劉紀(jì)明,趙 優(yōu),肖啟濤,屈 琦,胡又心,李鄭杰,易心鈺,盧偉志**

(1:中南林業(yè)科技大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,長(zhǎng)沙 410004)(2:中南林業(yè)科技大學(xué)南方林業(yè)生態(tài)應(yīng)用技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室,長(zhǎng)沙 410004)(3:中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所,中國(guó)科學(xué)院流域地理學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210008)(4:湖南省植物園,長(zhǎng)沙 410000)(5:湖南長(zhǎng)株潭城市群森林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家定位觀測(cè)研究站,長(zhǎng)沙 410116)

河湖等內(nèi)陸水體的二氧化碳(CO2)排放與吸收是全球碳循環(huán)的重要過(guò)程[1],其向大氣排放的CO2量可相當(dāng)于全球海洋和陸地的匯[2],而現(xiàn)如今內(nèi)陸水體CO2通量的研究對(duì)象多集中在湖泊、水庫(kù)、河流及河口[3-6]等大型自然水域,城市水體研究較少。已有研究表明內(nèi)陸水體CO2排放高達(dá)2.1 Pg C/a[7],是陸地生態(tài)系統(tǒng)溫室效應(yīng)的重要貢獻(xiàn)者[8],超過(guò)90%來(lái)自湖泊與河流[1],其中,城市湖泊CO2排放高于非城市湖泊,城市河流的CO2排放是非城市河流的2倍[9-10],城市水庫(kù)CO2排放量是非城市的3倍[11],可見(jiàn)城市水體CO2排放在區(qū)域和全球碳循環(huán)過(guò)程中至關(guān)重要。

相對(duì)于自然水體而言,城市水體多為緩流或靜止水體、水深相對(duì)較淺,加上人類(lèi)活動(dòng)向城市水體輸入大量營(yíng)養(yǎng)鹽和有機(jī)物導(dǎo)致其自凈能力差[12-13]。一方面水體營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的大量輸入會(huì)進(jìn)一步刺激微生物活性和新陳代謝,導(dǎo)致水體中產(chǎn)生大量的CO2[14-16],所以城市水體常被認(rèn)為是CO2的排放源;另一方面水體營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)增加也有利于浮游植物的生長(zhǎng),通過(guò)光合作用,消耗和吸收CO2,減少了CO2排放[10, 17]。因此城市水體的碳源匯角色及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制需要更一步探究。

目前水-氣界面CO2通量的測(cè)定包括擴(kuò)散模型法、通量箱法、倒置漏斗法以及微氣象法[18],其中通量箱法和擴(kuò)散模型法由于價(jià)格低廉、操作簡(jiǎn)便、測(cè)定區(qū)域廣闊,目前應(yīng)用最廣泛[17-19],且被認(rèn)為估算結(jié)果更接近實(shí)際排放強(qiáng)度[20]。但擴(kuò)散模型法受風(fēng)速制約,研究結(jié)果通常變異較大且需進(jìn)一步優(yōu)化模型,而通量箱法每個(gè)點(diǎn)需要花費(fèi)大量的時(shí)間采集氣體,不便于進(jìn)行大面積的溫室氣體監(jiān)測(cè),且受到許多因素的影響,例如箱體擾動(dòng)、箱體內(nèi)外溫差、箱內(nèi)氣壓變化、箱體大小以及箱內(nèi)氣體混合程度等[21-22]。已有對(duì)城市水體研究發(fā)現(xiàn)擴(kuò)散模型法計(jì)算出來(lái)的CO2通量明顯高于通量箱法[19,23],而也有研究得出不同的結(jié)果[24]。在此背景下,本研究對(duì)通量箱法進(jìn)行技術(shù)改進(jìn),耦合光化學(xué)反饋-腔增強(qiáng)吸收光譜技術(shù)形成新的通量箱測(cè)定方法OF-CEAS,該方法相較于傳統(tǒng)通量箱法具有便攜、現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)、測(cè)量速度快、測(cè)量頻次高等優(yōu)點(diǎn),形成了與擴(kuò)散模型法可比較的空間覆蓋的特點(diǎn)。

長(zhǎng)沙作為長(zhǎng)江中游地區(qū)重要中心城市,是典型的亞熱帶季風(fēng)區(qū)城市之一,據(jù)2022年長(zhǎng)沙統(tǒng)計(jì)年鑒顯示,2021年長(zhǎng)沙市降雨量1390.8 mm,年平均氣溫18.9℃,具有降水充沛和雨熱同期的特點(diǎn)。長(zhǎng)沙市河湖水系完整,河網(wǎng)密布,市區(qū)水域面積占比高達(dá)18%,同時(shí)湘江長(zhǎng)沙段和長(zhǎng)沙市眾多湖泊具有典型亞熱帶城市水體的特點(diǎn),水體受到農(nóng)業(yè)源、工業(yè)源、生活源等污染,對(duì)溫室氣體總量的估算影響不可小視。因此本研究以長(zhǎng)沙城市水體為例,采用OF-CEAS法和擴(kuò)散模型法對(duì)城市湖泊與河流CO2通量進(jìn)行對(duì)比研究,探究不同季節(jié)和2種方法間CO2通量差異,揭示CO2通量的時(shí)空變化特征及其控制要素。研究結(jié)果可揭示亞熱帶城市水體湖泊與河流的CO2產(chǎn)生和城市水體CO2通量的時(shí)空變化特征及其與水環(huán)境間的相互關(guān)系。

1 材料與方法

1.1 采樣點(diǎn)布設(shè)

于2022年4和10月選擇晴天對(duì)長(zhǎng)沙城市湖泊和湘江長(zhǎng)沙段水體CO2通量進(jìn)行測(cè)定,每次采樣和測(cè)定持續(xù)時(shí)間為3～4 d,采樣點(diǎn)設(shè)置見(jiàn)圖1。通過(guò)權(quán)衡測(cè)定安全距離與樣點(diǎn)的代表性,本研究所有采樣點(diǎn)均離岸距離3 m以上。其中湖泊包括西湖(28°13′N(xiāo), 112°56′E)、洋湖(28°08′N(xiāo), 112°55′E)、月湖(28°14′N(xiāo), 113°02′E)和松雅湖(28°16′N(xiāo), 113°06′E),湘江長(zhǎng)沙段(28°01′～28°18′N(xiāo), 112°55′～112°57′E)穿長(zhǎng)沙城而過(guò),西湖和洋湖位于湘江西側(cè),月湖和松雅湖位于湘江東側(cè)。本研究的湖泊面積范圍在0.6～3 km2,水深在0.5～4 m之間,湖泊中有浮水、沉水、挺水和藻類(lèi)等植物分布。每個(gè)湖泊各選擇5個(gè)樣點(diǎn),湘江長(zhǎng)沙段6個(gè)樣點(diǎn),共計(jì)26個(gè)采樣點(diǎn),每個(gè)樣點(diǎn)采樣3次作為重復(fù),CO2通量測(cè)定與采樣在9:00-16:00之間進(jìn)行。

圖1 長(zhǎng)沙市湖泊和河流采樣點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of sampling sites of lakes and river in Changsha

1.2 CO2通量測(cè)定

CO2通量測(cè)定采用光化學(xué)反饋-腔增強(qiáng)吸收光譜法(OF-CEAS)和擴(kuò)散模型法2種方法。在每個(gè)采樣點(diǎn)現(xiàn)場(chǎng)通過(guò)OF-CEAS法進(jìn)行直接測(cè)定獲取水-氣界面CO2通量(FCO2_OC)。同時(shí)使用采水器采集表層10 cm深度的湖水3 L,用60 mL注射器采取水樣通過(guò)擴(kuò)散模型法測(cè)定擴(kuò)散通量(FCO2_DM)。

1.2.1 光化學(xué)反饋-腔增強(qiáng)吸收光譜法OF-CEAS 該方法是利用智能腔室連接CH4/CO2/H2O微量氣體分析儀(美國(guó)/LI-COR,LI-7810),同時(shí)搭配漂浮板測(cè)量水體CO2通量FCO2_OC(附圖Ia),智能腔室體積為4244.10 cm3,測(cè)量時(shí)內(nèi)無(wú)漂浮植物。采用光化學(xué)反饋-腔增強(qiáng)吸收光譜技術(shù)來(lái)測(cè)量空氣中CO2濃度的變化,智能測(cè)量室可以通過(guò)連接微量氣體分析儀測(cè)量CO2氣體通量,CO2通量計(jì)算公式如下:

(1)

1.2.2 擴(kuò)散模型法 擴(kuò)散模型法所測(cè)得的擴(kuò)散通量FCO2_DM是通過(guò)表層水體和大氣氣體濃度差計(jì)算水-氣界面交換速率而得到[25],每個(gè)采樣點(diǎn)采集3個(gè)水體作為平行樣品,水樣用60 mL帶有三通閥的醫(yī)用注射器采集,每次采樣前潤(rùn)洗3次注射器和采水器,在水中勻速緩慢抽取30 mL水樣至注射器。本研究采用水-氣界面CO2理論擴(kuò)散模型計(jì)算擴(kuò)散排放通量[25-27]:

F=k(Cw-Ceq)

(2)

式中,F為擴(kuò)散排放通量FCO2_DM(μmol/(m2·s)),k為氣體交換系數(shù)(cm/h),定義為風(fēng)速和氣體施密特?cái)?shù)的函數(shù)[28],Ceq為大氣中CO2濃度(μmol/L),Cw為CO2在表層水體中濃度(μmol/L),根據(jù)水-氣平衡后采樣管頂部CO2濃度和Bunsen系數(shù)計(jì)算。頂部CO2濃度通過(guò)水-氣頂空平衡-氣相色譜法測(cè)定,即向裝有水樣的注射器注入高純氮?dú)馐棺⑸淦魃戏叫纬蓺馐?在25℃條件下將注射器水平劇烈振蕩20 min,然后靜置2 h達(dá)到氣-液兩相平衡[29-30],將上層平衡氣體注入密封真空瓶中(12 mL,英國(guó)),采用氣相色譜儀(美國(guó),安捷倫,Agilent 7890B)于24 h內(nèi)測(cè)定完成。風(fēng)速采用現(xiàn)場(chǎng)瞬時(shí)風(fēng)速,Bunsen系數(shù)使用水溫和鹽度進(jìn)行計(jì)算矯正,該方法測(cè)試示意圖參照高潔[31]如附圖Ib。

1.3 水環(huán)境參數(shù)測(cè)定

1.4 數(shù)據(jù)分析

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)計(jì)算、處理與統(tǒng)計(jì)通過(guò)Micorsoft Excel 2010和IBM SPSS Statistics 27進(jìn)行,采用相關(guān)性分析方法(Pearson correlations)和單因素方差分析(One-way ANOVA)方法分析數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性和差異顯著性,且符合檢驗(yàn)要求;采用Rstudio(R4.2.1)軟件“ggplot2”等包進(jìn)行CO2通量數(shù)據(jù)匯總、繪制相關(guān)圖件;采用ArcGIS 10.4進(jìn)行采樣點(diǎn)位分布圖繪制。

2 結(jié)果分析

2.1 城市湖泊與河流水環(huán)境參數(shù)特征分析

湖泊與河流水質(zhì)特征如表1所示,4個(gè)城市湖泊和河流水體pH在7.6～8.9之間,均呈弱堿性。河湖中的DO濃度存在顯著季節(jié)差異,且河流與除西湖外3個(gè)湖泊之間存在顯著差異(P<0.05),洋湖的DO濃度在秋季顯著大于其他3個(gè)湖泊與河流。春季洋湖、西湖和湘江TP濃度顯著高于松雅湖和月湖,秋季各湖泊與河流之間TP濃度無(wú)顯著差異。洋湖的TN濃度在春、秋兩季都顯著高于其他3個(gè)湖泊和河流(P<0.05)。所有湖泊的秋季TOC濃度均大于春季,其中西湖春秋兩季之間存在顯著差異(P<0.05),且均高于其他湖泊和河流,西湖TOC濃度在春季顯著高于松雅湖、月湖和河流(P<0.05),在秋季,其濃度顯著高于其他3個(gè)湖泊與河流(P<0.05);河流秋季TOC濃度小于春季。湖泊和河流的TIC濃度范圍在4.0～25.1 mg/L,均為秋季低于春季,洋湖、西湖以及河流的TIC在春秋季間存在顯著差異(P<0.05)。

表1 4個(gè)城市湖泊和河流部分水質(zhì)參數(shù)*Tab.1 Water quality parameters of four urban lakes and river

圖2 4個(gè)城市湖泊和河流水體秋季PC(a)、Chl.a(b)和濃度特征(不同小寫(xiě)字母表示方差分析具有顯著性差異,P<0.05) Fig.2 Concentration characteristics of PC (a), Chl.a (b) and (c) in four urban lakes and river in autumn

2.2 城市湖泊與河流CO2通量特征

OF-CEAS法測(cè)定湖泊水體CO2通量春季均值為(0.10±0.48) μmol/(m2·s) (n=20),秋季為(-0.16±0.61) μmol/(m2·s) (n=20);河流水體CO2通量春季均值為(1.32±0.65) μmol/(m2·s) (n=5),秋季為(-0.23±0.10) μmol/(m2·s) (n=5)。湖泊的CO2通量表現(xiàn)為春季排放,秋季吸收;河流的CO2通量季節(jié)變化顯著(P<0.01),春季排放,秋季吸收(圖3a)。在春季,河湖之間CO2通量差異顯著(P<0.05),洋湖為排放源,其他3個(gè)湖泊為匯,且洋湖CO2與其他3個(gè)湖泊之間存在顯著差異(P<0.05),河流CO2通量與西湖、松雅湖、月湖之間存在顯著差異(P<0.05)(圖3b)。在秋季,河湖整體表現(xiàn)為吸收,無(wú)顯著差異,但其中洋湖為排放源,其他3個(gè)湖泊為碳匯。洋湖CO2通量與西湖、月湖之間存在顯著差異(P<0.05),松雅湖CO2通量與月湖之間存在顯著差異(P<0.05)(圖3c)。對(duì)于湖泊來(lái)說(shuō)秋季CO2通量低于春季都呈現(xiàn)降低的趨勢(shì)。從季節(jié)波動(dòng)上來(lái)看,河流FCO2_OC波動(dòng)大于湖泊。

圖3 城市湖泊與河流CO2通量季節(jié)變化(*表示方差分析檢驗(yàn)結(jié)果P<0.05, **表示P<0.01)Fig.3 Seasonal CO2 fluxes of urban lakes and river

擴(kuò)散模型法監(jiān)測(cè)到湖泊水體CO2通量春季為(0.02±0.04) μmol/(m2·s) (n=20),秋季為(0.01±0.03) μmol/(m2·s) (n=20);河流水體CO2通量春季為(0.08±0.04) μmol/(m2·s) (n=5),秋季為(-0.0003±0.004) μmol/(m2·s) (n=5)。湖泊的CO2通量季節(jié)變化不顯著,春秋兩季整體表現(xiàn)為弱排放;河流的CO2通量季節(jié)變化顯著(P<0.05),春季弱排放,秋季弱吸收(圖3d)。在春季,河湖之間CO2通量差異顯著(P<0.05),洋湖CO2通量排放大于其它3個(gè)湖泊,湘江與西湖、松雅湖、月湖之間存在顯著差異(P<0.05)(圖3e)。在秋季,河湖之間CO2通量差異不顯著,湖泊為弱源,河流為弱匯(圖3f)。洋湖、松雅湖為碳源,西湖、月湖為碳匯,且洋湖與西湖和月湖之間存在顯著差異(P<0.05)。對(duì)于4個(gè)湖泊來(lái)說(shuō)秋季CO2通量都呈現(xiàn)降低的趨勢(shì)。從季節(jié)波動(dòng)上來(lái)看,河流FCO2_DM波動(dòng)大于湖泊。

2.3 城市湖泊與河流CO2通量控制要素

表2 秋季城市湖泊與河流CO2通量與部分水環(huán)境參數(shù)的Pearson相關(guān)性Tab.2 Pearson correlation between CO2 flux and water environmental parameters in urban lakes and river in autumn

圖4 春秋兩季湖泊(a)和河流(b)通量與環(huán)境參數(shù)相關(guān)關(guān)系(*表示方差分析檢驗(yàn)結(jié)果P<0.05, **表示P<0.01, ***表示P<0.001)Fig.4 Correlation significance analysis of parameters and fluxes of lakes (a) and river (b) in spring and autumn

2.4 OF-CEAS法與擴(kuò)散模型法測(cè)定結(jié)果比較

OF-CEAS法和擴(kuò)散模型法測(cè)定結(jié)果對(duì)比表明,2種方法所得CO2通量差異性顯著。春、秋兩季湖泊的FCO2_OC和FCO2_DM相關(guān)性極顯著(春季R2=0.48,P<0.001;秋季R2=0.77,P<0.001,圖5a),且FCO2_OC大于FCO2_DM。河流的FCO2_OC和FCO2_DM兩者之間的相關(guān)性不顯著(P>0.05)(圖5b),且FCO2_OC大于FCO2_DM。2種監(jiān)測(cè)方法在CO2通量結(jié)果估算上存在較大差異,無(wú)論是春季還是秋季,湖泊與河流的FCO2_DM均小于FCO2_OC。研究結(jié)果表明盡管OF-CEAS法和擴(kuò)散模型法測(cè)定結(jié)果存在量級(jí)上的差異,但2種方法在揭示湖泊與河流源匯問(wèn)題上有較好的一致性。

圖5 湖泊(a)與河流(b)OF-CEAS法和擴(kuò)散模型法測(cè)定結(jié)果回歸分析Fig.5 Regression analysis of CO2 emission for OF-CEAS and diffusion model observations lakes(a) and river(b)

3 討論

3.1 城市湖泊與河流CO2通量時(shí)空動(dòng)態(tài)與驅(qū)動(dòng)要素

圖6 DO、TIC、TN與FCO2_OC及FCO2_DM相關(guān)性分析Fig.6 Correlation analysis of DO, TIC, TN with FCO2_OC and FCO2_DM diffusion flux

研究還表明長(zhǎng)沙湖泊與河流水體均呈堿性(表1),湖泊水體CO2通量與pH呈顯著負(fù)相關(guān),pH可通過(guò)改變水體中碳酸鹽的動(dòng)態(tài)平衡與形態(tài)直接影響CO2的排放,當(dāng)pH值較高時(shí),碳在水中主要以碳酸鹽形式存在,水中CO2濃度減小,進(jìn)而CO2排放減小。DO在一定程度上反映了水體光合作用和呼吸作用的強(qiáng)度,一方面水體中DO濃度越高,表明水體中水生和浮游植物的光合作用越強(qiáng),溶存的CO2越少,CO2通量越小,當(dāng)其通量為負(fù)值時(shí)表現(xiàn)為對(duì)CO2的吸收就越強(qiáng);另一方面,隨著DO濃度的升高,水生生物的呼吸作用加強(qiáng),產(chǎn)生和排放的CO2就增加。本研究中,城市水體CO2通量與DO濃度呈顯著正相關(guān)(圖4和圖6),除西湖外其他3個(gè)湖泊的DO濃度在秋季增加,且對(duì)CO2通量吸收增強(qiáng),推測(cè)在長(zhǎng)沙城市湖泊中水生和浮游植物的光合作用可能占主導(dǎo)。而河流春季排放CO2,秋季吸收CO2,且春季水溫偏低,DO濃度大于秋季,推測(cè)在春季河流可能主要以水生生物呼吸作用占主導(dǎo),秋季以水生植物光合作用占主導(dǎo)。

3.2 水體CO2通量測(cè)定方法對(duì)比分析

本研究改進(jìn)傳統(tǒng)的靜態(tài)箱法,構(gòu)建基于光化學(xué)反饋-腔增強(qiáng)吸收光譜靜態(tài)箱法與擴(kuò)散模型法共同監(jiān)測(cè)CO2通量。OF-CEAS法在傳統(tǒng)的通量箱基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),主要包括:(1)風(fēng)箱控制的閉合機(jī)制,保證氣室的放置對(duì)每個(gè)測(cè)量樣點(diǎn)的完整性;(2)氣室通風(fēng)口能保證在有風(fēng)的環(huán)境下也能使腔室內(nèi)外的壓強(qiáng)保持平衡;(3)安裝的水體環(huán)使得水面大小一致確保水體的可比較性。OF-CEAS法通過(guò)改進(jìn)設(shè)計(jì)允許在多個(gè)地點(diǎn)進(jìn)行快速測(cè)量,也可用于對(duì)特定應(yīng)用或?qū)嶒?yàn)類(lèi)型進(jìn)行長(zhǎng)期測(cè)量,實(shí)現(xiàn)單個(gè)現(xiàn)場(chǎng)的多次重復(fù)。研究中OF-CEAS法因其腔室設(shè)計(jì)測(cè)定的是水-氣界面總通量,而擴(kuò)散模型法僅估算氣體擴(kuò)散通量,未考慮其他因素,例如植物分布和傳輸?shù)挠绊?故OF-CEAS法估算通量高于擴(kuò)散模型法,這與之前研究結(jié)果相似[46-47]。Duchemin等[20]在加拿大魁北克北部2個(gè)水庫(kù)的研究中發(fā)現(xiàn),漂浮箱法測(cè)定的CO2通量比擴(kuò)散模型法高1.6～4倍;Vachon等[47]認(rèn)為箱法造成的通量高估會(huì)隨著風(fēng)速的增加而降低,當(dāng)風(fēng)速大于4 m/s時(shí),兩者估算結(jié)果趨于一致。本研究區(qū)位于城市,城市周邊的建筑物導(dǎo)致風(fēng)速大小有很大的不確定性,加之浮游植物快速繁殖導(dǎo)致水體碳酸鹽平衡體系向著堿性方向轉(zhuǎn)變[48],因此基于碳酸鹽平衡體系和風(fēng)速模型的擴(kuò)散模型估算的結(jié)果偏低。

本研究中湖泊上CO2通量2種方法的相關(guān)性顯著強(qiáng)于河流水體(圖5)。對(duì)于湖泊來(lái)說(shuō),由于面積較小,水體屬于靜態(tài)水體受風(fēng)浪影響較小,所以2種方法研究結(jié)果存在一致性,表明2種方法在城市湖泊CO2氣體排放中具有較好的適用性;對(duì)于湘江這種具有通航功能的河流來(lái)說(shuō),水體屬于緩流動(dòng)態(tài)水體,加之受到風(fēng)浪或航運(yùn)的影響極大地改變了河道的水動(dòng)力學(xué),從而影響CO2通量結(jié)果,2種方法研究結(jié)果一致性不高,當(dāng)然其他因素譬如水生植物分布等也是影響兩者不一致的重要原因。

3.3 國(guó)內(nèi)外湖泊與河流水-氣界面CO2通量對(duì)比

通過(guò)對(duì)長(zhǎng)沙城市湖泊與河流CO2通量的研究發(fā)現(xiàn),城市水體不同湖泊與河流之間存在較大的空間變異性。由表3可知,不同的氣候地區(qū)和不同的監(jiān)測(cè)方法都會(huì)導(dǎo)致CO2通量估算值存在差異。2種方法測(cè)得的長(zhǎng)沙城市湖泊與河流CO2通量比同為亞熱帶地區(qū)的巢湖流域的河流排放低[9],略小于屬于熱帶草原氣候的贊比西盆地的河流,高于寒帶南極洲的湖泊。OF-CEAS法測(cè)得的CO2通量與亞熱帶上海淀浦河和蘇州河相近,與溫帶的內(nèi)蒙古,東北地區(qū)的湖泊相近。擴(kuò)散模型法測(cè)得的CO2通量值與亞熱帶阿根廷中東部湖泊、武漢東湖、加拿大Wascana Lake、西班牙南部Guadalcacín Lake,以及溫帶長(zhǎng)春的南湖、北湖、地理所內(nèi)湖、美國(guó)威斯康星州Mendota Lake值相近。以往對(duì)不同類(lèi)型的湖泊與河流水面CO2通量研究表明,植被覆蓋、氣候和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)城市地區(qū)的CO2通量有顯著的影響[49]。同時(shí)湖泊與河流的海拔、面積大小、水深、水表湍流和富營(yíng)養(yǎng)化等影響也不容忽視,對(duì)東北地區(qū)95個(gè)湖泊的研究表明城市湖泊CO2通量高于非城市地區(qū)且CO2的平均排放量隨著湖泊面積的增加而下降。在巢湖流域,城市河流CO2排放大于非城市地區(qū)的河流。由表3可知,整體來(lái)說(shuō)富營(yíng)養(yǎng)化程度越高會(huì)導(dǎo)致水體CO2排放增加,但同時(shí)也有富營(yíng)養(yǎng)化水體對(duì)CO2表現(xiàn)出吸收的狀態(tài),這可能與水中水生生物類(lèi)型和初級(jí)生產(chǎn)強(qiáng)度等水體環(huán)境差異有關(guān)。因此,對(duì)亞熱帶乃至全球內(nèi)陸水體溫室氣體的評(píng)估不僅要考慮河湖等水體本身所處區(qū)域的不同以及面臨的環(huán)境問(wèn)題,還需要考慮監(jiān)測(cè)方法的準(zhǔn)確性、普適性、監(jiān)測(cè)頻次的統(tǒng)一以及更大更多區(qū)域尺度的研究。

表3 不同湖泊與河流水-氣界面CO2通量值Tab.3 CO2 flux at the water air interface of different lakes and rivers

4 結(jié)論

對(duì)長(zhǎng)沙市城市湖泊與河流水-氣界面CO2通量研究表明,長(zhǎng)沙城市湖泊與河流之間CO2通量春季差異顯著(P<0.05),且城市河流的水-氣界面CO2通量呈顯著季節(jié)差異(P<0.05)。整體來(lái)說(shuō),河流與湖泊春季為排放源(FCO2_OC=(0.34±0.72) μmol/(m2·s))(n=25),秋季為吸收匯(FCO2_OC=(-0.17±0.55) μmol/(m2·s))(n=25)。CO2通量與水體溶解氧、水體總氮、總無(wú)機(jī)碳濃度等呈顯著正相關(guān)(P<0.05)。2種方法的對(duì)比研究在湖泊具有顯著相關(guān)(P<0.05),但在河流相關(guān)并不顯著,表明未來(lái)需要開(kāi)展不同觀測(cè)方法的比較以及不確定性來(lái)源解析,研究結(jié)果對(duì)未來(lái)內(nèi)陸水體的碳排放研究具有重要意義。

5 附錄

附圖Ⅰ見(jiàn)電子版(DOI: 10.18307/2024.0227)。