青海湖高寒湿地生态系统夏季CO_2通量日变化及其影响因子研究

利用涡度相关技术对青海湖高寒湿地生态系统夏季CO2通量日变化特征进行分析,并且结合气象观测数据对CO2通量日变化的影响因子进行探讨。结果表明,青海湖高寒湿地生态系统夏季CO2通量日变化呈"U"字型,8:00—20:00 CO2通量值为负,其他时间为正,最低值出现在12:30,为-15.34μmol·m-2·s-1。CO2通量日平均值为-3.65μmol·m-2·s-1(约-13.87 g·m-2·d-1),表现为明显的CO2吸收,是重要的碳汇。CO2通量与净辐射、气温和表层土壤温度的相关性分析表明,净辐射是影响青海湖高寒湿地生态系统夏季CO2通量日变化的主要因子,气温次之,表层土壤温度对CO2通量的影响最小。采用多元回归分析得出CO2通量与各个影响因子之间的关系符合三元一次线性回归方程,R2=0.689,且达到极显著水平(P0.01)。     

青海湖高寒湿地生态系统夏季CO2通量日变化及其影响因子研究

利用涡度相关技术对青海湖高寒湿地生态系统夏季CO２通量日变化特征进行分析,并且结合气象观测数据对CO２通量日变化的影响因子进行探讨。结果表明,青海湖高寒湿地生态系统夏季CO２通量日变化呈“U”字型,白天8：00—20：00 CO２通量值为负,其他时间为正,最低值出现在12：30,为-15.34 μmol·m-2·s-1。CO２通量日平均值为-3.65 μmol·m-2·s-1（约-13.87 g·m-2·d-1）,表现为明显的CO２吸收,是重要的碳汇。CO２通量与净辐射、气温和表层土壤温度的相关性分析表明,净辐射是影响青海湖高寒湿地生态系统夏季CO２通量日变化的主要因子,气温次之,表层土壤温度对CO２通量的影响最小。采用多元回归分析得出CO２通量与各个影响因子之间的关系符合三元一次线性回归方程,R2=0.689,且达到极显著水平（P〈0.01）。     

广西红树林净生态系统碳交换变化特征及影响因子研究

为了研究广西红树林CO_2通量变化特征及其调控机制,利用2019年北海红树林生态观测试验站涡度相关系统观测的红树林碳通量和气象观测数据,分析红树林净生态系统碳交换变化特征及其与气象因子的响应关系。结果表明,广西红树林净生态系统碳交换的平均日变化曲线呈"U"型分布;在月尺度上,碳汇峰值出现在2月,最小值出现在6月;在季尺度上,不同季节碳汇峰值呈秋季春季冬季夏季的趋势;净生态系统碳交换月累积最大值为11月(-45.23 g·m~(-2)·月~(-1)),最小值为7月(-16.95 g·m~(-2)·月~(-1));广西红树林净生态系统碳交换、总呼吸和总初级生产力年累积量分别为-386.68、862.49和-1 249.18 g·m~(-2)·a~(-1),3者均低于福建和广东红树林;光合有效辐射是对净生态系统碳交换产生直接影响的主导因子,饱和水气压差是对净生态系统碳交换产生间接影响的主导因子,降水量是净生态系统碳交换的限制因子。     

稻田冬闲期CO2气体排放的观测研究

亚热带红壤稻作区是华中地区的主要生态系统类型,在生态、经济以及社会效益方面都起着非常重要的作用。为了解这一生态区域的碳循环过程的因素和机理,同时为进一步解释农田碳循环过程对温室气体CO2的影响提供科学依据,采用静态箱式法对亚热带红壤性稻田长达约5个月的冬季休闲期(2005年11月—2006年4月)CO2气体排放通量进行了田间原位观测,并结合同步气象资料进行了分析。结果表明:亚热带红壤性稻田冬闲期CO2通量与近地面CO2体积分数的季节变化基本同步,与地面稻田生态系统的CO2通量对大气CO2体积分数的影响60%;CO2通量日变化规律基本为昼吸夜排:白天表现为田间杂草光合作用的结果,受光合有效辐射的影响,CO2通量与光合有效辐射的关系符合对数曲线,相关性达到显著水平;夜晚则以呼吸过程为主,主要受温度的影响,CO2通量与温度呈线性关系,其中气温和5cm地温最适宜用作于描述夜间CO2通量对温度变化的响应的指标。亚热带红壤性稻田生态系统在149d的休闲期内从大气中累积吸碳量(以CO2计)约4.03t·hm-2,表现为大气的碳汇。     

毛乌素沙地人工长柄扁桃灌丛生态系统CO2通量特征

人工灌丛作为陆地生态系统的重要组成部分,在区域碳循环及改善区域生态环境方面具有重要作用,开展人工灌丛生态系统CO2通量特征研究对于合理评估人工灌丛生态系统具有重要意义.采用涡度相关技术于2015年8月至2016年8月对毛乌素沙地东南缘人工长柄扁桃灌丛生态系统净CO2交换量(NEE)进行测定,分析其变化规律并探讨其影响因...     

青海湖高寒藏嵩草湿草甸湿地生态系统CO_2通量变化特征

基于涡度相关系统对青海湖藏嵩草湿草甸湿地生态系统CO_2通量变化特征及其影响因子进行研究。结果表明,青海湖藏嵩草湿草甸湿地生态系统CO_2通量具有明显的日变化和月变化特征。生长季表现为CO_2的净吸收,其吸收峰值出现在12:30—15:00之间,最大值为0.42 mg·m~(-2)·s~(-1),排放峰值出现在20:00—22:30之间,最大值为0.24 mg·m~(-2)·s~(-1)。非生长季日变化较小,总体表现为CO_2的净排放,除了11月,其他月份白天CO_2排放通量都明显大于夜间。2015年青海湖高寒藏嵩草湿草甸湿地生态系统全年净生态系统CO_2交换量为54.55 g·m~(-2),表现为碳源。路径分析表明,土壤温度、光合有效辐射和饱和水汽压差是影响CO_2通量日交换大小的主要控制因子。     

不同类型河滨湿地甲烷和二氧化碳排放初步研究

湿地生态系统在全球碳循环中起着重要作用。湿地在低氧环境中促进碳累积的同时产出温室气体——甲烷(CH4)和二氧化碳(CO2),湿地的碳源和碳汇功能近来成为全球气候变化研究关注的重点问题。对于保护和修复湿地等生态工程措施与湿地温室气体排放量之间的关系还不明确。运用了静态箱-气相色谱法,对Olentangy河湿地研究中心的4种不同类型河滨湿地(人工种植人工湿地、自然演替人工湿地、半人工湿地和自然湿地)甲烷(CH4)和二氧化碳(CO2)排放时空规律进行了研究,探讨了湿地土壤温度、水文条件等环境因子对CH4、CO2排放的影响。结果表明,不同类型河滨湿地的CH4和CO2排放量具有显著的时空异质性,甲烷排放速率(中值)为:自然湿地(CH4-C 0.33~85.7 mg·m-2·h-1)人工湿地(CH4-C0.02~20.5 mg·m-2·h-1)半人工湿地(CH4-C-0.04~0.09 mg·m-2·h-1)。CO2排放通量的中值(平均值)分别为9.8(19.2)、13.5(20.6)、24.7(36.0)和33.7(40.3)CO2-C mg·m-2·h-1。在湿地1、湿地2和河道边湿地中的CH4排放量与土壤温度显著性相关,相关系数分别为0.88、0.86和0.85;湿地1、湿地2和牛轭湖湿地CO2通量与土壤温度相关性显著,相关系数分别为0.63、0.54和0.67。土壤含水率与甲烷排放量具有一定的相关性;与二氧化碳排放通量具有显著负相关性。土壤碳含量与其相应的CH4和CO2排放量之间关联度都较高。在同一区域淡水河滨湿地中,自然湿地的CH4和CO2排放通量均大于恢复湿地,CH4和CO2排放的空间异质性是由于洪水冲击频率、土壤状况、地下水位及净初级生产力等因素决定的。     

基于IRGA通量箱法的草坪夏季晴天CO_2净交换量日动态

利用红外气体箱式法(Infrared Gas Analyze,IRGA),于2008年8月晴天对福州市马尼拉草坪(Zoysia matrel-la)的生态系统CO2净交换(NEE)和环境因子进行观测,阐明NEE及其组分的昼夜动态变化特征和影响因子。马尼拉草坪NEE的昼夜变化呈现为单峰型曲线,昼间其变化规律较强,夜间呈波动状态。NEE(取绝对值)最大值出现在10:00,最小值出现在16:00左右。太阳辐射、腔室内空气相对湿度和气温与NEE的相关性均为极显著(p<0.01),太阳辐射、腔室内空气相对湿度和5cm土壤温度共同解释NEE速率昼夜变异的89.30%。太阳辐射和腔室内空气相对湿度是影响草坪生态系统CO2净交换量日动态的主导环境因子;其中,太阳辐射可以单独解释NEE速率昼夜变化的79.70%,腔室内空气相对湿度可以单独解释NEE速率昼夜变化的50.40%;夏季晴天草坪生态系统在日尺度上表现为净吸收,平均CO2净交换速率为-4.11μmol/(m2.s)(负值表示吸收),平均日总通量为-0.18 mol/(m2.d)。     

神农架大九湖泥炭湿地CO_2通量特征及其影响因子

泥炭地在全球碳循环中起着重要作用,其碳源、碳汇功能的转变已成为研究全球气候变化的热点。为研究湖北省神农架林区大九湖亚高山泥炭湿地碳排放特征及影响因素,采用涡度相关法对大九湖泥炭湿地CO_2通量进行了观测,选取2016年6—8月作为生长季和2015年12月—2016年2月作为非生长季,对比分析泥炭湿地在不同生长季节CO_2通量的变化规律及其影响因子。结果表明,(1)大九湖泥炭湿地生态系统生长季CO_2通量的日变化规律明显,整体呈"U"型曲线,日变化范围为-6.84~6.65μmol·m~(-2)·s~(-1);非生长季CO_2通量变化趋势平缓,在-0.88~5.19μmol·m~(-2)·s~(-1)之间。(2)白天生长季与非生长季的CO2通量与光量子通量密度(PPFD)均符合直角双曲线关系,但生长季PPFD与CO_2通量的拟合效果(R~2=0.427 3,P0.01)优于非生长季(R~2=0.045 6,P0.01)。(3)生长季的气温(Ta)与CO_2通量呈二次曲线相关(R~2=0.248 6,P0.01),CO_2通量随Ta的升高呈先增加后降低;非生长季Ta与CO_2通量(R~2=0.042 8,P0.01)相关性显著,两者呈负相关,但Ta仅能解释CO_2通量4.28%的变异数据。(4)土壤温度(Ts)和土壤含水量(SWC)对CO_2通量的影响,主要体现在生态系统呼吸上。生长季夜间生态系统呼吸受Ts与SWC的共同影响(R~2=0.199 5,P0.01),生态系统呼吸的温度敏感性Q10值为1.84;非生长季夜间生态系统呼吸与Ts、SWC的相关性均不显著(P0.05)。     

基于生态系统管理的湿地概念生态模型研究

湿地是地球上的一种重要生态系统,基于生态系统管理理念,进行湿地保护与管理,既是湿地科学发展的必然结果.也是当前湿地保护与管理的客观需求.湿地生态模型是以湿地生态系统作为研究对象的模型,是对湿地生态系统组成、结构、过程和功能进行简化、类比或抽象,是用来反映湿地生态系统各种过程和关系的定性或定量化工具.湿地概念生态模型是各类湿地生态模型中最基本的类型,是对湿地生态系统组成及其相互关系的一种简约的定性表达,特别是指人类活动影响下湿地生态系统因子变化及其相互关系的概念性表达.湿地概念生态模型构建的主要目的是旨在识别人类活动对湿地生态系统的驱动与胁迫,这些驱动与胁迫产生的一系列生态效应,以及湿地生态系统对此所表现出来的特征.湿地生态系统是一个多层次、多因子组成的,结构复杂、功能多样、具有多向反馈和调节机制的复杂大系统或巨系统.影响系统状态或驱动系统变化的因子众多,既有来自系统内部的、也有来自系统外部的,它们对系统造成的影响往往具有联动关系和因果效应.湿地概念生态模型就是在生态系统管理理论指导下,将这些系统因子及其关系抽象并提取出来,以"驱动-胁迫-效应-表征"为主线,判断系统变化与演化背后存在的因果关系,构建能够反映系统变化与演化特征和规律的结构性关系网络模型.湿地概念生态模型研究的意义在于在科学与决策之间架起一座桥梁,为实施湿地生态保护与管理提供指导,同时为建立湿地数量化模型奠定基础.     

基于DNDC模型评估水位变化对滨海湿地净生态系统CO2交换的影响

水位是影响滨海湿地生态系统蓝碳功能的重要因素。气候变化引起的海平面上升以及极端气候事件的频发,可能加快水位的变化,从而改变生态系统碳交换的过程。然而,滨海湿地碳汇功能响应水位变化的机制尚不清楚。为了评估水位对滨海湿地净生态系统CO₂交换(NEE)特征的影响,以及验证DNDC(denitrification-decomposition)模型对模拟预测滨海湿地生态系统碳交换的适用性,该研究设计了野外水位控制试验(自然水位,地下20 cm水位、地表10 cm水位),并利用DNDC模型模拟和预测水位变化对滨海湿地NEE的影响。结果表明:(1)不同水位处理之间NEE差异显著,地表10 cm水位处理促进CO₂吸收,地下20 cm水位则抑制CO₂吸收;(2)经过校准和验证的DNDC模型可以准确模拟水位变化对黄河三角洲湿地NEE的影响,NEE模拟值的日动态与田间观测结果显著相关(R²>0.6);(3)通过改变气候、土壤和田间管理等输入参数对DNDC模型进行灵敏度检验,生态系统碳交换过程对日均温、降雨和水位改变的响应最为显著,其中,水位对NEE的影响主要作用于土壤呼吸(Rs)。未来气候情境下,不同水位变化下的生态系统碳交换过程随年份增长呈现不同的规律,因此未来的模拟研究应关注DNDC中水文模块和植被演替过程的完善。该研究可为预测水文变化情境下滨海湿地碳汇功能的未来发展以及政策制定提供参考。     

湿地生态系统碳汇与碳源过程的控制因子和临界条件

湿地生态系统由于其自身的结构组分特征,已成为地球表层系统中最为重要的碳汇。但是近年来对于湿地系统的不合理开发利用、降水减少等原因使其碳＂汇＂功能减弱,湿地的碳蓄积能力下降且有转变为碳＂源＂的趋势。文章从湿地生态系统的水份、植物类型、土壤厚度、微生物（底物、pH、温度、氧化还原条件）等方面总结了影响湿地碳汇/源过程的控制因子和临界交替条件。湿地水位的高低决定湿地的氧气环境,与甲烷产生量成正相关,但却与二氧化碳产生量有一定的负相关关系。湿地植物通过通气组织与根系分泌物等影响湿地碳的吸收与排放通量,湿地植株的高度、覆盖率等也是影响湿地作为碳汇与碳源的重要因素。不同深度土层由于其产甲烷菌、甲烷氧化菌等微生物活性不同导致各个土层碳吸收、排放通量的差异,通常浅层土壤中的CO2、CH4的产生率高于深层土壤。微生物的活跃程度直接影响到湿地碳的吸收与排放,影响活跃程度的因素包括湿地底物、pH、温度与氧化还原条件等。湿地底物浓度的增加会在一定程度上提高甲烷的产生率,中性或者是弱碱性环境是产甲烷菌的最适宜条件,在一定范围内温度越高,甲烷产生量越大,而温度对于二氧化碳的影响则是通过改变光合作用来实现。氧化还原电位与甲烷产生量成负相关关系,-150 mV是产甲烷菌产生甲烷的最高电位。总体上,由于湿地生态系统的复杂性和碳吸收与排放过程的复杂,以上这些因子相互作用,且在一定条件下会相互转化。最后针对如何充分发挥湿地生态系统的碳＂汇＂功能,控制湿地向碳＂源＂转化的条件措施方面进行了讨论,包括间歇灌溉、种植多年生草本植物或木本植物等来增强湿地的固碳能力。     

湿地生态系统碳汇与碳源过程的控制因子和临界条件

湿地生态系统由于其自身的结构组分特征,已成为地球表层系统中最为重要的碳汇。但是近年来对于湿地系统的不合理开发利用、降水减少等原因使其碳汇功能减弱,湿地的碳蓄积能力下降且有转变为碳源的趋势。文章从湿地生态系统的水份、植物类型、土壤厚度、微生物(底物、pH、温度、氧化还原条件)等方面总结了影响湿地碳汇/源过程的控制因子和临界交替条件。湿地水位的高低决定湿地的氧气环境,与甲烷产生量成正相关,但却与二氧化碳产生量有一定的负相关关系。湿地植物通过通气组织与根系分泌物等影响湿地碳的吸收与排放通量,湿地植株的高度、覆盖率等也是影响湿地作为碳汇与碳源的重要因素。不同深度土层由于其产甲烷菌、甲烷氧化菌等微生物活性不同导致各个土层碳吸收、排放通量的差异,通常浅层土壤中的CO2、CH4的产生率高于深层土壤。微生物的活跃程度直接影响到湿地碳的吸收与排放,影响活跃程度的因素包括湿地底物、pH、温度与氧化还原条件等。湿地底物浓度的增加会在一定程度上提高甲烷的产生率,中性或者是弱碱性环境是产甲烷菌的最适宜条件,在一定范围内温度越高,甲烷产生量越大,而温度对于二氧化碳的影响则是通过改变光合作用来实现。氧化还原电位与甲烷产生量成负相关关系,-...     

Identification of important factors for water vapor flux and CO2 exchange in a cropland

Water vapor flux and carbon dioxide (CO₂) exchange in croplands are crucial to water and carbon cycle research as well as to global warming evaluation. In this study, a standard three-layer feed-forward back propagation neural network technique associated with the Bayesian technique of automatic relevance determination (ARD) was employed to investigate water vapor and CO₂ exchange between the canopy of summer maize and atmosphere in responses to variations of environmental and physiological factors. These factors, namely the photosynthetically active radiation (PAR), air temperature (T), vapor pressure deficient (VPD), leaf-area index (LAI), soil water content in root zone (W), and friction velocity (U*), were used as inputs in neural network analysis. Results showed that PAR, VPD, T and LAI were the primary factors regulating both water vapor and CO₂ fluxes with VPD and W more critical to water vapor flux and PAR and T more crucial to CO₂ exchange. Furthermore, two time variables “day of the year (DOY)” and “time of the day (TOD)” could also improve the simulation results of neural network analysis. The important factors identified by the neural network technique used in this study were in the order of PAR > T > VPD > LAI > U* > TOD for water vapor flux and in the order of VPD > W > LAI > T > PAR > DOY for CO₂ exchange. This study suggests that neural network technique associated with ARD could be a useful tool for identifying important factors regulating water vapor and CO₂ fluxes in terrestrial ecosystem.     

湿地碳循环研究综述

湿地由于其巨大的碳库储存能力而成为碳循环研究的热点之一.从湿地CO_2/CH_4释放时空格局,CO_2/CH_4释放影响因子,碳"源""汇"评估及人类活动影响四个方而综述了国内外湿地碳循环方面的研究工作.认为当前对湿地碳排放过程各种潜在的影响因素比较清楚,但碳排放过程各种影响因子之间存在的交互作用有待于进一步深入研究.在进行不同湿地类型碳循环研究的同时,应加强包括微生物、植物根系等地下碳动态研究,加强碳、氮耦合研究.在评估人类活动对湿地碳循环的影响过程中,要综合考虑植被碳库、土壤碳库及土壤碳排的变化.另外,无论从认识不同湿地类型碳过程特征及机理的角度,还是从减少全球或区域碳收支估测不确定性的角度来看,加强数据缺乏地区的湿地类型的碳平衡及相关碳过程的研究都具有重要意义.     

北京灵山草地土壤CO2源汇和排放通量与温度湿度昼夜变化的关系

大气中温室气体含量不断升高是造成目前全球变暖的主要原因,而土壤CO2是大气CO2的重要来源之一。研究表明温度、湿度是土壤CO2最主要的气候影响因素,通过对植物夏季雨后次日对土壤CO2排放过程中的源(不同深度土壤CO2体积分数)、汇(大气CO2体积分数)和中间CO2气体交换通量(土壤CO2排放通量)、气温、土温以及表土湿度进行同步连续的昼夜观察,研究日和小时变化尺度上温度和土壤湿度对CO2地气交换的影响。结果表明土壤CO2排放通量、大气CO2和土壤CO2体积分数的昼夜变化特征不一致,只有土壤CO2排放通量与气温变化存在明显的正相关关系,在日变化尺度上随表土湿度增加而增加;表土湿度在日变化尺度和小时变化尺度上与草丛空气CO2体积分数正相关;土壤CO2体积分数则在日变化尺度上当表土湿度较小时与表土湿度正相关。气温主要影响土壤CO2向大气的扩散和对流过程,而不是昼夜尺度上影响土壤CO2体积分数变化的主要环境因素。     

A sensitivity analysis of an ecosystem model of estuarine carbon flow

The North Inlet Marsh-Estuarine System Model (NIMES) is a 19-compartment real-time deterministic ecosystem simulation model of intrasystem carbon flow and exchange between an estuary and adjacent coastal water. A complete sensitivity analysis of this model with regard to POM, DOM and nekton annual exchange and annual system net productivity was completed and the functional relationship between these system behaviors and the perturbed parameters were determined by regression techniques. Simulated POM annual exchange between the estuary and the sea was largely controlled by offshore POM concentration, water column respiration and the gross productivity of the marsh and water column flora. Simulated DOM annual estuarine-oceanic exchange was most sensitive to perturbations in the gross productivity and biomass changes in marsh flora and water column microbial DOM uptake. Simulated nekton exchange reflected a sensitivity to migratory behavior and subtidal benthic biomass changes. System annual net productivity as simulated by the model showed a high sensitivity to all model processes which affected component primary production and respiration. From this sensitivity analysis, a scheme is developed to evaluate research needs for further model development for the North Inlet ecosystem.     

Water and carbon fluxes above European coniferous forests modelled with artificial neural networks

Artificial neural networks are used to select a minimal set of input variables to model water vapour and carbon exchange of coniferous forest ecosystems, independently of tree species and without detailed physiological information. Neural networks are used because of their power to fit highly non-linear relations between input and output-variables. Radiation, temperature, vapour pressure deficit and time of the day showed to be the dynamic input variables that determine ecosystem water fluxes. The same variables, together with projected leaf area index are needed for modelling CO₂-fluxes. The results for the individual sites show that the neural networks found mean water and carbon flux responses to the driving variables valid for all sites. The sensitivity analysis of the derived neural networks shows that the LAI-effect of the CO₂-flux model is overfitted because of the low variability of LAI. However, the predictions of CO₂-fluxes of sites not included in the calibration set indicate that the LAI-response of the network is reliable and that results can be used as a first estimate of the net ecosystem carbon exchange of the forest sites. Independent predictions of forest ecosystem vapour fluxes were equally satisfying as empirical models specifically calibrated for the individual sites. The results indicate that both short term water and carbon fluxes of European coniferous forests can be modelled without using detailed physiological and site specific information.     

Modeling patterns of nonlinearity in ecosystem responses to temperature, CO2, and precipitation changes.

It is commonly acknowledged that ecosystem responses to global climate change are nonlinear. However, patterns of the nonlinearity have not been well characterized on ecosystem carbon and water processes. We used a terrestrial ecosystem (TECO) model to examine nonlinear patterns of ecosystem responses to changes in temperature, CO2, and precipitation individually or in combination. The TECO model was calibrated against experimental data obtained from a grassland ecosystem in the central United States and ran for 100 years with gradual change at 252 different scenarios. We primarily used the 100th-year results to explore nonlinearity of ecosystem responses. Variables examined in this study are net primary production (NPP), heterotrophic respiration (R(h)), net ecosystem carbon exchange (NEE), runoff, and evapotranspiration (ET). Our modeling results show that nonlinear patterns were parabolic, asymptotic, and threshold-like in response to temperature, CO2, and precipitation anomalies, respectively, for NPP, NEE, and R(h). Runoff and ET exhibited threshold-like pattern in response to both temperature and precipitation anomalies but were less sensitive to CO2 changes. Ecosystem responses to combined temperature, CO2, and precipitation anomalies differed considerably from the responses to individual factors in terms of response patterns and/or critical points of nonlinearity. Our results suggest that nonlinear patterns in response to multiple global-change factors were diverse and were considerably affected by combined climate anomalies on ecosystem carbon and water processes. The diverse response patterns in nonlinearity have profound implications for both experimental design and theoretical development.