全 文 ：稻麦轮作 FACE系统平台Ⅰ. 系统结构与控制 3
刘　钢1 　韩　勇1 　朱建国1 　冈田益己3 　中村浩史3 　吉本真由美2
(1 中国科学院南京土壤研究所土壤圈物质循环开放实验室 ,南京 210008 ;2 日本农业环境技术研究所 , Tsukuba 30528604 ;
3日本东北农业研究中心 ,Morioka 02020198)
【摘要】　在稻麦轮作水稻田建立 FACE系统 ( Free2Air CO2 Enrichment) ,即 CO2 浓度的控制和监测系统平
台.利用计算机网络系统对平台的 CO2 浓度进行监测控制 ,根据大气中的 CO2 浓度、风向、风速 ,作物冠层
高度的 CO2 浓度及昼夜等因素的变化调节 CO2 气体的释放速度及方向 ,实现 FACE圈的 CO2 浓度高于周
围大气 CO2 浓度 200μmol·mol - 1 . 试验表明 ,影响控制精度的主要因素有风速、作物和土壤呼吸作用和扩
散层高度. 经过控制方程参数调整 ,在白天 ,控制精度达到 80 %的时间占总时间的白天达到 83 % ,夜晚为
68 %. FACE圈内的 CO2 分布基本均匀. 平均 CO2 设置浓度白天为 557mol·mol - 1 ,晚上为 608mol·mol - 1 .
圈内 CO2 浓度分布基本上沿放气管对称分布 ,由边沿向中心逐步降低. 2001 年水稻生长季节平均控制精
度 ( TAR)达到白天 1. 03 和晚间 1. 09.
关键词 　开放式空气 CO2 浓度增高 ( FACE) 　稻麦轮作 　系统平台结构和控制
文章编号 　1001 - 9332 (2002) 10 - 1253 - 06 　中图分类号 　S181 　文献标识码 　A
Rice2wheat rotational FACE platform Ⅰ. System structure and control. L IU Gang1 , HAN Yong1 ,ZHU Jian2
guo1 ,M Okada3 ,H Nakamura3 ,M Yoshimoto2 , (1 Institute of Soil Science , Chinese Academy of Science , N an2
jing 210008 ;2 N ational Institute of A gro2Envi ronmental Sciences , 32121 Kannondai , Tsukuba , Japan 3052
8604 ;3 Depart ment of Biology and Envi ronmental Sciences , Tohoku N ational A gricultural Ex periment S ta2
tion , A kahi ra , S himokuriyagaw a , Morioka , Japan 02020198) . 2Chin. J . A ppl . Ecol . ,2002 ,13 (10) :1253
～1258.
A Free Air CO2 Enrichment ( FACE) system for rice and winter wheat rotation was established , elevated CO2
concentration was controlled to 200μmol·mol - 1 above ambient by computer system platform according to ambi2
ent CO2 concentration variation , wind direction , wind speed , canopy height and day2night changing. Experi2
ments showed that the main factors affecting control precision are wind speed , crop and soil respiration and
thickness of diffuse layer. After parameters adjustment , in daytime the time fraction for control precision achieve
80 % is 83 % , in night is 68 %. The CO2 concentrations distribution in FACE rings are uniformity. The set
CO2 is 557mol·mol - 1 in daytime and 608 mol·mol - 1 in night . In 2001 rice season the target achievement ratios
( TAR) were 1. 03 after sunrise and 1. 09 after sunset , respectively.
Key words 　Free2air CO2 enrichment ( FACE) , Rice2wheat rotation , Platform structure and control.3 中国科学院知识创新重要方向项目 ( KZCX222408) 和国家自然科
学基金重大国际合作研究资助项目 (40120140817) .3 3 通信联系人.
2002 - 06 - 28 收稿 ,2002 - 08 - 18 接受
1 　引 　　言
自工业革命以来 ,由于人类活动 ,大气中的 CO2
含量在不断增加 ,由 1765 年的 275μmol·mol - 1增至
目前的 350μmol·mol - 1 . 据预计 ,到 2025 年将比
1765 年增加 1 倍 , 到本世纪末将比目前增加 1
倍[2 ] .大气中 CO2 增加引起的温室效应和对生物过
程的影响 ,无疑是气候变化与农业关系的基本问
题[1 ] .进行农田生态系统对大气 CO2 浓度升高的响
应及反馈作用研究 ,不仅有助于揭示大气 CO2 浓度
对农田生态系统结构、功能的影响机理 ,预测可能的
变化趋势 ,而且也是国家制订粮食生产和化肥、农药
生产长远规划 ,保证 21 世纪粮食供应的需要. 研究
CO2 浓度对植物光合作用及其生理、生化过程的影
响已有近百年的历史. 20 世纪 80 年代前主要通过
提高温室、培养箱或开顶式气箱中 CO2 浓度 ,观察
植物生理、生化等的一系列变化[3 ] . 但是相应的试
验条件如温度、风速、湿度、降雨等因素与自然条件
相去甚远 ,特别是系统中植物与昆虫、病源的隔
离[4 ] . 从这种环境中所取得的研究结果预测自然环
境中 CO2 浓度对生态系统的影响具有较多的不确
定性. 80 年代中期开始研究开放式空气 CO2 增加装
置即 FACE 系统 ( Free2Air CO2 Enrichment ) . FACE
即在近地面空气中增加 CO2 浓度. FACE 系统是一
个模拟未来 CO2 增加的微域生态环境. 根据冠层
应 用 生 态 学 报 　2002 年 10 月 　第 13 卷 　第 10 期 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
CHIN ESE JOURNAL OF APPL IED ECOLO GY ,Oct . 2002 ,13 (10)∶1253～1258
CO2 浓度测定结果 ,由控制系统实时调节 FACE 圈
层内的 CO2 浓度 ,使之保持在高于对照的设定浓度
值 (已经建立的 FACE 系统设定的 CO2 浓度高于对
照 200μmol·mol - 1) . 由于 FACE 圈没有任何隔离设
施 ,气体可以自由流通 ,因此系统内部通风、光照、温
度、湿度等条件十分接近自然生态环境. 在这一微域
生态环境条件下进行 CO2 增加的模拟试验 ,获得的
数据更接近于真实情况. 虽然 FACE 技术的发展才
10 多年 ,已涉及的生态系统有森林、草地、农田等 ,
研究的作物有小麦、棉花、玉米、水稻等. 国际上已经
运行的 FACE 系统有 10 个左右[5 ] .
FACE 研究的成功在很大程度上依赖于系统中
CO2的目标浓度在时间和空间上的保证. 为了保证
CO2 浓度在目标浓度范围需要不断补充 CO2 ,不仅
所需费用大 ,且技术要求高 ,故 FACE 研究主要在
美国和欧洲等经济发达国家进行. 日本是第一个采
用 FACE 方法并采用纯 CO2 气体随自然风扩散方
式对水稻生态系统进行研究的国家. 我们的 FACE
系统也是这个工作原理[6 ] .
国际上尚无采用 FACE 方法对集约种植下的
农田生态系统进行研究的先例. 正在实施的中国水
稻/ 小麦 FACE 试验 ,是首次在低纬度地区进行稻/
麦轮作试验 ,在一年 365d 中 24h 模拟 2050 年前后
的大气 CO2 浓度 ,这也是世界上首次进行农田生态
系统对大气 CO2 浓度升高响应的连续观测. 中国水
稻/ 小麦 FACE 研究 ,将为国家制订 21 世纪的粮食
安全保障对策、社会经济发展战略提供科学依据.
2 　研究地区与研究方法
211 　研究地区概况
稻麦轮作 FACE系统平台位于江苏省无锡市安镇镇年
余农场 (31°37’N ,120°28’E) . 土壤类型为黄泥土 ,年降水量
1100～ 1200mm , 年平均温度约 16 ℃, 年日照时间大于
2000h ,年无霜天数大于 230d ,耕作方式为水稻、冬小麦轮
作. 平台共有 3 个 FACE 实验圈和 5 个对照圈. FACE 圈与
FACE圈之间 ,FACE圈与对照圈之间的间隔大于 90m ,以减
少 CO2 释放对其他圈的影响 ,平台各对照圈、FACE 圈分布
见图 1.
212 　平台构成
　　CO2 气体供应装置由 20t 容积的 CO2 储液罐、空气交换
式气化装置、压力调节及送气管道组成. 控制系统由主控计
算机、放气管及 CO2 采样分析系统组成. 每个 FACE 圈是一
个对边距为 12m 的 ,由 8 根释放 CO2 气体管带围成的八角
形 ,每根放气管长度为 5m ,材料为塑料灌溉用管 ,可以承受
200kPa压力 ,放气管面向圈内一面有很多呈锯齿状分布的
图 1 　FACE 平台示意图
Fig. 1 Schematic diagram of FACE platform.
Amb :对照圈 Control ring ; FACE : FACE 圈 ,FACE ring.
小孔 ,孔径约 0. 5～0. 9mm ,放气管的高度调节在作
物冠层上方 50～60cm 处 ,以保证作物冠层上方有
足够的高 CO2 浓度和气体扩散空间. 沿边界向内
1m 宽度作为缓冲区 ,有效实验面积约 80m2 . 圈内有
17 个 CO2 气体采样头 ,采集 CO2 气样供控制系统
分析圈内 CO2 浓度分布. 其中在圈中心作物冠层高
度有一个控制用 CO2 采样口 ,所采集气样的 CO2 浓
度作为控制系统检验控制状况的参量. 有 13 个采样
口位于圈内不同位置作物冠层高度 ,另外 3 个位于
不同的高度. 有 1 个采样口和控制用采样口在同一
位置 ,当校正仪器时 ,该采样口即作为控制用采样
口.气体释放的控制由螺纹杆阀门、8 端开关阀、16
端采样阀及 2 台 CO2 分析仪 (L I - 6252) 和数据记
录仪组成的采样及控制装置完成 (图 2) .
图 2 　平台结构示意图
Fig. 2 Schematic diagram of platform consturction.
213 　平台控制
21311 风向风速控制 　为了控制 FACE圈的 CO2 浓度 ,首先
必须考虑风向和风速. 在每个 FACE 圈中心 2. 5m 高度上都
安装了一组测定风速和风向的传感器 ,每秒测定 1 次风速和
风向 ,用 5s 平均值作为控制参数 ,由于风速测定的精度限
制 ,最低风速为 0. 3m·s - 1 ,低于 0. 3m·s - 1时 ,即设定为无
4521 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　13 卷
风.当风速 < 0. 3m·s - 1时 , FACE 圈的 8 根放气管以对边同
时开放方式分为 2 组以 10s 间隔轮流开放. 当风速 0. 3 ≥m·
s
- 1时 ,根据风向 ,上风处的 3 根放气管开放 ,释放纯 CO2 气
体.
与风速相关的控制主要是在放气阀门开启的上下限上.
由于控制计算是非常快的 ,而从 CO2 释放到分析仪检测到
相应的释放量 ,在风速每秒 1m 的情况下 ,需要近 8s 的时间 ,
这会造成阀门间隙开启过大及释放过量的 CO2 气体 ,从而
导致 CO2 浓度起伏波动. 而上下限的设置 ,可防止螺纹杆阀
门的直流输入信号的这种变化.
相应的限制方程是风速 5min 平均值的直线方程. 如图
3 所示 :阀门的中间值 ,在 5min 风速平均值大于 X1 而小于
X2 时 ,是一斜率为 ( Y2 - Y1) / ( X2 - X1) 的直线方程 ;在
5min 风速平均值小于 X1 和大于 X2 时 ,分别为 Y1 和 Y2.
Y1 值决定了阀门开启的上下范围 ,斜率可以通过调节 Y2、
X2 等参数来改变. 另一方面 ,晚上和白天的风速常常是不一
样的 ,而且作物处于呼吸状态 ,所需的 CO2 比白天少. 因此 ,
可以设置不同的上下限参数. 根据气象数据 (1 年) 表明 ,安
镇试验区的年平均风速最大时可达到 5～6m·s - 1 (受有台风
影响时更大) . 风速大有利于来自释放管的纯 CO2 气体的扩
散 ,控制精度更好. 但是 ,风速变化的范围宽 ,其不稳定性因
素也就增加. 特别是在夜晚 ,常常有 5、6 个 h 的无风时间 ,这
给气体的扩散带来困难. 而且 ,此时土壤和作物的呼吸产生
的 CO2 对控制目标浓度造成严重干扰. 我们已观测到 ,在水
稻期间、无风 1h 的情况下 ,对照区的 CO2 浓度可上升
100μmol·mol - 1 ,即每个控制周期 (6min) 目标浓度变化有
10μmol·mol - 1 . 随着控制目标浓度的上升 , FACE圈的CO2
图 3 　风速与螺纹杆阀门开启上下限关系
Fig. 3 Relationship between wind speed and upper and lower levels of
valve opening.
不断积累 ;而当呼吸作用下降时 ,控制目标浓度也降低 ,但由
于扩散困难 ,使得控制目标无法完成.
21312 CO2 浓度控制 　平台对 FACE 圈的 CO2 浓度控制受
对照圈 CO2 浓度和 FACE圈中心作物冠层高度处 CO2 浓度
以及 FACE圈中 CO2 浓度分布的影响. 5 个对照圈中的 3 个
是作为大气 CO2 浓度采样用的 ,在其中心位置作物冠层高
度各有 1 个采样口 ,平台对 3 个对照圈中心作物冠层高度的
CO2 浓度每隔 1s 测定 1 次 ,每 5s 进行 1 次平均 ,取 3 个对照
圈中平均值最小的 1 个值再加上 200μmol·mol - 1作为 FACE
圈的控制设置值 ,同时记录 1min 的平均值.
　　每个 FACE圈内有一个 CO2 分析仪专门用于测量控制
用采样口的 CO2 浓度 ,用 5s 平均值作为控制方程的参数. 平
台对 FACE圈内 CO2 浓度分布的测定是由平台中的另一台
CO2 分析仪完成 ,以 1min 的间隔对分布在圈内的 16 个采样
点进行采样分析. 在 1min 的时间里 ,双头抽气泵的一头用于
清洁下一个待测采样管道 ,另一头前 30s 用于清洁待测采样
管道和分析仪 ,后 30s 测定 CO2 ,每秒 1 次. 每一轮测量中 ,
每一个采样点的 30s 平均值被记录. 对照圈和 FACE 圈的
CO2 测定使用的是带有温度补偿和减压装置的 L I26252 CO2
分析仪. 分析仪每 2 周用 950μmol·mol - 1的 CO2 标准气标定
1 次 ,以减少测定误差.
21313 控制方程 　平台是将 FACE 圈的 CO2 浓度控制在比
大气 CO2 浓度高 200μmol·mol - 1的浓度. FACE 圈的测量控
制器根据 PID 方程的计算结果通过控制螺纹杆阀门的开启
程度 ,控制 CO2 气体的释放量 ,使 FACE 圈中心的 CO2 浓度
高于大气 200μmol·mol - 1 . PID 控制框图 (图 4) 如下 : PID 控
制方程由 3 部分组成 :偏差比例调节 M t r — P、积分比例调节
M t r —I 和微分比例调节 M t r —D . 偏差比例分量中 ,其调节
量与偏差大小成正比 ;积分比例分量可消除静态误差等缓变
的微小偏差 ,调节量正比于偏差对时间的累计值 ,积分时间
太小 ,会造成较大的波动幅度 ,积分时间太长 ,对干扰不能及
时克服 ;微分比例分量用来遏制扰动变化的趋势 ,进行超前
调节 ,其调节量正比于干扰的变化速度 ,但对不变或缓变的
干扰无作用.
　　方程如下 :
　　Mtr —P = P ×(Set —CO2 - CO2 —5S)
　　Mtr —I = I ×[1/ 12 ∑1 - 12 (Set —CO2 - CO2 —5S) ]
　　Mtr —D = D ×[ (Set —CO2 —n - 1 - CO2 —5S—n - 1) - Set —
　　CO2 —CO2 —5S]
　　这里 ,P、I、D 为比例参数 ,根据经验确定. Set
-
CO2 为控
制计算机选定的控制目标设置值. CO2 —5S 为控制测量点的
5s平均值 . [ 1/ 12 ∑1 - 12 ( Set —CO2 - CO2 —5 S) ]是1min偏差
图 4 　PID 控制方程框图
Fig. 4 Frame of PID control function.
552110 期 　　　　　　　　　　　刘 　钢等 :稻麦轮作 FACE系统平台 Ⅰ. 系统结构与控制 　　　　　　　　
平均值. N - 1 项是前 5s 的相应值.
　　所以 ,PID 计算值为 :
　　PID —mV = Mtr —P + Mtr —I + Mtr —D
　　而控制螺纹杆阀门的输出电压是以前 5s 的输
出值上来调节 ,即 :
　　OU T—mV = OU T—mV —n - 1 + PID —mV
　　整个测量控制过程在 5s 内完成 ,即每 5s 间隔
对螺纹杆阀门的开启程度进行一次调节.
3 　结果与讨论
311 　运行情况
　　FACE 系统平台从 2001 年 6 月 14 日水稻栽秧
起开始运行 ,经整个水稻生长季节不停机的运行 ,系
统平台工作基本正常. 由于 2001 年水稻是 FACE 项
目的第一次试验 ,大量的工作主要在系统平台的硬
件组装以及数据分析软件的建立上. 从 6 月 14 日至
8 月 13 日 ,没有对控制参数进行调节 ,此时螺纹杆
控制阀的开启上下限不随风速而变且昼夜相同. 即
阀门上限为 1500mV , 下限为 0mV , 中间值为
750mV. 从 8 月 14 日起 ,我们开始调节控制参数 ,包
括 PID 比例参数.
312 　目标完成比 ( TAR 值)
　　平台的控制状态通常用 TAR ( target achieve2
ment ratio)值来表示 , TAR 值计算如下 :
　　TAR = FACE 圈 CO2 测定值/ 设定值
　　对于一个给定的时间或环境条件如水稻生长季
节、特定的风速 ,可以用测量控制器记录的 CO2 浓
度 5s 平均值或 1min 平均值来考察 FACE 圈的控制
状况. TAR 为 1 ,表示控制精度好 , TAR > 1 ,表示在
大部分时间内控制浓度大于设定值 , TAR < 1 ,表示
在大多数时间内控制浓度小于设定值. 以 FACE2
为例 ,从数据精度分析表 (表 1)可以看出 ,8 月 14 日
前 ,在夜间 ,控制精度达到 80 %的时间只占总时间
的 51 % ,白天也只达到 61 %. 经过参数调整 ,在夜
间 ,控制精度达到 80 %的时间占总时间的 68 % ,白
天达到 83 %. 参数调整虽然提高了控制精度 ,但夜
间的控制精度低于白天的控制精度. 影响控制精度
表 1 　参数调整前后 FACE 2 圈控制状况
Table 1 FACE ring 2 contral status before and after parameters adjus2
tion
时间表 Time 精度 Precision( %)
≥95 % ≥90 % ≥85 % ≥80 % < 80 % TAR
白天 Day (6/ 14 - 8/ 13) 17. 95 34. 90 49. 47 61. 11 38. 89 1. 03
夜晚 Night (6/ 14 - 8/ 13) 13. 85 27. 16 39. 42 51. 31 48. 69 1. 10
白天 Day (8/ 14 - 10/ 18) 29. 78 55. 62 72. 79 82. 62 17. 38 1. 03
夜晚 Night (8/ 14 - 10/ 18) 20. 38 39. 62 55. 62 67. 58 32. 42 1. 09
的主要因素有风速、作物和土壤呼吸作用和扩散层
高度.
313 　风速的影响
　　FACE 系统平台是建立在随风速风向释放纯
CO2 的基础上的. 以 FACE2 为例 ,表 2 和表 3 是参
数调整前后夜间和白天各风速范围的控制状况. 从
表 2 和表 3 可以看出 ,无论是白天还是夜间 ,控制精
度随风速的增加而提高. 无风或微风时 ,气体的扩散
平衡 ,基本上是浓度差控制. 因此 ,风速是影响控制
精度的最主要的因素. 由 2001 年水稻生长季节
FACE2 圈的风速状况 (表 4) 可以看出 ,在稻季夜间
的风速要远小于白天 ,夜间小于 1m 的风速的时间
达61 % ,这正是选择控制参数的困难所在 ,导致
FACE 圈中夜间的控制精度降低. 且晚间经常有
雾水存在 ,空气湿度大 ,气体重量增加 ,扩散平衡更
表 2 　FACE 2 参数调整前后夜晚的控制状况
Table 2 FACE ring 2 contral status in night before and after parame2
ters adjustion
日期
Date
风速 Wind speed(m·s - 1) 精度 Precision( %)
≥95 % ≥90 % ≥85 % ≥80 % < 80 %
6/ 14 - 8/ 13 ≤0. 3 10. 05 20. 50 30. 66 41. 02 58. 98
0. 3 <～≤1 8. 85 17. 41 26. 75 36. 64 63. 36
1 <～≤2 12. 37 24. 26 35. 35 47. 72 52. 28
2 <～≤3 22. 01 42. 67 60. 18 74. 77 25. 23
3 <～≤4 28. 84 53. 54 73. 48 87. 32 12. 68
> 4 28. 57 52. 72 75. 85 87. 07 12. 93
日期
Date
风速 Wind speed(m·s - 1) 精度 Precision( %)
≥95 % ≥90 % ≥85 % ≥80 % < 80 %
8/ 14 - 10/ 18 ≤0. 3 16. 26 32. 74 47. 36 59. 63 40. 37
0. 3 <～≤1 16. 13 31. 05 46. 33 60. 21 39. 79
1 <～≤2 29. 82 55. 72 73. 99 85. 07 14. 93
2 <～≤3 37. 88 69. 65 89. 62 96. 60 3. 40
3 <～≤4 31. 40 65. 12 93. 06 99. 50 0. 50
> 4 14. 55 38. 18 72. 73 97. 58 2. 42
表 3 　FACE 2 参数调整前后白天的控制状况
Table 3 FACE ring 2 control status in day before and after parqameters
adjustion
日期
Date
风速 Wind speed(m·s - 1) 精度 precision( %)
≥95 % ≥90 % ≥85 % ≥80 % < 80 %
6/ 14 - 8/ 13 ≤0. 3 10. 38 20. 54 30. 62 41. 35 58. 65
0. 3 <～≤1 9. 35 17. 84 27. 83 38. 09 61. 91
1 <～≤2 13. 06 25. 95 38. 07 48. 85 51. 15
2 <～≤3 22. 22 43. 07 59. 89 73. 17 26. 83
3 <～≤4 28. 18 54. 04 74. 14 85. 74 14. 26
> 4 30. 61 57. 38 78. 02 88. 18 11. 82
日期
Date
风速 Wind speed(m·s - 1) 精度 Precision( %)
≥95 % ≥90 % ≥85 % ≥80 % < 80 %
8/ 14 - 10/ 18 ≤0. 3 13. 76 29. 54 42. 64 55. 16 44. 84
0. 3 <～≤1 17. 61 32. 53 46. 10 59. 02 40. 98
1 <～≤2 29. 77 56. 27 74. 64 85. 03 14. 97
2 <～≤3 36. 72 66. 91 85. 67 94. 42 5. 58
3 <～≤4 42. 49 75. 18 92. 23 97. 87 2. 13
> 4 36. 56 76. 01 95. 74 99. 49 0. 51
6521 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　13 卷
表 4 　FACE 2 稻季风速分布
Table 4 FACE ring 2 wind speed distrubution in rice season
风速范围
Wind speed
(m·s - 1)
出现比例 Occurrence ( %)
白天 Day 夜晚 Night 全天 Day and night
< 0. 3 9. 68 44. 26 25. 45
0. 3～1 10. 94 15. 91 13. 21
1～2 34. 27 24. 87 29. 98
2～3 31. 10 11. 69 22. 25
3～4 11. 03 2. 71 7. 24
> 4 2. 98 0. 55 1. 87
慢 ,控制滞后的时间常常达 1～2min. 通过各种参数
的调整和控制方法的改进可改善夜间风速小时的控
制精度. 首先 ,调节控制阀门的上下限 ,减小控制阀
门的开启范围 (例如 , Y1 等于 50mV) ,使得所需的
气量能缓慢释放、增长释放时间来减小控制滞后所
造成的 CO2 浓度大幅度波动的影响 ,可以有效地改
善低风速和无风时的控制精度. 但是 ,在风速大时 ,
就无法满足控制目标浓度的要求 ;其次 ,减小PID
比例系数 ,可以减小控制阀门在单位时间内的开启
台阶 ,达到小流量长时间的放气要求. 但是 ,对风速
变化的干扰或不稳定的风速 ,会造成捕捉跟踪变化
的困难 ,使得控制扩散平衡时间延长. 因此 ,仅仅在
控制阀门开启范围中考虑风速因子是不够的. 在
PID 方程中 ,也必须考虑风速因子. 从表 2 和表 3 也
可以看出 ,经过调整参数 ,无论白天还是夜晚 ,控制
精度得以大大改善 ,尤其是无风或微风情况下 ,改善
幅度大于 15 %.
314 　作物和土壤呼吸作用的干扰
　　晚上无风或微风时 ,另一个影响控制状态的因
素是作物和土壤呼吸作用的干扰. 这个干扰常常是
很强烈的. 我们已观测到 ,日落后无风情况下 ,对照
区的 CO2 浓度由于作物和土壤的呼吸作用急剧上
升 ,控制目标浓度随之上升 ,FACE 圈的 CO2 不断积
累 ,但由于扩散困难 ,使得控制目标无法完成.
　　图 5 是 9 号对照区 8 月份的 CO2 浓度变化. 可
见 ,从日落后到日出前 ,在一定的气候条件下 (无风、
有雾水) ,对照区的 CO2 浓度变化很大. 特别一提的
是 ,从 22 日晚 8 点至 23 日晨 7 点 ,我们关闭了 CO2
气体的主阀门 ,停止了对 FACE 圈的控制 ,而对照
区的 CO2 浓度最高达到近 900mol·mol - 1 . 通常 ,为
了防止 FACE 圈中的 CO2 浓度的不断上升 ,控制目
标浓度的上限为 800mol·mol - 1 . 而在无风时 ,对照
区的冠层 CO2 浓度常常高于 600mol·mol - 1 . 虽然没
有对 FACE 圈的呼吸作用进行测量 ,但从作物可溶
性糖含量 FACE 圈的高于对照圈的研究结果 ,可以
佐证 ,FACE 圈的呼吸作用大于对照圈 ,导致 FACE
圈 CO2 浓度上升幅度大于对照圈 ,从而降低了控制
精度.
315 　扩散层高度的因素
　　放气管的位置高 ,作物冠层上方扩散层厚度大 ,
CO2 扩散空间范围就大 ,有利于 CO2 浓度的均衡分
布.但放气管位置越高 ,需要 CO2 气体越多. 为了既
节约 CO2 气体供应量 ,又不过分地影响控制精度 ,
在水稻期间 ,气体扩散层的高度设置比正常高度低 ,
图 5 　9 号对照圈 8 月份作物冠层高度 CO2 浓度
Fig. 5 CO2 concentration of control ring No. 9 at canopy height in Au2
gust .
图 6 　2001 年稻季 FACE2 圈 CO2 分布图
Fig. 6 CO2 distribution of FACE2 in rice season 2001.
(a)夜晚 Night ; ( b) 白天 Daytime ; (c) 夜晚风速 < 0. 3m·s - 1 Wind
speed < 0. 3m·s - 1in night ; (d)夜晚风速 > 0. 3m·s - 1 Wind speed > 0.
3m·s - 1 in night ; (e)白天风速 < 0. 3m·s - 1 Wind speed < 0. 3m·s - 1in
daytime ; (f)白天风速 > 0. 3m·s - 1 Wind speed > 0. 3m·s - 1in day time.
表 5 　2001 年稻季 FACE 2 圈风向分布状况
Table 5 FACE ring 2 wind direction in rice season 2001
风向 Wind direction 分布时数 Time ( %)
北 North 14. 90
东北 Northeast 23. 75
东 East 20. 12
东南 Southeast 19. 11
南 South 6. 45
西南 Southwest 4. 96
西 West 4. 31
西北 Northwest 6. 74
752110 期 　　　　　　　　　　　刘 　钢等 :稻麦轮作 FACE系统平台 Ⅰ. 系统结构与控制 　　　　　　　　
放气管到作物冠层的高度常常在 45cm 左右 ,是造
成白天的目标控制精度有所降低的原因之一.
316 　浓度分布
　　图 6 是整个稻季 FACE2 圈的平均浓度分布. 可
以看出圈内的 CO2 分布基本均匀. 平均 CO2 设置浓
度白天为 557mol·mol - 1 ,晚上为 608mol·mol - 1 . 圈
内 CO2 浓度分布基本上沿放气管对称分布 ,由边沿
向中心逐步降低. 当风速 < 0. 3m·s - 1时 ,圈内 CO2
浓度分布沿放气管的对称性要优于风速 > 0. 3m·
s
- 1时. 风速 > 0. 3m·s - 1时圈内 CO2 浓度分布为沿
风向对称 ,从表5可以得知 ,在稻季风向主要为东
北、东、东南风 ,放气方向为上风方向的 3 根管 ,从而
导致圈内 CO2 浓度分布东部大于西部.
4 　结 　　论
　　经过 2001 年稻季的运行 ,FACE 系统平台工作
正常 ,控制精度基本满足研究要求. 通过进一步改进
放气阀门的控制方程可以继续提高平台的控制精
度.主要的工作应提高无风或微风情况下的控制精
度以及提高在有风的情况下 FACE 圈内 CO2 浓度
分布的对称性.
致谢 　作者真诚地感谢日本国农业环境技术研究所的
Kobayashi 教授、日本东北农业研究中心的 Kim 博士、Naka2
mura 先生在设计和建立本 FACE 系统平台工作中给予的帮
助.
参考文献
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response of vegetation to elevated carbon dioxide. J Envi ron Qual
14 :1～8
2 IPCC. 1992. IPCC supplement scientific assessment of climate
change. Printed in Great Britain.
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periment on CO2 Enrichment . Brussels2Luxembourg , 185～190.
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～56
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richment ( FACE) using pure CO2 injection : System description.
New Phytologist ,150 :251～260.
作者简介 　刘 　钢 ,男 ,1958 年生 ,高级工程师 ,主要从事仪
器仪表研究及遥测遥控 ,发表相关论文多篇. E2mail : gliu @
issas. ac. cn
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8521 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　13 卷