北京理加联合科技有限公司

LICA United Technology Limited

服务热线: 13910499761 010-51292601
企业邮箱
应用支持 Application Support
News 应用支持

2018–2019年大兴安岭北部近地表土壤冻融期森林土壤CO2和CH4通量

日期: 2024-10-21
浏览次数: 164

2018–2019年大兴安岭北部近地表土壤冻融期森林土壤CO2和CH4通量


高纬度苔原和针叶林、中纬度阔叶林和草原、高山和 高原地区普遍存在季节性、昼夜性甚至持续数小时的冻融循环。北半球近55%的陆地面积经历季节性冻融,土壤冻融循环持续时间从几天到150天不等。频繁的冻融循环改变了土壤微生物群落结构和代谢,加速土壤有机质的分解,并以温室气体(如CO2、CH4和N2O)或溶解有机碳(DOC)的形式排放。这些过程已成为生态学、冻土学和生物地球化学研究的重点。

冻融循环对地表土壤CO2和CH4通量的影响备受关注。一项研究发现,积雪对冬季土壤呼吸的影响是短暂的,厚度变化对CO2通量影响小。了解活动层过程对多年冻土区土壤CO2和CH4动态的响应和反馈至关重要。冻融循环频率和持续时间对高寒地区土壤碳通量具有重要调控作用。不同生态系统在融化期具有较高的CO2和CH4通量,研究表明,在近地表土壤冻结期间CO2通量达到峰值,随后显著下降。春季融化期(20-30天)的甲烷通量占全年总量的11%。

本研究在内蒙古自治区大兴安岭生态系统国家野外观测研究站(NFORS-DXAE)进行。该地区具有典型的大陆性季风半干旱气候,多年平均气温为-4.4°C,年蒸发潜力800-1200毫米,年降水量450-550毫米,其中60%集中在7月和8月,降雪期为9月至次年5月,平均降雪厚度约30厘米。实验地块位于海拔820米的北坡落叶松林,主要乔木为兴安落叶松和白桦,平均胸高10 cm,平均树高10±4.90 m。主要灌木为杜香,平均株高0.31±0.07 m,平均植被盖度39±8%。土壤为棕色针叶林土,土层厚度30-40 cm(包括10 cm的腐殖质层),有机质含量42.74±0.92 g·kg−1。根据2009-2011年地温数据,活动层厚度为0.5至2.0 m。

2018–2019年大兴安岭北部近地表土壤冻融期森林土壤CO2和CH4通量

图1. 内蒙古自治区大兴安岭生态系统国家野外科学观测研究站研究区位于中国东北大兴安岭北部。


由于测量系统配套设施通道数量和长度有限,样地被划分为4个子区。为保证测量的可靠性和代表性,样地被划分为16个5×5 m的子区。每个子区随机选择4个子样。在每个子区放置一个点来测定土壤呼吸速率。为此,将一个高10 cm、直径20 cm的PVC土环的一端压入土壤5cm深,并清除表面废弃物。PVC土环在土壤呼吸测量前一周铺设,整个测试过程中PVC土环保持静止。由于该区域降雪较大,为防止土壤呼吸室受到降雪和吹雪的影响,在观测点安装了1×1 m的挡雪设备,并定期或根据需要清除积雪,避免积雪对呼吸室观测的影响,确保观测点仪器环境的安全。

本研究采用动态室法观测土壤表面的CO2 和 CH4通量,使用激光气体分析仪以及SF-3000 系列多通道土壤气体通量测量系统(北京理加联合科技有限公司)进行多通道、长期、连续土壤呼吸观测。

土壤CO2通量计算的标准闭合时间为2分钟(120秒),为保证CH4通量测量的准确性,将测量时间延长至3分钟(180秒)。与其他类型的仪器和设备相比,该仪器可实现多点、长时间进行测量,测量数据可实时传输和显示,便于研究人员观察数据的稳定性,快速发现数据采集中的异常。

2018–2019年大兴安岭北部近地表土壤冻融期森林土壤CO2和CH4通量

图2. 研究中使用的表层土壤温室气体连续观测系统。

2018–2019年大兴安岭北部近地表土壤冻融期森林土壤CO2和CH4通量

图3. 本研究实验地块落叶松林土壤表面CO2通量的月变化。

2018–2019年大兴安岭北部近地表土壤冻融期森林土壤CO2和CH4通量

图4. 2018年10-11月和2019年4-5月本研究落叶松林实验地块土壤表面甲烷吸收速率的日变化。

2018–2019年大兴安岭北部近地表土壤冻融期森林土壤CO2和CH4通量

图 5. 2018 年 10-11 月和 2019 年 4-5 月本研究根河试验地块甲烷吸收率的月变化。

注:(a) CH吸收率的月变化(误差线表示一个标准差);(b) 地表土壤解冻期土壤 CH吸收率变化的箱线图(上边缘表示最大值,下边缘表示最小值)。

表1. 2018年10-11月和2019年4-5月根河试验地土壤表面CO2通量、CH4吸收速率、土壤表面温度和土壤表面水蒸气浓度的最佳拟合方程。

2018–2019年大兴安岭北部近地表土壤冻融期森林土壤CO2和CH4通量
2018–2019年大兴安岭北部近地表土壤冻融期森林土壤CO2和CH4通量

图 6. 2018 年 10 月至 11 月和 2019 年 4 月至 5 月土壤表面 CO2 流出和 CH4 吸收与土壤表面温度和土壤表面水蒸气浓度(气室内)的拟合图。

本研究发现,东北大兴安岭森林土壤 CO2 通量呈现单峰型日变化。2018 年 11 月底和 2019 年 4 月初,观测到的 CO2 和 CH4 通量分别小于 100 和 −0.1 nmol·m−2·s−1。在近地表土壤融化期(4 月至 5 月),春季 CO2 释放峰值短暂。土壤冻融循环显著改变了 CO2 的释放速率和 CH4 的吸收速率,但并未显著改变土壤 CO2 和 CH4 通量的日变化模式。在春季近地表土壤冻融期观测到间歇性的土壤 CO2 和 CH4 通量羽流。土壤温度和水分含量波动显著影响近地表土壤冻融期 CO2 和 CH4 通量的变化。这些特征大部分可以通过气室内土壤温度和土壤表面水蒸气的变化来解释。此外,土壤呼吸的 Q10 值在近地表土壤冻融期最大,对土壤温度变化敏感。近地表土壤冻融期累积的CO2 和 CH4通量对这些冬季总量的贡献最大。考虑到持续的气候变化可能会极大地改变中国东北森林生态系统的年碳通量(汇或源),更准确地测量、预测和评估未来土壤CO2 和 CH4 通量的时间模式非常重要。    




News / 相关新闻 More
2026 - 06 - 22
研究背景全球变暖正在加速高寒地区冻土退化,也在改变河流的来水方式。青藏高原是世界上最大、海拔最高的多年冻土区,也是众多河流的重要源区。随着冻土活动层加深、季节性冻融过程增强,地表水、土壤水和地下水之间的联系被重新塑造,河流径流来源也随之发生变化。已有研究表明,降水、融雪水、土壤水和地下水是高寒河流的主要补给来源。但在冻融交替过程中,这些水源如何进入河道?不同阶段由谁主导补给?哪一层土壤水贡献更大?这些问题仍缺乏清晰的定量认识。近日,北京师范大学李小雁老师团队以青海湖流域最大的入湖河流——布哈河流域为对象,结合氢氧稳定同位素、水文气象观测和MixSIAR混合模型,系统解析了冻融过程中高寒河流径流来源组成及其输送路径变化,为理解气候变暖背景下高寒流域水循环响应提供了新的证据。 图1.图(a)、(b)和(c)分别展示了QTP和QLB的位置,以及BRB内采样点的空间分布和多年冻土的分布情况。研究方...
2026 - 06 - 22
氮肥增产背后的地下水风险氮肥是保障粮食安全的关键。然而,全球氮肥的平均利用率仅为30%-50%,大量未被作物吸收的氮素通过径流和淋溶进入土壤和地下水,引发一系列生态环境问题。铵态氮(NH₄⁺-N)和硝态氮(NO₃⁻-N)是土壤和地下水中最主要的无机氮形态。其中,NO₃⁻-N由于溶解度高、迁移性强,成为地下水氮污染的主要形式。不同施氮量如何改变土壤和地下水中NH₄⁺-N、NO₃⁻-N的分布?氮素主要滞留在哪些土层?作物不同生育期是否存在地下水氮素升高风险?环境因子又如何调控氮素转化与迁移?围绕这些问题,宁夏大学钟艳霞老师团队在中国西北旱区玉米种植区开展了连续两年的田间定位试验,系统分析不同施氮量下土壤—地下水系统中NH₄⁺-N和NO₃⁻-N的动态变化,为旱区农田氮肥管理与地下水污染防控提供了科学依据。相关成果发表在《Applied Water Science》。两年田间定位试验追踪氮素迁移(...
2026 - 06 - 15
研究背景天然湿地是重要碳库。长期淹水环境减缓了有机质分解,使大量碳储存在土壤中,因此湿地在全球碳循环与温室气体调控中具有关键作用。但随着土地开发与粮食生产扩张,越来越多天然湿地被开垦为水田。这不仅改变土地类型,也会重塑土壤水分、氧化还原状态和微生物群落,进而影响甲烷(CH₄)与二氧化碳(CO₂)的排放。那么,湿地变水田后,生态系统碳收支会如何变化?这种变化由环境直接驱动,还是受微生物调控?近日,延边大学朱卫红老师的研究团队以图们江流域的天然湿地及其转变的水田为研究对象,系统评估了湿地转水田对CH₄和CO₂通量及土壤微生物群落的影响,旨在揭示农业开垦导致的湿地碳排放风险。研究成果发表于《Ecological Processes》期刊。为什么关注“湿地改水田”?湿地是“水文—土壤—微生物—碳循环”高度耦合的生态系统。长期淹水形成的厌氧环境既有利于有机碳保存,也促进产甲烷过程,使湿地成为重要的C...
2026 - 06 - 15
研究背景:高分辨率监测的必要性与现实瓶颈浅海生态系统是海岸防护、生物多样性维持和生态服务供给的重要基础。水深信息和底栖生境分布,是认识浅海生态格局、评估环境变化和制定保护策略的关键数据。过去,水深与底栖信息主要依靠实地勘测获取,该方式成本高、效率低,难以满足大范围、高频次和精细化监测需求。遥感技术为浅海制图提供了新路径:卫星多光谱影像覆盖广、连续性强,无人机高光谱影像则兼具厘米级空间细节和丰富光谱信息。尽管已有研究推动了卫星与无人机平台在浅海测绘中的融合应用,但一个核心问题仍待明确:在浅海水体监测中,空间分辨率与光谱分辨率究竟如何影响制图精度?围绕这一问题,西班牙拉斯帕尔马斯大学海洋学与全球变化研究所的团队近日在《Scientific Reports》发表研究,系统比较了无人机高光谱、卫星多光谱和RGB影像在浅海水深反演与底栖生境制图中的表现。该研究为海岸带生态监测中的平台选择、数据配置和...
关闭窗口】【打印
Copyright ©2018-2023 北京理加联合科技有限公司
犀牛云提供企业云服务

北京理加联合科技有限公司

地址:北京市海淀区安宁庄东路18号光华创业园5号楼(生产研发)
          光华创业园科研楼四层
电话:13910499761 13910124070  010-51292601
传真:010-82899770-8014
邮箱:info@li-ca.com
邮编:100085

 



 


 


  • 您的姓名:
  • *
  • 公司名称:
  • *
  • 地址:
  • *
  • 电话:
  • *
  • 传真:
  • *
  • 电子邮箱:
  • *
  • 邮政编码:
  • *
  • 留言主题:
  • *
  • 详细说明:
  • *
在线留言
关注我们
  • 官方微信
  • 官方手机端
友情链接:
X
1

QQ设置

3

SKYPE 设置

4

阿里旺旺设置

等待加载动态数据...

等待加载动态数据...

5

电话号码管理

  • 010-51292601
6

二维码管理

等待加载动态数据...

等待加载动态数据...

展开