龔元 張銀龍

(南方現代林業(yè)協同創(chuàng)新中心(南京林業(yè)大學)，南京，210037)

在全球氣候變化的背景下，地表城市化過程、人類工業(yè)活動、化石燃料使用以及世界人口的增加，導致大氣中二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)等溫室氣體濃度上升，帶來了諸多環(huán)境問題(主要是溫室效應)。人們開始關注CO2、CH4等溫室氣體的排放動態(tài)的研究[1-5]。

森林和草地生態(tài)系統(tǒng)是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主要碳匯[6]。植被的光合作用會吸收大氣中部分CO2[7-10]，由于植物自身獨特的生長特性，植物生長狀況及生理活動對氣候變化的響應，影響森林、草地生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)過程。因此，開展森林、草地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程的研究，對分析全球碳循環(huán)過程，應對和解決全球氣候問題具有重要作用[11-15]。

20世紀90年代以來，隨著渦動相關(渦動協方差)技術(EC)的應用，為直接觀測不同生態(tài)系統(tǒng)CO2排放和吸收動態(tài)提供了技術方法[5]。渦動相關技術作為觀測一定生態(tài)尺度內下墊面與大氣間物質循環(huán)和能量流動的技術手段，早期多應用于森林、濕地、草地等自然生態(tài)系統(tǒng)與大氣間CO2交換的研究[16-22]。為了更好的研究陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程，渦動相關技術在森林生態(tài)系統(tǒng)CO2通量應用的研究成為熱點。為了全球多站點通量數據的整合分析和通量數據處理標準化，形成了國際通量網(FLUXNET)以及中國通量網等區(qū)域-全球的通量觀測數據共享網絡[22-27]。國際通量網是較大的通量數據共享平臺，目前注冊通量觀測站點已經超過900個，有相當數量的森林生態(tài)系統(tǒng)通量觀測站分布在溫帶地區(qū)，包括較早開展通量觀測的美國馬薩諸塞州哈佛森林站點[21-22]。運用FLUXNET發(fā)布的通量數據，對全球森林生態(tài)系統(tǒng)CO2交換的研究也較多，主要包括：森林生態(tài)系統(tǒng)CO2通量動態(tài)特征、通量源區(qū)足跡的氣候態(tài)特征、CO2通量建模等方面[17，21]。其中CO2通量建模是森林生態(tài)系統(tǒng)CO2通量研究的重要內容，主要包括CO2通量預測和CO2通量物候特征的提取等[17]。森林生態(tài)系統(tǒng)CO2通量物候特征(CO2通量變化量特征)為了解CO2通量對氣候變化的響應提供了幫助。以往森林生態(tài)系統(tǒng)物候特征的提取多基于遙感數據中的植被產品(如NDVI、EVI和GPP等)，計算模型多使用非對稱高斯函數、D-L擬合和S-G濾波法等[28-32]。隨著渦動相關系統(tǒng)的推廣，高精度和高時間分辨率的CO2通量觀測數據為森林生態(tài)系統(tǒng)CO2通量建模提供了高質量的數據支撐。Gu et al.[17]發(fā)展了基于渦動相關的植物群落光合作用參數化物候模型，該模型基于年際尺度CO2通量數據，擬合和提取CO2通量的物候特征。Richardson et al.[13]使用物候模型分析了國際通量網多站點生態(tài)系統(tǒng)凈CO2交換(NEE)和總初級生產力(GPP)的物候特征及其與氣候變化的關系，認為常綠針葉林的生產力對物候的敏感性較低；Yi et al.[16]將物候模型運用到草原通量站點，認為該模型具有分析長時間序列氣候變化與碳反饋機制的研究；Niu et al.等[15]使用國際通量網CO2通量數據和物候模型，分析了北半球生態(tài)系統(tǒng)CO2通量對年均氣溫變化的響應，認為68個通量站點的物候特征均對年均氣溫變化的敏感性較高。

研究森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程及其對氣溫變化的響應，可以為進一步了解陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)機制，為合理布局森林結構提供參考。該研究使用國際通量網所提供的FLUXNET2015數據集，即美國馬薩諸塞州哈佛森林通量觀測站點(LTER,US-Ha1)2000—2012年的CO2通量和氣溫觀測數據等[21-22]，基于植物群落光合作用的物候模型，分析溫帶森林生態(tài)系統(tǒng)CO2通量的變化量特征及其對氣溫變化的響應。

1 研究區(qū)概況

該研究區(qū)位于美國馬薩諸塞州皮特舍姆市的哈佛林區(qū)，該區(qū)域所屬溫度帶為溫帶，氣候為溫帶大陸性濕潤氣候。定位環(huán)境觀測塔(EMS)的地理坐標為(42.53°N，72.17°W)，位于哈佛森林長期生態(tài)觀測研究站內，通量觀測塔搭載渦動相關通量觀測系統(tǒng)和梯度微氣象觀測系統(tǒng)，塔高距離地面30 m(高過冠層高度5 m)，海拔340 m，當地風向多為西南風和西北風。通量觀測站點由美國哈佛大學所建立，從1988年開始對哈佛森林進行氣象、生態(tài)環(huán)境等觀測研究，該森林站點在FLUXNET的注冊ID為US-Ha1[21]，積累了較長時間尺度的通量數據和微氣象數據，還包括地上生物量、凋落物、土壤溫濕度、葉面積指數等生態(tài)數據[21]。該區(qū)域多年平均氣溫為6.62 ℃，其中最高月均溫出現在7月份，最低月均溫出現在1月份；多年平均年降水量為1 071 mm(見表1)。該區(qū)域下墊面多為木本植物，主要包括：北方紅橡木(Quercusrubra)、紅楓(Acerrubrum)、鐵杉(Tsugacanadensis)等落葉闊葉林，平均冠層高度約20～24 m[21]。由于受到觀測高度、風速和風向等因素的影響，該區(qū)域的通量源區(qū)范圍可延伸至上風向1 km處[21]。

表1 2000—2012年哈佛森林生態(tài)系統(tǒng)年降水量和年均氣溫

2 研究方法

2.1 CO2通量與氣溫數據來源

該研究所使用的CO2通量和氣溫數據為國際通量網(FLUXNET)提供的美國哈佛森林長期生態(tài)觀測站點(US-Ha1)觀測和記錄的2000—2012年的CO2通量數據和氣溫數據(Ta)。其中CO2通量數據已剔除野點、坐標軸旋轉、密度修正等通量數據預處理；CO2通量數據主要包括生態(tài)系統(tǒng)凈CO2交換(NEE)和總初級生產力(GPP)[21-22]。當NEE為正值時，代表生態(tài)系統(tǒng)處于釋放CO2的狀態(tài)，即碳源，當NEE為負值時，代表生態(tài)系統(tǒng)處于吸收CO2的狀態(tài)，即碳匯；GPP為單位時間和單位面積內植物通過光合作用所固定有機碳的總量，也是衡量植被碳匯強度和研究植被碳循環(huán)的重要指標。

2.2 參數化植物群落光合作用物候模型

為了分析哈佛森林2000—2012年NEE和GPP的變化量特征，以及討論CO2通量對氣溫變化的響應，參考生態(tài)系統(tǒng)總初級生產力(GPP)的植物群落光合作用物候模型[17]，該模型運用年際尺度(1～365 d)每天每半小時最大GPP量化植物群落光合能力的季節(jié)變化。因此，本研究將物候模型應用于哈佛森林生態(tài)系統(tǒng)NEE、GPP和氣溫的變化量的計算，分析CO2通量和氣溫的變化量特征。將NEE、GPP變化量的最大點、0點和最小點出現的日序，與氣溫變化量的最大點、0點和最小點出現的日序進行線性擬合，分析CO2通量對氣溫變化的響應。

3 結果與分析

3.1 生態(tài)系統(tǒng)CO2通量觀測值特征

由表2可知,2000—2012年的NEE年總量的最大值為298.13 g·m-2·a-1，出現在2010年，其次為60.86 g·m-2·a-1，出現在2011年，說明哈佛森林生態(tài)系統(tǒng)在2010年和2011年表現為碳源；在其它年份的年NEE總量均為負值，即表現為碳匯，其中在2008年的碳匯強度最大。GPP年總量的最大值出現在2010年，為2 023.18 g·m-2·a-1；GPP年總量的最小值出現在2005年，為1 345.68 g·m-2·a-1。

表2 2000—2012年哈佛森林生態(tài)系統(tǒng)NEE和GPP年總量特征

由圖1可知，2000—2012年哈佛森林生態(tài)系統(tǒng)CO2通量與氣溫變化有較好的相關性(P<0.01)，其中，NEE與氣溫的線性擬合分析的相關系數(R2)為0.65，表現為隨著氣溫的上升，NEE有下降的趨勢。GPP與氣溫的線性擬合分析的相關系數(R2)為0.81，表現為隨氣溫的上升，GPP有上升的趨勢。造成該現象的原因是由于氣溫的上升促進了哈佛森林生態(tài)系統(tǒng)中木本植物的生長，增強了植物群落的光合作用，造成了NEE的下降趨勢以及GPP的上升趨勢。

3.2 基于物候模型的CO2通量變化量計算

3.2.1 NEE變化量計算

由表3可知，將2000—2012年NEE數據經物候模型擬合后，每年擬合結果的相關系數(R2)均大于0.8，即代表將物候模型應用至該地區(qū)的NEE數據擬合的效果較好。每年的NEE變化量特征較相似但NEE變化量的最小點、最大點、0點出現的日序不同，且變化值不同。2000—2012年NEE變化量最小點所在日序范圍為129～181 d。NEE變化量0點所在日序范圍為169～221 d，NEE變化量最大點所在日序范圍為225～294 d。其中NEE變化量最小點所出現的最早日序的年份為2010年，變化值為-0.50 g·m-2·d-1，即認為2010年在該天的NEE下降速率達到最大[17]，可代表植物群落光合作用增強幅度最大的時間點。NEE變化量0點所出現的最早日序的年份為2012年，即認為2012年在該天的NEE總量達到最低，可代表植物光合作用最強的時間[17]。NEE變化量最大點所出現的最早日序的年份為2012年，變化值為0.07 g·m-2·d-1，即認為2012年在該天的NEE的上升速率達到最大。2000—2012年中NEE變化量最小點所在日序的平均值為152 d，NEE變化量0點所在日序的平均值為194 d，NEE變化量最大點所在日序的平均值為255 d，依據NEE的動態(tài)特征分析的結果，推測哈佛森林生態(tài)系統(tǒng)的生長季中點為第194 d[17]。NEE變化量的最小點、0點、最大點出現的變化值不同，其中2000—2012年中NEE變化量最小點的范圍為-0.55～-0.11 g·m-2·d-1，平均值為-0.27 g·m-2·d-1，NEE變化量最大點的范圍為0.07～0.16 g·m-2·d-1，平均值為0.11 g·m-2·d-1?；?000—2012年NEE變化量最小點、0點、最大點的平均日序分析，推斷哈佛森林生態(tài)系統(tǒng)的生長季光合作用最強的時間開始于春季末期，結束于秋季初期，主要集中于夏季中的3個月中。該結果與Richardson et al.[13]研究多通量站點森林生態(tài)系統(tǒng)物候特征較相似，與Gu et al.[17]研究芬蘭溫帶森林生態(tài)系統(tǒng)的生長季中點在200 d的結果較一致。

表3 2000—2012年哈佛森林生態(tài)系統(tǒng)NEE變化特征

3.2.2 GPP變化量計算

由表4可知，2000—2012年GPP數據經物候模型擬合后，每年擬合結果的相關系數(R2)均大于0.8，即代表將物候模型應用至該地區(qū)的GPP數據擬合的效果較好。2000—2012年中GPP變化量最大點所在日序范圍為130～172 d。GPP變化量0點所在日序范圍為169～209 d，GPP變化量最小點所在日序范圍為215～305 d。其中GPP變化量最大點出現的最早日序的年份為2007年，變化值為0.23 g·m-2·d-1，即認為2007年在該天GPP上升速率達到最大，可代表植物光合作用增強幅度最大的時間。GPP變化量0點出現的最早日序的年份為2006年，即認為2006年在該天GPP總量達到最高，可代表植物光合作用最強的時間[17]。GPP變化量最小點出現的最早日序的年份為2008年，變化值為-0.15 g·m-2·d-1，即認為2008年在該天GPP的下降速率達到最大。2000—2012年GPP變化量最大點所在日序的平均值為150 d，GPP變化量0點所在日序的平均值為191 d，GPP變化量最小點所在日序的平均值為256 d，這與NEE變化量最小點所出現的日序的平均值為152 d，NEE變化量0點所出現的日序的平均值(194 d)，NEE變化量最大點所出現的日序的平均值(255 d)的結果較相似。依據GPP動態(tài)特征的分析，推測哈佛森林生態(tài)系統(tǒng)植物進入光合作用穩(wěn)定期的時間約開始于全年的第150 d，中點為第191 d，結束于第256 d，全年約共持續(xù)106 d?；贕PP動態(tài)特征的分析，依據北半球季節(jié)的一般劃分，推斷哈佛森林生態(tài)系統(tǒng)的生長季光合作用穩(wěn)定期開始于春季末期，結束于秋季初期，且主要集中于夏季的3個月中，這與NEE動態(tài)特征的分析結果一致。

表4 2000—2012年哈佛森林生態(tài)系統(tǒng)GPP變化特征

3.3 CO2通量對氣溫變化的響應

由表5可知，2000—2012年氣溫數據經物候模型擬合后，每年擬合結果的相關系數(R2)均大于0.8，即代表將物候模型應用至該地區(qū)氣溫數據擬合的效果較好。2000—2012年氣溫變化量最大點所出現的日序范圍為79～151 d，平均值為105 d。氣溫變化量0點所出現的日序范圍為201～270 d，平均值為212 d。氣溫變化量最小點所在的日序范圍為255～315 d，平均值為287 d。

表5 2000—2012年哈佛森林生態(tài)系統(tǒng)氣溫變化特征

由表6可知，氣溫變化量最大點、0點、最小點所在日序，與NEE、GPP變化量最大點、0點、最小點所在日序進行擬合的相關系數(R2)均為0.81，即代表氣溫變化與CO2通量變化存在一定的相關性(P<0.01)，且是正相關關系。即隨著氣溫變化的時間點的推遲或者提前，會造成CO2通量變化的時間點的推遲或者提前。該分析表明氣溫是影響森林生態(tài)系統(tǒng)CO2通量的主要因素之一，與Niu et al.[15]、Richardson et al.[13]、Bracho et al.[33]研究結果一致。

表6 CO2通量對氣溫變化的響應

4 結論

該研究基于由國際通量網所提供的美國哈佛森林通量觀測站所觀測和記錄的2000—2012年CO2通量數據和氣溫數據，使用物候模型分析了該區(qū)溫帶森林生態(tài)系統(tǒng)CO2通量的變化量特征，以及CO2通量對氣溫變化的響應。該森林生態(tài)系統(tǒng)在2010和2011年表現為碳源，在其它年份的年NEE總量均為負值，是一個較穩(wěn)定的陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯；研究區(qū)植被生長狀況是生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的主導因素，植物群落光合作用最強的時間主要集中在夏季；NEE、GPP和氣溫存在一定的相關性，即隨著氣溫增長時間點的推遲或者提前，會造成CO2通量變化的時間點的推遲或者提前。