹林CO2通量的变异特征

2010年12月至2011年11月,利用涡度相关技术研究了我国亚热带(浙江)毛竹林生态系统的CO₂通量,分析了毛竹林净生态系统交换量(NEE)、生态系统呼吸量(RE)和生态系统总交换量(GEE)的变化.结果表明: 研究期间,毛竹林各月的NEE均为负值,7月最大,为-99.33 g C·m^-2,11月最小,仅-23.49 g C·m^-2,其变化曲线呈双峰型.各月CO₂通量平均日变化差异明显,9月最大,为-0.60 g CO₂·m^-2·s^-1,1月最小,为-0.30 g CO₂·m^-2·s^-1,且在NEE正负转换的时间点上呈明显的季节变化特征;全年RE呈单峰型变化,夏季最高、冬季最低,夜间RE与土壤温度呈极显著正相关.全年NEE、RE和GEE分别为-668.40、932.55和-1600.95 g C·m^-2·a^-1,NEE占GEE的41.8%.与其他生态系统相比,毛竹林的固碳能力极强.     

Carbon balance along the Northeast China Transect(NECT-IGBP)

The Northeast China Transect (NECT) along a precipitation gradient wasused to calculate the carbon balance of different vegetation types, land-use practices and temporal scales. NECT consists of mixed coniferous-broadleaved forest ecosystems, meadow steppe ecosystems and typical steppe ecosystems. Analyses of the C budget were carried out with field measurement based on dark enclosed chamber techniques and alkali absorption methods, and the application of the CENTURY model. Results indicated that: (1) soil CO2 flux had a strong diurnal and seasonal variation influenced by grassland type and land-use practices. However, the seasonal variation on soil CO2 fluxes did not show obvious changes between non-grazing and grazing Leymus chinensis dominated grasslands. (2) Hourly soil CO2 fluxes mainly depended on temperature, while daily CO2 fluxes were affected bothby temperature and moisture. (3) NPP of the three typical ecosystems showed linear relationships with inter-annual precipitation, but total soil carbon of those ecosystems did not. NPP and total soil carbon values decreased westward with decreasing precipitation. (4) Model simulation of NPP and total soil carbon showed that mean annual precipitation was the major limiting factor for ecosystem productivity along NECT. (5) Mean annual carbon budget is the largest for the mixedconiferous- broadleaved forest ecosystem (503.2 gC m-2 a-1), followed by the meadow steppe ecosystem (227.1 gC m-2 a-1), and the lowest being the typical steppe ecosystem (175.8 gC m-2 a-1). This study shows that concurrent field measurements of terrestrial ecosystems including the soil and plant systems with surface layer measurements along the water-driven IGBP-NECT are valuable in understanding the mechanisms driving the carbon cycle in different vegetation types under different land-use practices. Future transect research should be emphasized.     

NEE观测误差分布类型对陆地生态系统机理模型参数估计的影响——以长白山温带阔叶红松林为例

基于观测数据的陆地生态系统模型参数估计有助于提高模型的模拟和预测能力,降低模拟不确定性.在已有参数估计研究中,涡度相关技术测定的净生态系统碳交换量(NEE)数据的随机误差通常被假设为服从零均值的正态分布.然而近年来已有研究表明NEE数据的随机误差更服从双指数分布.为探讨NEE观测误差分布类型的不同选择对陆地生态系统机理模型参数估计以及碳通量模拟结果造成的差异,以长白山温带阔叶红松林为研究区域,采用马尔可夫链-蒙特卡罗方法,利用2003～2005年测定的NEE数据对陆地生态系统机理模型CEVSA2的敏感参数进行估计,对比分析了两种误差分布类型(正态分布和双指数分布)的参数估计结果以及碳通量模拟的差异.结果表明,基于正态观测误差模拟的总初级生产力和生态系统呼吸的年总量分别比基于双指数观测误差的模拟结果高61～86 g C m-2 a-1和107～116 g C m-2 a-1,导致前者模拟的NEE年总量较后者低29～47 g C m-2 a-1,特别在生长旺季期间有明显低估.在参数估计研究中,不能忽略观测误差的分布类型以及相应的目标函数的选择,它们的不合理设置可能对参数估计以及模拟结果产生较大影响.