基于过程模型的土壤异养呼吸对气候情景响应的研究

摘要

土壤异养呼吸(RH)是全球碳循环的关键环节之一。地球系统模型(ESMs)是预测这种关键环节对全球变化响应不可或缺的工具，而土壤温度和土壤微生物生理作用是影响ESMs模型模拟土壤异养呼吸的两个重要因子，尽管已经利用ESMs开展了大量土壤温度对土壤异养呼吸影响方面的研究，然而，多数研究没有考虑土壤微生物生理作用对土壤异养呼吸的影响，更没有考虑这种影响对气候情景的响应。
　　鉴于目前研究的不足，本文利用美国涡度通量观测数据校正土壤温度模型(STM)，用校正后的STM模型模拟了1948年至2008年，10cm、20cm和50cm三个土壤层次的土壤温度时空变化特征。然后，修改了陆地生态系统模型(TEM)中以Q10为基础的土壤呼吸模块，修改后的模块融合了阿伦尼乌斯方程、米式动力学方程以及土壤微生物生理作用过程。最后，结合校正后的STM模型所提供的土壤温度数据，应用TEM模型和修改后的TEM模型(MIC-TEM)分别模拟了美国大陆森林生态系统对气候情景（RCP2.6与8.5）的响应。主要结果如下:
　　(1)校正后的STM模型可以很好的拟合美国大陆自然生态系统土壤温度变化趋势，可以利用校正后的STM模型模拟美国大陆自然生态系统土壤温度时空变化特征。模拟结果表明:从1948年到2008年，10cm土层土壤温度升高0.2℃，20cm土层土壤温度升高0.3℃，50cm土层土壤温度升高1.2℃。最低年均土壤温度区域分布在美国大陆西南部科罗拉多州以及怀俄明、爱荷华和蒙大拿州三州的交界处;最高年均土壤温度区域分布在美国大陆南部沿海地区的德克萨斯州、佛罗里达州以及加利福尼亚州。在61年的模拟时间内，美国西南部地区德克萨斯州、俄克拉荷马州以及阿肯色州夏天土壤年均温度呈现变冷趋势;美国西部地区加利福尼亚州夏天年均土壤温度呈现变暖趋势;美国中南地区密西西比州、阿拉巴马州和乔治亚州冬天年均土壤温度呈现变冷趋势;西北地区蒙大拿州、北达科他州和南达科他州冬天年均土壤温度呈现变暖趋势。
　　在自然生态系统中，最高年均土壤温度是灌丛生态系统;最低年均土壤温度是落叶林生态系统。在灌丛和草地生态系统中，50cm土层年均土壤温度高于10cm和20cm土层年均土壤温度;在稀树草原生态系统中，10cm土层年均土壤温度比20cm和50cm土层年均土壤温度高1.5℃;在落叶林生态系统中，10cm、20cm和50cm土层年均土壤温度变化趋势平缓。在森林生态系统中，常绿林生态系统年均土壤温度均值高于落叶林生态系统年均土壤温度。
　　(2)MIC-TEM模型中，可溶性基质的大小控制着RH的变化。校正后的MIC-TEM模型有能力模拟美国大陆森林生态系统碳通量的动态变化。与同一时期、同一地区的其它研究结果对比表明:MIC-TEM模型模拟的美国大陆森林生态系统碳通量变化范围合理，精度可靠。
　　在RCP2.6气候情景中，TEM模型模拟的总初级生产力(GPP)和净初级生产力(NPP)在91年的模拟时间内起初缓慢增长，在2090s后急速降低;净生态系统生产力(NEP)起初有着相似的趋势，但在2090s后NEP缓慢降低。MIC-TEM模型模拟的GPP，NPP不断增长，而NEP表现出波动的趋势。RCP8.5气候情景中:MIC-TEM模型和TEM模型模拟的GPP，NPP和NEP表现出增长的趋势。
　　两种气候情景，MIC-TEM模型模拟的RH对气候变化的响应不同于TEM模型模拟的RH。MIC-TEM模型中，模拟的RH在91年的模拟时间内没有发生较大变化，而TEM模型模拟的RH有增长的趋势。MIC-TEM模型中，RH季节性变化是由可溶性碳库控制，而不是土壤温度。MIC-TEM模型可以捕捉和模拟RH与土壤微生物量的季节性变化。由此表明，MIC-TEM模型模拟碳通量变化能力优于TEM模型的模拟能力。
　　MIC-TEM和TEM模型模拟的碳通量和碳库数量上存在不同。比如，RCP8.5气候情景中，MIC-TEM模型模拟的GPP、NPP和NEP分别比TEM模型模拟的结果高0.98，0.42和0.34PgCyr-1。MIC-TEM模型模拟RH比TEM模型模拟结果高0.07PgCyr-1，而RCP2.6气候情景中，MIC-TEM模型模拟的RH比TEM模型模拟的结果低0.05PgCyr-1。在MIC-TEM模型中，由于微生物量库大小相似，两种气候情景模拟的RH大小相同。
　　本文的研究结果说明陆地生态系统模型应该考虑土壤微生物量季节性变化对生态系统碳通量在国家尺度上的影响，并且在未来的研究中，应该更多开展土壤呼吸、土壤微生物量以及酶生物量等数据的测量，为模型的校正与验证提供可靠的数据来源与科学的理论基础。

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缩略语说明

摘要

第一章 绪论

1．1 选题的背景与意义

1．2 土壤温度研究方法

1．2．1 研究现状

1．2．2 估算方法

1．2．3 模型模拟方法

1．3 土壤呼吸研究方法

1．3．1 研究现状

1．3．2 实验室研究方法

1．3．3 模型研究方法

1．4 土壤呼吸影响因子

1．4．1 土壤温度

1．4．2 土壤水分

1．4．3 土壤性质

1．4．4 土壤微生物

1．4．5 植被类型

1．4．6 干扰因子

1．5 存在问题

1．6 研究思路

1．7 研究内容

1．8 技术路线

第二章 模型简介与数据准备

2．1 TEM模型简介

2．2 STM模型简介

2．3 模拟土壤温度时空分布特征所需驱动数据

2．3．1 LAI数据

2．3．2 地表覆被数据

2．3．3 气象数据

2．3．4 二氧化碳浓度数据

2．3．5 土壤质地数据

2．3．6 高程数据

2．4 模拟土壤异养呼吸对气候情景的响应所需驱动数据

2．4．1 气象数据

2．4．2 地覆数据

2．4．3 其它数据

2．5 模型校正与对比数据

2．5．1 涡度通量观测数据

2．5．2 对比数据

第三章 STM模型的校正

3．1 AmeriFlux站点观测数据

3．2 STM模型校正方法

3．3 STM模型模拟土壤温度的能力

3．4 不确定性分析

3．5 本章小结

第四章 土壤温度时空分布特征

4．1 土壤温度时间变化趋势

4．2 不同植被类型土壤温度比较

4．3 土壤温度空间变化模式

4．4 土壤温度时空变化分布模式

4．5 模拟结果及其与其它研究结果的比较

4．6 降雨对土壤温度动态变化的影响

4．7 不确定性分析

4．8 本章小结

第五章 TEM模型的修改与校正

5．1 TEM模型异养呼吸计算方法

5．2 MIC-TEM模型土壤异养呼吸计算方法

5．3 AmeriFlux站点观测数据

5．4 MIC-TEM模型校正方法

5．5 MIC-TEM模型敏感性分析

5．5 MIC-TEM预测碳通量的能力

5．6 MIC-TEM模型模拟的2000年至2005年碳通量结果及其与其它研究结果的比较

5．7 不确定性分析

5．8 本章小结

第六章 土壤异养呼吸对气候情景的响应

6．1 TEM模型模拟2006年到2100年森林生态系统土壤异养呼吸对气候情景的响应

6．2 MIC-TEM模型模拟2006年到2100年森林生态系统土壤异养呼吸对气候情景的响应

6．3 TEM模型和MIC—TEM模型模拟的土壤异养呼吸季节性变化的比较

6．4 土壤温度与土壤微生物生理学性质对土壤异养呼吸季节性变化的综合影响

6．5 讨论

6．5．1 MIC-TEM模型中土壤温度对RH的影响

6．5．2 不确定性分析

6．6 本章小结

第七章 全文结论与展望

7．1 主要结论

7．2 创新之处

7．3 不足之处

7．4 展望

参考文献

附录

致谢

作者简介