华北平原某农田二氧化碳交换的季节和年际变化外文翻译资料

 2022-12-09 10:50:48

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大气科学学院 长望一班 滕宇威 20131338050 指导教师：郑有飞

华北平原某农田二氧化碳交换的季节和年际变化

摘要

在中国，农田在植被覆盖中占相对较大的比重。量化二氧化碳交换和了解环境对农田碳通量的控制因子对于理解区域碳预算和生态系统行为至关重要。在本次研究中，通过使用涡度协方差技术，对2005年至2009年间代表华北平原主要作物系统的冬小麦/夏玉米轮作场所的净生态系统交换（NEE）做了连续测量。为了解释调节NEE的非生物因子，NEE被划分为总初级生产（GPP）和生态系统呼吸（Reco）。日间的Reco从夜间NEE和高湍流条件下的土壤温度之间的关系外推得到。然后通过从日间估计的Reco中减去日间的的NEE来估计GPP。结果显示，Reco的温度响应和光响应参数的季节性模式与作物物候学密切相关。每日的Reco高度依赖于每日的GPP和空气温度。其年际变率表明GPP和Reco主要由温度控制。除此之外，水资源的有效利用率也对Reco产生了一定影响。2006 - 2007年和2007 - 2008年的冬夏季节，每年的NEE分别为-585和-533 g C m-2，小麦田比玉米田吸收更多的碳。因此，我们得出结论，这个农田是一个强碳汇。然而，当考虑谷物收获时，小麦田转变为弱碳汇，而玉米田转化为弱碳源。观察结果表明，当春季进行了充足的灌溉时，冬季发生的严重干旱并不会减少小麦产量（或综合NEE）。

引言

大气中的二氧化碳浓度的增加可能是与未来气候变化相关的最关键问题之一。因此，各国对碳通量动力学进行了大量研究，以找出增加陆地生态系统中碳固存的方法。自20世纪90年代以来，在各种生态系统生物群落中建立了一个涡流协方差网络，其目的是提供碳通量估算方法，了解环境因子对二氧化碳交换变化的影响， 并为模型参数的推导提供支持。到目前为止，关于二氧化碳交换的研究主要着眼于森林和草原，因为它们在全球碳循环中起着重要的作用。相比之下，农业生态系统相比之下一直关注较少。而农田被认为是区域碳预算的强贡献者，它们在中国特别重要，农业生物群落覆盖面积是紧随森林和草原之后的第三大面积。同时，因为农场被集中管理，农业生态系统中的碳平衡可以很容易地处理，可以通过作物管理的变化促进碳固存的增加。

华北平原占地农业面积约为1.8times;105平方公里，占中国农业总面积的18.6％。小麦/玉米旋耕作物是耕地上的主要作物系统。全国50％以上的小麦和33％的玉米由该地区供应。据我们所知，很少有研究调查了这一地区的二氧化碳交换。Lietal报道了小麦/玉米双季作物系统中NEE的2年连续测量。然而，如果要探索季节和年际变化的碳通量成分，以及气候因子的影响，NEE的连续和长期测量仍然是有必要的。

在这项研究中，我们报告了一个典型的灌溉小麦/玉米轮作农田三年半的碳通量，其中包括四个完整的冬小麦季节和三个完整的夏季玉米季节。研究的主要目标是（1）使用涡旋协方差技术量化碳总量，包括总初级生产（GPP），生态系统呼吸（Reco）和净生态系统交换（NEE）; （2）研究CO2交换特征的季节变化，以及（3）调查二氧化碳交换的年际变化及其环境因子的影响。

材料和方法

研究区概况

巍山通量测站位于中国北京以南约450公里处华北平原的一个农田上（N36°39rsquo;，E116°03rsquo;，海拔30m）。气候温暖，半湿润。其年平均气温约为13.3℃，年平均降水量约为532毫米。6月至9月的夏季降水量占年降水量的近70％。平均年灌溉约215毫米，灌溉来源为黄河，灌溉时间主要集中在2月下旬和3月，此时冬小麦转向绿色（即叶子是强直立的）。

在400mtimes;200m的四边形区域的中间建立了一个通量塔，其周围是杨树防护林。该站点提供了不稳定条件下400米高度的主导风向。在涡流协方差系统的源区域中，只有一小部分地面被树木，道路和通道覆盖。冬小麦在深耕后于10月播种，并于次年6月收获，在田间留下部分稻草覆盖。 夏玉米在6月免耕条件下播种，在10月收获，收获之后玉米秆被留在地上。

这个地区的地形非常平坦。根区的土壤质地是粉砂壤土。2008年冬小麦季节在5,10,30,50和100 cm深度的土壤有机质分别为1.7％，1.7％，0.9％，0.4％和0.3％。

测量和数据采集

在3.7m的高度处使用涡流协方差系统连续测量CO2(Fc)的通量。该系统由三维声波风速计和开路红外气体分析仪测量风速的三个分量、声温、水蒸汽和CO2的浓度。数据记录器以10Hz的频率记录数据。使用TK2软件包的后处理计算包括密度波动校正，光谱损失校正，平面坐标旋转，声波虚拟温度转换和尖峰检测。通过检查潜热（lambda;E）和显热（H）之和与可用能量（Ra）（Ra=Rn-G）的相等性来检查能量平衡的“闭合”。对于半小时值，线性回归模型（lambda;E H）=aRa b中的系数a和b分别在2006,2007,2008年分别为0.74,0.76,0.75和10.85,8.04,3.82 W m-2。这些值在大多数通量测站报告的范围内，我们场地的能量不平衡可能是由于水平平流，低估土壤热通量，忽视在冠层和顶层土壤中的能量储存，以及低估潜在和/或显热通量引起的。在这项研究中，遵循了一些研究人员建议，CO2通量数值没有对能量平衡的低估进行校正。

持续的补充测量包括对标准气候和土壤参数的测量。使用倾翻桶雨量计测量降雨量。在10.0m的高度测量风速和风向。空气温度和相对湿度在地面以上1.6m处进行测量。向下和向上的太阳和长波辐射和光合有效辐射[（光子漏密度）PPFD]在高度3.5米的树冠上方测量。在0.05,0.10,0.20,0.40,0.80和1.60mu;m深度处测量土壤温度和体积土壤含水量。两个土壤热流板放置在3.0厘米深处。

2009年之前的作物产量数据来自中国气象局附近的一个农业气象站点，该站点距离我们的站点约19公里，并具有类似的作物管理和施肥规划。在样品在80℃下干燥14小时后，通过重量分析测定2009年冬小麦的干产量。通过在1 mtimes;1 m框架内剪裁作物来收集复制样品（n = 4）。

土壤呼吸（Rs）是从2009年3月至2009年6月，使用自动土壤CO2系统测量的。土壤套环的内径为10cm，土壤表面和室底板的下边缘之间的室偏移为3cm。对于每次测量，重复观察三次，并通过平均估计土壤呼吸值。与附着的温度探针和土壤水分探针同时测量深度为10cm处的表面土壤温度和土壤水含量。随机选择通量塔周围的四个采样点以放置土壤套环。 晴天白天测量从13:00至15:00，每3天进行一次。

数据质量和插值填充

对于涡旋协方差数据，剔除正常范围之外的异常值。采用非稳态和积分湍流试验来检测不利数据。将两个测试的结果组合以得到1至9的级别的质量标准。通量对环境因素的响应是从具有标志1-3的半小时数据中建立的，其被分类为最高质量数据。

计算长期级别的主要问题在于夜间是否满足低湍流条件。 通常，使用摩擦速度阈值（u*）排除具有低湍流的Fc的数据。我们研究了CO2通量与作物快速生长季节摩擦速度的相关性。 如图1所示。 低于u * =0.1 m s-1的夜间通量被忽略。因此，所有夜间数据在u* lt;0.1 m s-1时被排除。 在雨季期间收集的数据也被排除。这个阈值与短小作物上观察到的阈值相似。

使用查表法对通过非平稳、整体湍流试验（标记为7-9）以及峰值检测检测到的不利数据进行了插补，该方法基于当气象数据可用的时候，研究CO2通量，PPFD以及空气温度之间的经验关系。图1中反映了摩擦速度（u*）和夜间0.5 h CO2通量（Fc）之间的关系。 只有来自快速生长期（2007年4月15日至5月15日冬小麦，以及2007年7月19日至9月30日夏玉米）的数据包括在本分析中。缺少气象数据的情况下，使用平均日变化法（数据窗口为7天）。稍后将介绍用Vant Hoff方程插补夜间Fc数据与u*lt;0.1 m s-1。缺少的日平均气温，日太阳辐射和日降水数据从附近的气象站网络进行空间插补。

计算NEE，GPP和Reco

NEE（micro;mol m-2 s-1）通过以下等式与涡度相关通量（Fc，micro;mol m-2 s-1）联系在一起：

（1）

其中Fst是储存通量，反映了冠层体积中CO2的累积和消耗。Fst基于以下假设进行估计：3.7m水平的CO2浓度的半小时变化代表涡度相关系统以下的整个层，如下：

（2）

其中h是通量测量系统的高度，△c是二氧化碳浓度在时间间隔△t内的变化。

NEE是GPP和Reco的总和。 GPP代表通过植物光合作用同化的CO2，并且Reco包括从土壤，茎和叶子释放的呼吸CO2。因为GPP等于0，所以夜间NEE值等于Reco 值。因此，白天Reco是使用在高湍流期间夜间的NEE（定义为向下太阳辐射lt;20 W m-2）之间的关系的回归模型估计的（u*gt;0.1 m s-1）和5cm深处的土壤温度（Ts）。GPP是观察到的NEE和在白天估计Reco的差。当计算Reco时，使用Reichstein等人描述的基于Vant Hoff方程的短期温度相关方法的相同程序。目的是为了避免作物物候和土壤水对温度响应函数的混杂效应，如下：

（3）

其中Rref（当Ts = 0°C时的参考呼吸）和b是回归参数。温度敏感系数（Q10）使用以下方程：

（4）

对于一个作物生长季节的短期温度敏感性参数b在所有估计中平均，在15天的子周期中，标准误差的倒数作为加权因子。使用来自每个4天周期的所有估计的最小二乘样条近似来估计每一天呼吸的温度独立水平（即R ref参数）。

光响应模型

有五个基本模型用于描述NEE对PPFD的部分相关性，其中通常使用Michaelis-Menten矩形双曲线模型和非矩形双曲线模型。我们比较了这两种光响应模型。 结果表明，非矩形双曲线方程根据相对标准误差和测定系数得到更好的结果，其表示如下：

（5）

其中是光响应曲线的初始斜率，Fmax是无限光下的最大CO2通量，是日间平均生态系统呼吸，是曲率参数（）。通过非线性加权最小二乘法确定每天的白天数据的参数。 加权因子是在plusmn;7天的时间窗内具有类似气象条件的观测值的标准偏差的倒数。需要至少六个半小时的非累积数据点，其中u* gt;0.1 m s -1来确定参数。当相对标准误差gt;60％，或当参数值alpha;为负或高于0.17，gamma;为20mu;mol m-2 s-1或Fmax为150 mu;mol m-2 s-1时参数不包括在内，测定系数lt;0.6。这些阈值被认为是现实值的上限。

在白天Reco未被直接测量的情况下，比较与观测到的相应夜间时段的Reco是有用的。作为一个更直接的比较，然后用来校正白天和黑夜之间的土壤温度差，如下：

（6）

其中Reco,pred是预测的夜间平均生态系统呼吸，Ts,d是日间平均土壤温度，Ts,n是夜间平均土壤温度，kT为0.069（°C）-1。

结果与讨论

环境变量和作物发育的季节和年际变化。

图2 每日平均气温（Ta），每日平均蒸气压偏差（VPD），每日总光合光子光子密度（PPFD），每日总降水量（P）和土壤的每周平均值（或总和）的季节和年际变化以及水含量（SWC，平均0-80cm）。垂直箭头表示灌溉事件。

图2显示了气温，蒸气压偏差（VPD），PPFD，土壤含水量（0-80厘米平均）和每周累积降水的周平均值的季节和年际变化。冬季小麦季节（10月15日至6月8日）期间PPFD的季节性总和在2005-2006，2006-2007，2007-2008和2008-2009年分别为4911,4379,4810和4109 mol/m2； 而夏玉米季节（6月15日至10月14日）的PPFD季节性总数在2006年，2007年和2008年分别为3272，2656和2591 mol/m2。上述四个冬小麦季节的空气温度季节平均值分别为8.14,8.88,8.00和8.39°C，而上述三个夏玉米季节分别为23.93,22.62和22.69°C。VPD曲线表明，小麦快速生长季节（3月 - 5月）VPD的

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