英语原文共 16 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
华北平原稻麦轮作系统碳通量的年、季变化
CHEN Chen, LI Dan, GAO Zhiqiu, Jianwu TANG, GUO Xiaofeng, WANG Linlin, and WAN Bingcheng
摘要：稻麦轮作系统普遍存在于亚洲东部与南部，并在碳循环和气候调节中发挥着重要的作用。长期连续的通量测量有助于更好的预测稻麦轮作系统碳通量的年、季变化。这项研究，分析了2007年至2010年所测量的某一华北平原稻麦轮作系统的CO2通量变化和气象变量，分析了非生物因素对NEE的影响，其中NEE被分为总初级生产力GPP和生态系统呼吸作用。在夜间，NEE和生态系统呼吸作用主要受到土壤温度的控制，而在白天，NEE主要由PAR的大小所决定。夜间NEE对土温的反应和昼间对光的反应，对作物的生长、光合活动都密切相关。此外，GPP和NEE的年变化主要取决于降水量和PAR。总的来说，年度NEE为负数，轮作系统则每三年表现为一个982g/cm2的碳汇。在冬季较长的生长季中，麦田会比稻田产生更多的CO2，然而麦田与稻田的日NEE分别为-2.35和-3.96g/cm2。在减去谷物收获后，冬小麦田则成为了一个平均每年吸收251-334g/cm2的二氧化碳的较强碳汇，而稻田则成为了一个平均每年吸收107-132g/cm2的二氧化碳的较弱碳汇。
关键词：净生态系统交换，总初级生产力，稻麦轮作系统
1引言：
陆地与大气间二氧化换的交换对碳循环和气候变化有着强烈的影响(Dickinson,1995;Entekhabi, 1995; Betts et al., 1996; Pielke et al.,1998; Dadson et al., 2013)。碳交换的年、季变化受到了许多领域的关注，比如大气科学(Ma et al., 2003; Baldocchi, 2008;Hossen et al., 2012)和生态学(Kueppers and Snyder,2012; Yu et al., 2013; Baldocchi, 2014)。例如，微气象学法对陆地生态系统与大气间的二氧化碳交换已被广泛的覆盖在全球不同的地区(e.g.,the AmeriFlux, EuroFlux and AsiaFlux networks)，以评估地表大气间的交互和反馈(Baldocchi et al., 2001; Liu et al., 2008; Beringer et al., 2011; Chen et al., 2013; Richardson et al., 2013)。这些测量值不仅能帮助研究在环境控制方面的碳交换，同时研究在不确定的地表量化的碳交换，全球气候和地球系统模型(Xia et al., 2012; Xu et al., 2012;Barman et al., 2014; Kasurinen et al., 2014)。以上的研究合起来为地表和大气之间的相互作用和反馈提供了一个评估。
由于大气中的二氧化碳浓度增加和气候变化之间有着强烈的联系，因此不同生态系统和大气之间的碳交换至关重要(IPCC, 2013)。耕地面积占全球土地面积的40%（5.0times;109公顷），其中30%又用于农业生产(Dufranne et al., 2011)。在作物生长季，农田通常表现为净碳汇，因此其对减少温室气体的排放有一定的影响(Schmidt et al., 2012)。然而，在文献中，农田的固碳潜力的预算并不确定(Mauder et al., 2013)。准确的估计农田与大气间的碳交换仍是一个挑战，尤其是对于长期尺度的碳交换估算(B′eziat et al., 2009)。
在亚州南部和东都，稻麦轮作系统无处不在，总占地达2400万公顷。目前在国内，稻麦轮作田面积约有1300万公顷，主要分布在安徽，江苏，湖北和四川。淮海流域的华北平原是中国最重要的农业生产区域(Timsina and Connor, 2001; Tanaka et al., 2007)。因此，目前的研究目的是为了更好的研究华北平原稻麦轮作田碳交换的年、季变化特征。之前对农田与大气间的碳交换的调查研究，往往集中在冬小麦(Falge et al.,2001b; Gilmanov et al., 2003; Anthoni et al., 2004; Li et al.,2006; Moureaux et al., 2006; Aubinet et al., 2009; B′eziat et al., 2009; Lei and Yang, 2010; Schmidt et al., 2012; Bao et al., 2014)、甜菜(Moureaux et al., 2006; Aubinet et al., 2009)、玉米(Suyker et al., 2005; Verma et al., 2005;Bavin et al., 2009; B′eziat et al., 2009)、土豆(Anthoni et al.,2004; Aubinet et al., 2009)和米饭(Martano, 2000; Gao et al., 2003; Saito et al., 2005; Alberto et al., 2009; 2011;Bhattacharyya et al., 2013)，但是很少有关于稻麦轮作生态系统的研究。在一定程度上来说，这是因为许多之前的研究都受到短期观测研究的限制。直到最近，长期测量的出现，才使轮作田与大气间碳交换得以研究(Aubinet et al., 2009; B′eziat et al., 2009; Lei and Yang, 2010; Schmidt et al., 2012)。然而，当前对华北平原地区的研究仍存在诸多不确定因素，但我们正在积极解决。在Li et al.（2006）的研究中，冬小麦年净碳通量NEE在-78 -152g/cm2，而在Bao et al.（2014）的研究中，试验站点冬小麦的年NEE范围却在-137- -394g/cm2。此外，在Lei和Yang（2010）的研究则表明，华北平原冬小麦年NEE大约在-303- -395g/cm2（见表1）。为了更好的探究华北平原稻麦轮作田和大气间的碳交换，本研究中利用长期的涡度相关法结合气象测量，一起测定此生态系统CO2通量。
本研究的具体目标是：（1）利用涡度相关法获得为期三年的碳通量测量数据集；（2）分析华北平原稻麦轮作田CO2通量的年季变化特征，并找出水稻与小麦间CO2通量的差异；（3）研究NEE，总初级生产力（GPP）与生态系统呼吸（Reco）对气象条件和作物管理的响应。
2.数据与方法
2.1地区说明和作物历史
长期田间试验在我国寿县农田生态系统试验站进行，它坐落在我国淮河流域，并且是中国五个国家级气象局国家气候观测站之一。试验自2007年7月1日持续到2010念7月31日。一个通量塔利用涡度协方差法测量位于西南角120mtimes;100m大小的稻麦田（见图1）。当地的气候特点是北部的亚热带湿润季风气候，年平均温度大约为15℃，念降水量约为900mm。夏季（6-9月）的降水量约占年降水量的60%，满足水稻的高需水量。在小麦的生长季节，有时会因为缺乏降水而产生干旱。在研究期间，主导风向为自东北部吹向东部，地表平均风速为3.1m/s。试验站地形平坦，根据粮食农业组织的分类系统(FAO) (FAO, 2007)，此地土壤为黄褐土。此土壤为粉砂质年壤土，在研究期间，其所含土壤有机碳浓度约为11.14g/kg。试验站离最近的村庄距离超过500米。
在这个稻麦轮作田，冬小麦从10月生长至第二年6月，夏季水稻从每年6月生长至9月，且在测试点周围，种植相同的作物。详细的传统作物栽培和作物管理活动全部列在表2中，冬小麦和夏大米的不同生长阶段在列在表2中。
2.2观测数据
测量与计算二氧化碳通量，显热通量及潜热通量的涡度相关测量系统安装在距地表4m高度处。我都相关系统是由一个3D声波风速计(CSAT3,Campbell Scientific, Inc., Logan, UT, USA)和一个外路红外气体分析仪(IRGA, model LI7500, LI-COR Inc., Lincoln, NE, USA)组成，湍流数据使用高能性数据记录器以10HZ的频率进行采样(CR5000, Campbell Scientific Instruments Inc., Logan, UT,USA)。
在这项研究中，PAR：由光合量子通量密度表示（PPDF），使用CNR-1净辐射计LI-190SBl量子传感器测量。空气温度和相对湿度测量探针(Li-COR, Inc., USA)安装在一个4米的高度。土壤热通量测量热流版(HMP45C, Campbell Scientific, Inc., USA)深度分别为0.05，0.10，0.15，020和0.40米。土壤温度和土壤含水量（SWC）测量深度为0.05，0.10，0.20，0.40，0.80和1.60米。降水数据则是从一个距离试验点5km的气象台获得，利用一个高度为1米的翻斗雨量传感器(TE525MM, Campbell Scientific, Inc., USA)。
2.3数据质量和补缺
在这项研究中，选择30分钟作为计算平均湍流通量的时间间隔。除了来自塔后的风数据，风速，空气温度，水汽浓度和二氧化碳浓度的时间先随着时间呈线性对角趋势(see Li and Bou-Zeid, 2011; Li et al.,2012)。根据二倍角旋转坐标，简化每半小时所测得的风矢量(Anthoni et al.,2004)。依据Moore（1986）光谱修正，通量的计算需要调整其所受到声波风速计和气体分析仪间传感器的影响。然后我们利用以下消除噪声和其它干扰的数据标准：X(h) lt; (X minus;4sigma; ) or X(h) gt; (X 4sigma; )，X(h)表示时间序列的波动分量，X是平均时间间隔，sigma;是标准差（Gao et al., 2003)。为了解释二氧化碳的密度对湍流通量的影响，我们应用了Webb–Pearman–Leuning 矫正 (Webb et al., 1980)，并移除雨后一小时的数据 (Munger and Loescher, 2004)。弱湍流时，夜间摩擦速度 (ulowast;) 的阈值可以筛选用涡度相关测量的原始数据(Massman and Lee, 2002)。在我们的研究中，u*阈值为0.1m/s。并且，在2007-2008年，2008-2009年和2009 -2010年冬小麦生长季节与2008年和2009年水稻生长季节，没有矫正的NEE预算值与矫正后的NEE预算值的差异分别只有-5g/cm2,-20g/cm2,-59g/cm2，29g/cm2和16g/cm2（图2）。这表明夜间U*对NEE的影响是有限的，因此，我们选择不使用u*阈值筛选原始数据。总体而言，由于降雨和非代表性风向，使得在冬小麦时间，37%的数据丢失，在夏季水稻时期，有32%的数据丢失。二氧化碳通量随时间变化的缺失的数据，用以下方法来填补：线性插值法用来填补时间差在2小时内的丢失数据；平均日变化法用来填补时间差为2小时/1天的丢失数据；而更长时间差的丢失数据，则用非线性回归的方法进行填补，这是分别基于在夜间和白昼每半小时二氧化碳通量对土壤温度和辐射的响应的方法，稍后再进行讨论(Falge et al., 2001a; Moureaux et al., 2006; Moffat et al., 2007)。根据先前的研究，短期灵敏的方法在通量预算中仍被推荐。因此，在这项研究中，我们利用短期研究方法估算Reco，同时将所得结果与利用长期预算所得的结果作比较。三年中，利用长期法所得的冬小麦的R值比短期的低6%-17%，而利用长期法所得的夏季水稻的Reco在2008年比短期高3%，在2009年比短期低3%。利用长期法所测三年的冬小麦GPP比利用短期的低了7%-9%，而夏季水稻的GPP则在2008年比短期的高了2%在2009年低了1%。
2.4NEE，Reco和GPP的计算
通过以下方程，NEE（单位：umol·m2/s）和通过树冠顶层的二氧化碳通量（Fc：单位：nmol·m-1·s）有关：
NEE=Fc Fst （1）
Fst是树冠层内二氧化碳的积累和消耗相增减后的二氧化碳存储量，可用 Fst = hDelta;c/Delta;t计算。其中h是涡度相关法通量测量系统的高度；Delta;c是二氧化碳浓度在Delta;t时间间隔中的变化量。在更长时间尺度中（数天或者更长时间），Fst可以被忽略，因为二氧化碳的积累量接近于零。
NEE是GPP和Reco间的不平衡。在夜间，当GPP为零，NEE等于Reco。为了估算Reco，我们建立了一个回归模型，此模型基于夜间NEE与土壤之间的指数关系（夜间时间定义为：到达地面的短波辐射lt;20W·mminus;2），或者基于范特霍夫等式：
Reco=Rref exp(BTsoil)， （2）
其中，Rref是Rceo在土壤温度Tsoil=0℃时的值，B
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[30214]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
