東亞森林、草地碳利用效率及碳通量空間變化的影響因素分析

安 相, 陳云明, 唐亞坤

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué) 水土保持研究所, 陜西 楊凌 712100; 2.西北農(nóng)林科技大學(xué) 水土保持研究所黃土高原土壤侵蝕與旱地農(nóng)業(yè)國家重點實驗室, 陜西 楊凌 712100; 3.中國科學(xué)院 水利部 水土保持研究所, 陜西 楊凌 712100)

東亞森林、草地碳利用效率及碳通量空間變化的影響因素分析

安 相1, 陳云明2,3, 唐亞坤2,3

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué) 水土保持研究所, 陜西 楊凌 712100; 2.西北農(nóng)林科技大學(xué) 水土保持研究所黃土高原土壤侵蝕與旱地農(nóng)業(yè)國家重點實驗室, 陜西 楊凌 712100; 3.中國科學(xué)院 水利部 水土保持研究所, 陜西 楊凌 712100)

森林和草地是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，研究整合基于渦度相關(guān)法觀測碳通量的已發(fā)表文獻，共選取東亞地區(qū)40個擁有1年以上數(shù)據(jù)的通量站(森林26個，草地14個)，分析碳利用效率(CUE)以及凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NEP)、總生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(GEP)、生態(tài)系統(tǒng)呼吸(RE)的空間變異特征及其影響因素。東亞地區(qū)的森林和草地為碳匯，且森林的碳匯顯著高于草地(p<0.001)，其NEP分別為328.64±256.46 gC/(m2·a)，63.43±42.99 gC/(m2·a)。森林和草地的CUE分別為0.21，0.20，影響森林CUE變化的因素主要是林齡，呈線性負相關(guān)關(guān)系(p<0.001)。影響草地CUE的因素主要是年均降水量(MAP)，呈線性負相關(guān)關(guān)系(p<0.05)。森林和草地的GEP，RE均是隨緯度的升高而線性降低，NEP與緯度呈現(xiàn)二次函數(shù)關(guān)系，隨緯度升高而先升高后降低。森林和草地的GEP，RE都與MAP呈線性正相關(guān)關(guān)系，且NEP與MAP呈先升高后降低的二次函數(shù)關(guān)系，其中森林和草地的飽和降水量大約為1 300 mm和390 mm。森林的GEP，RE與年均溫(MAT)呈現(xiàn)線性正相關(guān)關(guān)系。森林和草地的GEP，RE與增強型植被指數(shù)(EVI)呈線性正相關(guān)關(guān)系。

森林; 草地; 碳利用效率; 碳通量; 渦度相關(guān)法

大氣中有1/3的碳都被陸地生態(tài)系統(tǒng)固定[1]，因此，準確評價區(qū)域乃至全球的碳收支變化對于“碳失蹤”問題的研究具有重要意義[2]。森林和草地大約占到全球陸地生態(tài)系統(tǒng)的51%(其中森林約占31%，草地約占20%)，是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分[3-4]，有研究認為森林生態(tài)系統(tǒng)是主要的碳匯，而草地生態(tài)系統(tǒng)在不同的時空條件下呈碳源/匯轉(zhuǎn)化的現(xiàn)象[5]。東亞地區(qū)是陸地生態(tài)系統(tǒng)重要的組成部分，因此，探明該區(qū)域森林和草地碳收支狀況、碳利用效率特征及其影響因素，有助于了解氣候變化背景下全球碳循環(huán)變化趨勢并為植被碳匯的管理提供依據(jù)。

生態(tài)系統(tǒng)碳利用效率(CUE)是凈初級生產(chǎn)力(NPP)與總初級生產(chǎn)力(GPP)的比值，是表征生態(tài)系統(tǒng)固碳能力及效率的重要參數(shù)[6-7]。Delucia等綜合了1975—2005年多個通過生物計量法和模型估計法獲得森林CUE的研究[8]，認為不同類型森林的CUE在0.20～0.83之間波動，且發(fā)現(xiàn)CUE與林齡具有線性相關(guān)關(guān)系。Piao等利用生物計量法和渦度相關(guān)法獲得的全球碳變化數(shù)據(jù)集[9]，認為CUE可以達到0.5左右，并且認為森林CUE與溫度間呈二次函數(shù)曲線關(guān)系。Zhang等利用MODIS對全球尺度陸地生態(tài)系統(tǒng)CUE的研究表明，其與溫度和降水具有很好的相關(guān)性[10]。目前很多研究多是利用遙感法觀測進行研究，但不同的研究對CUE的估算存在很大差異[11]，因此，需要使用直接觀測的數(shù)據(jù)分析CUE的現(xiàn)狀及其影響因素，才能為模型的修正以及未來CUE的準確模擬提供支持。另外，CUE的空間變異特征及影響因素還不明確，且對草地生態(tài)系統(tǒng)碳利用效率的研究則更是鮮有報道。

GEP，RE，NEP是計算CUE的重要組成部分[7]，近年來，隨著渦度相關(guān)技術(shù)的進步，已經(jīng)成為直接觀測通量的標準方法[12]，不少研究者在不同時空尺度下使用該觀測法對森林、草地等生態(tài)系統(tǒng)的碳通量特征進行了相關(guān)研究。有研究認為GEP，NEP，RE具有一定的緯向分布差異[13-14]。Chen等對影響北半球陸地生態(tài)系統(tǒng)碳通量變化的氣象因素、生物因素以及土壤特性進行了研究，認為GEP，RE與年均溫(MAT)呈線性關(guān)系，與年均降水量(MAP)呈指數(shù)關(guān)系[15]。Law等研究了影響歐洲和美洲不同生態(tài)系統(tǒng)碳通量時空變化的因子，認為GEP與MAT間具有線性正相關(guān)關(guān)系，RE與MAT間具有指數(shù)相關(guān)關(guān)系[13]。Soussana等對歐洲9個草地生態(tài)系統(tǒng)碳通量進行了研究，認為影響草地間碳通量變異的因子主要是溫度[16]。Hirata等闡釋了東亞地區(qū)森林生態(tài)系統(tǒng)碳通量空間變異性的影響因素，認為GEP與MAT呈線性相關(guān)，RE與MAT呈指數(shù)相關(guān)關(guān)系[14]。碳通量的空間變化及其影響因素在不同的區(qū)域或植被類型間存在差異，而東亞地區(qū)森林和草地作為全球植被的重要部分，分析其碳通量的變異特征及其影響因素有助于對該地區(qū)以及全球碳匯的準確模擬以及管理。

本研究整合基于渦度相關(guān)法觀測碳通量的文獻，共選取東亞地區(qū)40個擁有1 a以上數(shù)據(jù)的通量站，其中森林站26個、草地站14個，以期進行以下研究：(1) 初步探明森林和草地生態(tài)系統(tǒng)CUE的空間變化及其影響因素。(2) 分析NEP，GEP，RE空間變化的影響因素。

1 材料與方法

1.1 通量數(shù)據(jù)收集

本研究采用的通量數(shù)據(jù)均是基于渦度相關(guān)法觀測所得，數(shù)據(jù)來源于2003—2016年發(fā)表的文獻。剔除異常降雨或異常高溫(遠高或低于多年平均降水及溫度)的觀測年份，最終篩選出40個觀測時長大于或等于1 a的森林和草地的通量站。研究采用2000—2014年的105個有效站點年通量數(shù)據(jù)(表1)，包括五個國家，中國(27個)、日本(8個)、蒙古(2個)、韓國(1個)、馬來西亞(2個)，其中森林站26個，草地站14個。

本研究所選取的通量站緯度范圍2.97°—51.78°N，經(jīng)度范圍87.93°—142.10°E，氣候帶分布包括亞寒帶、溫帶、亞熱帶以及熱帶。森林站包括落葉闊葉林(DBF)6個、落葉針葉林(DNF)5個、常綠闊葉林(EBF)6個、常綠針葉林(ENF)3個、針闊混交林(MF)6個，70%的森林為天然林，其中日本的Fujiyoshida站及Sapporo站為次生林。草地站包括高寒草甸4個、草甸草原2個、典型草原7個、荒漠草原1個。

1.2 氣象、植被數(shù)據(jù)收集

本研究所需的氣象數(shù)據(jù)主要為空氣溫度和降水量(表1)，數(shù)據(jù)來源于與通量數(shù)據(jù)相同的文獻，通過計算觀測年的空氣溫度和降水量的平均值作為年均溫(MAT)及年均降水量(MAP)。有5個站點(尖峰嶺、西雙版納、黃土高原、阿柔、Sapporo)的空氣溫度及降水量數(shù)據(jù)在文獻中沒有詳細列出，對于缺失的數(shù)據(jù)，本研究使用亞洲通量網(wǎng)(AsiaFlux，http:∥asiaflux.net/)和中國通量網(wǎng)(ChinaFLUX，http:∥www.chinaflux.org/)公布的多年平均空氣溫度及平均降水量作為研究數(shù)據(jù)。

本研究使用的生物數(shù)據(jù)為林齡和EVI(表1)，獲得林齡數(shù)據(jù)22個，70%的數(shù)據(jù)來源于已發(fā)表的文獻，30%來源于亞洲通量網(wǎng)(AsiaFlux，http:∥asiaflux.net/)公布的站點概況。EVI是對歸一化植被指數(shù)(NDVI)的修正，可以更好地反映植被生長狀況。在本研究中，我們通過美國俄克拉荷馬州地球觀測與模擬研究中心(EOMF，http:∥www.eomf.ou.edu/)公布的MODIS數(shù)據(jù)集(MOD13 Q1)所提供的16 d，250 m分辨率的數(shù)據(jù)，獲得每個研究站點觀測年的EVI數(shù)據(jù)，其中日本Akou站2001—2003年的EVI數(shù)據(jù)缺失，在研究中將其剔除。

表1 各站點基本信息

1.3 數(shù)據(jù)可靠性及計算方法

1.3.1 數(shù)據(jù)可靠性 由于不同研究者對通量數(shù)據(jù)處理方法的差異，觀測時間的差異以及觀測儀器的差異導(dǎo)致的研究結(jié)果不同，因此進行研究前需確定數(shù)據(jù)的可靠性。當前，國際上通用的通量觀測系統(tǒng)主要是開路式渦度觀測系統(tǒng)(OPEC)和閉路式渦度觀測系統(tǒng)(CPEC)，在本研究中85%的數(shù)據(jù)通過OPEC系統(tǒng)測得，我國的通量站中只有老山通量站使用的是CPEC系統(tǒng)，而日本的通量站則習(xí)慣兩種系統(tǒng)同時使用，本研究中其他國家的數(shù)據(jù)都是使用OPEC測得。Baldocchi等的研究認為開、閉路系統(tǒng)所測結(jié)果差異性不大，誤差不高于5%[12]。本研究中采用的數(shù)據(jù)計算時長除我國的三江源站和海北站是15 min外，其他都是30 min，采樣頻率除日本的Akou(8 Hz)、Fujiyoshida(5 Hz)、Takayama(5 Hz)外，其余都是10 Hz，而且各研究觀測年也相對集中(圖1)。

圖1東亞森林、草地通量數(shù)據(jù)觀測時間分布

1.3.2 通量數(shù)據(jù)計算 本研究采用的數(shù)據(jù)中有80%的研究采用了夜間數(shù)據(jù)拆分法[46]，通過兩次或三次坐標軸旋轉(zhuǎn)使平均垂直風速以及側(cè)風速為零[47]，之后利用WPL公式消除壓力、溫度、濕度等水熱條件發(fā)生變化對通量觀測帶來的影響[48]。森林生態(tài)系統(tǒng)還需要進行儲存項計算，用以消除冠層儲存CO2的影響，草地生態(tài)系統(tǒng)不需要此計算(圖2)。通過以上過程得到初步的凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NEP)，之后還需要剔除異常數(shù)據(jù)值，本研究參考文獻的摩擦風速u*值在0.1 m/s到0.4 m/s，符合Reichstein等公布的適宜范圍0.1～0.4 m/s[46]。參考文獻所使用的數(shù)據(jù)插補法主要有平均日變化法、非線性回歸法以及查表法等，F(xiàn)alge等的研究認為不同的插補法對結(jié)果影響不大，因此也可以認為通過以上方法計算所得的NEP具有可靠性[49]。然后，再通過夜間NEP建立的函數(shù)方程[46]估算出生態(tài)系統(tǒng)呼吸(RE)，進而計算生態(tài)系統(tǒng)初級生產(chǎn)力(GEP)。

1.3.3 碳利用效率計算 一般認為生態(tài)系統(tǒng)碳利用效率(CUE)是表征生態(tài)系統(tǒng)固碳能力的重要參數(shù)，其計算公式如下[6-7]：

式中：NPP為凈初級生產(chǎn)力；GPP為總初級生產(chǎn)力；Ra為植被自養(yǎng)呼吸。

圖2數(shù)據(jù)處理流程

1.3.4 統(tǒng)計分析 本研究利用SPSS 17.0對數(shù)據(jù)進行分析，其中單因素方差分析用于檢驗碳通量各組分間的差異性，Pearson相關(guān)分析用于檢驗氣象、植被因素與CUE、碳通量各組分間的相關(guān)性。

2 結(jié)果與分析

2.1 東亞森林、草地生態(tài)系統(tǒng)的碳通量

東亞地區(qū)森林以及草地生態(tài)系統(tǒng)均呈現(xiàn)碳匯格局，其中森林生態(tài)系統(tǒng)呈現(xiàn)出較強的碳吸收能力，NEP，GEP，RE分別為328.64±256.46 gC/(m2·a)，1 659.22±685.21 gC/(m2·a)，1 330.58±664.62 gC/(m2·a)。草地的碳吸收能力較弱，其NEP，GEP，RE分別為63.43±42.99 gC/(m2·a)，519.98±568.66 gC/(m2·a)，456.55±574.54 gC/(m2·a)。森林的NEP，GEP，RE顯著高于草地(p<0.001)(圖3)，GEP，RE是草地的3倍，NEP則可達到5倍。森林和草地的NEP具有較大差異的主要原因是森林的光合作用強度要遠高于草地[50]，而呼吸比草地更穩(wěn)定，且草地更易受到外界擾動從而加劇碳的排放，而GEP，RE差異大的原因主要是植被類型的差異，森林的冠層導(dǎo)度更大，葉綠體含量更高，因此其吸收及釋放碳的能力也更強[51-52]。

2.2 碳利用效率(CUE)及其空間格局

研究發(fā)現(xiàn)森林和草地的CUE無顯著性差異(p=0.82)，CUE的平均值分別為0.21，0.20。其中森林CUE最高的站點為浙江天目山柳杉、銀杏混交林觀測站，達到0.44，最低的為馬來西亞的Lambir熱帶雨林觀測站，只有0.002 9。草地CUE最高的站點為黃土高原草地站，達到0.59，最低的為日本的TERC草地站，僅有0.007 3。陳智認為北半球陸地生態(tài)系統(tǒng)呼吸光合比為0.87，與本研究中發(fā)現(xiàn)森林、草地固定的碳有80%被呼吸消耗的結(jié)果相似[37]。Kato[14]、Hirata[17]等的研究據(jù)發(fā)現(xiàn)森林和草地的CUE變化范圍為0.20～0.30。不同的研究方法對于CUE的估計存在差異，DeLucia等認為不同的森林類型CUE的范圍可以達到0.20～0.80[8]，Zhang等利用MODIS影像對CUE的研究認為草地的CUE高于森林[10]，但是，在本研究中并未發(fā)現(xiàn)兩種生態(tài)系統(tǒng)CUE的差異，這主要是因為不同的森林類型、草地種類的CUE之間也存在差異，僅以大類劃分，簡單平均導(dǎo)致差異不顯著。

注：字母a,b表示兩個數(shù)值間在p<0.001水平上差異顯著。

圖3森林和草地間NEP，GEP，RE的差異

本研究發(fā)現(xiàn)東亞地區(qū)的森林、草地CUE緯向分布特點不顯著(圖4)，這也與Zhang等的研究結(jié)果相似[10]，雖然沒有顯著的分布特點，但可以發(fā)現(xiàn)較高的CUE主要分布在中緯度地區(qū)。

圖4CUE與緯度的關(guān)系

2.3 碳利用效率(CUE)變化的影響因素

本研究發(fā)現(xiàn)森林CUE與林齡具有極顯著的線性負相關(guān)關(guān)系(圖5)。一般認為林齡高的森林對環(huán)境變化的響應(yīng)不敏感，隨著林齡的增加，森林對光、水、養(yǎng)分的利用效率降低，光合能力下降，但是呼吸增強，從而導(dǎo)致CUE下降[7,9]。本研究未發(fā)現(xiàn)森林CUE與MAT和MAP之間的相關(guān)關(guān)系。草地CUE與MAP間存在顯著的線性負相關(guān)關(guān)系(圖6)，這與Zhang等對全球生態(tài)系統(tǒng)的研究一致[10]，森林CUE與MAP無相關(guān)關(guān)系，可能是因為大部分森林站點分布的地區(qū)降水充沛，對CUE的調(diào)控作用較弱。而草地站大部分分布在北部降水較少的地區(qū)，對降水的響應(yīng)相對敏感[8]。本研究中的東亞地區(qū)NEP隨MAP增加先升高后降低，GEP隨MAP增加而升高，因而其比值會呈現(xiàn)出隨MAP增加而下降的趨勢。

圖5森林生態(tài)系統(tǒng)CUE與林齡的關(guān)系

圖6草地生態(tài)系統(tǒng)CUE與MAP的關(guān)系

2.4 NEP，GEP，RE的空間變化特征

雖然東亞地區(qū)森林和草地的CUE緯向變化特征不顯著，但NEP，GEP，RE均呈現(xiàn)顯著的緯向分布特征(圖7)，森林站點緯度范圍為2.97°—51.78°N，NEP先隨緯度升高而增加，當緯度接近30°N時開始隨緯度升高而降低。草地站點主要集中在30°—50°N，NEP先隨緯度升高而增加，當緯度達到40°N左右時開始隨緯度升高而降低。而GEP，RE均隨緯度的升高而線性降低。

NEP的空間變化受到多種因素的影響，低緯度時GEP較高，但是RE也高，隨著緯度的升高RE減弱，GEP也在降低，在中緯度NEP達到最大值，因此NEP受到GEP和RE的制約在緯向上呈現(xiàn)二次函數(shù)關(guān)系。陳智對北半球陸地生態(tài)系統(tǒng)的研究表明GEP，RE與緯度呈負相關(guān)關(guān)系，但是認為NEP不存在緯向變異特征[37]，而王興昌等對全球森林的研究則認為GEP與緯度具有線性負相關(guān)關(guān)系，NEP，RE均與緯度呈二次函數(shù)關(guān)系[53]。陸地生態(tài)系統(tǒng)的緯向變異特征在不同的研究中有很大差異，這是由植被類型差異、環(huán)境差異、研究站點選取差異以及觀測年份差異等影響造成的。

圖7森林、草地生態(tài)系統(tǒng)NEP，GEP，RE的緯向分布特點

2.5 NEP，GEP，RE變化的影響因素

2.5.1 降 水 森林和草地的NEP，GEP，RE具有緯向分布特征，而不同的緯度往往具有不同的植被、氣象特征，因此NEP，GEP，RE也受到生物或環(huán)境因素的影響[5]。本研究中，森林和草地的GEP，RE與MAP呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系(圖8)，隨MAP增加而線性增加，這與Kato[17]、王興昌[53]等的研究相一致。NEP與MAP呈二次函數(shù)關(guān)系，隨著MAP增加，NEP先升高后降低，與王興昌等的研究結(jié)果相似[53]，其中森林和草地的飽和降水量約為1 300 mm和390 mm，GEP，RE均隨MAP的增加而增加，但是RE-MAP的斜率大于GEP-MAP，即RE隨MAP增加而升高的速率更高，因此當降水量達到一定值時NEP達到飽和。目前對MAP與NEP關(guān)系的研究存在很大差異，Hirata等認為森林的NEP與MAP無相關(guān)關(guān)系[14]，Luyssaert等也認為NEP不受環(huán)境因素的影響[54]，而Chen等的研究則認為NEP受到MAP，MAT的共同調(diào)控[50]，因此MAP對NEP的調(diào)控機制還有待于進一步深入研究。

2.5.2 空氣溫度 與降水量相似，空氣溫度也被認為是影響碳通量變化的重要因子之一[17]。本研究發(fā)現(xiàn)森林的GEP，RE與MAT呈正相關(guān)關(guān)系(圖9)，隨溫度升高而增加，這與Kato[14]、Hirata[17]等及王興昌[53]等的研究結(jié)果相似。NEP與MAT有呈二次函數(shù)關(guān)系的趨勢，但是相關(guān)性并不顯著，Hirata[14]等和王興昌[53]等認為NEP與MAT具有二次函數(shù)關(guān)系。另外，本研究還發(fā)現(xiàn)草地的碳通量各組分與MAT間無顯著相關(guān)性，可能是由于本研究中的草地站點偏少，且主要集中在低溫地區(qū)，溫度差異不明顯。

2.5.3 增強型植被指數(shù)(EVI) EVI可以較好地反映植被的生長狀況，而植被的生長狀況對于生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力有重要的影響[13]。本研究發(fā)現(xiàn)，森林和草地的GEP，RE與EVI呈線性正相關(guān)關(guān)系(圖10)，這與Chen等[15]的研究相一致。從研究中可以看出植被生長狀況對植被的光合作用、呼吸作用有重要的影響，植被生長狀況越良好，生態(tài)系統(tǒng)的GEP，RE越高。研究未發(fā)現(xiàn)NEP與EVI的相關(guān)關(guān)系。

圖8 森林、草地生態(tài)系統(tǒng)的NEP，GEP，RE與MAP的關(guān)系

圖9 森林、草地生態(tài)系統(tǒng)的NEP，GEP，RE與MAT的關(guān)系

圖10 森林、草地生態(tài)系統(tǒng)的NEP，GEP，RE與EVI的關(guān)系

3 結(jié) 論

本研究整合基于渦度相關(guān)法觀測碳通量的已發(fā)表文獻，共選取東亞地區(qū)40個擁有1 a以上數(shù)據(jù)的通量站，包括森林站26個，草地站14個。初步探明了森林和草地生態(tài)系統(tǒng)CUE的空間變化及其影響因素，并分析了其NEP，GEP，RE空間變化的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)森林的NEP，GEP，RE分別為328.64±256.46 gC/(m2·a)，1 659.22±685.21 gC/(m2·a)，1 330.58±664.62 gC/(m2·a)，草地的NEP，GEP，RE分別為63.43±42.99 gC/(m2·a)，519.98±568.66 gC/(m2·a)，456.55±574.54 gC/(m2·a)，森林的碳通量各組分顯著高于草地。森林和草地的CUE分別為0.21，0.20，兩者差異不顯著，緯向分布特征不顯著。本研究發(fā)現(xiàn)林齡是影響森林CUE變化的主要因素，呈線性負相關(guān)關(guān)系。MAP是影響草地CUE的主要因素，同樣呈線性負相關(guān)關(guān)系。

森林和草地的GEP，RE均隨緯度的升高而降低，但GEP隨緯度的變化速率大于RE。森林和草地的GEP，RE與MAP呈線性正相關(guān)關(guān)系，NEP與MAP呈先升高后降低的二次函數(shù)關(guān)系，其中森林和草地的飽和降水量大約為1 300 mm和390 mm。森林的GEP，RE與MAT呈現(xiàn)線性正相關(guān)關(guān)系，NEP與MAT有二次函數(shù)關(guān)系趨勢，但是相關(guān)性不顯著。草地的GEP，RE，NEP與MAT無顯著的相關(guān)關(guān)系。森林和草地的GEP，RE與EVI呈線性正相關(guān)關(guān)系，NEP與EVI無顯著相關(guān)關(guān)系。

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FactorsAffectingtheSpatialVariationofCarbonUseEfficiencyandCarbonFluxesinEastAsianForestandGrassland

AN Xiang1, CHEN Yunming2,3, TANG Yakun2,3

(1.InstituteofSoilandWaterConservation,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China;2.StateKeyLaboratoryofSoilErosionandDrylandFarmingontheLoessPlateau,InstituteofSoilandWaterConservation,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China; 3.InstituteofSoilandWaterConservation,ChineseAcademyofSciencesandMinistryofWaterResources,Yangling,Shaanxi712100,China)

Forest and grassland play an essential role in the terrestrial ecosystem. The objective of this study is to analyze the spatial variation characteristics and influence factors of carbon use efficiency (CUE), gross ecosystem production (GEP), ecosystem respiration (ER), and net ecosystem production (NEP) based on more than one year data which were obtained from 40 sites (26 forest sites, 14 grassland sites) in the East Asian region from published literatures. Forest and grassland in the East Asian region both exhibit carbon sinks, while forest showed significantly higher value than grassland (p<0.001). The average NEP in forest and grassland in the East Asian are 328.64±256.46 gC/(m2·a) and 63.43±42.99 gC/(m2·a), respectively. The average CUE in forest and grassland are 0.21 and 0.20 in this region, CUE of forest is negatively correlated with the forest age and mean annual precipitation (MAP), respectively. The results show that GEP and ER in forest grassland linearly decrease with an increase in latitude. In addition, relationship between NEP and latitude can be described by quadratic function. There is a clear linear relationship between GEP, ER with MAP in both forest and grassland. The results also show that MAP and NEP first increase and then decrease with a quadratic function relationship, NEP is the maximum when amounts precipitation are 1 300 mm and 390 mm for forest and grassland, respectively. GEP and ER in forest show a positive relationship with mean annual temperature. Moreover, GEP and RE in both forest and grassland showed a positive linear correlation with vegetation index.

forest; grassland; CUE; carbon dioxide flux; eddy covariance

2016-09-29

：2016-10-24

西北農(nóng)林科技大學(xué)博士科研啟動費(Z109021508);中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(Z109021606);公益性行業(yè)(氣象)科研專項(重大專項)(GYHY201506001-3)

安相(1990—),男(錫伯族),遼寧撫順人,碩士研究生,從事陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯相關(guān)研究。E-mail:xiangan10@163.com

陳云明(1967—),男,陜西渭南人,博士,研究員,主要從事植被與水土保持的相關(guān)研究。E-mailymchen@ms.iswc.ac.cn

S718.5;X171.1

：A

：1005-3409(2017)05-0079-09