2016, Vol. 36文章信息
- 高升华, 张旭东, 汤玉喜, 陈吉泉, 唐洁, 孙启祥, 唐学君
- GAO Shenghua, ZHANG Xudong, TANG Yuxi, CHEN Jiquan, TANG Jie, SUN Qixiang, TANG Xuejun.
- 滩地人工林幼林不同时间尺度CH4通量变化特征——基于涡度相关闭路系统的研究
- Dynamics and regulation of CH4 fluxes in a poplar plantation on a floodplain
- 生态学报[J]. 2016, 36(18): 5912-5921
- Acta Ecologica Sinica[J]. 2016, 36(18): 5912-5921
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb201503220546
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文章历史
- 收稿日期: 2015-03-22
- 网络出版日期: 2016-01-05
2. 湖南省林业科学院, 长沙 410004;
3. 密执安州立大学, 全球变化与地球观测中心, 地理系, 美国东兰辛 MI48823;
4. 国家林业局华东林业调查规划设计院, 杭州 310019
2. Hunan Academy of Forestry, Changsha 410004, China;
3. Center for Global Change and Earth Observations and Department of Geography, Michigan State University, East Lansing, MI 48823, USA;
4. East China Forest Inventory and Planning Institute, State Forestry Administration, Hangzhou 310019, China
大气中甲烷(CH4)的浓度在经历短暂的停滞之后又继续增长, 已由2005年的1774 ppb上升到2011年的1802 ppb, 且近100 a的增温潜势也增加至CO2的28倍[1]。CH4浓度这一变化引起人们对其源、汇及动态变化更加广泛的关注。滨水区是全球湿地的重要组成部分, 它一般指水生到陆生生态系统的过渡区域[2-3]。由于较高的地下水位[4-5]和间歇性淹水, 滨水区往往是CH4通量的热点地区[6]。同时, 人类开垦、种植等活动所带来的严重干扰和污染[7-8], 使得滨水区土壤-大气界面碳交换的生物地球化学过程更复杂。然而, 目前对滨水区CH4通量的变化特征还所知甚少。
由于CH4主要以微生物为生产者, 因此对CH4通量的观测研究要比对CO2、H2O等气体通量的观测研究复杂得多[9]。静态箱-气相色谱法为CH4通量观测的传统方法, 由于其较低的观测频率和过多的人工投入, 使其难以在更小或更大的时间尺度上揭示CH4通量的变化特征。近10年, 随着高频响应的CH4浓度分析仪的陆续出现, 基于涡度相关法的CH4通量长期连续观测研究在国际上日益增加[9-14]。近几年在国内也逐渐开展, 但目前还未见文献报道。
杨树人工林是我国长江中下游滩地主要生态系统之一[15]。由于具有森林和湿地的双重属性, 滩地杨树人工林将可能同时具有吸收和排放CH4的潜力。有研究表明, 滩地人工林的成熟林和采伐迹地在未淹水年份的生长旺季表现为CH4的汇, 且皆伐短期内降低了土壤吸收CH4的能力, 甚至导致了土壤排放CH4[16]。然而, 由于缺乏长时间尺度的CH4通量研究, 目前尚难以全面评估长江滩地杨树人工林对全球气候变化的贡献。本文运用涡度相关闭路系统对长江滩地美洲黑杨(Populus dettoides)人工幼林进行连续2年多的CH4通量观测, 旨在揭示CH4通量的日、季节和年际的变化特征, 并初步探讨各时间尺度的调控因子。
1 研究方法 1.1 研究区概况研究区位于湖南省岳阳市君山区长江外滩(29°31′35″N, 112°55′22″E), 海拔31 m, 系中亚热带向北亚热带过渡的气候区, 具有典型的季风气候特征, 春夏多雨, 秋季多旱, 冬季寒冷, 全年盛行北风。年均气温16.8 ℃, 年均降雨量1400 mm。土壤类型为江湖洲滩特有的潮土类型。2012年淹水40 d(2012年7月11日—8月20日), 而2013年未淹水。
研究区面积60 hm2, 呈南北向楔形, 其中东西向宽约800 m, 南北长约1500 m。成熟林树种为美洲黑杨。该林地于2011年9月皆伐完毕。在成熟林采伐前, 林下优势种为益母草(Leonurus arternisia), 其盖度达90%以上[16]。新林于2012年1月末种植, 树种仍为美洲黑杨。2012年3月, 平均树高3.5 m, 胸径2.5 cm, 至2013年10月, 平均树高7.0 m, 胸径10 cm。2012年2月至6月, 林下植被主要有狗牙根(Cynodon dactylon)、堇菜(Viola verecunda)、辣蓼(Polygonum flaccidum)、风轮菜(Clinopodium gracile)、益母草等。2012年9月至2013年3月和2013年4月至11月期间分别间作白菜(Brassica pekinensis)和南瓜(Cucurbita moschata)。
1.2 观测与分析方法本研究采用涡度相关法(Eddy Covariance Method)进行通量观测。通量观测塔高30 m, 以CSAT-3三维风速仪(Campbell Scientific, Inc., USA)观测三维风速, 以LI-COR 7500 CO2/H2O分析仪(LI-COR, Inc., USA)观测CO2和水汽浓度, 以快速甲烷分析仪(Fast Methane Analyzer, FMA)DLT-100(Los Gatos Research, Inc.USA)分析CH4浓度。2012年3月至2013年2月观测高度为6.5 m, 2013年3月至2014年2月观测高度为7.5 m。环境因子观测包括地面以上部分和地面以下部分, 主要包括辐射、降雨、空气温湿度、土壤温度、土壤含水量、地下水位等[18]。采用HOBO水位温度记录仪(Onset Computer Corporation, USA)观测地下水位。
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| 图 1 研究区图、通量贡献区和风玫瑰图(右上) Fig. 1 Map of research area, footprint, and wind rose diagram (Top right) |
FMA DLT-100是基于OA-ICOS(off-axis Integrated Cavity Out-put Spectroscopy)技术, 其原理是通过高反射镜面使激光在光腔中衰荡, 以使激光光程达到1—4 km, 从而提高仪器对痕量气体的检测能力[14]。FMA DLT-100为闭路分析仪, 采用Edwards XDS35i真空泵(Edwards Limited, UK)采气。真空泵位于FMA DLT-100下游, 采气速度约40 L/min。采气管采用内壁镀有特氟龙涂层的金属管, 内径约0.01 m, 于进气管的前段和后段分别安装有5 μm和1 μm的换膜过滤器。约每7d更换1次滤膜。FMA正常工作时光腔气压通过调压模块保持在约190 hPa。当光腔衰荡时间降低至约6 μs时, 将仪器搬回至实验室进行镜面清洗, 并以2.0 μL/L空气中CH4标准气体进行校准进行校准。
本研究采用EdiRe软件(version 1.5.0.32；Robert Clement, University of Edinburgh, Edinburgh, UK；http://www.geos.ed.ac.uk/abs/research/micromet/EdiRe/)进行通量计算和数据质量控制。主要过程包括：去除了超出仪器测量范围和超过4倍标准差的异常值, 运用坐标轴二次旋转法使垂直风速均值为零[19], 超声虚温校准(SND correction)[20], 频率损失校准, WPL校准[21]等。其中CH4通量仅进行了潜热校正而未进行显热校正[22]。主要使用最大协方差法确定矢量的延迟时间。然而, CH4的延迟时间经常难以确定[23], 因此本文在CH4信号延迟时间难以确定时, 以固定延迟时间替代[19]。
主要通过以下方式对CH4通量数据进行数据质量控制：(1)删除仪器处于非正常工作状态的瞬时值, 如气压不稳定、光腔衰荡时间过低(＜6 μs)、CH4浓度超出正常范围(＜1.5或＞3.5 μL/L)等；(2)计算每个半小时的通量贡献率, 并舍弃通量贡献率低于80%的CH4数据；(3)去除夜间摩擦风速＜0.1 m/s时的数据。最终2012年和2013年CH4通量数据保存率为31.2%和30.7%。
本文对不大于2h的CH4通量空缺以线性内插法插补, 对大于2h的空缺则选择滑动窗平均日变化法(gliding-window mean diurnal variations method)[24]进行插补, 滑动窗口依次为7、14、30 d, 对大于30 d的空缺不进行插补。本文以插补数据计算的累积通量为标准值, 同时以未插补数据计算而得的累积通量作对比。
采用Multiple Imputation(MI)法进行CH4月通量和年通量的不确定性分析。MI法是基于蒙特卡罗理论的一种方法[25], 其原理是以若干个模拟值替代缺失值从而得到若干个插补数据集, 不同阶段的累计通量及不确定性则通过该若干个数据集进行统计计算获取。目前该方法已被用于CO2和H2O[25]及CH4和N2O[11]通量的插补。本文通过此方法获取月通量和年通量的95%的置信区间(95% CI)。
土壤温度(Ts)、土壤含水量(SWC)、水位(WT)、摩擦风速(Ustar)和总生态系统生产力(Gross Ecosystem Productivity, GEP)被认为是调节CH4通量的最可能的因子[10, 12, 26]。本文采用SAS 9.3软件进行数据统计分析, 以Spearman相关系数检验不同时间尺度CH4通量与上述环境因子的关系。
2 结果与分析 2.1 环境因子2012年平均气温(15.9 ℃)较2013年(17.7 ℃)低, 但土壤温度(5 cm深, 17.3 ℃)较2013年(15.2 ℃)高(图 2)。2012年7月11日至8月20日淹水, 最高水位2.8 m, 而2013年最高地下水位为-0.57 m(6月7日)。淹水期间土壤表层温度一直保持在25 ℃左右, 土壤含水量(SWC)几乎保持饱和状态(约0.6)。而2013年同期的土壤温度为全年最高(＞28 ℃), SWC则从7月6日的0.58一直下降至9月4日的0.38。2012年的降雨量主要集中于前9个月, 年总降雨量为1860 mm。而2013年降雨量全年分布更均匀, 年总降雨量为1670 mm。
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| 图 2 环境因子变化 Fig. 2 Dynamics of environmental factors |
在淹水月份(2012年7月和8月), CH4通量具有较明显的日变化规律, 然而淹水前、淹水期间和退水后的日变化规律不同。淹水前, 白天排放强度显著高于夜间, 分别于8:00和11:00出现峰值, 9:00出现日间最小值(图 3)。淹水期间, 清晨(6:00—9:00)和夜间(19:00—23:00)排放逐渐增加, 并于9:00和23:00达到峰值, 下午14:00出现全天最小值(图 3)。退水后, 通量表现为明显的单峰型, 峰值出现于10:00(图 3)。通量变化幅度以退水后最大, 淹水期间次之, 淹水前最小。
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| 图 3 CH4通量的平均日变化 Fig. 3 Mean diurnal changes of CH4 flux |
未淹水时期, 典型单日CH4通量的日变化规律不明显, 但部分月份的月平均日变化表现出一定的相似性, 主要表现为白天排放强, 而夜间排放弱, 并于上午、中午或下午出现全天的最强排放(图 3)。这一规律在2012和2013年全年平均日变化中也得以体现(图 3)。此外, 在夜间、日出或日落、正午前后CH4的排放强度往往较弱, 甚至出现CH4的吸收。然而, 多数月份的月平均日变化并未明显表现出上述规律(图 3)。通量的平均日变化规律显著与否与该月的通量强度并无直接关系(图 3)。
2.3 CH4通量的季节变化2012年与2013年的月通量表现出不同的季节变化特征(图 4)。2012年1月至3月排放强度基本稳定, 自3月开始逐渐减小, 并于5月达到最小。然而自6月起急剧增加, 并于8月达到最大。之后迅速回落, 并逐渐降低至12月份。自2013年1月起逐渐增加至3月。于4月短暂回落后又逐渐回升直至6月。7月份表现出微弱的吸收, 但于8月份又恢复至6月份的强度, 之后逐渐减弱, 并于11月达到最小。而之后的2个月又表现出较强的排放。
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| 图 4 CH4通量的月际变化 Fig. 4 Dynamic of monthly CH4 flux |
由未插补数据计算而得的月通量变化与插补数据计算的结果基本表现一致。然而不同的是, 前者显示幼林于2013年7月排放强度极微弱, 而从8月起表现为较强的吸收, 并于9月份达到最大吸收值(-7.6 mmol/m2)。插补后与未插补结果的差异主要由于仪器故障导致2013年8月和9月数据缺失过多。
总之, 2012年排放高峰出现于淹水期间(7—8月), 但淹水前(6月)和淹水后(9月)均受到长江水位的影响而表现出相对较强的排放；最弱的排放出现于受水位影响较小的春末夏初(5月)和秋末冬初(11和12月)。而2013年最强排放出现于初夏(6月), 而最弱排放出现于盛夏(7月)和秋末(11月份)。结合未经插补计算而得的通量变化情况推测, 夏季(7—9月)将可能表现出一定强度的CH4吸收。
2.4 CH4通量的年际变化2012年CH4排放量((128.0±42.4)mmol/m2)是2013年((51.5±29.1)mmol/m2)的2.5倍(图 5), 然而2012年淹水月份(7、8月份)的CH4排放量((107.3±11.3)mmol/m2)占全年排放量的83.8%, 是2013年同期排放量的16倍。而2012年未淹水月份的总排放量为20.7 mmol/m2, 为2013年同期排放量的0.46倍。因此, 滩地淹水与否是直接导致这2年通量巨大差异的最主要原因。
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| 图 5 CH4通量的年际变化 Fig. 5 Interannual dynamic of CH4 flux |
淹水期间, 半小时通量与SWC、WT表现出极显著的负相关, 而与Ustar表现出极显著的正相关；而日通量与SWC和WT负相关性较大, 但不显著(表 1)。
| 淹水状况 Inundation situation | CH4通量 CH4 flux | 统计变量 Stat. VAR. | Ts | SWC | WT | Ustar | GEP | |
| 淹水Inundation | FCH4_hh | SCC | 0.008 | -0.658*** | -0.284*** | 0.165*** | 0.088 | |
| P | 0.8562 | <0.0001 | <0.0001 | <0.0001 | 0.1134 | |||
| FCH4_d | SCC | 0.151 | -0.482 | -0.421 | -0.046 | 0.119 | ||
| P | 0.5375 | 0.2265 | 0.0726 | 0.8529 | 0.6266 | |||
| 未淹水 | 2012 | FCH4_hh | SCC | 0.081*** | 0.026 | 0.090*** | 0.044* | -0.004 |
| Non-inundation | P | <0.0001 | 0.0993 | <0.0001 | 0.0047 | 0.8317 | ||
| FCH4_d | SCC | 0.241* | 0.080 | 0.242* | 0.016 | 0.053 | ||
| P | 0.0017 | 0.3192 | 0.0016 | 0.8325 | 0.4912 | |||
| FCH4_m | SCC | 0.586 | 0.128 | 0.947** | -0.176 | -0.125 | ||
| P | 0.1271 | 0.7629 | 0.0004 | 0.677 | 0.7686 | |||
| 2013 | FCH4_hh | SCC | 0.002 | 0.023 | -0.02793 | 0.094*** | -0.016 | |
| P | 0.8866 | 0.1292 | 0.0540 | <0.0001 | 0.4014 | |||
| FCH4_d | SCC | -0.028 | 0.036 | -0.128 | 0.190* | -0.014 | ||
| P | 0.7175 | 0.6397 | 0.0920 | 0.0120 | 0.8531 | |||
| FCH4_m | SCC | -0.358 | 0.285 | -0.115 | -0.236 | -0.430 | ||
| P | 0.3104 | 0.4250 | 0.7514 | 0.5109 | 0.2145 | |||
| FCH4_hh, FCH4_d和FCH4_m分别为半小时、日平均通量和月平均通量(nmol m-2 s-1), 均采用未经插补的数据; Ts：5 cm深处土壤温度soil temperature；SWC：15 cm深处土壤体积含水量soil volumetric water content；WT：地下水位water table；Ustar：摩擦风速friction velocity；GEP：总生态系统生产力gross ecosystem productivity；SCC：Spearman相关系数, P为显著性; ***表示P < 0.0001, **表示P < 0.001, *表示P < 0.05 | ||||||||
未淹水期间, 2012和2013年在半小时尺度、日尺度和月尺度通量上均具有不同的环境控制因子。半小时尺度上, 2012年通量与Ts和WT具有极显著正相关性, 并与Ustar具有显著正相关性；而2013年通量仅与Ustar具有极显著正相关性。日尺度上, 2012年通量与Ts和WT具有显著正相关性, 而2013年通量仍仅与Ustar具有显著正相关性。在月尺度上, 2012年通量与WT表现出较强的正相关性, 而2013年通量未与任何变量表现出显著相关性。
3 讨论目前的研究显示, CH4通量的日变化特征较复杂。有学者将天然湿地CH4通量日变化规律总结为日间极大值型、夜间极大值型和随机型[27], 将稻田日变化规律总结为单峰型、双峰型和无规则型[28], 且这些变化特征主要根据大量的箱法观测研究案例总结而出。而本研究基于涡度相关法的观测结果显示, 本研究区几乎表现出了上述所有的日变化特征, 表明长江滩地CH4通量具有更复杂的日动态变化。Querino等基于涡度相关法的研究发现, 热带森林在日出后会出现持续5h的较强的CH4排放, 归因于夜间储藏在冠层的气体日出后被排放[29]。而本研究中部分月份和2个全年的平均日变化均显示, 在白天也呈现出持续数小时的较强排放(图 2), 但并非由于冠层夜间储藏气体的释放(因为冠层十分稀疏), 而可能由于日出后大气湍流加强, 将土壤中夜间驻留的气体缓慢带出了土壤。
大多研究都表明CH4通量季节性变化明显。典型的湿地生态系统以CH4排放为主, 其排放高峰多集中于夏季[30-33]。而温带森林生态系统以CH4吸收为主, 其吸收强度以夏季最高, 冬季最小[34]。而人工林生态系统的季节变化相对复杂。孙晓新等研究发现, 天然沼泽和排水造林的人工林CH4通量都有明显的季节变化规律, 但人工林CH4通量峰值出现的时间和频率与天然沼泽不同, 峰值相对较小, 有吸收CH4的现象[35]。Zona等对由农田转变的杨树人工林温室气体通量的研究显示, CH4排放量以生长季最低, 非生长季最高[11]。本站点此前的研究表明, 滩地杨树人工林成熟林在未淹水年份的生长季具有较强的CH4吸收能力, 但皆伐后CH4吸收能力降低[16]。而本研究中未插补数据显示2013年8—9月表现出较强吸收。因此推断, 今后未淹水年份的CH4通量将在夏季出现较弱的CH4排放, 甚至将表现出一定强度的吸收。
由于环境因子常对CH4的产生和氧化同时产生影响, 二者的动态平衡导致其对CH4通量的影响处于动态变化当中[36-38], 因此, CH4通量的调控机制往往十分复杂。一般认为温度、土壤水分、水位、湍流条件和生态系统生产力是调节CH4通量的最可能的因子[10, 12, 26]。而滨水区处于水生和陆生生态系统的过渡区域, 其CH4通量的调控则更加复杂。季节性淹水由于能对许多生物地球化学过程产生影响而被认为是滨水区异质性的主要驱动力[39]。地下水位是有氧和无氧区的分界线, 因而此处CH4产生和氧化均十分活跃, 为CH4排放的热点位置[40]。而水位的变化会导致该热点位置发生移动, 同时会导致气体传输距离的改变。本研究中, 水位对2012年各时间尺度通量均产生显著影响, 而未对2013年通量产生影响, 因为2012年水位的变化较2013年幅度大得多(图 2)。摩擦风速是大气湍流条件的重要指标, 它同时对扩散和冒泡这2种CH4排放方式产生重要影响[10], 而这两种方式分别为未淹水和淹水时期CH4排放的主要途径, 因而本研究中摩擦风速对2012年淹水和未淹水时期及2013年CH4通量均有显著影响。Chu等在淡水湿地和玉米地中的研究发现, 摩擦风速是半小时CH4通量的主要控制因素, 而对更长时间尺度通量影响不明显[10]。而本研究中摩擦风速不仅对任何时期半小时通量具有显著影响, 而且对2013年的日通量也具有显著影响。此外, 摩擦风速对CH4排放的影响常在气体传输受阻时更显著[10]。本研究中摩擦风速对2013年通量影响更大, 可能由于2013年具有更低的地下水位而导致CH4排出的阻力更大, 同时更茂密的地表覆盖使土壤表面湍流减弱而导致CH4扩散更慢, 因而摩擦风速的作用更显著。土壤温度是影响生物活性的重要因子, 其同时对甲烷氧化菌和产甲烷菌的活性产生影响[37]。本研究中土壤温度对2012年较小尺度通量产生显著影响, 而对2013年通量无影响, 可能由于2012年地表植被覆盖更少而导致土壤温度波动更大(图 2)。林下农作物的间作活动对CH4通量可能产生影响。然而, 本研究中, 生态系统的初级生产力对通量并未表现出显著影响, 而幼林期人工林的生产力主要来源于林下植被, 因此可以推测林下作物的生长状况对CH4通量影响不显著。此外, 土壤水分也未表现出对CH4通量的显著影响, 因此推测农业灌溉活动对全年的不同时间尺度CH4通量影响不显著, 但灌溉和暴雨冲击对CH4通量的短期影响不清楚。至于施肥对CH4通量的影响, 本研究难以推断。
目前对CH4通量缺失数据尚无统一的插补方法。Chu等应用边缘分布抽样法(Marginal Distribution Sampling method, MDS)进行数据插补[10], 而Zona等运用分时段线性外推法(Linear Extrapolation)进行线性插补, 而运用MI(Multiple Imputation)法进行不确定性估算[11]。MDS法和MI法均为基于Monte Carlo技术的数据插补方法。本研究中由于CH4通量在不同时间尺度上具有一定的变化趋势(图 3, 图 4), 且数据的缺失在一天中并非均匀分布, 因此在进行全年通量估算时应对缺失值进行插补。本文运用滑动窗平均日变化法(MDV)插补计算的月通量和年通量与未经插补而计算的通量和经MI法插补而计算的通量均具有较好的一致性, 由此可见MDV法用于本研究区CH4通量缺失值插补是可行的。
4 结论本研究表明, 滩地人工林幼林不同时间尺度上的CH4通量变化均表现出较大的变异性, 主要体现在：(1)全年和部分未淹水月份表现出白天排放强而夜间排放弱的日变化特征, 而淹水前、淹水期间和退水后分别表现出日间双峰型(7:00和10:00)、日间与夜间各一峰的双峰型(10:00和23:00), 以及典型的日间单峰型(10:00), 但多数未淹水月份未表现出明显的日变化特征；(2)淹水年份(2012年)在夏季(6—8月)排放最强, 在春末(5月)和秋末冬初(11—12月)排放最弱, 而未淹水年份(2013年)在初夏(6月)排放最强, 在盛夏(7月)和秋末(11月)转变为较弱的吸收；(3)淹水年份的年排放量((128.0±42.4)mmol/m2)为未淹水年份((51.5±29.1)mmol/m2)的2.5倍。滩地人工林幼林CH4通量的日变化和季节变化最可能受到摩擦风速、水位和土壤温度的调节, 而年际变化主要由淹水状况决定。
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