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1研究方法
1.1试验地概况研究区位于浙江天目山森林生态系统国家定位观测研究站(30°18′30″~30°24′55″N,119°24′47″~119°28′27″E),面积为4284hm2。主峰仙人顶,海拔为1506m。气候具有中亚热带向北亚热带过渡的特征,受海洋暖湿气流的影响较深,形成季风强盛,四季分明,气候温和,雨水充沛,光照适宜且复杂多变的森林生态气候[12]。自山麓至山顶,年平均气温为14.8~8.8℃,最冷月平均气温3.4~-2.6℃,极端最低气温-13.1~-20.2℃,最热月平均气温28.1~19.9℃,极端最高气温38.2~29.1℃,无霜期235.0~209.0d,年雨日159.2~183.1d,年雾日64.1~255.3d,年降水量1390.0~1870.0mm[13],年太阳辐射4460~3270MJ•m-2[14],年相对湿度76%~81%。常绿落叶阔叶混交林是天目山精华植被[12],分布于海拔850~1140m,常绿乔木主要有细叶青冈Cy-clobalanopsisgracilis,石栎Lithocarpusglaber和交让木Daphniphyllummacropodum等,落叶乔木有青钱柳Cyclocaryapaliurus,化香Platycaryastrobilacea,枫香Liquidambarformosana,天目木姜子Litseaauric-ulata和短柄枹Quercusglandulifera等。灌木有柃木Euryajaponica,箬竹Indocalamustessellatu和马银花Rhododendronovatum等,另外混有针叶林柳杉Cryptomeriafortunei林、金钱松Pseudolarixamabilis林及黄山松Pinustaiwanensis林等,组成多种较复杂的森林类型。土壤为山地黄壤,土层深度约为100cm。pH5.0~6.0,枯枝落叶层厚为10~20cm。试验地在研究区的1块常绿落叶阔叶混交林样地(30°20′59″N,119°26′13.2″E)内,海拔为1139m,样地面积为20m×20m,主要乔木有小叶青冈Cyclobalanopsismyrsinifolia,交让木,小叶白辛树Pterostyraxcorymbosus,短柄枹,青钱柳Cyclocaryapaliurus,天目槭Acersinopurpurascens,秀丽槭Acerelegantulum和糙叶树Aphanantheaspera等,林龄为140a,郁闭度0.7,林分密度3125株•hm-2。林分为复层结构,分3层,15.0m以上的乔木约占3.2%,第2层8.0~14.0m的乔木约占43.2%,其余的乔木均在8.0m以下。优势树种为小叶青冈、交让木和小叶白辛树等。据2012年调查,小叶青冈活立木平均高度为9.2m,胸径24.1cm;交让木活立木平均高度为5.1m,胸径7.8cm;小叶白辛树活立木平均高度为11.2m,胸径20.2cm。小乔木或灌木主要有红脉钓樟Lin-derarubronervia,微毛柃Euryahebeclados,荚蒾Viburnumdilatatum,大青Clerodendrumcyrtophyllum,浙江大青Clerodendrumkaichianum,野鸦椿Euscaphisjaponica,山胡椒Linderaglauca,鸡毛竹Shibataeachinensis,紫竹Phyllostachysnigra,牛鼻栓Fortuneariasinensis和四照花Dendrobenthamiajaponicavar.chinensis等。
1.2观测方法
1.2.1大气水汽稳定同位素组成δv的原位连续观测试验地建有40m高的微气象观测塔,观测塔搭载有由三维超声风速仪(CAST3,CampbellInc,美国)和开路CO2/H2O分析仪(Li-7500,LiCorInc.,美国),7层CO2/H2O廓线观测系统,大气水汽稳定同位素分析系统,以及常规气象观测系统。利用LGR水汽同位素分析仪(WVIA)对大气水汽稳定同位素组成进行原位连续观测。该系统采用离轴积分腔输出光谱技术,可以实现对环境中水汽浓度,δ18O,δD的原位连续观测[15],借助于外扩构件可以测量5个不同高度的大气水汽浓度及大气水汽稳定同位素组成。本试验地的系统的5个高度分别设在2,4,8,16和32m,取16m高度的通道值代表森林生态系统的地表蒸散总量的大气水汽稳定同位素组成。数据采集频率为6min•次-1•通道-1,采样频率为0.1Hz,输出结果以相对于国际原子能机构推荐的δv-SMOW值表示,δ18O的测量精度为(δ18O)<±0.2‰,所采数据最后经校准并标准化后统一使用。本研究中的稳定同位素组成值均为δ18O。
1.2.2气象数据的观测常规气象观测系统由锦州阳光气象科技有限公司安装,包括7层风速,7层大气温度和湿度。安装高度分别为2,7,11,17,23,30和38m。温湿度采用17m的数据为准。土壤温度和湿度观测深度为5,50和100cm。土壤热通量测量深度为3和5cm。降雨量和净辐射值由距离试验地500m的自动气象站提供。常规气象观测系统数据通过数据采集器隔30min自动记录平均风速、环境温度、环境湿度、土壤温度、土壤湿度等常规气象信息。自动气象站数据通过数据采集器隔10min自动记录降雨量、净辐射等信息。
2结果与分析
2.1降水对大气水汽稳定同位素组成的影响试验采用2013年8月1日到2013年10月1日的数据。大气水汽稳定同位素组成采取了2m和16m等2个高度,排除了高度对于同位素值的影响,1h计算1个平均值,1d共有24个同位素值。由于试验地郁闭度较高,降水量值存在偏低现象,但不影响试验结果。对图1进行分析:整体来看,试验地大气水汽稳定同位素组成的变化趋势与降水量有明显关系。每次降水过后,高低2层大气水汽稳定同位素组成都明显降低。比如8月22日,9月11日,9月24日3次比较大的降水过后,大气水汽稳定同位素组成都明显降低。这可能是因为降水过程中,水汽的冷凝消耗了森林生态系统中的大量水蒸气中的δ18O,使得大气水汽中的同位素组成也随之降低。
2.2环境温度对大气水汽稳定同位素组成的影响从图2可以看出:森林生态系统的环境温度的变化趋势与大气水汽稳定同位素组成的变化趋势不一致。当环境温度下降时,大气水汽稳定同位素组成上升,当环境温度上升时,大气水汽稳定同位素组成呈下降趋势,9月开始尤其明显。对两者进行回归分析,从图3我们可以看到环境温度和大气水汽稳定同位素组成的拟合曲线:y=-0.3477x-13.8790,R2=0.2123,F=15.9070,P=0.0002。说明森林生态系统中环境温度和大气水汽稳定同位素组成有极显著的相关性。分析原因可能为:环境温度对于叶片蒸腾和土壤水的蒸发都有很大影响,进而影响到同位素分馏作用,而大气水汽稳定同位素组成主要包括大气本底的水汽同位素组成和叶片蒸腾的水汽同位素组成以及土壤水蒸发的水汽同位素组成[4],因而环境温度的变化会引起大气水汽稳定同位素组成的变化。
2.3土壤5cm温度和大气水汽稳定同位素组成的关系土壤5cm深度处为土壤蒸发面[17],此处的温度可能会影响到土壤蒸发面液态水的蒸发,进而影响到土壤蒸发水汽的同位素组成,因此选取土壤5cm深度的温度和大气水汽稳定同位素组成作相关性分析。对图4进行分析,土壤温度的变化趋势和图2中环境温度的变化趋势类似,土壤5cm温度最大值为8月2日22.49℃,大气水汽稳定同位素组成为-19.47‰,土壤5cm温度最小值为9月20日13.38℃,大气水汽同位素组成为-15.24‰。图5是土壤5cm温度和大气水汽稳定同位素组成的拟合曲线及方程,拟合方程为:y=0.1356x2-5.3818x+31.917,R2=0.3369,F=14.732,P<0.0001,两者相关性极显著。
2.4环境相对湿度对大气水汽稳定同位素组成的影响对图6和图7进行分析:试验地的相对湿度值很高,最小值出现在9月28日,为54%,大气水汽稳定同位素组成为-17.97‰;达到相对湿度最大值100%的天数有20d,期间大气水汽稳定同位素组成最大值出现在9月23日的-14.79‰,最小值为8月28日的-25.04‰。对两者拟合,得到y=-0.0326x-17.1510,R2=0.0220,F=0.6605,P=0.5204,两者相关性不显著。
2.5土壤5cm湿度和大气水汽稳定同位素组成的关系对图8和图9进行分析:图8可以看到土壤5cm相对湿度最大值为8月23日43.84%,大气水汽稳定同位素组成δv为-20.97‰;土壤5cm相对湿度最小值为25.91%,大气水汽稳定同位素组成因自然原因缺失,但这不影响我们探讨两者之间的关系。图9为两者拟合曲线及方程:y=0.0381x2-2.9413x+35.928,R2=0.0753,F=2.3608,P=0.1034,两者相关性不显著。
2.6平均风速对大气水汽稳定同位素组成的影响对图10进行分析:平均风速最大值为9月18日2.56m•s-1,相应大气水汽稳定同位素组成为-15.18‰;平均风速最小值为8月24日和8月25日0m•s-1,相应大气水汽稳定同位素组成分别为-21.69‰和-22.97‰。图11为两者拟合后的结果:y=0.5942x-20.5090,R2=0.0179,F=1.0729,P=0.3045,表明两者相关性不显著。
2.7净辐射对大气水汽稳定同位素组成的影响对图12进行分析:是每日平均瞬时净辐射值同大气水汽稳定同位素组成的变化趋势,图13是两者的拟合曲线:y=-0.8261lnx-16.3640,R2=0.0460,F=1.6618,P=0.1987,两者相关性不显著。
3讨论
本研究结果表明:森林生态系统中降水量、环境温度、土壤5cm温度对大气水汽稳定同位素组成δv的影响较大。降水过后,大气水汽稳定同位素组成会明显降低。这与石俊杰等[10]在玉米田生态系统,袁国富等[9]在小麦生态系统得到的结论一致。环境温度和大气水汽稳定同位素组成相关性极显著。但在本实验中呈现的是负相关,而石俊杰等[10]在玉米田生态系统得到的结论是两者呈线性正相关。原因可能比较复杂,位于亚热带的天目山森林生态系统和北方的玉米田生态系统相比大气环境都有很大的不同,植被因素也不容忽略,导致环境温度对于土壤水分的蒸发和植被叶片蒸腾的影响作用不同,对于生态系统的大气水汽稳定同位素组成的影响也有很大不同。在计算土壤蒸发水汽的Craig-Gordon模型中,土壤5cm处可以作为土壤液态水蒸发面[17],理论上此处的温度和湿度对土壤蒸发水汽同位素组成有影响。
结果土壤5cm温度和大气水汽稳定同位素组成相关性极显著,符合预期。对于环境相对湿度而言,在森林生态系统中它和大气水汽稳定同位素组成的拟合的结果相关性不高。原因可能为天目山森林生态系统常年湿度在75%以上,在试验选取的时间8月和9月有20d的相对湿度达到了100%,作为单因子对于大气水汽同位素组成δv的影响不显著。平均风速和大气水汽稳定同位素组成的线性关系方程的相关系数值为0.017,表明两者之间相关性不显著。净辐射作为生态系统能量流通、转化的基础量度,本研究也探讨了它与大气水汽稳定同位素组成的关系,结果显示两者相关性不高,这与石俊杰等[10]在玉米田生态系统得到的结论也不一致。通过分析森林生态系统中各气象要素对大气水汽稳定同位素组成的影响,和以前的一些论文做对比,我们发现:试验结果有一些不一致,在森林生态系统中就单气象因素对大气水汽稳定同位素组成做相关性分析,结果显示一些因素是不显著的,这可能是因为和农田生态系统相比,森林生态系统的环境更加复杂,各因子相互作用影响也更为复杂。当然本研究为以后探讨各因素之间如何相互作用共同影响森林生态系统大气水汽稳定同位素组成作了一定的基础,也为今后在天目山森林生态系统中利用大气水汽稳定性同位素观测技术和Keeling曲线区分地表蒸散提供了一定的补充。
作者:牛晓栋 江洪 王帆 单位:浙江农林大学 浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室 南京大学国际地球系统科学研究所