城市复杂下垫面供暖前后CO_2通量特征分析

城市二氧化碳排放是全球大气二氧化碳的重要来源.利用涡度相关法测量的沈阳城市中心CO2浓度和通量资料,分析了2008年10～11月供暖期前后CO2浓度和通量的变化特征.研究表明,供暖期前后CO2浓度日变化呈双峰型曲线,第1个峰值出现在04:45,与日出时间一致,第2个次峰出现受机动车高峰和供暖影响;CO2通量研究表明,城市二氧化碳为净排放,供暖期前二氧化碳排放为52.69g.(m2.d)-1,供暖期后为82.50g.(m2.d)-1,植被光合作用起到了消减交通高峰时释放的CO2的作用,供暖期由于燃料燃烧在17:15～18:15出现明显CO2通量峰值,CO2排放比供暖期前增加29.37g.(m2.d)-1;CO2通量与温度的峰值和感热通量转为正值的时间有一定的对应关系.研究也指出,CO2浓度与通量的变化受风向与源区的协同影响.     

复杂下垫面下不透水层的CO2通量足迹分析——以上海市奉贤大学城为例

城市是重要的二氧化碳排放源,研究城市区域CO_2通量与复杂城市下垫面之间的关系有助于深入了解城市碳循环特征.本文基于城市涡动相关系统的通量数据和气象数据,结合研究区CO_2通量信息和土地覆被信息,依据ART(Agroscope Reckenholz Tanikon)Footprint Tool模型(基于Kormann Meixner(KM)模型计算足迹),探讨了城市复杂下垫面尤其是不透水层对于CO_2通量足迹的影响.结果发现,研究区CO_2通量变化范围在2015年5—8月为-6.44~4.62μmol·m-2·s-1,其中,5月和6月均出现CO_2通量最大值(4.62μmol·m-2·s-1),8月出现CO_2通量最小值,为-6.44μmol·m-2·s-1.风向是影响CO_2通量足迹的主要要素,5—8月CO_2通量足迹的范围主要在距离观测塔600 m以内,集中于东南方向,这与此期间盛行东南风有关.研究表明,不透水层的类型会影响CO_2通量的贡献率,距离观测站600 m以内的不透水层的CO_2通量贡献率最大为46.9%,最小为1.5%;其中,建筑的CO_2通量贡献率最大为70%,最小为0.08%,道路的CO_2通量贡献率最大为23.7%,最小为2.92%;不透水层的面积也会影响CO_2通量贡献率,道路的CO_2通量贡献率会随着不透水层面积的增加而增加,呈正相关关系.     

北京城市地区CO_2通量特征

城市CO2排放是全球大气CO2的重要来源.为探讨不同气象背景条件、土地利用方式和覆盖类型以及能源消耗方式对城市CO2排放的影响,利用北京325 m气象塔(39°58'N、116°22'E)上140 m高涡动相关仪监测的湍流数据,对2009年6月26日—2011年12月31日气象塔周边区域共919 d CO2通量的时间变化及方向分布特征进行了研究,并计算了CO2的年排放量.结果表明:CO2通量受交通因素影响明显,各季节CO2通量日间早、晚峰值出现时间与车流量高峰时间一致,该特征在冬季表现尤为突出.冬季取暖会显著增加CO2排放量;受供暖排放和植物休眠的影响,冬季CO2通量全天均高于其他季节,日均值为30.1μmol/(m2·s),显著高于春、夏、秋三季的15.2、17.9和15.8μmol/(m2·s)(t-test,P0.001).CO2通量在不同方向的分布特征表明,其值与源区内人工建筑面积所占比例成正比;而在植被覆盖比例较高的方位,其CO2通量相应较小.气象塔周边区域CO2年均排放量达到30.0 kg/(m2·a),但仍小于伦敦的35.5 kg/(m2·a).     

开放式空气CO2增高条件下稻田磷化氢气体的释放研究

磷化氢(PH3)已被证实是大气中普遍存在的痕量气体.采用FACE(free air carbon dioxide enrichment)平台,研究了不同氮施肥水平(常氮250 kg/hm2和低氮125 kg/hm2)下,CO2浓度升高对水稻田磷化氢释放通量的影响.结果表明,水稻生长旺盛期(分蘖,拔节)磷化氢通量和浓度高于生长缓慢期,FACE圈常氮区分蘖期磷化氢释放通量最大,为(155.2±22.71)ng/(m2.h).整个水稻生长期磷化氢平均释放通量最大值在FACE圈常氮区观察到,为(41.72±7.06)ng/(m2.h),最小值(-1.485±6.229)ng/(m2.h)出现在对照圈低氮区.FACE处理显著促进磷化氢的排放,不同氮素水平对磷化氢释放影响差异不显著.磷化氢的净通量和浓度与温度均呈显著正相关.对水稻成熟期全天释放通量及浓度测试表明,光照是影响白天磷化氢浓度的主要因素.     

稻田CO2通量对光强和温度变化的响应特征

采用涡度相关法对我国亚热带稻田生态系统CO2通量进行了连续监测,并对CO2通量随光强和温度变化的响应特征进行了分析.结果表明,白天稻田生态系统CO2通量对光强的响应过程可以用直角双曲线方程进行描述.随光强的增加,CO2通量(绝对值)呈增加趋势,当光强大于1 000μmol/(m2·s)时,CO2通量变化比较稳定.早、晚稻间以及不同生育期水稻的光量子利用效率和最大光合速率存在一定的差异.晚稻的光量子利用效率(0.046 5～0.099 9 μmol/μmol)高于早稻(0.0176～0.0541μmol/μmol),并以水稻生长旺盛期的光量子利用效率和最大光合速率最高.夜间稻田生态系统呼吸速率随土壤温度的升高呈指数增加,5 cm土层温度可以作为反映稻田呼吸速率变化的温度指标.早稻生长季生态系统呼吸对温度的变化明显较晚稻生长季更为敏感.     

三江平原稻田CO2通量及其环境响应特征

基于涡度相关技术,于2004年生长季对三江平原稻田CO2通量进行了观测.结果表明,CO2通量日变化特征明显;月平均的CO2通量日变化幅度很大,6～9月,夜间最大净排放通量分别为0.23,0.23,0.18,0.12mg/(m2·s);白天最大净吸收通量分别为-0.14, -0.68, -0.66, -0.22mg/(m2·s).白天CO2通量的变化与光合有效辐射明显相关,并且逐月变化.利用摩擦速度(U*)的阈值进行筛选,夜间通量与温度之间无明显相关,同期观测的静态箱法结果表明,夜间通量与空气和土壤温度相关,整个生长季,生态系统从大气中吸收的C为5.30t/hm2.     

岩溶区地下水补给型水库表层无机碳时空变化特征及影响因素

为更深入地认识岩溶区地下水补给型水库表层无机碳的循环过程,于2014-07-12~2014-07-20期间,以广西上林县大龙洞岩溶水库表层水体为研究体系,对无机碳循环研究的重要指标进行定点观测和高密度的昼夜监测.结果发现:1从上游到下游DIC含量和水体p CO2值逐渐增加[DIC(平均):122.88 mg·L-1增至172.02 mg·L-1,p CO2(平均):637.91×10-6增至1 399.97×10-6],δ13CDIC值逐渐偏负[δ13CDIC(平均):-4.34‰降至-6.97‰].2库区均为大气CO2的源,CO2交换通量在7.11~335.54 mg·(m2·h)-1之间,平均125.03 mg·(m2·h)-1,上游和下游地区CO2交换通量较大[平均131.73 mg·(m2·h)-1、170.25 mg·(m2·h)-1],中游狭窄地区CO2交换通量较小[平均116.05 mg·(m2·h)-1].3表层水体p CO2值和水-气界面CO2交换通量存在晚上升高,白天降低的昼夜变化规律,且与叶绿素a(Chla)呈负相关关系.分析认为:1大龙洞水库表层水体DIC含量、δ13CDIC值和水体p CO2的空间分布主要受浮游植物浓度、浊度、电导率、水深、透明度等的影响,而水-气界面CO2交换通量除了受浮游植物浓度空间变化的影响外还受风速的影响.2浮游植物昼夜垂向运动及光合作用和呼吸作用昼夜变化控制着水库表层水体溶解性无机碳的昼夜循环过程.     

准好氧填埋场作业台阶温室气体CO_2的释放通量研究

采用静态箱-气相色谱法测定了河北省某准好氧填埋场作业台阶表面的温室气体CO2释放通量,分析了填埋时期和导气管距离对CO2释放通量的影响。结果表明:导气管附近区域表面的CO2释放量较大,且不同区域的CO2释放通量存在明显差异(最大值和最小值分别278.6和12.5 g/(m2.d);同一区域上午、中午和下午的CO2释放通量差异相对较小,但中午和下午高于上午。同时,填埋4、8、12和16个月区域的CO2平均释放通量分别为56.9,70.0,110.2和47.0 g/(m2.d),即CO2的释放通量随着填埋龄的增加呈现先增加后逐渐降低的趋势,并在填埋12个月达到CO2释放通量的最大值。此外,各填埋区作业台阶表面CO2释放通量随着距离导气管距离的增加呈指数函数递减的趋势。     

养殖塘CH4排放特征及其影响因素

富营养化的养殖塘是重要的甲烷(CH_4)排放源.为明确养殖塘CH_4排放特征及其影响因素,本研究利用倒置漏斗法和体积扩散模型法,分别对安徽全椒两个养殖塘冬、春季CH_4冒泡通量和扩散通量进行了多日连续观测.结果表明,冬季CH_4冒泡通量白天高于夜间,夜间几乎为零;春季夜间高于白天.在季节尺度上,冬季CH_4冒泡通量显著低于春季,分别为3. 92mg·(m~2·d)-1和106. 94 mg·(m~2·d)-1;冬季CH_4扩散通量略高于春季,分别为2. 81 mg·(m~2·d)-1和0. 87 mg·(m~2·d)-1.自然因素(水温和气压)与CH_4冒泡通量和扩散通量显著相关.其中随水温的升高、气压的降低,CH_4冒泡通量分别呈指数递增和线性递增趋势.人工管理措施(冬季排水和春季施粪)会显著提高CH_4冒泡通量,但对扩散通量的影响并不显著.在冬季排水期间,水深与CH_4冒泡通量显著负相关;在春季鸡粪投放点,CH_4冒泡通量可高达1002. 30 mg·(m~2·d)-1.本研究可为评估小型养殖塘对全球碳循环的贡献提供数据支撑.     

稻鸭复合系统的温室气体排放及其温室效应

利用密闭箱技术和碱液吸收法.通过田间试验研究了稻鸭复合系统土壤CH4、N2O和CO2的排放规律及其温室效应.结果表明:①在水稻生长期间,CH4分别在分蘖期和抽穗期出现2个排放高峰.平均排放通量养鸭处理为(7.68±0.74)mg·m-2·h-1.常规淹水稻田(对照)为(9.53±0.40)mg·m-2·h-1;N2O排放通量呈现出在稻田淹水期间保持较低值,在稻田落干后迅速升高的趋势,平均排放通量养鸭处理为(0.092±0.073)mg·m-2·h-1,对照为(0.082±0.074)mg·m-2·h-1;而CO2的排放则在分蘖期和成熟期田面水逐渐落干后呈现2个排放峰,养鸭处理和对照的平均排放通量分别为(121.20±4.21)mg·m-2·h-1和(107.53±3.92)mg·m-2·h-1.②稻田养鸭显著地降低了CH4的排放.水稻整个生育期间排放量为18.41 g.m-2,比对照减少19.3%;而显著地提高了N2O的排放,整个生育期间排放量为0.2 g·m-2,比对照增加了10%;养鸭稻田土壤CO2的总排放量为273.66 g·m-2,对照为245.73 g·m-2,两者之间没有显著性的差异.③CH4是引起稻田温室气体综合温室效应的主体,其贡献率在60%左右,相对于常规稻作,稻田养鸭能有效降低甲烷的温室效应,使其温室气体的综合温室效应显著降低.说明在中国南部稻鸭共作是一个减缓全球温室效应的可行措施.     

Pulse emissions of N2O and CO2 from an arable field depending on fertilization and tillage practice

Nitrous oxide (N₂O) emissions from soil are characterized by strong emission pulses. Although several mechanisms are known to create them, pulses are difficult to predict. Currently there is no established systematic way to identify pulses from long-term static chamber measurement results. In this study we suggest a simple algorithm for pulse identification. The algorithm was applied on time series of N₂O and carbon dioxide (CO₂) fluxes from a field study on the long-term impact of fertilization and tillage practice. Between 4 and 9% of N₂O values were pulse values; 20-60% of total emission was emitted as pulses. Minimum tillage resulted in more pulses than plowing. In contrast, long-term averages of N₂O losses from nitrogen (N) fertilizer were similar (3-4%) for all management practices. N₂O emissions per crop yield for increased fertilization practice were double the values for reduced fertilization practice independent of tillage practice. CO₂ emission pulses were scarce and there was no significant effect of management practice on CO₂ pulse probability.     

小型池塘水-气界面CH4冒泡通量的观测

为了量化亚热带浅水养殖塘CH_4冒泡通量占CH_4总通量的比例,选取安徽省全椒县两个小型池塘为研究对象,采用倒置漏斗法和顶空平衡法,自2016年7月28日至8月13日观测夏季水-气界面的CH_4通量.结果表明,两个池塘CH_4冒泡通量分别是121.78 mg·(m~2·d)~(-1)和161.08 mg·(m~2·d)~(-1),CH_4扩散通量分别是3.38 mg·(m~2·d)~(-1)和3.79 mg·(m~2·d)~(-1),CH_4冒泡通量占总通量比例分别是97.5%和96.4%.CH_4冒泡通量具有高度空间异质性,A塘CH_4冒泡通量的变化范围为0.11~446.90 mg·(m~2·d)~(-1),B塘CH_4冒泡通量变化范围为0.05~607.51 mg·(m~2·d)~(-1).两个池塘的气体冒泡速率都是白天高于夜间,主要受风速控制.对于较浅的池塘,在小时尺度上,CH_4冒泡通量的主要影响因素是风速;在日尺度上,CH_4冒泡通量的主要影响因素是风速和水深,其中CH_4冒泡通量与风速呈正相关关系,与水深呈负相关关系.不同纬度的水体CH_4冒泡通量不同,中纬度地区的淡水环境比高纬度地区CH_4冒泡通量更高.通过观测手段量化小型浅水池塘CH_4冒泡通量,可以为准确估算内陆水体对区域和全球碳循环的贡献提供数据支持和理论参考.     

三峡库区主要河流秋季pCO2及其影响因素

于2015年10月对三峡库区主要河流表层水体中的溶解性碳组成进行了测定,结合水文地质条件和水化学关键指标,对河流表层水体二氧化碳分压(p CO_2)的空间变化及影响因素进行了研究,并利用模型法分析了水-气界面CO_2通量特征.结果表明,三峡库区主要河流秋季pCO_2介于18.75~296.31 Pa之间,均值为(141.06±77.51)Pa;河流CO_2脱气通量平均值为(101.1±78.0)mmol·(m2·d)-1,其中86%的采样点位表现为大气CO_2源的特征.p CO_2与DO和pH显著负相关,与HCO-3显著正相关.由于山区河流流速快和水力停留时间短等特征,河流有机碳原位呼吸是导致p CO_2与DO和pH很强的负相关关系的主要原因.研究结果为准确估算三峡库区河流CO_2逸出量提供了重要的数据支撑.     

透明箱法监测稻田生态系统CO2通量的研究

采用透明箱法对稻田生态系统CO₂通量进行了田间定位观测,并对透明箱内CO₂浓度的变化规律及拟合方法进行了探讨.结果表明,在水稻生长旺盛期的晴天(白天),箱内CO₂浓度随测定时间呈非线性变化,因此用常规的线性拟合法(LR)计算的CO₂净吸收通量明显低于指数一级动力学拟合法(ER).在水稻生长旺盛期的阴天、成熟期以及夜间,箱内CO₂浓度随测定时间表现为线性变化,LR法与ER法的CO₂净吸收通量计算结果无显著差异.在水稻生长期间,基于LR法的稻田生态系统碳累积吸收量结果明显低于ER法,而后者与常用方法(植物净固定碳量减去土壤异氧呼吸排放碳量)的计算结果比较接近.证实了当植被同化速率较强时,采用ER法对透明箱内CO₂浓度随时间的变化进行拟合并计算CO₂净吸收通量较为适宜.同时表明采用透明箱法观测农田生态系统CO₂通量是可行的.     

鄱阳湖平原直播稻CH4通量及其与CO2通量的综合温室效应

稻田是一个既排放CH₄又吸收CO₂的复杂生态系统,在全球水碳循环和碳收支中发挥着重要作用.利用涡度相关法得到2020年鄱阳湖平原双季直播稻田的CH₄和CO₂通量,定量揭示了稻田碳通量变化特征、累积量和2种温室气体的综合温室效应.结果表明,双季直播稻田为CH₄排放源,全生育期排放量为52.6 g·m^-2,日均排放0.208 g·(m²·d)^-1. CH₄通量具有明显的季节变化特征,强排放期(排放峰)集中在早稻生长中期和晚稻生长前期,早稻85.5%和晚稻92.1%的CH₄在强排放期被释放,日尺度峰值分别为0.638 g·(m²·d)^-1和1.282 g·(m²·d)^-1.CH₄通量日变化呈显著单峰型、不显著单峰型和无规律型,强排放期主要为单峰型,该型式下早稻季峰值0...     

亚热带稻田生态系统CO2通量的季节变化特征

为估算和评价稻田生态系统碳源/汇强度及其对大气CO₂浓度变化的贡献,研究了稻田生态系统与大气间CO₂交换通量的季节变化特征及其影响因素.采用涡度相关技术对我国亚热带稻田生态系统CO₂交换通量进行了连续监测,在数据剔除、校正和差补的基础上,对瞬时CO₂通量值进行计算求得日CO₂通量值和年CO₂通量值,并对CO₂通量季节变化及其与主要气象因子的关系进行了探讨.结果表明,稻田生态系统光合吸收CO₂通量（GPP）、呼吸排放CO₂通量（R_eco）和净吸收CO₂通量（NEE）的季节变化均呈6～9月较高,1～5月和10～12月较低的对称分布.其中5～9月水稻生长时期的NEE总量占年总量的80%以上,对年NEE总量起决定性作用.光合有效辐射（PAR）和日平均气温（T_a）是GPP与NEE季节变化的最主要影响因子,二者与GPP和NEE分别存在显著的二元线性关系.年净吸收CO₂总量为2?475.6 g/(m²·a),这表明我国亚热带稻田生态系统是大气CO₂的汇.     

小麦－玉米轮作期土壤排放N2O通量及总量估算

对小麦-玉米轮作期周年的N₂O通量进行了测定和总量估算,分析了N₂O通量与土壤温度、地温、气温、降水和施氮量的关系。由实验获知,华北平原栾城农业生态系统实验站的农田N₂O通量(N)为10.6-24.2μg/(m²·h),相应的全年排放总量(N)为0.93-2.11kg(hm²·a)。施用尿素的农田排放N₂O量约占化肥施用量的0.54%,施用有机肥和化肥的农田排放N₂O量占总施氮量的0.70%。     

上海典型持续性PM2.5重度污染的数值模拟

本研究针对2013年1月23~24日的上海PM_(2.5)持续重污染过程,采用WRF-Chem大气化学模式以及PM_(2.5)质量浓度、能见度、气象要素等地面实测资料相结合的方式,揭示了造成上海冬季PM_(2.5)持续性重污染的一类"天气学必要成因",即一次弱冷空气活动过程导致了两种不利污染天气条件——"弱气压场(静稳形势)"和"弱冷空气扩散(输送形势)",两者先后影响上海造成PM_(2.5)浓度持续上升.主要过程如下:首先弱冷空气影响之前,上海处在不利的局地气象扩散条件下,受弱气压场控制10 h后本地PM_(2.5)质量浓度达到重度污染水平,之后夜间稳定边界层(地面静风和低层逆温)使得PM_(2.5)重度污染维持了7h,期间PM_(2.5)平均质量浓度为172.4μg·m~(-3).后期弱冷空气影响上海,虽然改善了局地扩散条件但是同时产生了明显的周边污染物输送,使得本地PM_(2.5)质量浓度升高并达到峰值(280μg·m~(-3)),继续加重污染水平,期间PM_(2.5)平均质量浓度为213.6μg·m~(-3).WRF-Chem模拟结果进一步表明,整个污染过程周边区域输送对上海PM_(2.5)平均贡献率为23%,其中两个阶段周边区域输送的平均贡献率分别为17.2%和32.2%,可见在不同的污染天气条件下周边污染源的贡献存在显著差异,因此可以根据对污染天气类型的预判制定应急减排方案.