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

土壤呼吸 | 冬季增雪促进冻融期N2O排放机制

日期: 2025-08-18
浏览次数: 89

土壤呼吸 | 冬季增雪促进冻融期N2O排放机制

土壤呼吸 | 冬季增雪促进冻融期N2O排放机制

研究背景:被忽视的“冬季脉冲”释放

一氧化二氮(N2O)作为一种高效温室气体,其单位质量对全球变暖的影响是二氧化碳的近300倍。特别是在寒冷草原地区,每年春季的“冻融期”会爆发剧烈的N2O“热时刻”,而这些短暂却强烈的排放事件,往往被全球温室气体模型忽略。

研究目标:揭秘雪下土壤N2O的爆发机制

中国科学院植物研究所的研究团队,首次结合“原位高频自动通量监测”与“区域土壤柱模拟实验”,系统揭示了加深的冬季积雪如何显著放大草地土壤N2O排放,并进一步明确了水分与微生物联动机制在这一过程中的核心作用。

土壤呼吸 | 冬季增雪促进冻融期N2O排放机制

图1. 研究区概况

实验一:原位自动监测,捕捉全年N2O变化趋势

地点:内蒙古草原生态系统研究站(IMGERS)

方法:在天然草地中布设雪围栏制造“深雪处理”,并使用SF-3500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),配合高精度激光光腔分析仪,实现全年不间断、每日高频率N2O通量监测。

亮点数据:

深雪下冻融期内最大N2O通量高达252μgNm⁻² h⁻¹,是自然雪层的近9倍;

短短46天的冻融期贡献了全年的57%通量。

实验二:12地土壤柱,揭示区域差异与机制

区域:覆盖干旱、典型、湿润草甸草原,横跨1500公里

方法设计:

每个站点采集天然土壤柱,维持原始结构不扰动;

设置4种模拟雪深处理(0、8、16、28cm),以冰替代雪后融化再冻融,重建真实的土壤温度与水分变化;

用静态箱采气法共采集1920组数据,并配套土壤含水量、微生物碳氮、酶活性和基因丰度等指标分析。

 

结果

1.冬季增雪促进冻融期N2O排放

土壤呼吸 | 冬季增雪促进冻融期N2O排放机制

图2. 冻融期N2O排放通量

 

2. 调控冻融期N2O排放因素

土壤呼吸 | 冬季增雪促进冻融期N2O排放机制

图3. 气候、植物和土壤理化性质对生态区不同模拟雪深下冻融期N2O通量的影响

土壤呼吸 | 冬季增雪促进冻融期N2O排放机制

图4. 生物因素对冻融期N2O排放的影响

 

3.水分-微生物层级调控机制

土壤呼吸 | 冬季增雪促进冻融期N2O排放机制

图5. 生物与非生物因素的相对重要性

土壤呼吸 | 冬季增雪促进冻融期N2O排放机制 

图6. 水分-微生物对冻融期N2O排放的层级调控机制

 

4. 驱动不同生态区N2O排放热点的因素

土壤呼吸 | 冬季增雪促进冻融期N2O排放机制

图7. 不同生态区域充水孔隙度和微生物属性变化的控制因素

 


微生物机制揭秘

研究发现当土壤含水率(WFPS)处于43%~66%区间时,N2O排放受水分与微生物“联合作用”控制;

而当含水率超过66%时,N2O释放完全由微生物主导,尤其是与氮循环相关的酶活性和功能基因表达。

关键微生物因素

narG、napA基因(硝酸还原)和nosZ基因(N2O还原)丰度之比,精准预测排放强度;

酶动力学参数(Vmax)清晰反映出N元素在微生物系统中的处理速率。

科学启示:模型中不能忽略的“热时刻”

高雪深 + 高根系生物量 + 湿润气候 = 草地N2O排放“热点区”

研究揭示了N2O释放的“水分–微生物”分阶段控制模型,为改进气候模型提供新思路。

 

参考文献
Luo et al., 2025. Global Change Biology
标题:《Moisture–Microbial Interaction Amplifies N₂O Emission Hot Moments Under Deepened Snow in Grasslands》
DOI: 10.1111/gcb.70254


News / 相关新闻 More
2026 - 05 - 22
研究背景在全球变化研究中,河流、湖泊等内陆水体并非只是碳从陆地输送到海洋的通道,也是重要的碳转化与温室气体释放界面。进入水体的有机碳,一部分在水体中滞留埋藏,另一部分则通过微生物分解、厌氧产甲烷和气体扩散等过程转化为CO₂和CH₄,并释放到大气中。在快速城市化地区,土地利用变化、生活污水输入、河网改造和营养盐富集会进一步改变水体理化环境与碳循环过程。然而,不同类型城市水体的温室气体排放差异及其驱动机制仍有待明确。围绕这一问题,中国科学院南京地理与湖泊研究所程俊翔老师团队在国际期刊 《Science of the Total Environment》发表研究成果。研究以高度城市化地区苏州河湖系统为对象,开展 CH₄ 和 CO₂ 通量原位监测,并同步测定水体理化指标,系统揭示了不同类型城市水体温室气体排放的时空格局及主要驱动因素,为城市水体碳循环评估与排放管控提供了实测依据。 图1.苏州市土地...
2026 - 05 - 22
研究背景哈密瓜的风味品质和商品价值与甜度密切相关,而可溶性固形物含量(SSC)是评价果实甜度的重要指标。传统SSC检测多依赖折光仪测定,虽结果可靠,但需取样、榨汁或切片,具有破坏性,难以满足批量化、连续化和在线分选对快速无损检测的需求。高光谱成像技术融合了图像与光谱信息,能够间接反映果实内部化学成分(如糖、水分、酸度)的分布与含量,为非破坏性检测提供了新路径。然而,现有研究多集中于单一品种,跨品种检测的模型泛化能力仍面临挑战,尤其是哈密瓜这类果皮差异大、糖分分布不均的厚皮甜瓜。近日,青岛农业大学赵磊老师团队在《Symmetry》发表了一项研究,系统探索了高光谱成像结合机器学习在哈密瓜多品种可溶性固形物(SSC)无损检测中的应用,提出了一种基于RPD加权的集成模型,显著提升了跨品种预测的鲁棒性和准确性。 图1.光谱采集过程。研究方法样本准备:品种:西州蜜、伽师瓜、金凤凰、黑眉毛(各40个,共...
2026 - 05 - 18
研究背景全球气候变化正在改变干旱与半干旱草原生态系统的稳定性边界。随着年际降水波动增强、大气氮沉降加剧以及放牧压力持续存在,草原生态系统的稳定性正受到多重驱动因子的共同影响。物种丰富度(SR)和地上净初级生产力(ANPP)分别反映群落多样性与生态系统生产功能,二者之间的耦合关系被认为是评估草地稳定性和恢复力的重要生态学指标。然而,已有研究多关注单因子效应或静态气候条件下的生态响应,对于降水变异、放牧干扰和氮输入如何在不同降水年份中共同调控SR–ANPP耦合关系,仍缺乏系统认识。近期,兰州大学侯扶江老师和王晓波老师团队在《Earth's Future》上发表了一项研究,团队以黄土高原典型干旱草原为对象,探讨了不同降水年份下,放牧强度和氮添加如何影响SR与ANPP之间的耦合关系,并进一步解析了植物功能群和土壤因子在其中的调控机制。图1.长期放牧试验平台和氮添加试验区。UG、LG、MG和...
2026 - 05 - 18
研究背景松树枯萎病(PWD)是由松材线虫引发的毁灭性森林病害,具有传播快、致死率高和防控难度大的特点。当前防控多依赖病后治理,存在明显滞后性,难以满足早期预警需求。研究表明,PWD的发生发展与树体水分和叶绿素含量变化密切相关,二者可作为判断病害侵染程度的重要生理指标。然而,传统地面检测成本高、效率低,难以实现大范围、无损监测。近年来,随着光谱遥感技术的成熟,如何在病害无症状阶段实现早期识别,已成为防控研究的重点。然而,早期松树枯萎病的动态演变规律尚不明确,遥感监测的最佳时间窗口也缺乏系统性研究。近期,中国科学院空天信息创新研究院黄文江老师团队在《Ecological Informatics》发表了一项研究,研究通过构建“高光谱—色度—病理”多维监测框架,揭示了早期松树枯萎病的时间响应序列,并确定了遥感指标的最佳检测时机。 图1.研究区域概述。研究方法研究以安徽省宣城市麻姑山林场为研究区,选...
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