楊曉亞， 何 乾， 江曉東

(南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院/江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 南京 210044)

陸地生態(tài)系統(tǒng)受到較多的人為干擾及自身下墊面復(fù)雜性的影響，是目前陸氣系統(tǒng)間碳交換研究中不確定性最大的因素[1]。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)是受到人為因素干擾最強(qiáng)烈的系統(tǒng)。人為掌控的農(nóng)業(yè)活動(dòng)也成為加速全球變暖中的原因之一，因此農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳交換及其影響因素的研究受到越來越多的關(guān)注[2]。

基于通量觀測的生態(tài)系統(tǒng)碳交換及其影響因素的研究，多集中于葉面積指數(shù)較高的森林生態(tài)系統(tǒng)[3-8]，也有針對草地[9-12]、濕地[9]或者農(nóng)田[13-14]等生態(tài)系統(tǒng)的研究。近年來，較多研究表明，在散射輻射比例較高的多云天氣，生態(tài)系統(tǒng)的CO2凈交換量(net ecosystem exchange of CO2, NEE)和光能利用率(light use efficiency, LUE)都較晴朗天氣有明顯提高[3-5]。因此在生態(tài)系統(tǒng)總初級(jí)生產(chǎn)力(gross primary productivity, GPP)的模擬和預(yù)測中必須考慮散射輻射的影響[12]。另外在作物模型的模擬中，也應(yīng)考慮散射輻射對作物光合作用的影響[13, 15]。目前散射輻射對NEE和LUE的影響的量化在不同的研究中結(jié)論不一致[14-15]，主要?dú)w因于不同研究站點(diǎn)葉面積指數(shù)和氣候類型的差異。有必要在多種類型的生態(tài)系統(tǒng)及不同氣候背景下，定量研究散射輻射的影響，為準(zhǔn)確模擬GPP提供參考。

由于大多數(shù)研究站點(diǎn)沒有散射輻射的觀測值，以往的研究通常采用晴空指數(shù)(clearness index)kt[3-4]、云量指數(shù)[16-17]、散射輻射比例[18]來表示天空中散射輻射的變化。Wang等[19]在丹麥高緯度地區(qū)的落葉林的研究表明，云量指數(shù)和散射輻射比例的相關(guān)系數(shù)為0.94，任一指數(shù)都能代表本研究區(qū)域的散射輻射變化。由于多數(shù)站點(diǎn)缺乏散射輻射的觀測值，散射輻射比例多由經(jīng)驗(yàn)公式模擬得到[14]。晴空指數(shù)kt能反映到達(dá)地面的太陽輻射情況，并能反映太陽輻射穿過大氣層過程中受到臭氧層、云、氣溶膠、大氣分子等影響后的太陽輻射變化[4]?？梢杂胟t來表征云的薄厚和云量情況，進(jìn)而來表征不同的天氣狀況?；谵r(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的通量觀測和常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)，綜合分析冬小麥拔節(jié)至乳熟期NEE和LUE對kt的響應(yīng)，并探討氣象因素的協(xié)同影響，為氣候變化背景下提高GPP模擬的準(zhǔn)確度提供一定的科學(xué)依據(jù)。

1 研究站點(diǎn)概況及研究方法

1.1 研究站點(diǎn)概況

觀測地點(diǎn)為壽縣國家氣候觀象臺(tái)(32°30′N， 116°46′E，海拔26.8 m)，屬于中國氣候觀測系統(tǒng)確定的黃淮農(nóng)業(yè)生態(tài)觀測區(qū)。壽縣坐落于安徽省中部，淮河中游的南岸，屬于亞熱帶季風(fēng)性濕潤氣候[20]。多年平均氣溫為15 ℃，氣溫年較差為27.2 ℃，年均降雨量為1 022 mm。壽縣國家氣候觀象臺(tái)的作物種植制度為冬小麥-水稻一年兩熟。冬小麥10月下旬播種，次年5月底成熟收獲。播種前施底肥，施肥量為230 kg N/ha。冬小麥生育期間沒有灌水，整個(gè)生育期間沒有受到嚴(yán)重的氣象災(zāi)害或者病蟲害的影響。

1.2 研究方法

1.2.1 通量數(shù)據(jù)觀測

2008、2009年冬小麥田的CO2通量數(shù)據(jù)和常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)，來自壽縣農(nóng)田生態(tài)觀測區(qū)的通量觀測系統(tǒng)。渦度相關(guān)系統(tǒng)的探頭安裝在4 m高度處，主要由開路式CO2/H2O分析儀(LI-7500, Li-Cor Inc., Nebraska, USA)、三維超聲風(fēng)速儀(CSAT3, Campbell Sci. Inc., Utah, USA)和數(shù)據(jù)采集器(CR1000，Campbell Scientific Inc., Utah, USA)組成。

研究所用常規(guī)氣象數(shù)據(jù)由邊界層氣象塔觀測，共有5層(2、4、10、20和30 m)，每層都裝有空氣溫濕傳感器。在氣象塔的4 m高度處安裝輻射測量計(jì)，觀測太陽輻射(solar radiation)S、光合有效輻射(photosynthetically active radiation, PAR)、氣溫、相對濕度和實(shí)際水汽壓等，采樣頻率10 Hz，利用數(shù)據(jù)采集器，每30 min輸出一組平均值。土壤溫度由土壤溫度廓線儀(安裝在地下，共有5、10、15、20、40 cm這5個(gè)層次)觀測，每30 min輸出一組平均值。

1.2.2 通量數(shù)據(jù)處理

在通量觀測過程中，由于儀器故障、天氣狀況等原因，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)異?；蛉笔20]，需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和剔除，具體步驟為：①設(shè)定通量數(shù)據(jù)閾值，剔除由于不利天氣因素、人為因素或是電源故障對原始數(shù)據(jù)觀測產(chǎn)生的異常點(diǎn)；②為了消除觀測數(shù)據(jù)對夜間低湍流的響應(yīng)，剔除夜間摩擦風(fēng)速小于0.15 m/s的觀測數(shù)據(jù)[21]；③對經(jīng)過上述初步篩選的數(shù)據(jù)進(jìn)行方差和月平均值的計(jì)算，然后剔除與平均值間相差超過3倍方差的數(shù)值。剔除異常數(shù)據(jù)后，用以下方法對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)：對于小于2 h缺失數(shù)據(jù)使用線性內(nèi)插法插補(bǔ)；對于大于2 h缺失數(shù)據(jù)采取平均日變化法進(jìn)行插補(bǔ)。插補(bǔ)后得到的連續(xù)30 min CO2通量數(shù)據(jù)即為NEE，當(dāng)NEE為負(fù)值時(shí)表示生態(tài)系統(tǒng)吸收CO2，正值表示生態(tài)系統(tǒng)釋放CO2。

為了剔除葉面積指數(shù)變化對NEE的影響，研究選取冬小麥生長相對穩(wěn)定的階段，即拔節(jié)至乳熟期進(jìn)行分析。2008、2009年冬小麥的拔節(jié)至乳熟期分別為3月17日—5月15日和3月7日—5月9日。由于一天中，植物光合作用活躍的時(shí)間段通常為10：00—16：00[16]，壽縣站冬小麥拔節(jié)至乳熟期此時(shí)段內(nèi)太陽高度角(β)的變化范圍為24°～76°。為了消除太陽高度角對分析結(jié)果的影響，以10°為間隔將此范圍內(nèi)的太陽高度角進(jìn)行分組，分別分析kt的變化對NEE和LUE的影響。

1.2.3 光能利用率

光能利用率指植物通過光合作用將所獲取的能量轉(zhuǎn)化為有機(jī)干物質(zhì)的效率。LUE的大小與天空中的云量變化有關(guān)，當(dāng)天空有云層覆蓋、太陽輻射改變時(shí)，植被的LUE將隨之改變。生態(tài)系統(tǒng)水平的LUE(mmol/mol)，為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)總初級(jí)生產(chǎn)力GPP[mg CO2/m2·s]與PAR[μmol/(m2·s]的比值。

LUE=GPP/PAR

(1)

在生態(tài)系統(tǒng)水平上，GPP與NEE及生態(tài)系統(tǒng)呼吸(ecosystem respiration)Re, mg CO2/(m2·s)，有如下關(guān)系：

GPP=Re-NEE

(2)

利用夜間NEE與土壤5 cm處的溫度數(shù)據(jù)對Lloyd-Taylor方程[22]進(jìn)行擬合，利用擬合好的方程估算白天的Re：

(3)

式(2)中:T為土壤5 cm處的溫度，℃；Rref為生態(tài)系統(tǒng)在參考溫度Tref(10 ℃)下的呼吸值，mg CO2/(m2·s)；E0為活化能，J/mol；T0為常數(shù)，-46.02 ℃。

1.2.4 晴空指數(shù)

利用晴空指數(shù)kt反映太陽輻射的實(shí)時(shí)變化。晴空指數(shù)是指在一定太陽高度角下地表接受總太陽輻射S(W/m2)和平行于地表面上接受的總太陽輻射Se(W/m2)的比值[13]：

Se=Sse[1+0.033cos(360td/365)]sinβ

(4)

kt=S/Se

(5)

式中：Sse為太陽常數(shù)，1 370 W/m2；β為太陽高度角；td為日序數(shù)。

當(dāng)kt接近1時(shí)代表天空晴朗無云，太陽輻射強(qiáng)；kt接近0時(shí)代表天空被云層完全覆蓋，太陽輻射弱。

2 結(jié)果與分析

2.1 研究時(shí)段內(nèi)的氣象要素變化

由圖1可知，2008、2009年冬小麥拔節(jié)至乳熟期內(nèi)的氣溫均為平緩上升趨勢，PAR和飽和水汽壓差(vapor pressure deficit, VPD)曲線波動(dòng)幅度較大，有降水的日期基本與PAR和VPD曲線的低谷值日期相對應(yīng)。研究階段內(nèi)，2008、2009年氣溫均值分別為15.7、14.6 ℃；降水總量分別為192.7、104.4 mm，PAR總量分別為1 865.9、1 951.6 mol/m2，VPD的均值分別為7.1、7.5 hPa。2008年降雨量稍高于2009年，2008年的PAR和VPD稍低于2009年。

圖1 冬小麥拔節(jié)至乳熟期逐日平均氣溫、降水量、光合有效輻射和飽和水汽壓差隨時(shí)間的變化Fig.1 Changes of daily mean temperature, precipitation, photosynthetic active radiation and vapor pressure deficit from jointing to milky maturity of winter wheat

2.2 不同晴空指數(shù)下NEE的變化

圖2中NEE為負(fù)值，以NEE的絕對值進(jìn)行分析。不同太陽高度角下，隨著kt的增加，NEE均表現(xiàn)為先升高后降低的趨勢。表明在太陽輻射水平較低時(shí)，隨著kt的增加NEE逐漸增加；到達(dá)一定kt以后，NEE隨著晴朗程度的增加又表現(xiàn)為下降的趨勢。將NEE與kt的關(guān)系用三次多項(xiàng)式進(jìn)行擬合，當(dāng)kt<0.5，NEE隨kt增大而增加；在kt處于0.5～0.7時(shí)，NEE達(dá)到最大；當(dāng)kt>0.7時(shí)，NEE隨kt增大而減小。kt的變化能解釋NEE變化的53%～65%。

根據(jù)NEE與kt的關(guān)系曲線，不同太陽高度角范圍內(nèi)的NEE達(dá)到最大值時(shí)kt分別為0.65[圖2(a)]、0.59[圖2(b)]、0.59[圖2(c)]、0.57[圖2(d)]，平均值為0.6。這一結(jié)果表明，有部分云層覆蓋的中等太陽輻射條件(kt=0.6)最有利于該生態(tài)系統(tǒng)對碳的吸收。

2.3 光能利用率隨晴空指數(shù)的變化

在不同的太陽高度角范圍內(nèi)，LUE均隨著kt值的增大而呈現(xiàn)下降趨勢。用指數(shù)方程來擬合圖中散點(diǎn)，可使擬合曲線的R2達(dá)到最大。表明LUE隨著kt值的增大呈現(xiàn)指數(shù)下降的變化趨勢(圖3)。kt值的變化可以解釋LUE變化的55%～61%。表明在晴空指數(shù)較低，即在天氣條件處于多云或陰的時(shí)候，該生態(tài)系統(tǒng)的LUE較高。

圖3 2008、2009年拔節(jié)乳熟期不同太陽高度角(β)范圍內(nèi)光能利用率LUE與晴空指數(shù)kt的關(guān)系Fig.3 Relationships between ecosystem light use efficiency and clearness index at different solar altitude angles (β) from jointing to milky maturity of winter wheat in 2008 and 2009

2.4 氣象要素對晴空指數(shù)變化的響應(yīng)

晴空指數(shù)kt的變化，不僅能密切反映生態(tài)系統(tǒng)中PAR的變化，還會(huì)引起氣溫和飽和水汽壓差的變化。而氣溫和VPD的變化對NEE會(huì)產(chǎn)生一定影響。由圖4可知，2009年冬小麥拔節(jié)至乳熟期，氣溫隨著kt的增加為上升趨勢。即天空越晴朗，太陽輻射強(qiáng)度越高，氣溫也會(huì)隨之升高。在kt升高到一定程度后，氣溫的增加將引起地上部分呼吸作用的增加，因此NEE將降低。2008年冬小麥拔節(jié)至乳熟期kt和氣溫的關(guān)系與此圖類似。

VPD通過對冬小麥葉片氣孔的閉合產(chǎn)生壓力，影響其光合作用過程中對O2、CO2和H2O等氣體的進(jìn)出，進(jìn)而對NEE產(chǎn)生影響。2009年冬小麥拔節(jié)至乳熟期的VPD隨著kt的增加而呈指數(shù)形式增加(圖4)，表明天氣越晴朗，空氣越干燥。VPD的增加，引起冬小麥葉片氣孔的閉合，抑制光合作用，從而使NEE降低。在kt較高的情況下，氣溫和VPD的增加均會(huì)引起NEE的降低，這也從側(cè)面說明了kt大于0.6以后，隨著kt的增加，NEE會(huì)降低(圖2)的原因。

圖4 冬小麥拔節(jié)至乳熟期氣溫和飽和水汽壓差隨晴空指數(shù)的變化(太陽高度角范圍為50°～60°)Fig.4 The change of air temperature and vapor pressure deficit from jointing to milky maturity of winter wheat with the change of clearness index (the range of sun altitude angle is 50°～60°)

3 討論

在壽縣農(nóng)田通量觀測的基礎(chǔ)上，研究了晴空指數(shù)變化對冬小麥NEE和LUE的影響。研究結(jié)果表明當(dāng)kt在0.6左右的多云天氣條件時(shí)，冬小麥生態(tài)系統(tǒng)NEE達(dá)到最大。在kt相對較高的晴天條件下，kt的增加會(huì)導(dǎo)致冬小麥田生態(tài)系統(tǒng)NEE的降低。以往研究表明，在晴空指數(shù)kt為0.4～0.7時(shí)，溫帶森林系統(tǒng)NEE達(dá)到最大[3-4]；kt為0.6～0.7時(shí)，高寒草甸生態(tài)系統(tǒng)NEE達(dá)到最大[11]?？梢姸嘣茽顩r最有利于生態(tài)系統(tǒng)的碳吸收。但是在不同研究中達(dá)到最大NEE的kt有些差異，這應(yīng)該是由于研究站點(diǎn)氣候的差異，以及不同生態(tài)系統(tǒng)植被類型的差異所導(dǎo)致。本研究還表明，kt的變化可以解釋NEE 53%～65 %的變化，表明kt是影響NEE變化的主要影響因素。

許多研究表明，散射輻射增強(qiáng)可顯著提高生態(tài)系統(tǒng)的LUE[3, 7, 18]。研究表明壽縣典型農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的LUE隨著kt的增加呈指數(shù)形勢下降，表明多云天氣條件有利于提高農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的LUE。kt的變化可以解釋LUE變化的57%。Yang等[13]在華北平原農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的研究結(jié)果表明，散射輻射比例是影響冬小麥LUE的主要因素，并且其變化可以解釋LUE變化的55%。張彌等[3]以長白山闊葉紅松林為研究對象，同樣表明森林生態(tài)系統(tǒng)的LUE隨著kt的增加呈指數(shù)下降。這些研究結(jié)果均表明，散射輻射是影響植被LUE變化的主要因素，在植被光合作用的模擬中必須考慮其影響。但是要把kt或者散射輻射比例引入LUE或者GPP模型中，還需要更多的站點(diǎn)和年份的觀測數(shù)據(jù)來定量化明確LUE與kt的關(guān)系。

農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)NEE對太陽輻射和晴空指數(shù)的響應(yīng)是太陽輻射、溫度、相對濕度等多種因子變化綜合作用產(chǎn)生的結(jié)果。kt增加引起了VPD和氣溫的增加，氣象因素的變化協(xié)同導(dǎo)致了NEE在晴朗天氣，即高太陽輻射條件下受到抑制。因此在關(guān)于農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)NEE的影響因素研究中，還需要根據(jù)生態(tài)系統(tǒng)碳交換過程對不同環(huán)境因子的響應(yīng)進(jìn)行更細(xì)化的敏感性分析，從而明確農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)在不同天氣條件下的響應(yīng)機(jī)理。

4 結(jié)論

以壽縣農(nóng)田通量觀測的CO2通量數(shù)據(jù)和微氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，研究了晴空指數(shù)kt變化對冬小麥NEE和LUE的影響，得出了以下結(jié)論。

(1)冬小麥拔節(jié)至乳熟期的NEE的絕對值隨著kt的增加表現(xiàn)為先增加后降低的趨勢。不同太陽高度角下，當(dāng)kt均值為0.6時(shí)，即在多云條件下，NEE的絕對值達(dá)到最高值。晴空指數(shù)值的變化可以解釋NEE變化的59%。

(2)冬小麥拔節(jié)至乳熟期的LUE隨著kt的增加呈指數(shù)形式下降(擬合曲線的R2均值為0.57)，表明kt是影響LUE的重要因素，相較于晴朗天氣，多云或陰天天氣能提高冬小麥LUE。

(3)kt變化引起的其他氣象要素(氣溫和VPD)的變化，共同導(dǎo)致了冬小麥NEE和LUE的變化。