趙佳玉，張彌，石立新，肖薇，謝燕紅，蒲旖旎，賈磊，甄曉菊，馮兆忠

（1.南京信息工程大學(xué)大氣環(huán)境中心，南京 210044；2.河北省氣象與生態(tài)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，石家莊 050021；3.南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院，南京 210044）

淡水養(yǎng)殖塘中飼料和肥料的大量輸入以及較淺的水深，為甲烷（CH）的產(chǎn)生和傳輸創(chuàng)造了有利條件，因此是重要的CH排放源。據(jù)估計(jì)，養(yǎng)殖塘的CH排放強(qiáng)度約為自然池塘和大型水體（如太湖、鄱陽(yáng)湖、三峽水庫(kù)）的10～20倍。近年來(lái)全球淡水養(yǎng)殖面積正高速擴(kuò)張，尤其在我國(guó)，養(yǎng)殖塘面積從1983 年至2019 年增加了約70%。鑒于當(dāng)前區(qū)域及全球尺度碳收支核算等多基于年尺度，因此準(zhǔn)確評(píng)估淡水養(yǎng)殖塘CH排放量，特別是年排放量，已成為完善CH源排放清單以及準(zhǔn)確估算碳收支等相關(guān)研究的焦點(diǎn)問(wèn)題之一。

當(dāng)前區(qū)域及全球養(yǎng)殖塘CH年排放量的估算多基于CH通量年均值與養(yǎng)殖面積的乘積，其中年均值的參考依據(jù)主要來(lái)源于已有研究的原位通量測(cè)定值。目前養(yǎng)殖塘CH通量測(cè)定約有95%采用靜態(tài)箱、傳輸系數(shù)以及倒置漏斗等觀測(cè)方法。這些方法雖原理簡(jiǎn)單、操作方便，但耗費(fèi)人力物力較大，因此多數(shù)研究通常每月僅選取2～3 d 進(jìn)行觀測(cè)，并且每日的采樣也多基于單一時(shí)段。然而，這種低頻非連續(xù)的觀測(cè)可能會(huì)導(dǎo)致測(cè)定的CH通量年均值具有較大的誤差，特別是對(duì)于具有明顯日變化和季節(jié)變化特征的內(nèi)陸水體CH通量觀測(cè)，如基于低頻非連續(xù)觀測(cè)方案，位于北緯50°的湖泊CH通量年均值估算不確定性可高達(dá)30%。而養(yǎng)殖塘相比自然水體（如湖泊、自然池塘等），其水-氣界面CH通量在環(huán)境要素和人為措施的雙重驅(qū)動(dòng)下，具有更高的日變化以及季節(jié)變化幅度，最高可達(dá)10 倍左右。因此針對(duì)以上問(wèn)題，在無(wú)高頻連續(xù)CH通量觀測(cè)前提下，亟需制定一日當(dāng)中合理的觀測(cè)時(shí)間和一年內(nèi)適宜的觀測(cè)日數(shù)，從而得到準(zhǔn)確的日均排放和年均排放量，這也是進(jìn)行尺度上推準(zhǔn)確估算區(qū)域及全球養(yǎng)殖塘CH年排放量的關(guān)鍵步驟。

渦度相關(guān)通量觀測(cè)方法具有高頻、連續(xù)且對(duì)觀測(cè)環(huán)境無(wú)干擾等優(yōu)勢(shì)，并且其在小型水體溫室氣體通量觀測(cè)中的適用性也已得到驗(yàn)證，因此可為確定通量觀測(cè)時(shí)段選取方案提供重要技術(shù)支撐。本研究選取淡水養(yǎng)殖面積最大的長(zhǎng)江三角洲典型淡水養(yǎng)殖塘為研究對(duì)象，采用EC方法測(cè)定的5 a（2016—2020年）淡水養(yǎng)殖塘CH通量觀測(cè)數(shù)據(jù)，旨在制定進(jìn)行通量觀測(cè)的低頻觀測(cè)時(shí)最佳觀測(cè)時(shí)段的選取方案，以期準(zhǔn)確估算養(yǎng)殖塘CH年排放量。研究結(jié)果可為制定淡水養(yǎng)殖塘CH通量觀測(cè)時(shí)段計(jì)劃、完善養(yǎng)殖塘CH排放清單等提供數(shù)據(jù)參考和科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究地點(diǎn)

本研究實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)位于安徽省滁州市全椒縣官渡村（31°58' N，118°15'E，圖1）。該研究區(qū)屬于亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候，年平均氣溫和降水量分別為15.8 ℃和1 090 mm（數(shù)據(jù)來(lái)源：http：//data.cma.cn/）。淡水養(yǎng)殖塘是該研究地點(diǎn)的主要土地利用類型。本研究選取用于實(shí)驗(yàn)觀測(cè)的淡水養(yǎng)殖塘于1984 年由常規(guī)稻田轉(zhuǎn)換而來(lái)，此后一直被用于水產(chǎn)養(yǎng)殖，其平均面積約為7 000 m（約110 m×60 m），平均水深依據(jù)養(yǎng)殖類型不同而變化。

圖1 研究地點(diǎn)及養(yǎng)殖塘示意圖Figure 1 Location of the study site and aquaculture ponds

本研究的觀測(cè)時(shí)段為2016 年3 月—2020 年12月，2016年2號(hào)池塘、4號(hào)池塘以及2017年1號(hào)池塘均進(jìn)行小龍蝦魚(yú)苗混養(yǎng)，其他時(shí)間段內(nèi)池塘采用河魚(yú)河蚌混養(yǎng)模式。本研究具體養(yǎng)殖模式如下：在小龍蝦魚(yú)苗混養(yǎng)系統(tǒng)中，投喂大豆和人工合成為主的飼料，投放時(shí)間為每日的8：00 和18：00，年投入總量分別為418 kg·hm和9 766 kg·hm。小龍蝦魚(yú)苗混養(yǎng)系統(tǒng)在1—5 月處于曬塘階段（水深：0 m），5 月初開(kāi)始加水，隨后水深維持在1.0 m 左右。在河魚(yú)河蚌混養(yǎng)池塘中投放人工飼料，且大部分飼料集中在夏季投放，每日喂食3 次，時(shí)間分別在9：30、12：30 和17：00 左右（喂食比例：30%∶35%∶35%），在11月份到次年4月左右不喂食，人工飼料的年總投入量約為17 440 kg·hm。此外，每年2 月和11 月向河魚(yú)河蚌混養(yǎng)池塘中投入雞糞，為河蚌提供養(yǎng)分，年總投入量為13 950 kg·hm（濕質(zhì)量）。該混養(yǎng)池塘除在短暫的捕撈期外，水深均維持在1.8 m 左右。不同于小龍蝦魚(yú)苗混養(yǎng)系統(tǒng)，河魚(yú)河蚌混養(yǎng)池塘中心架設(shè)了一臺(tái)渦輪式曝氣機(jī)，在每年8—10月22：00至次日5：00進(jìn)行曝氣措施。具體養(yǎng)殖措施可參考ZHAO等的研究。

通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研，長(zhǎng)三角的淡水養(yǎng)殖模式基本相同，均包括曬塘、曝氣、飼料投入等關(guān)鍵人為措施，但飼料具體投入的時(shí)間和數(shù)量則依據(jù)養(yǎng)殖品種制定，因此，本研究的淡水養(yǎng)殖塘在長(zhǎng)三角地區(qū)具有代表性。

1.2 渦度相關(guān)觀測(cè)系統(tǒng)

本研究利用開(kāi)路式甲烷氣體分析儀（測(cè)量大氣中CH密度，型號(hào)：LI-7700，LI-COR Inc.，Lincoln，Nebraska，美國(guó)）和三維超聲風(fēng)速儀（測(cè)量三維風(fēng)速/超聲虛溫，型號(hào)：CSAT3A，Campbell Scientific Inc.，Logan，Utah，美國(guó)）構(gòu)建開(kāi)路式渦度（Eddy covariance，EC）相關(guān)系統(tǒng)，以此獲取養(yǎng)殖塘水-氣界面凈CH交換量。上述觀測(cè)儀器采樣頻率均為10 Hz。通過(guò)數(shù)據(jù)采集器（型號(hào)：CR3000，Campbell Scientific Inc.）記錄和儲(chǔ)存原始的10 Hz數(shù)據(jù)，用于后續(xù)的離線通量計(jì)算。

1.3 渦度相關(guān)數(shù)據(jù)處理方法

本研究采用Eddypro 軟件（Version 6.2.1，LI-COR Inc.）進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，并得到30 min 通量數(shù)據(jù)，具體處理步驟如下：首先，對(duì)渦度相關(guān)儀器觀測(cè)的10 Hz 原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的內(nèi)容包括異常值計(jì)數(shù)/去除、振幅分辨率、缺失值、絕對(duì)限度、偏度和峰度，所有閾值以及計(jì)算方法均采用軟件默認(rèn)值。其次，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行兩次坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)，剔除由儀器傾斜引起的誤差；采用空氣密度效應(yīng)校正消除由濕度和溫度波動(dòng)變化對(duì)通量數(shù)據(jù)產(chǎn)生的影響；鑒于溫度、壓強(qiáng)和水汽波動(dòng)對(duì)分析儀光譜測(cè)量的影響，采用儀器內(nèi)部基于MCDERMITT 等提出的光譜校正方法對(duì)CH通量進(jìn)行光譜校正。再次，考慮到養(yǎng)殖塘較小的風(fēng)浪區(qū)，為了保證EC 觀測(cè)結(jié)果的空間代表性，EC安裝高度距離水面約為1.5 m。本研究在前期工作中，已利用多種通量貢獻(xiàn)區(qū)模型對(duì)EC 觀測(cè)信號(hào)的范圍進(jìn)行了量化，在不同觀測(cè)時(shí)段內(nèi)80%的EC 通量貢獻(xiàn)區(qū)范圍均落入養(yǎng)殖塘風(fēng)浪區(qū)之內(nèi)，且EC 與通量梯度觀測(cè)方法測(cè)量的CH通量具有較好的一致性和較小的誤差，以上結(jié)果表明EC 觀測(cè)的CH通量能夠作為養(yǎng)殖塘水-氣界面真實(shí)氣體交換信號(hào)的代表。但同時(shí)研究也發(fā)現(xiàn)較低的測(cè)量高度會(huì)引起明顯的高頻信號(hào)損失，因此本研究開(kāi)通Eddypro 頻譜分析校正模塊，采用軟件內(nèi)部默認(rèn)的校正方法對(duì)所有通量數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜校正。最后，基于大氣平穩(wěn)性檢驗(yàn)和總體湍流特征檢驗(yàn)等質(zhì)量控制，Eddypro 將30 min通量數(shù)據(jù)分為3 個(gè)等級(jí)：0（best quality）、1（good quality）以及2（bad quality）。為了保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，本研究使用EC 質(zhì)量等級(jí)為0 和1 的通量數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析。

在完成上述質(zhì)量控制和數(shù)據(jù)篩選后，為準(zhǔn)確捕捉養(yǎng)殖塘水-氣界面CH通量的日變化特征，本研究?jī)H采用每日30 min 有效數(shù)據(jù)量超過(guò)70%的日數(shù)進(jìn)行日變化特征分析。觀測(cè)期間內(nèi)（2016—2020 年）各個(gè)季節(jié)有效日數(shù)的總數(shù)分別為75 d（春季：3—5 月）、44 d（夏季：6—8 月）、50 d（秋季：9—11 月）和88 d（冬季：12 月、次年1—2月）。

1.4 通量觀測(cè)時(shí)段選取方案的評(píng)價(jià)方法

對(duì)于一日內(nèi)最佳觀測(cè)時(shí)間的選?。菏紫?，利用EC測(cè)定的高頻連續(xù)CH通量數(shù)據(jù)，明確養(yǎng)殖塘水-氣界面各季節(jié)CH通量的日變化特征，以此排除不同季節(jié)環(huán)境要素（如溫度）變化對(duì)觀測(cè)時(shí)間選取造成的不確定性；其次，考慮到利用箱式法等低頻觀測(cè)方法工作強(qiáng)度較大，因此本研究選取各季節(jié)一日內(nèi)與日均值最為接近的觀測(cè)時(shí)刻作為參考時(shí)刻，具體方法為：計(jì)算各季節(jié)內(nèi)所有有效日數(shù)不同時(shí)刻的平均值，通過(guò)與季節(jié)平均日均值做對(duì)比，選取平均誤差最小的觀測(cè)時(shí)刻作為初始采樣參考時(shí)刻（ref）；由于單一30 min觀測(cè)的不確定性較大，因此進(jìn)一步選取ref 前后時(shí)段，形成觀測(cè)時(shí)間組合方案；通過(guò)量化基于不同觀測(cè)時(shí)間組合方案計(jì)算的日均值與基于EC獲取的連續(xù)數(shù)據(jù)計(jì)算日均值之間的差異，進(jìn)而判斷觀測(cè)時(shí)間組合方案的有效性。

基于上述觀測(cè)日數(shù)選取方案，可初步提供每月內(nèi)具體通量觀測(cè)日數(shù)（）的參考。本研究為提供一月內(nèi)觀測(cè)日數(shù)的具體分配方法，進(jìn)一步比較了4 種分配方案的有效性，其中方案一至方案三分別指從每月的上旬、中旬和下旬選取日進(jìn)行觀測(cè)，方案四是指從每月的上旬、中旬以及下旬中均勻選取樣本，樣本總量共計(jì)日。以上觀測(cè)日數(shù)選取方法均基于隨機(jī)采樣且次數(shù)均設(shè)置為100 次。通過(guò)比較不同分配方案獲取個(gè)樣本的平均值與真實(shí)月均值之間的差異，可進(jìn)一步評(píng)估各分配方案的有效性。

1.5 數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)方法

研究采用OriginPro 9.0軟件對(duì)各季節(jié)CH通量晝間和夜間平均值進(jìn)行差異顯著性分析（雙樣本檢驗(yàn)，＜0.05）；基于Matlab R2019a 軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行后處理及制圖。

2 結(jié)果與討論

2.1 一日內(nèi)觀測(cè)時(shí)間的選取方案

2.1.1 淡水養(yǎng)殖塘水-氣界面CH通量的日變化特征

觀測(cè)期間淡水養(yǎng)殖塘水-氣界面CH通量日變化特征以及晝夜平均值如圖2 和表1 所示。由圖2 可知，除秋季外，其他三季CH通量均呈現(xiàn)了晝間高夜間低的日變化趨勢(shì)，高值主要出現(xiàn)在上午9：00至12：00 之間，低值分布在夜晚20：00 左右，并且春季和夏季晝夜CH通量平均值存在顯著性差異（＜0.05，表1）。此外，不同季節(jié)之間CH通量的日變化幅度（最高值與最低值的差異）也存在較大差異，其中夏季最高，為4.99μg·m·s；冬季最低，僅為0.50μg·m·s。

圖2 2016—2020年觀測(cè)期間淡水養(yǎng)殖塘水-氣界面CH4通量各季節(jié)日變化特征Figure 2 Diurnal variation of CH4 flux from freshwater aquaculture ponds during the observation period from 2016 to 2020

表1 2016—2020年觀測(cè)期間淡水養(yǎng)殖塘水-氣界面CH4通量各季節(jié)晝夜通量（μg·m-2·s-1）Table 1 Mean value（±standard deviation）of CH4 flux in the daytime and nighttime from freshwater aquaculture ponds during the observation period from 2016 to 2020（μg·m-2·s-1）

表2歸納了目前已有研究中關(guān)于養(yǎng)殖水體水-氣界面CH通量的晝夜比（即晝間與夜間CH通量平均值的比值）。雖然不同研究的區(qū)域氣候背景、水質(zhì)底泥參數(shù)、人工管理方式等都會(huì)影響CH通量的日變化特征，但由于多數(shù)研究針對(duì)該特征的觀測(cè)還僅限于單一季節(jié)，且觀測(cè)日數(shù)較短，因此無(wú)法準(zhǔn)確表征各季節(jié)養(yǎng)殖水體CH通量日變化特征的真實(shí)情況。因此，基于以上已有觀測(cè)結(jié)果獲取的日均值具有較大的誤差，并將進(jìn)一步傳遞到最后的年總量估算中。例如，如果僅基于晝間觀測(cè)結(jié)果作為日均值的代表，溫帶的T?mnaren 湖和北寒帶（50° N）湖泊CH年排放量分別被低估40%和高估15%。本研究為評(píng)估僅基于晝間觀測(cè)結(jié)果獲取的2014 年全球養(yǎng)殖水體CH總排放量的不確定性，利用表2 中所有養(yǎng)殖水體CH通量晝夜比的平均值（1.2）作為校正因子，對(duì)其總量不確定性進(jìn)行了簡(jiǎn)單估算，結(jié)果表明，若僅基于晝間觀測(cè)結(jié)果估算養(yǎng)殖水體CH總排放量，會(huì)高估約10%。

表2 養(yǎng)殖水體水-氣界面CH4通量晝夜比Table 2 Studies on diel variability of CH4 fluxes in aquaculture ponds

2.1.2 淡水養(yǎng)殖塘CH通量觀測(cè)時(shí)間的選取

本研究在明確淡水養(yǎng)殖塘各季節(jié)CH通量日變化特征的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出了各季節(jié)在一日內(nèi)觀測(cè)時(shí)間的最佳選取方案。由圖2 可知，通過(guò)比較各季節(jié)不同時(shí)刻均值與日均值的差異，對(duì)于各季節(jié)最佳的觀測(cè)時(shí)間組合方案分別為春季的14：30—16：30、夏季和秋季的6：30—8：30 以及冬季的11：30—13：30，相比EC 連續(xù)觀測(cè)獲取的各季節(jié)日均值，利用以上觀測(cè)時(shí)間組合方案計(jì)算的日均值具有較小的不確定性，變化范圍為0.1%～4%。

以往養(yǎng)殖塘CH通量研究在無(wú)高頻連續(xù)觀測(cè)時(shí)，在一日內(nèi)多選取9：00—12：00 進(jìn)行觀測(cè)，理由是多數(shù)研究發(fā)現(xiàn)溫度是影響CH通量日變化特征的主要因子，而該時(shí)間段的溫度均值與日均值最為接近。本研究為明確以往觀測(cè)時(shí)間選取方案的有效性，量化了利用9：00—12：00 觀測(cè)時(shí)段獲取的平均值與EC 高頻連續(xù)獲取的日均值之間的差異，結(jié)果表明基于經(jīng)驗(yàn)觀測(cè)方案計(jì)算的日均值具有較大的不確定性，夏季可達(dá)30%，冬季最低為4%。本研究推測(cè)產(chǎn)生上述現(xiàn)象的原因是以往觀測(cè)時(shí)段的選取僅考慮了溫度等環(huán)境要素對(duì)CH通量的影響，而忽略了養(yǎng)殖塘中人為措施的干擾。為驗(yàn)證該猜測(cè)，本研究進(jìn)一步評(píng)估了不同季節(jié)內(nèi)溫度日變化幅度對(duì)CH通量日變化幅度的貢獻(xiàn)率，結(jié)果表明，各個(gè)季節(jié)之間呈現(xiàn)明顯差異，其中夏季貢獻(xiàn)率僅為20%，而其他季節(jié)全部高于60%。引起該差異的原因可能與養(yǎng)殖塘飼料投入及其投入時(shí)間有關(guān)。一般養(yǎng)殖塘飼料的投入主要集中在夏季晝間，由于養(yǎng)殖塘內(nèi)飼料有效利用率相對(duì)較低（4%～27%），未被消耗的有機(jī)飼料、餌料等會(huì)累積在池塘底泥上方，為CH產(chǎn)生提供了充足的有機(jī)質(zhì)，因此在夏季晝間高溫作用下會(huì)進(jìn)一步提升CH的生成速率，導(dǎo)致夏季CH通量日變化幅度明顯高于其他季節(jié)。由此可見(jiàn)，若采用9：00—12：00 觀測(cè)時(shí)段對(duì)養(yǎng)殖塘CH通量日均值進(jìn)行估算，會(huì)引起較大的不確定性，特別是在夏季。綜上，為提高日均值估算的準(zhǔn)確性，觀測(cè)時(shí)間需綜合考慮環(huán)境要素和人為措施的影響。本研究基于EC 觀測(cè)的5 a數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，給出了不同季節(jié)一日內(nèi)觀測(cè)時(shí)間的最佳選取方案，推薦在養(yǎng)殖塘CH通量高頻連續(xù)觀測(cè)受限時(shí)，利用該統(tǒng)計(jì)結(jié)果作為采樣時(shí)間的參考。

2.2 一年內(nèi)觀測(cè)日數(shù)的選取方案

2.2.1 觀測(cè)日數(shù)對(duì)淡水養(yǎng)殖塘CH排放年均值估算的影響

在獲取CH通量準(zhǔn)確日均值的基礎(chǔ)上，一年當(dāng)中觀測(cè)日數(shù)是進(jìn)一步影響內(nèi)陸水體CH通量年均值估算準(zhǔn)確性的重要因素。本研究采用2016—2020 年插補(bǔ)后的完整日尺度EC 通量數(shù)據(jù)，模擬了觀測(cè)日數(shù)對(duì)CH通量年均值估算的影響，結(jié)果如圖3 和圖4 所示。圖3 中橫坐標(biāo)為觀測(cè)日數(shù)，以1 d 為步長(zhǎng)，從第1 日增加到第366 日；縱坐標(biāo)是每個(gè)窗口內(nèi)CH通量平均值與該年份CH通量年均值參考值的比值的變化范圍，代表的是由于觀測(cè)日數(shù)差異引起的CH通量年均值估算不確定性范圍。由圖3可知，觀測(cè)日數(shù)越少，CH通量年均值估算的不確定性范圍越大，當(dāng)觀測(cè)日數(shù)少于20 d 時(shí)，相比年均值參考值，估算值最高可達(dá)兩個(gè)量級(jí)的差異。

圖3 不同觀測(cè)日數(shù)引起的CH4年通量不確定性變化范圍Figure 3 Ranges in uncertainty versus number of observational days

圖4 基于不同采樣日數(shù)獲取的CH4通量高精度估計(jì)以及高估和低估的概率分布Figure 4 Chances of high-accuracy CH4 flux versus number of sampling days and risk of overestimating or underestimating fluxes versus

進(jìn)一步計(jì)算每個(gè)窗口內(nèi)落入CH通量年均值參考值±20%之內(nèi)、之上和之下的比例，結(jié)果見(jiàn)圖4a，當(dāng)觀測(cè)日數(shù)在80 d 左右時(shí)（變化范圍：76～83 d），窗口內(nèi)幾乎所有的數(shù)值全部落入預(yù)設(shè)年均值參考值±20%之內(nèi)。與圖3類似，觀測(cè)日數(shù)越少，CH通量年均值高估和低估的概率越高，當(dāng)觀測(cè)日數(shù)少于20 d，會(huì)引起較為顯著的高估和低估，并且隨著觀測(cè)日數(shù)的減少，低估的概率也逐漸高于高估的概率（圖4b）。

此外，本研究進(jìn)一步利用隨機(jī)采樣的方法，評(píng)估了一個(gè)月內(nèi)觀測(cè)日數(shù)分布方案的有效性，如圖5 所示，其中基于方案四獲取的月均值CH通量在不同月份均具有最小的誤差，總體平均約為1%（±0.5%），而方案一、二、三的月均值CH通量誤差分別為15%（±7%）、10%（±4%）和18%（±7%）。由此可見(jiàn)，基于方案四獲取的月均值最為接近真實(shí)值。因此，建議為獲取淡水養(yǎng)殖塘CH通量年均值的高精度估算，在每月選取6～7 d 進(jìn)行觀測(cè)，觀測(cè)日數(shù)應(yīng)均勻分布在每月的上中下三旬。

圖5 基于一月內(nèi)不同觀測(cè)日數(shù)分配方案獲取的CH4通量月均值估算誤差Figure 5 Errors of monthly CH4 flux estimation based on different distribution schemes of observational days during one month

2.2.2 淡水養(yǎng)殖塘CH通量觀測(cè)日數(shù)的選取

養(yǎng)殖塘CH通量通常具有夏季高冬季低的季節(jié)變化特征。因此，在無(wú)連續(xù)CH通量觀測(cè)時(shí)，一年當(dāng)中的觀測(cè)日數(shù)需保證能夠涵蓋CH通量的季節(jié)變化信息。當(dāng)前，養(yǎng)殖塘CH通量觀測(cè)通常在各季節(jié)選取5～10 d 或每月2～3 d 進(jìn)行觀測(cè)。少量研究為提高年均值估算的準(zhǔn)確性，觀測(cè)頻率提高到每周2～3 d。基于本研究分析結(jié)果，當(dāng)觀測(cè)日數(shù)為20～40 d時(shí)，對(duì)應(yīng)的CH通量年均值高精度估算的概率為50%～80%；而當(dāng)觀測(cè)日數(shù)少于20 d 時(shí)，進(jìn)行高精度估算的概率不足50%。為提高年均值估算結(jié)果的準(zhǔn)確性，本研究建議在以往觀測(cè)方案基礎(chǔ)上需盡可能地增加觀測(cè)日數(shù)。

值得注意的是，本文的研究結(jié)論存在適用范圍，具體包括以下3 方面：首先，適用于CH總排放量觀測(cè)。若僅對(duì)CH通量單一傳輸途徑如擴(kuò)散或冒泡進(jìn)行觀測(cè)，其觀測(cè)日數(shù)與本研究提供的觀測(cè)方案并不相同。例如，由于冒泡具有較強(qiáng)的隨機(jī)性，為獲取準(zhǔn)確的CH冒泡通量年均值，一般情況下其觀測(cè)日數(shù)要高于擴(kuò)散通量或總通量?；趯?duì)瑞典的Villasj?n 等湖泊的研究結(jié)果，在無(wú)冰期內(nèi)至少分別隨機(jī)選取11 d和39 d 對(duì)CH擴(kuò)散和冒泡通量進(jìn)行采樣，才能作為無(wú)冰期CH排放量的近似值；當(dāng)觀測(cè)日數(shù)較少時(shí)，CH擴(kuò)散和冒泡通量存在較大的不確定性，其中冒泡通量不確定性可達(dá)4 個(gè)量級(jí)的差異，較CH擴(kuò)散通量顯著高出1個(gè)量級(jí)。

其次，適用于亞熱帶淡水養(yǎng)殖塘。本研究選取的養(yǎng)殖塘位于亞熱帶區(qū)域，導(dǎo)致研究結(jié)果具有一定的區(qū)域局限性，這主要是由于水體CH交換會(huì)受到如溫度、土壤有機(jī)質(zhì)含量等環(huán)境要素的影響，導(dǎo)致不同區(qū)域CH排放特征存在明顯差異，因此為準(zhǔn)確捕捉不同區(qū)域CH年排放量，還需在明確其研究區(qū)域CH通量不同時(shí)間尺度變化特征基礎(chǔ)上，進(jìn)行時(shí)間觀測(cè)方案設(shè)計(jì)。

最后，適用于具有類似養(yǎng)殖模式的養(yǎng)殖塘。盡管本研究選取的養(yǎng)殖塘能夠作為長(zhǎng)三角多數(shù)淡水養(yǎng)殖塘的代表，但不同地區(qū)的養(yǎng)殖管理方式仍存在部分差異（如池塘是否清淤等），其中清淤可通過(guò)改變底泥有機(jī)質(zhì)含量以及水深等要素進(jìn)一步改變CH的主要傳輸途徑及其與環(huán)境要素的響應(yīng)關(guān)系，使其CH排放特征不同于本研究結(jié)果。建議未來(lái)在CH通量觀測(cè)時(shí)間方案設(shè)計(jì)中還需綜合考慮如區(qū)域氣候背景、水體特征（如面積和深度）以及人工管理方式等因素，進(jìn)一步提高基于低頻非連續(xù)時(shí)間觀測(cè)方案獲取CH年排放量的準(zhǔn)確性。

3 結(jié)論

（1）綜合考慮CH通量的日變化特征以及自然要素、人為措施雙重因素的作用，一日內(nèi)基于經(jīng)驗(yàn)觀測(cè)時(shí)段（9：00—12：00）估算的CH通量日均值其不確定性較大，變化范圍為4%～30%。本研究建議各季節(jié)的最佳觀測(cè)時(shí)間為春季14：30—16：30、夏季和秋季6：30—08：30、冬季11：30—13：30，在這些時(shí)段進(jìn)行觀測(cè)日均值估算不確定性明顯下降，變化范圍為0.1%～4%。

（2）若要觀測(cè)結(jié)果包含CH通量的季節(jié)變化信息，并滿足CH通量年均值的高精度估算，全年需進(jìn)行72～84 d 的觀測(cè)，具體的觀測(cè)頻率為每月6～7 d，且應(yīng)均勻分布在每月的上中下三旬中。