全 文 ：第 35 卷第 20 期
2015年 10月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.35,No.20
Oct.,2015
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自然科学基金重点项目(41030745); 国家自然科学基金(41101565, 41371532); 中国科学院南宁地理与湖泊研究所“135冶学科
前沿项目(NIGLAS2012135019); 江苏省自然科学基金(BK2011882)
收稿日期:2014鄄04鄄01; 摇 摇 网络出版日期:2014鄄12鄄18
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: xbxu@ niglas.ac.cn
DOI: 10.5846 / stxb201404010614
徐昔保, 杨桂山, 孙小祥.太湖流域典型稻麦轮作农田生态系统碳交换及影响因素.生态学报,2015,35(20):6655鄄6665.
Xu X B, Yang G S, Sun X X.Analysis of net ecosystem CO2 exchange (NEE) in the rice鄄wheat rotation agroecosystem of the Lake Taihu Basin, China.
Acta Ecologica Sinica,2015,35(20):6655鄄6665.
太湖流域典型稻麦轮作农田生态系统碳交换及影响
因素
徐昔保*, 杨桂山, 孙小祥
中国科学院南京地理与湖泊研究所, 流域地理学重点实验室, 南京摇 210008
摘要:利用涡度相关技术观测太湖流域典型稻麦轮作农田生态系统 2a净生态系统碳交换(NEE)变化过程,分析其碳交换特征
及影响机理,结果表明:太湖流域典型稻麦轮作农田年 NEE为-749.49—-785.38 gC m-2 a-1,考虑作物籽粒碳和秸秆还田后净吸
收 88.12 gC m-2 a-1,为弱碳汇;稻 /麦季日均 NEE和白天 NEE季节变化直接受作物植被生长影响;麦季夜间 NEE与 10 cm土壤
温度呈显著指数关系,2012 / 2013年温度敏感系数(Q10)分别为 3.03 和 2.67;当土壤水分低于田间持水量时,麦季夜间 NEE 主
要受土壤温度影响,反之,夜间 NEE受土壤温度和水分双重影响;降水对麦季夜间 NEE有短时的激发效应;稻季淹水对土壤呼
吸产生较明显的阻滞效应,降低了夜间 NEE对土壤温度的敏感性,2012和 2013年分别为 1.88和1.39,稻季淹水与烤田交替变
化对土壤呼吸产生明显的抑制或激发的短时效应。
关键词:农田生态系统; 碳交换; 稻麦轮作; 涡度相关; 太湖流域
Analysis of net ecosystem CO2 exchange (NEE) in the rice鄄wheat rotation
agroecosystem of the Lake Taihu Basin, China
XU Xibao*, YANG Guishan, SUN Xiaoxiang
Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China
Abstract: The agroecosystem plays an important role in global and regional carbon balance due to its large area and high
carbon sequestration potential. Due to limitations in observation techniques and the spatial heterogeneity of the environment,
net ecosystem CO2exchange (NEE) in the rice鄄wheat rotation system of the Lake Taihu Basin remains poorly understood.
This paper aimed to investigate NEE in this agroecosystem based on observations of CO2 flux with the eddy covariance
technique, from December 2011 to November 2013. Annual carbon balance was estimated from observed NEE and carbon
contents of grain and straw. Half鄄hourly flux data were first corrected by removal of anomalous data points, coordinate
rotation, frequency loss correction, and WPL correction. Two neural network models for daytime and nighttime NEE gap鄄
filling were built. The results showed that annual daytime and nighttime NEE was -749.49 gC m-2 a-1and -785.38 gC m-2
a-1, respectively. Accounting for grain removal and return of straw to the field, total net C absorption was 88.12 gC m-2 a-1,
characterizing the agroecosystem as a weak carbon sink. This carbon sequestration capacity is greater than those of the
Huaihe River Basin, subtropical region, and north China plain. Diurnal NEE exhibited a typical " W" bimodal seasonal
pattern, and both seasonal NEE and average monthly diurnal NEE showed significant annual fluctuations. Cumulative
diurnal NEE ranged from -12.88 gC m-2 d-1 to 5.94 gC m-2 d-1, with a mean of -2.10 gC m-2 d-1 . Maximum cumulative
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diurnal NEE occurred in the wheat season of each year, with values of -12.88 gC m-2 d-1 on April 26, 2012 and -11.62 gC
m-2 d-1 on April 11, 2013, respectively. Variation in diurnal NEE and daytime NEE in the rice鄄wheat season was
significantly correlated with crop height, suggesting that diurnal NEE and daytime NEE were both influenced by crop
growth. Nighttime NEE and soil temperature at 10 cm during the wheat season exhibit a significant exponential relationship,
with a temperature sensitivity coefficient (Q10) of 3.03 and 2.67 in 2012—2013, respectively, larger than that of many soil
respiration models (Q10 = 2.0) . If soil moisture is lower than the field capacity, nighttime NEE is affected mainly by soil
temperature; otherwise, nighttime NEE is dually controlled by soil temperature and moisture. There exists a short excitation
effect to enhance nighttime NEE after heavy rainfall. Permanent flooding significantly reduces soil respiration,
simultaneously decreasing the sensitivity of nighttime NEE to soil temperature. The temperature sensitivity coefficient (Q10)
in the rice seasons of 2012—2013 were 1. 88 and 1. 39, respectively. Alternate change of water regime between the
permanent flooding and soil drying in the rice season would generate significant short鄄term effects of inhibition or excitation
on soil respiration, respectively. The effects of carbon flux observation techniques and data gap鄄filling methods on
uncertainty are discussed. Finally, the impact of straw application on greenhouse gas emissions (CO2, CH4, N2O) from the
agroecosystem is suggested as an avenue of further investigation.
Key Words: agroecosystem; net ecosystem exchange CO2; rice鄄wheat rotation; eddy covariance; Lake Taihu Basin
生物圈碳循环机理和全球陆地生态系统碳收支及其对环境变化的响应已成为全球土地计划(GLP)和全
球碳计划(GCP)等大型国际计划共同关注的核心问题。 农田作为一种典型的土地利用类型,全球面积约 17伊
109 hm2,其碳储量约 170 Pg,超过全球陆地碳储量的 10%,在全球及区域碳平衡中占据重要地位。 据 Lal 估
算,全球农业土壤的固碳潜力约为 0.4—0.9 Pg / a[1];20世纪 90 年代因农业生产活动导致全球植被与土壤的
碳库分别减少 24%和 10%[2];我国是农业大国,耕地面积占国土面积 12. 7%,农田生态系统固碳现状约
101.4 TgC / a,固碳潜力约 182.1 TgC / a[3]。 因此,农田生态系统 CO2源 /汇评价及影响机理研究是国际碳循环
研究的热点问题之一。 深入研究农田生态系统 CO2时空变化、以及与环境因子、管理措施等之间的关系,有助
于制定合适的农业管理措施以提高农田生态系统固碳功能,为政府制订减排对策提供依据。
针对农田生态系统碳循环研究,国内外已开展了一系列的相关研究,主要集中在农田碳通量监测及特征
变化[4鄄9]、模型与估算[10鄄12]、土壤有机碳[13鄄15]、耕作方式与管理措施对农田碳平衡影响[16鄄19]等方面。 农田生
态系统碳通量观测方法主要以箱式法(静态暗箱 /明箱法)为主,该方法对下垫面扰动较大,缺乏观测的连续
性,时间分辨率低。 近十年来,具有长时间连续、高频率、自动观测等优势的涡度相关技术已成为生态系统尺
度碳通量变化规律及其对环境变化响应研究的可靠观测手段[8,20],并且在农田生态系统碳通量研究方面也开
始得到应用[5鄄9,18鄄19]。 农田生态系统受区域空间分布、气候与土壤环境、耕作制度、管理措施等差异影响,农田
生态系统碳交换(NEE)特征变化及机理存在较大的差异,进而导致区域尺度估算仍存在较大的不确定性与
区域差异性。
太湖流域是我国举足轻重的经济核心区和城市密集区,也是我国土地利用变化最为快速的地区之一。 太
湖流域为典型的稻麦轮作区,据遥感解译流域耕地面积从 1985 年的 23571. 3 km2 减少到 2010 年的
16142.1 km2(减少 31.5%),主要表现为大量优质耕地转为城镇用地,因此研究该地区农田生态系统碳交换
(NEE)特征及机理对区域碳平衡的估算具有重要的意义。 目前,在太湖流域无锡 FACE 平台,利用静态箱鄄气
相色谱法初步揭示了农田生态系统碳交换特征、以及施肥、秸秆还田和大气 CO2浓度升高对 NEE 的影响,但
由于箱式法观测手段的局限,其 NEE估算及 FACE处理对 NEE 的影响仍存在很大的不确定性[21]。 此外,在
苏州吴江区稻油轮作[22]、上海崇明岛稻麦轮作农田[23],利用箱式法开展了碳通量观测及不同施肥水平对农
田生态系统碳交换的影响研究。 总体上,受箱式法观测技术手段局限及流域环境因子空间异质性影响,目前
太湖流域典型稻麦轮作农田生态系统碳交换(NEE)特征及机理仍存在很大的不确定性。 鉴于此,本研究利
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用涡度相关技术,针对太湖流域典型稻麦轮作农田生态系统开展两年周期的碳通量观测,分析其碳交换特征
及影响机理,以期为太湖流域生态系统碳收支估算和相关模型修正提供科学依据。
1摇 材料与方法
1.1摇 田间观测
试验区位于无锡市锡山区羊尖镇严家桥村(N31毅39忆14义,E120毅32忆43义,海拔 6 m),亚热带季风气候,全年
降水量大于蒸发,属湿润地区。 年均降水量 1048 mm,年均气温 16 益,全年日照时数 2019 h,全年无霜期 220
d左右。 试验区地处太湖流域北部平原水网区,为江苏省基本农田保护区,作物种植制度为冬小麦 /夏水稻一
年两熟制。 实验田块面积约 600 m 伊 600 m,土壤类型为典型的潴育水稻土,土壤地质为沙壤土,土壤有机质
含量为 1.71%。 从自然条件、种植制度和管理措施看,该试验区在太湖流域具有典型代表性。 试验区农田生
态系统灌溉条件较好,年均施肥 517 kgN / hm2、146 kgP 2O5 / hm2和 146 kgK2O / hm2。 冬小麦于 2011 年 11 月
13日播种,2012年 5 月 30 日收割;水稻于 5 月 7 日播种,6 月 15 日移栽进入试验区内,11 月 2 日收割种冬
小麦。
碳通量观测采用开路式涡度相关系统,主要有 EC150 开路 CO2 / H2O 分析仪(Campbell Sci. Inc., USA)、
CSAT3三维超声风速仪(Campbell Sci. Inc., USA)和 CR1000数据采集器(Campbell Sci. Inc., USA)组成。 仪
器安装在地面以上 3.56 m,数据采样频率为 10 Hz,系统同时记录并存储平均周期为 30 min 的 CO2通量数据
和气象等环境因子。 常规气象观测包括空气温湿度 ( HMP155A, Vaisala, Helsinki, Finland )、降水
(TE525MM, Campbell, USA)、总辐射(LP02, Hukseflux);土壤水分 /温度 /介电常数 /电导率(SDI鄄 12 数字式
TDT,Campbell,USA)观测分 3层,分别在土壤深度 10、20 cm和 40 cm。 常规气象数据观测频率为 0.5 Hz,通
过 CR1000数采每 30 min自动存储,用于碳通量环境因子影响分析及缺失数据插补。
1.2摇 通量数据校正与插补
CO2通量即净生态系统碳交换量(NEE),由 10 Hz的 CO2 / H2O浓度与垂直风速的原始数据经过协方差计
算而来,平均时间长为 30 min,具体计算见式(1):
Fc = 籽W忆S忆 (1)
式中,Fc 为 30 min平均的碳通量,籽为干空气密度,S忆为 CO2混合比率的脉动,W忆为垂直风速脉动,上划线(-)
表示平均值。
为了控制通量数据精度,对原始观测数据进行校正与插补,具体步骤如下:(1)野点去除:剔除雨、尘粒等
环境因子及电源不稳定等因素对湍流原始观测数据产生的野点,同时剔除夜间摩擦风速小于 0.15 m / s 的观
测数据以消除夜间低湍流对数据的影响;(2)对平坦下垫面,进行 2 次坐标旋转以消除“倾斜冶误差或湍流通
量不同分量间的交叉干扰;(3)频率损失修正:通过频率损失修正低频损失(较大涡旋的贡献估计不充分)及
高频损失(较小涡旋的贡献估计不充分),使不同通量分别增加约 5%—30%;(4)WPL校正:以消除水热传输
造成 NEE变化的密度效应,步骤(1)—(4)采用 EdiRe 软件处理完成。 (5)数据插补:首先利用 SPSS 筛选影
响白天(风速、气压、空气温度、空气湿度、10 cm土壤温度、土壤水分、土壤电导率、太阳辐射)与夜间(风速、空
气温度、空气湿度、10 cm土壤温度、土壤电导率)NEE 变化的主要环境因子,其次利用 Matlab 分别建立基于
神经网络的白天与夜间通量数据插补模型,插补缺失通量数据。
1.3摇 碳平衡计算
本文年尺度碳平衡计算主要考虑作物收获和秸秆还田,对施肥、灌溉和土壤碳库等影响忽略不计,具体计
算如式(1)所示:
NBP =NEP-Cgr伊fgr- Cst伊fst (1)
式中,NBP 为净生物群区生产力,NEP 为净生态系统生产力(近似等于 NEE 负值);Cgr 和 Cst分别为小麦 /水
稻的籽粒和秸秆单位面积干重;fgr和 fst分别为小麦 /水稻的籽粒和秸秆的含碳率,根据野外采样与实验室分
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析获取,分别为 0.399 / 0.402和 0.4397 / 0.3817。
2摇 结果与分析
2.1摇 环境因子变化
从图 1可知,试验区 2012年度(2011.12—2012.11)和 2013 年度(2012.12—2013.11)的太阳总辐射变化
趋势类似,8月最大,1月最小,3—9月太阳总辐射量分别占年总辐射量的 70.9%和 72.5%,为冬小麦和夏水稻
的生长提供了充足的光照条件,与多年平均一致。 2012和 2013年度平均气温分别为 15.9 益和 16.4 益,较多
年平均气温(15.7 益)略高。 10 cm土壤温度与气温保持一致变化趋势,冬季(12 月—2月)土壤温度比气温
略高,4—11月土壤温度比气温略低(图 1)。 2012 和 2013 年度年降水量分别为 800.3 mm和 703.4 mm,分别
比多年平均降水量(1048 mm)少 22%和 33%(图 1)。 降水年内季节分配不均,2012 和 2013 年度降水大部分
集中在夏季(6—8月),分别占总量的 50.8%和 39.7%。 2012年在 7月 13日、8月 8日和 9月 8日出现 3次强
降水,分别达 42、173 mm和 59 mm;2013年在 7月 5日、8月 29 日、10 月 7 日、10 月 8 日出现 4 次强降水,达
31、35、90 mm和 32 mm。 总体上,观测期间太阳辐射和气温具有较好的代表性,但降水比正常年份偏少,属枯
水年。 土壤水分季节与年际变化均较显著(图 1),2012 和 2013 年度 10 cm土壤水分变化范围分别为 0.18—
0.66 m3 / m3和 0.23—0.55 m3 / m3,年均土壤水分达 0.36 m3 / m3和 0.39 m3 / m3。 2013年麦季 10 cm土壤水分显
著高于 2012年麦季,日平均分别为 0.33 m3 / m3和 0.23 m3 / m3,主要由于土壤 TDT探头在 2011年 11月中旬埋
进土壤,土壤处于扰动恢复期,导致 2012 年麦季土壤水分监测明显偏低。 夏水稻生长季因处于淹水状态,
10 cm土壤水分均接近饱和状态,但由于在 2012 年 7 月 22 日因 10 cm土壤 TDT探头损坏更换新的探头对土
壤产生较大的扰动,导致 2012年稻季(从 7月 22日开始)在淹水状态下土壤水分比 2013年偏高。
2.2摇 NEE季节变化
从图 2可知,太湖流域典型稻麦轮作农田生态系统碳交换(NEE)季节变化呈典型的“W冶型双峰特征,日
累积量在-12.88—5.94 gC m-2 d-1之间,平均值为-2.10 gC m-2 d-1。 一年中有 234d NEE 日累积量为负值,占
总天数的 64.1%,全年表现为碳净吸收。 NEE日累积量正值(碳排放)主要出现在两个时段,其它月份只有少
量天数日累积表现为正值:(1)小麦收割到水稻移栽初期(5 月底至 6 月底);(2)水稻收割到翌年小麦返青
(10月底到次年 2月份)。 5月底至 6月初为太湖流域小麦收收割期,农田土壤呈裸露状态,再加上水稻插秧
前进行翻耕、烤田,人为扰动增大了土壤呼吸,导致农田碳排放量相应大;6 月中旬至月底为水稻移栽初期阶
段,水稻幼苗生长缓慢,因气温较高导致土壤呼吸作用较为强烈,故 NEE 日变化表现为碳排放。 10 月底水稻
收割地表裸露,11 月份虽然小麦出苗和三叶,但植被生长活动较弱,随着气温下降,冬小麦停止生长越冬,对
CO2的吸收能力下降,导致农田生态系统 NEE日变化表现为碳净排放。
受气象条件与物候年际波动影响, 2012 年与 2013 年 NEE 总量存在一定的年际波动,分别达
-749.49 gC m-2 a-1和-785.38 gC m-2 a-1,波动约 4.9%。 同时,两年麦季与稻季 NEE 总量变化也呈较大的年
际波动,2012年麦季(2011.12—2012.5)NEE 总量( -416.84 gC / m2)大于稻季(6—11 月) ( -332.65 gC / m2),
而 2013年麦季 NEE总量( -344.89 gC / m2)小于稻季( -440.49 gC / m2),但两年水稻主要生长期(7—9 月)
NEE总量均大于小麦主要生长期(3—5月),与水稻产量高于小麦相一致。 两年 NEE日最大累计吸收量均出
现在麦季,分别为 2012年 4月 26日(-12.88 gC m-2 d-1)和 2013年 4月 11日(-11.62 gC m-2 d-1)。
2.3摇 NEE月均日变化
从图 3可以看出,太湖流域典型稻麦轮作农田生态系统碳交换(NEE)月均日变化、正负变化时刻、最大碳
排放与碳吸收时刻均呈显著的月际变化特征。 日均 NEE 变化除 6 月外均呈“U冶型变化趋势,表现为白天
NEE为负,夜间 NEE为正,说明该生态系统在夜间由于呼吸作用表现为碳源,白天由于光合作用而表现为碳
汇。 6月份为冬小麦收割期,地表裸露,翻耕、烤田、水稻移栽,为农田生态系统碳排放时段,日变化不显著,
NEE 基本都为正值。 各月 NEE符号变化由正值转为负值在日出后 1—1.5 h,夏季比春秋季提前 0.5 h,比冬季
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图 1摇 环境因子季节变化
Fig.1摇 Seasonal dynamics of environmental factors
图 2摇 2012—2013年作物高度与净生态系统碳交换季节变化
Fig.2摇 Seasonal dynamics of crop height and net ecosystem CO2 exchange (NEE) in 2012—2013
提前 1.5 h;由负值转为正值时刻正好相反,夏季比春秋季晚 0.5—1 h,比冬季晚 1—1.5 h,主要集中在 16:30—
18:00。 NEE在 12:00以前逐渐增大,12:00 左右达到最大值,12:00 以后 NEE 逐渐减小,11 月—翌年 2 月
NEE最大值在-0.0302—-0.163 mg m-2 s-1、3—5月(麦季主要生长期)NEE最大值在-0.177—-0.338 mg m-2 s-1、
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7—10月(稻季主要生长期)达-0.174—-0.396 mg m-2 s-1、6 月份 NEE 最大值在-0.011—-0.023 mg m-2 s-1。
2012 / 2013年 8月份月均温度分别达 28.04益和 29.93益,12:00分别高达 30.70益和 33.05益,过高的气温对作
物生长及 NEE产生显著的高温胁迫效应,导致 2012 / 2013 年 8 月份月均 NEE 日变化均呈较显著的“双峰冶
特征。
图 3摇 2012—2013年 NEE月均日变化
Fig.3摇 Seasonal dynamics of NEE in 2012—2013
2.4摇 农田碳平衡
通量观测显示,2012—2013年度农田 NEE分别为-749.49—-785.38 gC m-2 a-1,为大气 CO2的汇,且存在
一定的年际波动性。 因收获的粮食大多被农民或运到城市消费,又转化为 CO2排放到大气中。 考虑作物籽粒
碳和秸秆全部还田,太湖流域典型稻麦轮作农田净吸收 88. 12 gC m-2 a-1,表现为弱碳汇,稻季净碳汇
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(63.15 gC m-2 a-1)比麦季(24.97 gC m-2 a-1)略高;如果不实施秸秆还田措施,考虑作物籽粒碳后,太湖流域
农田生态系统由碳汇变为显著的碳源,2013年净排放 448.66 gC m-2 a-1。 为了保护大气环境,太湖流域(包括
本试验区)从 2012年开始全面禁止焚烧秸秆,并实施秸秆还田农业补助政策,有助于提高农田生态系统的碳
汇能力和土壤有机质含量。
2.5摇 NEE影响因子
从图 4可以看出,NEE日均值和白天 NEE均值与作物高度均呈显著非线性关系,R2 系数分别达 0.686和
0.752。 麦季,随着小麦出苗、三叶、返青、分蘖、拔节、孕穗、抽穗、开花、乳熟和成熟,作物高度逐渐增大,在孕
穗、抽穗和开花期(4—5月)NEE较大,而后逐步降低(图 2)。 稻季,水稻从移栽到成熟,NEE 逐渐增大并在
抽穗和孕穗期(8—9月)达最大。 综合 NEE季节变化和月均日变化,说明日均 NEE 和白天 NEE 季节变化直
接受作物植被生长情况影响。 同时,其他相关研究也证实农田白天 NEE 也受光合有效辐射和叶面积指数
影响[5,20]。
图 4摇 NEE与作物高度关系
Fig.4摇 Relationship between mean NEE and crop height
NEE日均值和白天 NEE均值取作物高度观测值当天前后各 5d的均值
温度和水分是影响夜间 NEE的关键环境因子[5,20]。 从图 5 可以看出,太湖流域典型麦季农田生态系统
夜间 NEE与 10 cm土壤温度呈指数关系,并达 0.001显著水平,2012和 2013年 R2 系数分别为 0.694和0.683,
温度敏感系数(Q10)分别为 3.03和 2.67,高于许多土壤呼吸模型所采用的 Q10值(Q10 = 2.0),略高于华北平原
农田(2.94 / 2.49) [5]。 2012和 2103年麦季夜间 NEE与 10 cm土壤水分呈显著曲线关系,R2 系数分别为 0.335
和 0.645。 麦季 2013年 10 cm土壤水分(0.25—0.49,平均 0.37)显著高于 2012 年(0.180—0.59,平均 0.23)。
2012年麦季为土壤 TDT探头安装初期,土壤水分监测偏低,进而导致夜间 NEE 与土壤水分的 R2 系数偏低。
试验区土壤田间持水量约为 0.314,从图 5可知在太湖流域湿润区,当土壤水分低于田间持水量时,夜间 NEE
主要受土壤温度影响,土壤水分对其影响不大;反之,夜间 NEE受土壤温度和水分双重影响,土壤水分增加对
夜间 NEE起明显的抑制作用,同时土壤水分增加也降低了土壤呼吸对温度的敏感性(Q10)。 此外,从表 1 可
知麦季降水增大了土壤空隙,导致降水后初期夜间 NEE增大,增强了土壤呼吸。 P1,P2 和 P3 3 次典型降水事
件前后温度均有所下降,但夜间 NEE显著大于降水前,主要受降水影响;P4 典型降水事件后温度有较明显上
升,但夜间 NEE增加幅度大于温度对其影响,夜间 NEE增大受温度升高和降水双重影响。
稻季因农田灌溉长期淹水,土壤水分含量几乎接近饱和状态,对土壤呼吸产生较明显的阻滞效应[20],导
致土壤呼吸与 10 cm土壤温度的相关性显著降低,2012和 2013年 R2 系数分别为 0.545和 0.360,温度敏感系
数(Q10)分别为 1.88和 1.39,与朱咏莉等(涡度相关法) [6]和邹建文等(箱式法) [24]对稻田观测获取的 Q10接
近,分别为 1.70 和 1.68。 F3 为 2013 年稻季初期由裸地至淹水初期,淹水明显抑制了夜间 NEE,降低了
44.5%。 F1 和 F2 为 2012年两次典型的烤田,夜间 NEE均显著大于其前后淹水状态期间的夜间 NEE,因此稻
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图 5摇 麦季夜间 NEE对 10cm土壤温度 /水分响应
Fig.5摇 Relationship between nighttime NEE and soil temperature and moisture at the 10 cm depth during the wheat season
田淹水与烤田交替变化对土壤呼吸产生明显的抑制或激发的短时效应(表 1)。 此外,F1 和 F2 同处于淹水状
态,F1 期间的温度显著高于 F2,而 F2 的夜间 NEE则高于 F1,主要由于 F2 处于稻季成熟期,其凋落物远大于
7月份孕穗期,进而导致其夜间 NEE大于 F1。
3摇 讨论
太湖流域典型稻麦轮作农田生态系统相比其他区域具有更高的固碳能力。 太湖流域麦季 NEE 日最大累
积吸收量大于华北平原(8.19—9.50 gC m-2 d-1) [5]和淮河流域(11.76 gC m-2 d-1) [7],小于美国俄勒岗地区小
麦田(13.4 gC m-2 d-1) [4];2012—2013年稻季 NEE日最大累积吸收量(-10.63—-10.16 gC m-2 d-1)高于中亚
热带双季稻区晚稻的最大吸收峰值(-9.4 gC m-2 d-1) [6],与淮河流域(-10.4 gC m-2 d-1)基本接近[7];年尺度
上,太湖流域稻麦轮作农田生态系统碳吸收量大于华北平原( -197.6—-317.9 gC m-2 d-1) [5]、中亚热带地区
(-675.2 gC m-2 a-1) [6]和淮河流域(生长季 3—9月,-626.92 gC m-2 a-1) [7]。 此外,考虑作物籽粒碳和秸秆全
部还田,太湖流域典型稻麦轮作农田表现为弱碳汇,而华北平原和法国西南部地区农田生态系统均由碳汇变
为碳源,分别排放 107.5—340.5 gC m-2 a-1和(372依78) gC m-2 a-1[5,17]。
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表 1摇 降水和淹水对太湖流域典型稻麦轮作农田夜间 NEE影响
Table 1摇 Impacts of rainfall and flooding on the nighttime NEE for typical wheat鄄rice rotation agroecosystem in the Lake Taihu basin
时 间 Time
NEE均值
Mean NEE /
(gC m-2 s-1)
降水
Precipitation /
cm
土壤水分均值
Mean soil
moisture /
(m3 / m3)
土壤温度均值
Mean soil
temperature / 益
P1 2012鄄03鄄16 20:00:00—03鄄17 06:00:00 0.099 0.25 11.3
2012鄄03鄄17 14:00:00—03鄄17 23:00:00 15.3 0.44 11.7
2012鄄03鄄18 19:30:00—03鄄19 06:00:00 0.101 0.25 10.0
P2 2012鄄03鄄21 19:30:00—03鄄22 6:00:00 0.121 0.24 8.5
2012鄄03鄄22 15:30:00—03鄄23 13:30:00 25.5 0.43 8.5
2012鄄03鄄23 19:30:00—03鄄24 06:00:00 0.196 0.28 7.8
P3 2013鄄02鄄04 19:30:00—02鄄04 23:00 0.034 0.39 6.4
2013鄄02鄄04 23:30:00—02鄄05 13:30 23.8 0.45 5.8
2013鄄02鄄06 19:30:00—02鄄07 06:00:00 0.053 0.45 4.3
P4 2013鄄03鄄15 19:30:00—03鄄15 23:30:00 0.097 0.37 7.7
2013鄄03鄄16 16:00:00—03鄄17 23:30:00 17.2 0.40 11.6
2013鄄03鄄18 19:30:00 —03鄄19 05:00:00 0.167 0.40 11.9
F1 2012鄄07鄄22 19:00:00 —07鄄23 05:30:00 0.095 0.65 26.8
2012鄄07鄄23 19:30:00 —07鄄24 05:30:00 0.119 0.44 26.1
2012鄄07鄄24 19:00:00—07鄄25 05:30:00 0.084 0.61 26.4
F2 2012鄄010鄄06 18:30:00—10鄄07 05:00:00 0.103 0.58 18.5
2012鄄010鄄12 18:30:000—10鄄13 05:00:00 0.167 0.41 15.6
2012鄄010鄄14 18:30:00—10鄄15 05:00:00 0.108 0.56 19.3
F3 2013鄄06鄄06 18:30:00—06鄄07 03:30:00 0.218 0.24 23.1
2013鄄06鄄14 18:30:00—06鄄015 03:30:00 0.121 0.53 22.7
摇 摇 P1,P2,P3 和 P4 分别为麦季四次降雨;F1,F2 和 F3 分别为稻季 3次淹水;30min NEE观测数据质量均较高,均值计算剔除个别插补数据
现有研究已证实秸秆还田能有效增加土壤有机碳含量,提高农田生态系统的固碳潜力,如地处太湖流域
的江苏省、上海市和浙江省,采用秸秆还田措施将使其农田土壤固碳潜力分别达 45.57、25.97 kg hm-2 a-1和
29.22 kg hm-2 a-1[3]。 同时,实施秸秆还田、严禁就地焚烧,有助于对近年来持续爆发的严重雾霾天气的有效
防范与治理。 但需指出的是,目前针对农田生态系统 CO2、CH4和 N2O 排放之间的相互作用影响机理还不清
晰,初步研究表明小麦秸秆还田将显著促进稻季 CH4排放,增加量甚至高达 3—11倍[21,25]。 因此,秸秆还田虽
然有助于提高农田生态系统 CO2固碳能力,但同时对农田生态系统净温室气体排放产生较大的不确定性,有
待进一步加强观测秸秆还田对多种温室气体排放的相互作用影响,评估其对全球增温潜势(GWP)的综合影
响,探讨秸秆施入量及施入方式的最佳优化模式,提高秸秆还田政策及农业补助政策的科学性与合理性。
碳通量观测手段及缺失数据插补方法对 NEE 估算存在较大的不确定性。 同为采用涡度相关技术,本研
究观测的太湖流域稻麦轮作农田生态系统年 NEE 分别比淮河流域和中亚热带地区高 19. 6%—25.3%和
11.0%—16.3%,其差异尚在可接受范围内,主要可能受区域环境因子及农作物品种差异等影响。 利用箱式法
观测的上海崇明岛 2011年稻季 NEE(-67.13 gC / m2) [23]、南京稻麦轮作耕地 2001—2002 年 NEE(-196.6—
-258.0 gC / m2) [24],分别仅为本研究的 15.2%—20.2%和 25.1%—34.4%,存在明显低估;而利用箱式法观测的
川中丘陵区稻麦轮作农田年 NEE为 1205.0 gC / m2,则比本研究高估 57.0%[21]。 此外,采用均值法插补本研究
2012年缺失数据估算的年 NEE,比本文采用的神经网络插补法高估 11.7%。 因此,采用不同碳通量观测技术
手段以及缺失数据插补方法均对 NEE估算及区域比较研究产生较大的不确定性。 另外,在湿润季风气候区,
由于雨季连续降水时间较长,导致开路式涡度相关法的观测数据缺失较多,给数据插补带来较大的难度。 由
于本研究前期没有观测光量子通量密度、稻 /麦季各生长期 LAI和生物量等要素,后期需进一步补充观测以明
晰 NEE与其之间的响应关系。
3666摇 20期 摇 摇 摇 徐昔保摇 等:太湖流域典型稻麦轮作农田生态系统碳交换及影响因素 摇
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4摇 结论
(1)太湖流域典型稻麦轮作农田生态系统碳交换(NEE)呈典型的“W冶双峰型季节变化特征,NEE 季节变
化及月均日 NEE变化均呈明显的年际波动;年 NEE为-749.49— -785.38 gC m-2 a-1,考虑作物籽粒碳和秸秆
全部还田后净吸收 88.12 gC m-2 a-1,为弱碳汇,比淮河流域、华北平原和中亚热带地区农田生态系统具有更高
的固碳能力。
(2)稻 /麦季日均 NEE和白天 NEE的季节变化直接受作物植被生长情况影响;夜间 NEE与 10 cm土壤温
度呈显著指数关系,2012 / 2013年温度敏感系数(Q10)分别为 3.03 和 2.67;当土壤水分低于田间持水量时,夜
间 NEE主要受土壤温度影响;当土壤水分超过田间持水量时,夜间 NEE受土壤温度和水分双重影响;降水对
夜间 NEE有短时的激发效应。
(3)稻季淹水对土壤呼吸产生较明显的阻滞效应,同时降低了夜间 NEE 对土壤温度的敏感性,2012 和
2013年温度敏感系数(Q10)分别为 1.88和 1.39,稻季淹水与烤田交替变化对土壤呼吸产生明显的抑制或激发
的短时效应。
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