陆地生态系统CO2净交换的年际变异及其机制研究

摘要

陆地生态系统能够吸收约30％的人为排放的CO2，具有减缓全球变暖的能力。该过程在生态系统尺度上表现为生态系统与大气间的CO2净交换(NEE)，在区域尺度上表现为碳汇/源。模型模拟NEE与碳汇/源是预测气候变化背景下全球陆地生态系统能否持续吸收CO2的唯一手段;然而，目前的各类模型既无法再现NEE的年际动态，也无法精准地估算碳汇/源。只有深入研究NEE年际变异背后的机制，总结出碳汇/源估算值不确定性的来源，才能改善模型性能，提高模型预测的精准度。本研究在生态系统水平上，对全球65个通量站点的数据进行了综合分析，目的是探讨生物与气候因子对NEE年际变异的影响;在区域尺度上，综合分析了近30年来以中国陆地生态系统净初级生产力(NPP)与碳汇为对象的研究，目的是阐明不同研究出现巨大差异的原因，为今后的工作提供有效的建议。本研究主要内容包括：
　　⑴为了在生态系统尺度上研究生物与气候因子对NEE年际变异的影响，我们以中国江西省千烟洲亚热带人工林为例，用统计学方法将NEE的年际变异拆分成由生物因子引起的生物效应与由气候因子引起的气候效应，并探讨了两种效应对NEE年际变异的相对贡献，以及两种效应间的关系。结果发现:生物效应对NEE年际变异的相对贡献随着时间尺度的增加而增加，在天、周、月、季与年尺度上其值分别为9.2％±10.7％、17.5％±13.3％、30.5％±17.4％、39.3％±16.7％与47.4％;与此同时，气候效应的相对贡献逐渐减少，但在年尺度上仍占到NEE年际变异的52.2％。在整个研究期间(2003-2009)，气候效应使千烟洲人工林吸收的CO2逐年减少36.2 g C m-2，而生物效应几乎完全抵消了这一趋势。生物与气候效应间的这种负相关关系(r2=0.80，P＜0.01)，使NEE在年际间的波动相对较小，因此该人工林很可能是个稳定的碳汇（-333±47g C m-2yr-1）。
　　⑵为了探讨不同生态系统间生物与气候效应对NEE年际变异影响方式的差异，我们以加性模型(additive model)为基础，采用基于赤池权重(Akaike weight)的模型平均(model averaging)方法，分析了全球65个观测了5年以上的通量站点的数据。结果发现:在年际尺度上，生物效应（CnBENEE）与气候效应(CnCENEE)对NEE年际变异的相对贡献分别为57％±14％与43％±14％，表明在生态系统水平生物效应比气候效应更重要。生态系统的干旱程度是造成站点间CnBENEE(或CnCENEE)差异的主要因素，在受水分胁迫的站点间，生态系统可利用水分每减少1mm，CnBENEE就下降0.18％，说明随着环境胁迫程度的加深，生态系统碳循环可能会逐渐失去自我调节能力。除此之外，植被类型与干扰体系等非气候因素对CnBENEE（或CnCENEE）没有显著影响。在空间格局上，生物效应能够解释站点间NEE年际变异差异的72％，是造成空间差异的主要原因。在草地及干旱的生态系统中，生物与气候效应间显著正相关(r＞0.45，P＜0.05)，说明这些生态系统对碳循环的调节与气候效应作用方向相同，因此会进一步加深气候变化的影响。
　　⑶为了进一步研究生物效应是否由气候的改变所引起，我们用结构方程模型的方法，探讨了年际尺度上气候变量对碳通量的直接与间接影响。结果发现:光合有效辐射(PAR)虽然是驱动总初级生产力(GPP)季节动态的重要因子，但在年际尺度上，其直接影响只存在于水分十分充足的生态系统中（与NEE的相关系数r=-0.24，P＜0.05）。温度主要通过促进生态系统呼吸(RE)直接影响到NEE。在水分充足的生态系统(W1)中，水分条件对碳通量的直接影响不明显(P＞0.05);在水分适中的生态系统(W2)中，水分平衡指数(WBI)对GPP(r=-0.10，P＜0.05)、水汽压亏缺（VPD）对RE(r=-0.13，P＜0.05)有直接影响;在水分不足的生态系统(W3)中，WBI对RE(r=0.32，P＜0.05)、PPT对NEE(r=-0.25，P＜0.05)有直接影响。这一结果说明随着生态系统干旱程度的加深，水分条件的直接影响变强。气候的间接影响在常绿针叶林、草地与农田中，主要表现在GPP上，而在阔叶落叶林中，主要表现在RE上。与其他植被类型相比，气候的间接影响在草地中最明显，说明在该生态系统类型中，气候与生物因子的关系总体上较密切。与W1或W3组生态系统相比，气候的间接影响在W2组中最明显，这可能是因为气候与碳通量间的时滞在W2组中最长。总体上，气候的直接与间接影响对NEE的解释程度较低(16％-55％)，而且气候变量不能较好地解释生理参数的改变，说明生物效应并非主要来自气候变异，而是来自那些与气候条件无关的影响因子。
　　⑷为了探讨中国陆地生态系统NPP与碳汇估算值不确定性的来源，我们对总共193个中国或中国主要生态系统类型（森林、灌丛、草地、农田）的NPP与碳汇的估算值进行了综合分析。结果发现:中国陆地生态系统的NPP与碳汇分别为3.35±1.25 Gt Cyr-1与0.14±0.094 Gt Cyr-1。其中，森林、灌丛、草地与农田的NPP分别占全国NPP的33％、8.3％、24％与27％，它们的碳汇则分别占全国碳汇的40％、19％、25％与18％。模型结构的差异可能是估算值不确定性的主要来源。在估算NPP的方法中，光利用效率模型的不确定性最大(50％)，在光利用效率模型中，GloPEM模型的不确定性最大(45％)。这一结果说明，在缺少地面观测数据的情况下，模型不能准确模拟NPP的大小。各模型对NPP年际动态的估计一致，结果显示中国的NPP平均每年增加0.011Gt C(r2=0.37，P=0.004)。在估算碳汇的方法中，过程模型不仅不确定性最大(76％)，而且低估了中国的碳汇，这可能是因为大多数过程模型没有考虑氮添加，而此因子以及大气CO2浓度是中国陆地碳汇的重要驱动力。土地覆盖与土地利用的改变可能对碳汇有较大影响，但对其的估算不确定性很大(217％)。总体而言，中国陆地生态系统的生产力、碳汇以及减缓大气CO2浓度上升的能力，都处于全球平均水平。
　　⑸强调了生物效应对NEE年际变异的重要性，并且发现水分胁迫是影响生态系统CnBENEE差异的主要因素。针对生物效应与气候效应关系的研究揭示了生态系统碳循环对气候波动的内在响应方式。在多数生态系统中，生物效应并非来自气候因子的间接影响，因此为了改善模型性能，必须包含更多的非气候驱动力，而不能仅仅改变模型的函数形式。对区域尺度NPP与碳汇估算值的不确定性分析则揭示了造成不同研究结果差异的原因。今后对NPP的估算应更多地与地面观测数据相结合;对碳汇的估算不仅需要观测数据的支持,也需要进一步研究其动态过程的内在机理。各模型对NPP年际变异的估算相对一致，而对碳汇年际变异的估算差异很大，说明今后的重点在于结合生态系统水平上对NEE年际变异的研究结果，对异养呼吸模型结构进行改进，从而实现精准估算区域尺度碳通量的目的。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 气候变化与碳循环

1．1．1 气候变化

1．1．2 碳循环与碳通量

1．1．3 全球变暖与碳循环的关系

1．2 生态系统NEE年际变异及其空间格局

1．3 生态系统NEE年际变异的驱动力

1．3．1 气候驱动力

1．3．2 非气候驱动力

1．3．3 驱动力的复杂性

1．4 NEE的测定方法

1．5 研究生态系统NEE年际变异的方法

1．6 全球及区域尺度碳通量的不确定性

1．7 本研究的科学问题、意义及研究框架

第二章 生物与气候效应对亚热带人工林NEE年际变异的影响

2．1 引言

2．2 材料与方法

2．2．1 站点概况

2．2．2 数据来源与数据预处理

2．2．3 缺失值插补及碳通量的拆分

2．2．4 经验模型

2．2．5 统计分析

2．3 结果

2．3．1 气候变量及碳通量的年际变异

2．3．2 模型参数与模型的性能

2．3．3 气候效应与生物效应

2．4 讨论

2．4．1 驱动NEE年际变异的气候与生物因子

2．4．2 气候效应与生物效应间的关系

2．4．3 模型的性能、局限与应用

2．5 小结

第三章 生物与气候效应对陆地生态系统NEE年际变异的影响

3．1 引言

3．2 材料与方法

3．2．1 数据来源与站点概况

3．2．2 数据预处理

3．2．3 缺失数据的插补与碳通量的拆分

3．2．4 生物效应与气候效应的拆分

3．2．5 统计分析

3．3 结果

3．3．1 碳通量及生物与气候效应的年际变异

3．3．2 生态系统尺度生物与气候效应的相对贡献

3．3．3 生物与气候效应对生态系统间NEE年际变异差异的影响

3．3．4 生物与气候效应间的关系

3．3．5 模型的性能

3．4 讨论

3．4．1 生态系统尺度上生物效应对NEE年际变异的相对贡献

3．4．2 生物与气候效应对生态系统间NEE年际变异差异的影响

3．4．3 碳循环过程对气候变异的响应方式

3．4．4 模型性能及应用价值

3．5 小结

第四章 气候变异对陆地生态系统NEE的直接与间接影响

4．1 引言

4．2 材料与方法

4．2．1 数据来源

4．2．2 光合与呼吸参数的计算

4．2．3 结构方程模型

4．3 结果

4．3．1 各生态系统类型中气候的直接与间接影响

4．3．2 生态系统水分状况对气候与碳通量关系的影响

4．3．3 模型的性能

4．4 讨论

4．4．1 气候对碳通量的直接影响

4．4．2 气候对碳通量的间接影响

4．4．3 不确定性分析

4．5 小结

第五章 中国陆地生态系统净初级生产力与碳汇的不确定性分析

5．1 引言

5．2 材料与方法

5．2．1 数据来源

5．2．2 数据分析

5．3 结果

5．3．1 中国陆地生态系统NPP的不确定性与年际变异

5．3．2 中国陆地生态系统碳汇的不确定性与年际变异

5．3．3 中国各主要生态系统类型的NPP与碳汇

5．3．4 中国NPP空间格局的不确定性

5．4 讨论

5．4．1 来自数据源的不确定性分析

5．4．2 来自估算方法的不确定性分析

5．4．3 NPP与碳汇的年际变异

5．4．4 NPP空间格局的不确定性分析

5．4．5 国际间的比较

5．5 小结

第六章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

附录

攻读博士学位期间完成的论文

后记