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理解北極苔原的甲烷預算

日期: 2020-07-30
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理解北極苔原的甲烷預算

北極苔原位于北半球,是多風(fēng)無(wú)樹(shù)的平原。因其溫度低,生長(cháng)季短,在冬季土壤下層(向下25-90 cm)被永久凍結(“多年凍土層”),阻礙了樹(shù)木的生長(cháng)。在夏季,多年凍土層融化僅足夠用于植物的生長(cháng)和繁殖,由于下層土壤凍結,水分無(wú)法下沉并形成湖泊和沼澤。苔原凍土地區占世界土壤結合碳的很大一部分(是當今大氣中碳的1.5倍),湖泊和濕地中植被腐爛會(huì )產(chǎn)生CH4。過(guò)去幾十年,人們認為北極苔原是碳匯,因為它可以通過(guò)光合作用捕獲大氣中大量的CO2,而如今受氣候變化的影響,它已經(jīng)成為重要的碳源,將溫室氣體釋放到大氣中。因此,對環(huán)境科學(xué)家而言,理解該生態(tài)系統中季節,植被,氣候因子對CH4排放的影響至關(guān)重要。

大量研究表明,由于多年凍土層的季節性融化,在北極地區夏季CH4從大量不穩定有機質(zhì)中排放。然而,很少有研究去理解秋季,冬季和春季(代表了北極地區一年中的70-80%)的CH4排放現象。以往的幾個(gè)研究表明秋季甲烷通量高,而春冬季節無(wú)甲烷通量。在所附的文章中“ Cold season emissions dominate the Arctic tundra methane budget”,一組國際跨學(xué)科的科學(xué)家們報道了全年CH4排放,包括從沿著(zhù)阿拉斯加北坡300公里緯度樣帶上的5個(gè)阿拉斯加北極苔原渦度協(xié)方差(EC)站點(diǎn)測得的通量數據,旨在理解CH4通量的季節性變化。此項目中,EC塔上安裝了開(kāi)路分析儀和閉路LGR-ICOS快速溫室氣體分析儀(GLA331-GGA,前身為FGGA-24EP)以在連續多年凍土層上進(jìn)行全年CH4渦度通量觀(guān)測。

理解北極苔原的甲烷預算

ABB LGR-ICOS 加強型機載溫室氣體分析儀(GLA331-GGA)


合并開(kāi)路和閉路儀器中CH4的測量值并平均以產(chǎn)生半小時(shí)的渦度通量值。綜合估算了5個(gè)站點(diǎn)從2013年6月到2015年1月的CH4通量,獲取了兩個(gè)夏-秋-冬周期數據,具有高時(shí)間分辨率。

理解北極苔原的甲烷預算

A-E:北坡5個(gè)EC站點(diǎn)測得的甲烷通量(mg C- CH4 m?2 h?1)。

F:阿拉斯加地圖,表明站點(diǎn)位置和表面淹沒(méi)的百分比(Zona et al.)。


這些觀(guān)測結果表明長(cháng)期以來(lái),冷季(9-5月)CH4排放量與夏季排放量相當或更高。在最干燥的地區,冷季排放量主導了全年的CH4預算,這比以前在其它連續多年凍土地區模型中預測的貢獻(35%)明顯更高,同時(shí)也高于阿拉斯加北部(40%)的全年觀(guān)測值數。

作者也研究了土壤狀況對CH4通量變化的影響(淹水和溫度)。

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在所示時(shí)段內,阿拉斯加北坡3個(gè)EC站點(diǎn)甲烷通量隨土壤溫度的變化。黑色箭頭指示每個(gè)階段的季節性進(jìn)程(Zona et al.)。


他們發(fā)現在低淹水的EC站點(diǎn)CH4排放量最高,這與常規預測模型模擬和預測的淹水環(huán)境中CH4排放量最高的結果相矛盾。在土壤溫度對CH4通量的影響上,作者假設冷季大量CH4排放與延長(cháng)的“零點(diǎn)幕”期有關(guān),該時(shí)期土壤和地下溫度都保持在0℃附近,表明總排放量對土壤環(huán)境以及相關(guān)因素(例如降雪深度)非常敏感。

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假設土壤物理過(guò)程會(huì )影響CH4產(chǎn)生和氧化示意圖,該過(guò)程與季節有關(guān)。淺藍色表示土壤溫度較低,淺棕色表示土壤溫度較高;箭頭指向夏季解凍鋒面的方向,冷季凍結鋒面的方向(Zona et al.)。


作者認為在零點(diǎn)幕期,即使CH4生成量較低,土壤近地表凍結降低了CH4氧化,導致了大量的CH4排放。零點(diǎn)幕期持續時(shí)間比生長(cháng)季長(cháng),并且當持續時(shí)間延長(cháng)時(shí),如深厚的積雪會(huì )延長(cháng)融化深度,CH4排放量增加。

總之,研究表明冷季(9-5月)CH4排放量占阿拉斯加苔原全年CH4排放量的50%以上,且這些排放量對土壤環(huán)境和相關(guān)的因素非常敏感。同時(shí)表明了,預計北極地區未來(lái)會(huì )持續變暖和積雪,這將導致全球CH4排放量的顯著(zhù)增加,且該過(guò)程中冷季排放量(9-5月)重要性增加。


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Cold season emissions dominate the Arctic tundra methane budget.pdf



美國和英國研究團隊在同一EC阿拉斯加4個(gè)站點(diǎn)上進(jìn)行了另一項研究,解決了北極苔原空間異質(zhì)性的難題。他們測量了土壤CH4和CO2通量以及一系列環(huán)境變量,旨在理解北極生態(tài)系統植被類(lèi)型與CH4排放的關(guān)系和控制機制。該研究成果報道在所附的文章中“Vegetation Type Dominates the Spatial Variability in CH4 Emissions Across Multiple Arctic Tundra Landscapes”。

為了能在生長(cháng)季早期安裝通量環(huán),作者利用每個(gè)站點(diǎn)的航拍圖進(jìn)行了調查,并檢查了所有站點(diǎn)的植被地圖以及描述,以最大程度與現存分類(lèi)保持一致性。他們確實(shí)了EC研究地區6種不同的植被類(lèi)型:

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叢生苔草(a)

苔蘚-地衣(b)

苔蘚-灌木(c)

濕苔草(d)

禾本科干雜草(e)

苔蘚(f)


在融化季節(2014年6月)安裝PVC環(huán)(高15 cm/直徑20 cm)對選定植被類(lèi)型的土壤樣品進(jìn)行分離,并在高峰季節(2014年7月)對植被進(jìn)行調查。每個(gè)植被類(lèi)型共放置6或7個(gè)(取決于站點(diǎn))重復環(huán),深度大約15 cm,所有站點(diǎn)總共91個(gè)環(huán)。

LGR的便攜式溫室氣體分析儀(GLA132-GGA,前身是UGGA)依次連接各種植被環(huán),使用圓柱形有機玻璃氣室通過(guò)進(jìn)口和出口管在閉路循環(huán)模式下以1HZ采樣率測量CH4和CO2通量。

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ABB LGR便攜式溫室氣體分析儀(GLA132-GGA)


在每個(gè)采樣點(diǎn),有機玻璃氣室放置2 min,以實(shí)現氣室頂空CH4和CO2濃度的穩定增加。測量后,移開(kāi)氣室以重建環(huán)境氣體濃度,用黑色毛氈蓋覆蓋,再放回到環(huán)上2 min。

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氣室通量測量設置示意圖,包括氣室,環(huán)尺寸以及所用設備的詳細信息


用一個(gè)透明的氣室測量?jì)羯鷳B(tài)系統碳交換量(NEE),用不透明的氣室測量生態(tài)系統的呼吸量(ER),以計算代表生態(tài)系統產(chǎn)生碳生物量總量的總初級生產(chǎn)力(GPP)。(GPP=NEE+ER)。利用線(xiàn)性斜率擬合技術(shù)計算氣體通量。所有樣地都在一天的相同時(shí)間測量(10 am-3 pm)。

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2014年夏季在4個(gè)阿拉斯加北極站點(diǎn)測得的總初級生產(chǎn)力(GPP)通量(Davidson et al.)


利用該設備,科學(xué)家們在所有樣地的觀(guān)測結果發(fā)現,濕苔草的平均CH4排放量最高,其它植被類(lèi)型排放量較低。此外,還發(fā)現地下水位高于或位于土壤表面的樣地CH4排放量最高。作者建立了幾個(gè)多元回歸模型以確定CH4通量的驅動(dòng)因子,并檢驗GPP,溶解性有機碳和CH4通量之間的關(guān)系。他們發(fā)現,一個(gè)高度簡(jiǎn)化的植被分類(lèi)僅包括3種植被類(lèi)型(濕苔草,叢生苔草和其它),解釋了整個(gè)樣帶中54%的CH4通量變化。其表現幾乎與一個(gè)更復雜的模型一樣,該模型包括多種生物和環(huán)境驅動(dòng)因子例如地下水位,苔草高度以及土壤水分(解釋58%的CH4通量變化)。

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A:CH4通量,B:2014年夏季在4個(gè)阿拉斯加北極站點(diǎn)測得的地下水位深度(正值=積水,負值=水位在土壤表層以下)。條形圖是每個(gè)日期的平均值±標準誤差(Davidson et al.)


作者得出的結論是植被是主要變量,解釋了來(lái)自多個(gè)植被群落,環(huán)境狀況以及地理位置的各種苔原類(lèi)型CH4通量的空間異質(zhì)性。濕苔草群落主導CH4排放,而其他植被類(lèi)型排放率更低。這些發(fā)現表明了植被組成作為與CH4通量有關(guān)的條件的綜合度量的重要性。

多年來(lái),LGR-ICOS儀器在分析性能,易用性以及耐用性方面享有很高的聲譽(yù)。其專(zhuān)利離軸積分腔輸出光譜技術(shù)(OA-ICOS)已在多家同行評審的出版物中得到了證明與肯定。LGR ICOS分析儀可以在多樣化的環(huán)境中收集科學(xué)數據,在海底1000 m處,積雪覆蓋的森林,北極苔原,亞馬遜河漫灘平原,沙漠,飛機,直升機或無(wú)人機上,運行的汽車(chē)或卡車(chē)上,火車(chē)屋頂上或極地海洋巡游的研究船上都可以看到其身影。

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ABB LGR-ICOS儀器的應用場(chǎng)景

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Vegetation Type Dominates the Spatial Variability in CH4 Emissions Across Multiple Arctic Tundra Landscapes.pdf

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