全 文 ：开放式空气 CO2 浓度增高影响稻田2大气 CO2 净
交换的静态暗箱法观测研究 3
郑循华1 3 3 　徐仲均1 　王跃思1 　韩圣慧1 　黄　耀1 　蔡祖聪2 　朱建国2
(1 中国科学院大气物理研究所 , 北京 100029 ;2 中国科学院南京土壤研究所 ,南京 210008)
【摘要】　首先介绍静态暗箱法2气相色谱法观测确定陆地生态系统地2气 CO2 净交换通量的基本原理和方
法 ,然后讨论在开放式空气 CO2 增加 ( FACE)试验中应用该原理和方法观测研究大气 CO2 浓度升高对稻
田生态系统2大气 CO2 净交换通量的影响. 因缺乏必要参数的实际观测值 ,本文只能根据暗箱观测值计算
CO2 净交换通量的最小取值 N EEmin . N EEmin计算结果表明 ,在插秧 1 个月之后的水稻生长期内 ,大气 CO2
浓度升高 200 ±40μmol·mol - 1使稻田生态系统对大气 CO2 的净吸收约为对照的 3 倍. 为根据暗箱观测准
确确定 N EE ,还必须在 FACE和对照条件下观测水稻植株的暗维持呼吸系数、地上生物量及根冠比动态.
关键词 　CO2 浓度增高 　净交换通量 　稻田生态系统
文章编号 　1001 - 9332 (2002) 10 - 1240 - 05 　中图分类号 　X171 　文献标识码 　A
Determination of net exchange of CO2 between paddy f ields and atmosphere with static poaque2chamber2based
measurements. ZHEN G Xunhua1 , XU Zhongjun1 , WAN G Yuesi1 , HAN Shenghui1 , HUAN G Yao1 , CAI Zu2
cong2 , ZHU Jianguo2 (1 Institute of A t mospheric Physics , Chinese Academy of Sciences , Beijing
100029 ;2 Institute of Soil Science , Chinese Academy of Sciences , N anjing 210008) . 2Chin. J . A ppl . Ecol . ,
2002 ,13 (10) :1240～1244.
We firstly introduced the method for determining the net ecosystem exchange fluxes of CO2 ( N EE) between
croplands and atmosphere , based on field measurements using static opaquechamber/ gas chromatography meth2
ods was introduced ,and the application of this method in the FACE (free2air CO2 enrichment) study to examine
the effects of elevated CO2 on the N EE over a typical paddy ecosystem was carried out . because of lacking in ob2
servation data for some necessary parameters , e. g. , dark maintenance respiration coefficient , only the minimum
value of N EE (N EEmin) was calculated based on opaque2chamber measurements. The N EEmin data indicate that
CO2 elevated by 200 ±40μmol·mol - 1significantly increased the ecosystem uptake of atmospheric CO2 by a factor
ca. 3. To accurately determine the N EE based on opaquechamber measurements , dark maintenance respiration
coefficient , above2ground biomass and root∶shoot ,i. e. R∶S ,ratio of root to shoot should be observed over the
whole growing season.
Key words 　Free2air CO2 enrichment , Net exchange fluxes , Rice paddy ecosystem.3 国家自然科学基金 (40175030)和中国科学院知识创新重要方向资
助项目 ( KZCX22408 和 KZCX12SW201) .3 3 通讯联系人.
2002 - 06 - 12 收稿 ,2002 - 08 - 18 接受.
1 　引 　　言
人类活动导致大气 CO2 浓度急剧上升 ,这已是
公认的事实. 工业化以来 ,大气 CO2 浓度升高了
34 % ,2000 年达到 368μmol·mol - 1 , 并且还在以每
年 0. 4 %的速率增长 ,预计 2100 年的大气 CO2 浓度
可能达到 540～970μmol·mol - 1 . 大气 CO2 增加将
主要从两方面影响陆地生态系统的 C 循环过程 :一
是气候变暖 ,二是施肥效应[3 ] . 陆地生态系统的地
气 CO2 交换既是全球 C 循环的重要环节 ,也是对生
态系统内部的 C 循环过程十分敏感的环节 ,气候变
暖和 CO2 施肥效应引起陆地生态系统的任何变化 ,
都可能在地气 CO2 净交换 (net ecosystem exchange ,
缩写为 N EE)通量上有明显体现[3 ] . 因此 ,研究陆地
生态系统2大气 CO2 净交换通量的变化规律及其对 大气 CO2 浓度升高的响应 ,对于了解陆地生态系统的 C 循环过程及其对大气 CO2 浓度变化的反馈效应十分重要. 然而 ,迄今还没有在开放式空气 CO2增加 (f ree2air CO2 enrichment ,缩写为 FACE)试验中直接观测研究 CO2 地气交换的成熟方法 ,过去的研究主要通过观测 FACE 条件下土壤有机碳 ( SOC) 含量的 变 化 , 以 此 推 断 地 气 CO2 净 交 换 的 变化[7 ,8 ,10 ,12～14 ] .然而 ,这种方法的灵敏度较差 ,要检测到 SOC 含量的变化 ,实验处理需要的周期相对较长 ,通常至少需要连续 3～5 年 ,而且观测结果达不到统计意义上的显著差异[7 ,8 ,12～14 ] . 在 FACE 平台
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)∶1240～1244
可提供给该项研究的地表空间十分有限 (每个处理
仅大约 1. 6m2)的条件下 ,本文将尝试使用静态暗箱
法2气相色谱法观测研究大气 CO2 浓度升高对水稻
田地气 CO2 净交换的影响.
2 　研究地区与研究方法
211 　研究地区概况
试验对象是位于江苏无锡东郊安镇镇年余村农场 (31°
37′N , 120°28′E) 的稻麦轮作农田生态系统. 供试农田设在
太湖地区典型水稻土壤 (黄泥土) 上 ,耕作层厚度 13. 0 ±1. 6
cm ,容重 1. 2 ±0. 7g·cm - 3 ,总空隙度 54 % ±2 % ,粘粒 ( <
0. 005mm)含量 37 % ,有机质含量 25. 8 ±0. 4g·kg - 1 ,全 N 含
量 1. 59 ±0. 25 g·kg - 1 、全 P 含量 (以 P2O5 计) 1. 23 ±0. 32g·
kg - 1 ,p H(水) 6. 8. 太湖地区有水稻土约 1. 88 ×106 hm - 2 , 约
占农田面积的 79 %[2 ] . 历史悠久的一年两熟稻麦轮作制是
当地典型轮作制度 ,其分布约占水稻土面积的 60 %或占总
农田面积的 47 %[15 ] . 稻麦轮作也是其他具有类似气候条件
的水稻产地 (如华东、华中、西南地区) 的典型轮作制度 [15 ] .
太湖地区属北亚热带季风气候 ,无霜期 240d , 年平均气温
16 ℃,7 月平均气温 28. 5 ℃,1 月平均气温 2. 9 ℃,年降雨量
1080mm , 75 %集中 4～5 月 (春雨) ,6～7 月 (梅雨) 和 9 月
(秋雨) [15 ] . 在当前的农作方式下 ,该地区小部分稻麦秸秆直
接还田 ,但大部分做燃料或在田间直接燃烧清除.
212 　田间试验处理
　　实验首先设两个 CO2 浓度处理 :对照大气浓度 ,下文简
称对照 (Ambient) ;比对照大气升高 200μmol·mol - 1 ,下文简
称 FACE. 每个 CO2 浓度处理有设 2 个氮肥施用量处理 :低
N ,300 kg·hm - 2·年 - 1 ;高 N ,500kg·hm - 2·年 - 1 ;小麦、水稻
各施 1/ 2. 每个处理设 3 个重复. 关于各处理的田间设置可
参阅文献[9 ] . 水稻品种为粳稻 99215. 田间水肥及其他管理均
按当地常规方式进行. 水稻插秧之前 ,前茬作物 (小麦) 的全
部秸秆直接还田 ,耕翻入土 ,其有机碳还田量为大约 3800kg
·hm - 2 . 全天候 CO2 加气处理开始于 2001 年水稻插秧后的
第 2 天 ,即 6 月 14 日 (165d) ,并一直持续到水稻收割 ,即 10
月 22 日 (295d) . 由于 CO2 浓度升高 ,不同 N 肥用量的水稻
生育期长短有别 ,其中低 N 的 FACE 处理水稻成熟最早 ,10
月 13 日 (286d) 收割 ,高 N 的 FACE 处理次之 ,17 日 (290d)
收割 ;高 N 对照和低 N 对照均成熟最晚 ,22 日收割.
213 　CO2 净交换通量确定方法
虽然涡度相关法 (微气象学方法的一种) 已经被广泛应
用于直接观测陆地生态系统2大气 CO2 净交换通量[1 ] ,但这
种方法的应用通常严格要求 > 9hm2的均一地表. 而在该研
究中 ,仅 72m2 有效面积的 FACE平台上设有多个田间处理 ,
每个肥料处理可供 CO2 净交换通量观测的地表面积仅有 1.
6m2 ,涡度相关法显然不适用 ,箱法是唯一的选择. 然而 ,暗
箱法在观测过程中使光合作用完全暂时停止 ,观测到的 CO2
交换主要由植物维持呼吸和土壤呼吸排放构成. 因此 ,暗箱
法不能直接观测到 CO2 净交换 ,只能根据暗箱法观测结果
计算 CO2 净交换通量.
N EEmin = f ( Rs) + f ( R root) + R shoot - A (1)
f ( Rs) + f ( R root) = S A R (2)
R shoot - A = - △N PPshoot·1/ (1 - q) (3)
q = △N PProot/ ( △N PProot + △N PPshoot) (4)
S A R = M d - f max·N PPshoot·Q10 ( Tc - 25) / 10 (5)
M d = c. M (6)
M = P/ P0·T0/ T k HρdC/ dt (7)
式 (1)～ (7)为由暗箱法2气相色谱法观测箱内 CO2 浓度
变化计算 CO2 净交换通量的公式 ,其中各变量或参数的含
义是 : N EEmin为 1d 的 CO2 净交换通量可能取值的最小值 ,
其值为负 ,表示净吸收 ,为正 ,则表示净排放 ; f ( Rs) 为土壤
呼吸作用导致的排放通量 ; f ( R root ) 为植物根系呼吸作用引
起的排放通量 ; R shroot为植物地上部分暗呼吸 (包括生长呼吸
和维持呼吸)构成的排放通量 ; A 为植物光合作用吸收通量 ;
S A R为表观土壤呼吸排放通量 ,包括植物根系呼吸、土壤微
生物呼吸、新鲜有机物分解和土壤有机质氧化降解导致的
CO2 排放 ; △N PPshoot为植物地上生物量日增量 ,由地上生物
量动态观测获得的Logistic 拟合曲线及暗箱通量观测点生长
季末收获的地上生物量来确定 ; △N PProot为植物根系生物
量日增量 ,由根冠比动态观测所获得的拟合曲线来确定 ; q
为每日光合同化产物向根系的转移系数 ,近似地采用根系生
物量日增量与总生物量日增量的比值 ; N PPshoot为暗箱通量 ,
观测当日现存植物地上生物量 ; Q10为植物维持呼吸温度系
数 ,即冠层温度每变化 10 ℃导致的植物维持呼吸速率变化
倍数 ,其值通常取为 2. 0[6 ] ; Tc 为冠层内的日平均摄氏温
度 ; f max为植物地上部分的维持呼吸系数可能取值的最大
值 ; M d 为 1d 的暗箱通量 ; M 为在特定时间内 (本研究中设
定为上午 9∶00～11∶00 之间) 观测的暗箱通量 ; c 为转换系
数 ,由气温日变化和暗箱通量日变化观测结果来确定 ; dC/
dt 为暗箱内 CO2 浓度的变化率 ; T 为观测过程中的箱内气
温 ; P 为观测时的地面大气压力 ; T0和 P0 分别为标准状况
下的气温 (273 K) 和气压 (1013 hPa) ; H 为箱体气室实际高
度 ;ρ为标准状况下的 CO2 气体密度 ; k 为单位换算系数. 为
了尽量减少观测过程对 FACE 处理的空气和植物生长的人
为干扰 ,本研究设计为每周定时定点进行 2 次暗箱观测 ,分
别在星期一和星期四上午 9∶00～11∶00 之间进行. 每次观测
的箱子笼罩时间持续 21min ,笼罩期间 ,每间隔大约 7min 用
100ml 注射器采取一个气体样品 ,并准确记录采样时间和箱
内气温.
在现场实验室内 ,直接用安装有氢火焰离子检测器
( FID)和镍触酶转化器的气相色谱仪 (经改装的 HP4890) 分
析和标定气体样品的 CO2 浓度. CO2 浓度分析精度为 0. 5 %
～1. 5 % ,对于高度 100cm 的采样箱 ,由此精度推算的暗箱
通量检测下限为 18～55 mgCO2·m - 2·h - 1 . 水稻生长季的所
有暗箱通量观测值中 ,最小值为 101. 2 mgCO2·m - 2·h - 1 ,约
为检测下限值的 2～5 倍 ,显然 ,所有暗箱通量观测值均为有效.
142110 期 　　　　　　郑循华等 :大气 CO2 浓度升高影响稻田2大气 CO2 净交换的静态暗箱法观测研究 　　　　　　　　　　　　
3 　结果与讨论
311 　CO2 暗箱观测通量
　　实施连续的高 CO2 浓度处理后 ,第 1 个作物
(水稻) 生长季的 CO2 暗箱通量如图 1 所示. 很显
然 ,在水稻插秧后大约 1 个月以内 ,CO2 的暗箱观测
通量没有显著差异 (t2检验 :低 N 的 P = 0. 474 ,高 N
的 P = 0. 392) . 但在以后的生长期内 ,2 个 N 肥施用
量的FACE和对照处理之间均存在显著差异 (95 %
图 1 　水稻生长期上午 9∶00～11∶00 的 CO2 暗箱观测通量
Fig. 1 CO2 fluxes measured between 9∶00～11∶00am using opaque2
chambers.
Ⅰ. 高 N、对照大气 High N & Ambient CO2 ; Ⅱ. 高 N、FACE High N
& FACE ; Ⅲ. 低 N、对照大气Low N & Ambient CO2 ; Ⅳ. 低 N、FACE
Low N & FACE.
置信度的 t2检验 , P < 0. 001) . 然而 ,在相同的 CO2
浓度水平下 ,不同 N 肥用量水平的 CO2 暗箱观测通
量不存在显著差异 (t2检验 : FACE 的 P = 0. 139 ,对
照的 P = 0. 154) . 对于每种处理 ,插秧后 15d 左右 ,
CO2 暗箱通量均达到生长季的最大值 ,该峰值持续
大约 1 周 ,这主要是小麦秸秆快速分解的结果 ,因为
大约 70 %的秸秆 C 可能在施入土壤 20d 以内分解释
放[11] .图 2a 表明 ,无论水稻的营养生长期还是生殖
生长期 ,无论旺盛生长期还是成熟期 ,1d 内 CO2 暗
箱通量随气温的变化均遵循方程 M = AeB T . 参数 A
和 B 可由实验观测经验地确定 , T 为气温 , M 为与
T 同步观测的暗箱通量. 由图 2a 注释中所给的方程
参数可知 ,CO2 暗箱通量在不同水稻生育期的 Q10
值为 1. 5522. 25 ,平均值 2. 0.
　　我们定义系数 cj = ( 1
m
∑
m
j = 1
M j/ M j , c Tj = ( 1
m
∑
m
j = 1
T j/ T j ,其中 j = 1 ,2 ,. . . , m , m 为日变化观测中
1d 内同步测定 CO2 暗箱通量和气温的次数 , M j 和
Tj 分别为各次的暗箱通量和气温观测值.由于 1d内同
图 2 　CO2 暗箱通量 1d 内随气温的变化及日均暗箱通量换算系数
Fig. 2 Variation of opaque2chamber CO2 fluxes versus air temperature
observed within 1d and the correction factor for estimate the daily mean
of opaque2chamber CO2 fluxes.
a) 1d 内暗箱观测通量随气温的变化 Variation of diurnal opaque -
chamber fluxes versus air temperature ; Ⅰ. Observed on Aug. 4 : M =
234. 97 e0. 064 T ( R 2 = 0. 94 , P < 0. 001) ; Ⅱ. Observed on Aug. 17 : M =
97. 74 e0. 077 T ( R 2 = 0. 90 , P < 0. 001) ; Ⅲ. Observed on Sept . 7 : M =
79. 0 e0. 081 T ( R 2 = 0. 96 , P < 0. 001) ; Ⅳ. M = 230. 67 e0. 044 T ( R 2 =
0. 83 , P < 0. 01) . b) 由气温连续观测值估计日平均 CO2 暗箱通量换
算系数的回归方程 Regression functions for estimating the correction
factor of the daily mean of opaque2chamber CO2 fluxes. For Ⅰ, Ⅱ& Ⅲ
in a) : cj = 2. 15 c Tj - 1. 0745 (R2 = 0. 95 , P < 0. 001) ; For IV in a) :
cj = 1. 0077 c Tj - 0. 007 ( R 2 = 0. 96 , P < 0. 001) .
步观测的 CO2 暗箱通量与气温之间存在确定的指
数关系 ,在日平均暗箱通量换算系数 cj 与系数 c Tj之
间也存在确定的一次线性关系 ,但在水稻成熟期 ,其
线性关系的参数明显不同于其它生育期 (如图 2b) .
根据每日的气温连续观测值 ,我们采用图 2b 提供的
一次线性关系来确定式 (6) 中的系数 c ,进而由该式
确定 1d 的 CO2 暗箱通量.
312 　地上生物量和根冠比动态
　　将每周一次的地上生物量观测值按地上生物量
最大值 (即生长季末收获的地上生物量) 归一化为 0
～1 生物量指数 ,将水稻发育阶段 (插秧后的天数)
按本田期生长季天数归一化为 0～1 发育阶段指数.
以生物量指数和发育阶段指数描述的水稻地上生物
量动态遵循 Logistic 方程 (图 3a) . 每周观测一次的
水稻根冠比随水稻发育阶段的变化可以用一个多项
式表述 (图 3b) . 根据各暗箱通量观测点生长季末收
2421 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　13 卷
图 3 　地上生物量动态和根冠比动态
Fig. 3 Dynamics of above2ground biomass and root/ shoot ratio .
a)地上生物量动态 The above2ground biomass dynamics ; I. 拟合曲线
Fitted curve from Logistic equation B = 1. 108
1 + (1. 108/ 0. 033 - 1) e - 5. 401 ds
( R 2 = 0. 99 , P < 0. 001 , s = 0. 031) ;b) 根冠比动态 The root∶shoot ra2
tio dynamics. Ⅱ. 多项式拟合曲线 Fitted curve from RS = - 42. 275
ds6 + 150. 06 ds5 - 207. 67 ds4 + 139. 95 ds3 - 46. 108 ds2 + 5. 919 ds
+ 0. 177 ( R 2 = 0. 96 , P < 0. 001 , s = 0. 026) . 实心圆点 :1997 年测定 ;
空心圆圈 :本研究测定 Solid dots : observed in 1997 ; Cycled dots : ob2
served in this study.
割的地上生物量 ,应用图 3 所示的拟合方程 ,即可反
演出各观测点的地上生物量动态和根系生物量动态
以及根系和地上生物量的日增量. 当然 ,反演结果必
然存在误差 ,误差大小取决于 :1)固定观测点的植物
生长状况是否严重受到箱法观测的影响 (如对植株
的物理性破坏等) ,2) FACE 处理的地上生物量动态
是否与对照一致 ,3) FACE 处理的水稻根冠比动态
是否与对照一致 ,4) 采样误差. 对于第 1 种误差来
源 ,本研究中已经完全避免 ,但对于第 2、3 种误差来
源 ,由于缺乏 FACE 实验数据 ,目前尚不能确定. 第
4 种误差可由拟合方程中给出的标准残差 ( s) 来确
定.
313 　水稻暗维持呼吸系数
　　由植物呼吸作用的基本理论及其数学表达式容
易推知 ,在暗箱观测过程中 ,呼吸作用主要以暗维持
呼吸为主 ,暗生长呼吸要比暗维持呼吸小一个数量
级 ,可以忽略. 根据文献报道 ,每日的水稻植物维持
呼吸系数在抽穗以前为 0. 02 ,抽穗以后为 0. 01[6 ] .
但如果将此值代入式 S A R = M - f ·N PPshoot ·
Q100. 1 ( Ta - 25)中的 f 进行计算 ,结果通常为 S A R < 0 ,
这显然与事实不符 (式中 , S A R为观测时刻的表观土
壤呼吸 CO2 排放通量 , S A R ≥0 ; M 为上午 9∶00～11
∶00 观测的暗箱通量 ; N PPshoot为观测当日的地上生
物量反演值 ; Q10 = 2. 0 ; Ta 为与 M 同步观测的箱内
气温) . 由于本研究中没有直接观测确定维持呼吸系
数 f ,我们只能根据现有观测数据 ,由上式估计 f 的
取值 ,其取值应满足条件 :对于同一天 9∶00～11∶00
观测的所有 M 值 ,均有 S A R ≥0. 用此方法估计的结
图 4 　估计的水稻地上部分维持呼吸系数
Fig. 4 Estimated maintenance respiration coefficient of rice shoots.
拟合曲线 Fitting with f max = 0. 381 ds4 - 1. 198ds3 + 1. 37 ds2 - 0. 681
ds + 0. 129 ( R 2 = 0. 993 , P < 0. 001 , s = 0. 0026) .
果 ,实际上是 f 可能取值的最大值 ,我们将其表示为
f max . 图 4 给出了 f max在整个水稻生长季的动态及
其多项式拟合方程. 显然 ,水稻地上植物体的维持呼
吸系数随生长发育阶段有很大变化 ,生长初期可能
高达 0. 08 左右 ,以后逐渐降低 ,到成熟期降至0. 003
左右. 式 (5) 用 f max计算表观土壤呼吸的日排放通
量 ,所得的结果实际上是 S A R可能取值的最小值. 相
应地 ,由式 (1)计算的结果实际上也是 N EE 可能取
值的最小值 ,即 N EEmin .
　　尽管由于水稻 FACE 实验观测资料缺乏 ,由暗
箱观测通量计算 N EE 的有些参数和变量还存在不
确定性 ,但如图 5 所示 , N EEmin计算结果仍然可以
显示出高大气 CO2 浓度对水稻田 N EE 有显著影
响. 在水稻插秧后 20d 内 ,水稻田主要表现为向大气
净排放 CO2 ,且不受大气 CO2 浓度升高的影响 (t2检
验 :高 N 的 P = 0. 654 ;低 N 的 P = 0. 172) . 主要是
两方面的原因∶1)插秧前施用了大量小麦秸秆 ,其分
解释放大量 CO2 . 这一阶段 ,正好小麦秸秆在快速分
解 ,占秸秆 C 组分 80 %以上的蛋白质、可溶性有机
碳以及纤维素和半纤维素在此期间几乎完全分解 ,
之后转入秸秆中木质素极其缓慢的分解过程[12 ] . 2)
342110 期 　　　　　　郑循华等 :大气 CO2 浓度升高影响稻田2大气 CO2 净交换的静态暗箱法观测研究 　　　　　　　　　　　　
图 5 　水稻生长季的 CO2 净交换及其对大气 CO2 浓度升高的响应
Fig. 5 Net ecosystem exchange of CO2 over the rice2growing season and
its responses to the elevated atmospheric CO2.
Ⅰ. 高 N、对照大气 High N & Ambient CO2 ; Ⅱ. 高 N 、FACE High N
& FACE ; Ⅲ. 低 N、对照大气Low N & Ambient CO2 ; Ⅳ. 低 N、FACE
Low N & FACE.
CO2 浓度升高处理时间较短 ,植物生长差异所导致
的吸收大气 CO2 的差异较小 ,较强的秸秆分解影响
掩盖了高 CO2 效应. 插秧 1 个月以后的生长期内 ,
FACE 和对照处理的稻田生态系统均主要表现为净
吸收大气 CO2 ,大气 CO2 浓度升高显著促进了水稻
田生态系统对大气 CO2 的吸收 (95 %信度的 t2检验
结果 ,高 N 和低 N 均有 P < 0. 001) . 无论 FACE 还
是对照处理 ,通常均有 N EEmin < 0 ,表明植物对大气
CO2 的光合固定通量通常大于植物和土壤的呼吸作
用向大气排放 CO2 的通量. 无论低 N 还是高 N 水
平 ,高大气 CO2 浓度均使稻田生态系统在这一阶段
对大气 CO2 的净吸收增强为对照的 3 倍. 这可能是
高 CO2 浓度促进植物光合作用[4 ]并同时减弱植物
呼吸作用[5 ]的结果. 在相同 CO2 水平下 , N 肥施用
水平对水稻生长季的 N EEm in没有明显影响 ( t2检
验 : FACE 的 P = 0. 285 ,对照的 P = 0. 629) .
　　由于缺乏水稻地上部分维持呼吸系数的动态观
测值 ,本研究迄今还只能估计 N EE 的最小取值 ,而
且也因为缺乏有关参量的 FACE 观测结果 , N EEmin
的估计误差仍不确定. 要通过暗箱观测准确求算
N EE ,除了必须分别在 FACE 和对照条件下观测动
态的水稻暗维持呼吸系数和 Q10 ,同时还必须在同
样条件下观测水稻地上生物量动态和根冠比动态.
这是我们下一阶段 FACE 试验将要着手解决的问
题.
致谢 　对本研究提供技术支持和帮助的还有中国科学院南
京土壤研究所的刘钢、韩勇 ,中国科学院大气物理研究所的
刘广仁、张文、王迎红、王长科、谢宝华、刁一伟、宋涛等以及
扬州大学的杨宏建等 ,谨此致谢 !
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作者简介 　郑循华 ,女 ,1964 年生 ,理学博士 ,研究员 ,主要
从事微量气体地气交换及大气化学研究 ,发表论文 30 余篇.
E2mail : zxh @mail. iap . ac. cn
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