东北典型旱作农田N_2O和CH_4排放通量研究

应用封闭式箱法技术测定了玉米、大豆田中Ｎ２Ｏ和ＣＨ４全年的通量变化．指出Ｎ２Ｏ排放有明显的季节变化和明显的日变化．大量的Ｎ２Ｏ排放发生在作物生长季节中．在冰雪溶化期和收割作物后也有一定量的Ｎ２Ｏ从土壤中排放．此外,实验结果也指出,玉米和大豆田作为大气ＣＨ４源或汇的作用不明显．     

几种旱地农作物在农田N2O释放中的作用及环境因素的影响

用封闭箱法原位观测几种旱田Ｎ２Ｏ的排放通量,并与裸地Ｎ２Ｏ通量比较,评价植物在农田Ｎ２Ｏ释放中的作用．田间观测与室内模拟实验结合,考察环境因子对Ｎ２Ｏ通量的影响．结果表明１ｄ内大豆田Ｎ２Ｏ通量有两个释放高峰,而菠菜田和春小麦田只有１个释放高峰．种植大豆较大地提高了农田Ｎ２Ｏ的排放通量．农田裸地为一较弱的Ｎ２Ｏ释放源,且在１年的一定时期内表现为大气Ｎ２Ｏ的汇．光照变化对植物Ｎ２Ｏ通量影响很大,在较弱的光照条件下,植物释放Ｎ２Ｏ的通量较高．     

稻田CH4和N2O的排放及养萍和施肥的影响

用箱法对我国东北稻田ＣＨ４和Ｎ２Ｏ排放进行观测研究表明,东北稻田的ＣＨ４排放通量比南方稻田小,平均日排放通量和生长季节排放总量分别为０．０７和７．４ｇ·ｍ－２．稻田淹水期几乎没有Ｎ２Ｏ的净排放,但在非淹水期内却有大量Ｎ２Ｏ排放（平均通量５９μｇＮ２Ｏ·ｍ－２·ｈ－１）．稻田养萍和施肥明显促进ＣＨ４和Ｎ２Ｏ排放．稻田ＣＨ４和Ｎ２Ｏ排放之间存在消长关系．制定稻田温室气体减排技术措施时应充分注意这一关系．     

玉米植株对大田温室气体N2O排放的影响

利用封闭式箱法对玉米田Ｎ２Ｏ排放通量的观测表明,大田种植玉米后,对Ｎ２Ｏ排放产生了很大影响,玉米土壤系统的Ｎ２Ｏ排放通量大于不种玉米的土壤．此外,植物根系能明显促进土壤中Ｎ２Ｏ的排放,特别是在玉米生长后期尤为明显．从播种开始到年底,施尿素导致Ｎ２Ｏ排放为３．３ｋｇ·ｈｍ－２,玉米植株为０．６９ｋｇ·ｈｍ－２,占总排放量的１７．３％．     

稻麦轮作生态系统中土壤湿度对N2O产生与排放的影响

通过对太湖地区稻麦轮作生态系统的Ｎ２Ｏ排放及土壤湿度进行系统观测和开展一系列模拟实验,研究了降雨和土壤湿度对Ｎ２Ｏ排放和产生过程的影响．结果表明,春季和秋季麦田Ｎ２Ｏ排放与降雨量呈明显正相关,但水稻田和冬季麦田的Ｎ２Ｏ排放不受降雨影响．稻麦轮作周期内的Ｎ２Ｏ排放较强烈地受土壤湿度制约,土壤湿度为田间持水量的９７～１００％或８４～８６％ＷＦＰＳ（土壤体积含水量与总孔隙度的百分比）时,Ｎ２Ｏ排放最强,低于此湿度范围时,Ｎ２Ｏ排放通量与土壤湿度呈正相关,反之,则呈负相关．田间Ｎ２Ｏ排放随土壤湿度的变化形式与模拟条件下培养土壤样品的Ｎ２Ｏ产生率变化非常相似,但前者的最佳湿度范围比后者窄,而且偏小．     

华东稻麦轮作生态系统的N2O排放研究

根据对华东稻麦轮作周期的N2 O排放及其影响因子的连续观测结果 ,分析了N2 O排放时间变化以及施肥、灌溉、温度、土壤湿度和土壤速效N素含量对N2 O排放的影响 ,同时还比较分析了稻田N2 O和CH4排放 .研究结果表明 ,稻麦轮作周期内 ,水稻生长季的N2 O排放量仅占 30 % ,稻田持续淹水可比常规灌溉增加CH4排放量 2 6% ,减少N2 O排放量 1 1～ 2 6% .     

中国东北样带对全球变化响应的动态模拟——一个遥感信息驱动的区域植被…

对中国东北样带植被生物量的时空变化进行了计算机模拟。模型以１２种植被类型的绿色和非绿色生物量以及３层土壤水分为其状态变量。模拟绿色生物量被转成ＡＶＨＲＲ归一化植被指数（ＮＤＶＩ）,并与１９８６￣１９９０年观测到的植被指数进行了比较。大气ＣＯ２浓度、气温和降水被用作样带对全球变化响应研究的３个基本驱动变量。模型中还包括了降水和气温改变对日照百分率、相对湿度、辐射及土壤水分和植物生长的影响。ＣＯ２取当     

华东稻麦轮作生态系统的N2O排放研究

根据对华东稻麦轮作周期的N₂O排放及其影响因子的连续观测结果,分析了N₂O排放时间变化以及施肥、灌溉、温度、土壤湿度和土壤速效N素含量对N₂O排放的影响,同时还比较分析了稻田N₂O和CH₄排放.研究结果表明,稻麦轮作周期内,水稻生长季的N₂O排放量仅占30%,稻田持续淹水可比常规灌溉增加CH₄排放量26%,减少N₂O排放量11～26%.     

青藏高原东部典型高山植物叶片δ13C的季节变化

通过对青藏高原高寒草甸生态系统28种高山植物叶片不同月份稳定碳同位素组成的测定,研究植物δ 13C值在不同季节变化及其与环境之间的关系,试图找出影响δ 13C值变化的关键环境因子.结果表明植物δ13C值在不同月份间有显著性差异(P<0.01),生长初期(6月)δ13C值明显高于生长末期(8月).植物的δ13C值变化主要是由于温度和降水引起的,随温度和降雨量降低而偏重.另外,不同生长期植物叶片的成熟度可能对植物δ13C的变化有一定的贡献.不同种植物稳定性碳同位素值变化差别很大,反应了不同植物对环境变化的不同响应.     

冬作季节土地管理对水稻土CH_4排放季节变化的影响

通过温室盆栽试验对水稻土CH4 排放的季节变化及冬作季节土地管理的影响进行了研究 .结果表明 ,冬作季节种植紫云英、淹水休闲及干燥休闲但泡水前施用稻草处理泡水后 3 0dCH4 排放量分别高达 13 3d观测期总排放量的 67.5 %、3 5 .5 %及 3 3 .3 % ,且在泡水后第 13天及水稻移栽后第 7、40、91天分别出现 4个CH4 排放高峰 ;而种植小麦和干燥休闲但冬作前施用稻草处理泡水后 5 5dCH4 排放量才占观测期总排放量的 6.74%和 0 .2 7% ,随后至水稻收获CH4 排放通量也不高 .冬作季节土地管理引起的水稻生长期土壤Eh季节变化的差异是造成CH4 排放通量季节变化差异的主要原因     

若尔盖高原湿地甲烷排放的时空异质性

集中于北美落基山高山湿地甲烷排放的零星报道远不能解析全球高山湿地甲烷源强. 因此,世界范围内其他区域高山湿地甲烷排放的研究对于合理估计全球高山湿地甲烷源强,意义重大.采用静态箱-气相色谱法,基于3种典型湿地类型的甲烷排放数据,认为若尔盖高原湿地生长季甲烷的平均排放量为4.69 mg CH4 m-2 h-1.同时根据2a数据,初步分析了甲烷通量及其对环境因素和生物因素的响应特征,结果表明:(1)甲烷排放昼夜变化具有双峰模式 (主峰出现在15:00,次峰出现在06:00),可由土壤温度以及植物气孔开启来解释.(2)若尔盖湿地甲烷排放季节动态较为典型,即在7月份或8月份出现排放高峰,冬季甲烷排放较少.生长季,对3类群落类型,表面温度与甲烷排放显著相关 (r2=0.55,P<0.05,n=30),地表水位和植物群落高度与甲烷排放相关性更为显著 (r2=0.32,0.61,P<0.01,n=30).分析认为该季节节律是由温度以及植物生长状况直接影响的,而水位则是使该节律发生波动的原因(高原气候).(3)群落尺度下,物候学上相当重要的两个时期,甲烷排放通量均有较高的空间变异 (植物生长高峰变异系数为38%,积雪融化高峰为61%).通过逐步回归线性分析,发现植物生长高峰期,地表水位和群落高度是影响甲烷排放空间差异的主要因素 (r2= 0.43,0.59,P<0.01,n=30).(4)景观尺度下,生长季,景观尺度下甲烷排放有较大的空间变异,湖滨湿地甲烷平排放量最高为11.95 mg CH4 m-2h-1,其次为宽谷湿地,其排放量为2 12 mg CH4 m-2h-1,河岸湿地表现为甲烷吸收,其吸收量为0.007 mg CH4 m-2h-1.地表水位、植物地上生物量以及植物高度能够很好地解释甲烷排放的景观差异.     

渭河平原农田冬小麦土壤呼吸及其影响因素

基于对半湿润易旱区的渭河平原农田2013—2014年冬小麦生长期土壤呼吸(SR)及环境因子和生物因子的观测,研究了冬小麦土壤呼吸日变化、季节变化特征,综合分析了温度(T)、土壤含水量(W)、总初级生产力(GPP)和叶面积指数(LAI)对土壤呼吸的影响.结果表明: 冬小麦土壤呼吸日变化呈单峰型,呼吸速率变化范围为1.5～6.94 μmol CO₂·m^-2·s^-1,最大值出现在12:00—14:00;温度是影响土壤呼吸日变化的驱动因子,其中地表温度(T_s)能解释土壤呼吸时间变异的80.9%;土壤呼吸速率与温度的昼夜变化对应关系呈顺时针近椭圆曲线.冬小麦土壤呼吸速率从出苗后到冬季呈下降趋势,在冬季时保持较低水平,进入返青期后迅速增加,在抽穗期和灌浆期达到最大,成熟期后有所下降,变化范围为0.65～4.85 μmol CO₂·m^-2·s^-1;土壤呼吸季节变化与温度、土壤含水量、GPP、LAI均呈显著(P<0.01)正相关关系;土壤温度和水分是影响土壤呼吸季节变化的关键因素,使用复合模型SR=e^{(a+bT_{5 cm}}+cW10 cm+dW_{10 cm²}),可以解释土壤呼吸时间变异的82.6%,比单因子模型(不超过65.7%)的解释能力显著提高.经模型计算,该区域2013—2014年冬小麦生长期平均土壤呼吸速率为1.67 μmol CO₂·m^-2·s^-1.     

黄土高原冬小麦田光谱特征变化及其与二氧化碳日收支的相关分析

根据光谱辐射仪对黄土高原冬小麦整个生育期光谱反射率的连续观测数据及CO₂通量观测数据,对冬小麦田光谱特征变化及其与CO₂日收支的相关性进行了分析.结果表明：冬小麦田不同波长光谱反射率和归一化植被指数（NDVI）呈现明显的日变化和季节变化.同一天内,反射率随太阳高度角的变化而变化,变化最大的波段（550 nm左右、700～1 050 nm）表现为峰.不同生育期同一时刻,可见光波段（350～670 nm）反射率变化不大,近红外波段（700～1 050 nm）出现较大差异,在出苗期、分蘖期和越冬期后红边位置向长波方向“红移”;越冬期前出现向短波方向“蓝移” 的现象;但成熟期“蓝移”现象不明显,表现为突变;其他生育时期没有观测到波谱位移.NDVI的日变化呈U型,13：00左右最低,16：00后出现较大波动,与抛物线有较好的拟合效果,小麦生长旺盛时期,对其地面遥感观测应选择在NDVI变化不大的13：00左右进行;整个冬小麦生长季11:00反射率及NDVI以播种后第140天为中心对称,NDVI的季节变化表现为M型,可用四次多项式拟合;在整个小麦生育期中NDVI与CO₂的日收支呈极显著负相关,但正午左右的相关性稍差.     

植物生长季退化草毡寒冻雏形土CO2释放特征

对中国科学院海北高寒草甸生态系统定位站地区退化草毡寒冻雏形土CO2释放的全天候连续观测结果表明,退化草毡寒冻雏形土CO2的释放有明显的日变化和季节动态,日最大释放速率出现于12：00-14：00,最小释放速率出现于6：00-8：00;植物生长季的最大振幅为462.49mg·m^-2·h^-1（8月18日）,最小振幅为114.97mg·m^-2·h^-1（5月9日）,CO2释放速率白天大于夜晚。不同物候期CO2释放速率亦不同,草盛期>枯黄期>青期。最大日均值为480.76mg·m^-2·h^-1（8月18日）,最小日均值为140.77mg·m^-2·h^-1（5月9日）。释放速率与气温、地表温度及土壤5cm地温均呈显著或极显著相关关系,表明温度是决定CO2释放速率季节变化的首要因素。     

玉米地土壤呼吸作用对土壤温度和生物因子协同作用的响应

基于2005年玉米(Zea mays)生长季土壤呼吸作用及其影响因子的动态观测资料,分析了玉米地土壤呼吸作用的日和季动态及其对土壤温度和生物因子协同作用的响应。结果表明,玉米地土壤呼吸作用的日变化为不对称的单峰型,其最小值和最大值分别出现在6∶00~7∶00和13∶00左右;玉米生长季中,土壤呼吸速率波动较大,其均值为3.16 μmol CO₂·m^-2·s^-1,最大值为4.87 μmol CO₂·m^-2·s^-1,出现在7月28日,最小值为1.32 μmol CO₂·m^-2·s^-1,出现在5月4日。在土壤呼吸作用日变化中,土壤呼吸速率(SR)与10 cm深度土壤温度(T)呈显著的线性关系:SR=αT+β。在整个生长季节,玉米净初级生产力(NPP)与直线斜率(α)呈显著正相关,生物量(B)也明显影响直线的截距(β)。基于此,建立了玉米地土壤呼吸作用动态模型SR=(aNPP+b)T+cB²+dB+e。土壤呼吸作用季节变化的大部分(97%)可以由土壤温度、NPP和生物量的季节变化来解释。当仅考虑土壤温度对土壤呼吸作用的影响时,指数方程会过大或过小地估计了土壤呼吸强度。该文的结果强调了生物因子在土壤呼吸作用季节变化中的重要作用,同时指出土壤呼吸作用模型不仅要考虑土壤温度的影响,在生物因子影响土壤呼吸作用的温度敏感性时,还应该把生物因子纳入模型。     

冬作季节土地管理对水稻土CH4排放季节变化的影响

通过温室盆栽试验对水稻土CH₄ 排放的季节变化及冬作季节土地管理的影响进行了研究.结果表明,冬作季节种植紫云英、淹水休闲及干燥休闲但泡水前施用稻草处理泡水后30dCH₄ 排放量分别高达133d观测期总排放量的67.5%、35.5%及33.3%,且在泡水后第13天及水稻移栽后第 7、40、91天分别出现 4个CH₄ 排放高峰;而种植小麦和干燥休闲但冬作前施用稻草处理泡水后55dCH₄ 排放量才占观测期总排放量的6.74%和 0.27%,随后至水稻收获CH₄ 排放通量也不高.冬作季节土地管理引起的水稻生长期土壤Eh季节变化的差异是造成CH₄ 排放通量季节变化差异的主要原因.     

不同供钾水平对小麦旗叶光合速率日变化的影响

在田间栽培条件下,研究了不同供钾水平对小麦(Triticum aestivum)‘安农8903’旗叶光合速率日变化的影响。结果表明：从扬花期到灌浆中期（5月1～20日）,植株及叶片中钾含量随不同供钾水平的提高而增大,尤以施K 82.5 kg·hm-2的增幅较大（2.7倍）。在小麦籽粒的灌浆进程中,植株的含钾量不断增加,但叶片中的含钾量却呈下降趋势。扬花期到灌浆中期的小麦旗叶由于高光强、高温和较低的相对湿度,其气孔导度和净光合速率日变化均呈双峰曲线。两者皆在10∶00左右和15∶00左右各有一个峰值,前一峰值高于后一峰值,两峰之间的低谷在14∶00左右。胞间CO2浓度日变化则呈相反趋势,两个低谷出现于12∶00和15∶00,但灌浆中期时日变化曲线中只有一个低谷。土壤增施钾肥可增大小麦旗叶的气孔导度和净光合速率,减轻10%～37%由光合午休造成的CO2同化量损失,提高小麦产量。但施钾量与胞间CO2浓度之间相关性不显著。4种不同的钾素水平处理中以施用K2O 165 kg·hm-2的效果最佳。     

黄喉貂日活动节律及食性的季节变化

2016年4月至2017年4月,采用红外相机技术和粪便分析法(频率法和剩余物干重法)对四川栗子坪国家级自然保护区内黄喉貂不同季节的日活动节律及食物组成变化进行了研究。结果显示:(1)黄喉貂主要在白天活动(昼间独立照片数占总独立照片数的85. 64%),不同季节黄喉貂日活动节律无显著差异(χ~2=126. 950,df=132,P=0. 608),但在不同季节其日活动高峰出现时间不同,春季的活动高峰在16:00~19:00(31. 65%),夏季活动高峰在15:00~18:00 (26. 32%),秋季活动高峰在13:00~16:00 (34. 31%),冬季活动高峰在11:00~14:00 (25. 00%),并且冬季夜间活动与其他季节相比明显增多;(2)黄喉貂取食食物有兽类、鸟类、昆虫类和植物类等,但兽类是黄喉貂最主要的食物来源,在一年中以兽类的出现频率最高,为95. 28%,兽类剩余物的总相对干重百分比达80. 99%,其次是植物、鸟类和昆虫;(3)黄喉貂对食物类别的利用表现出明显的季节差异,春、夏、秋三个季节黄喉貂粪便中兽类所占比重最多,春季鸟类出现频率较高,冬季黄喉貂粪便中植物所占比重明显增多。本研究表明,黄喉貂在不同季节其日活动节律和食性均表现出一定的差异,这可能与其繁殖特性和生理代谢需求有关。本研究揭示了黄喉貂的日活动节律及食性的季节性变化,充实了黄喉貂的生物、生态学资料,也为该物种的保护管理提供了参考资料。     

华北平原地区麦田土壤呼吸特征

2008年4-6月利用LI-8100及LI-6400-09测定了华北平原典型冬小麦田土壤CO_2通量,并分析了麦田土壤呼吸变化规律及其影响机制.结果表明:土壤呼吸日变化呈明显的单峰曲线,最高值出现在12:30-14:30,最低值出现在5:00-6:30;在不同的天气条件下,土壤呼吸速率晴天最高,多云其次,阴天最小;观测期间冠层内各高度CO_2浓度与麦田土壤呼吸速率白天呈显著线性负相关,夜间正相关;土壤呼吸速率与5 cm地温的季节变化趋势基本一致,二者显著指数相关;在田间持水量范围内,土壤呼吸速率与土壤湿度正相关,当土壤相对湿度低于30%时,土壤呼吸受到抑制而通量降低;综合考虑土壤温度与湿度的双因素指数回归模型能较好地解释土壤呼吸的变化情况,土壤温度低于15 ℃时效果更好.

Abstract：

By using LI-8100 and LI-6400-09, the soil CO_2 flux of a winter wheat field in North China Plain was determined from April to June 2008, with its change patterns and affecting fac-tors analyzed. The soil respiration had a single-peak diurnal variation, with the maximum at 12: 30-14:30 and the minimum at 5:00-6:30, and the respiration rate was higher in sunny days than in cloudy or overcast days. There was a significant negative correlation between the CO_2 con-centrations at all canopy heights and the soil respiration rate at daytime, but a significant positive correlation at night. The soil respiration rate presented a seasonal variation similar to the soil tem-perature at 5 cm depth, and had a significant exponential relationship with the soil temperature. Significant correlation was also found between the soil respiration rate and soil humidity when the soil moisture content was within the range of field capacity. Soil humidity less than 30% would limit the soil respiration, inducing a decrease of soil CO_2 flux. A multiple exponential regression model of soil temperature and moisture could better explain the variation of soil respiration, espe-cially when the soil temperature was below 15 ℃.