淮河流域稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)CO2通量多時間尺度變化特征

段春鋒 田紅 黃勇 曹雯 凌新鋒

（1 安徽省氣候中心，合肥 230031；2 安徽省氣象科學研究所/大氣科學與衛(wèi)星遙感安徽省重點實驗室，合肥 230031；3 壽縣國家氣候觀象臺/中國氣象局淮河流域典型農(nóng)田生態(tài)氣象野外科學試驗基地，壽縣 232200）

0 引言

全球氣候變化正逐漸改變陸地生態(tài)系統(tǒng)固有的自然過程。近幾十年來，氣候要素時空分布模式的改變和極端氣候事件頻次的增多，影響了植被的光合作用和呼吸作用，同時也影響土壤微生物的活性，從而導致生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)過程發(fā)生改變[1-2]。生態(tài)系統(tǒng)碳通量變化特征及其對環(huán)境因子的響應研究是掌握全球生態(tài)系統(tǒng)碳平衡的關(guān)鍵[3-4]，因此越來越受到關(guān)注和重視。

作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分[5]，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳庫在全球碳庫中最為活躍[6]，占據(jù)著全球及區(qū)域碳平衡中的重要地位[7]。我國是農(nóng)業(yè)大國，深入研究農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)CO2時空變化特征及其與環(huán)境因素、管理因素之間的關(guān)系，對于制訂合理的農(nóng)業(yè)管理措施、提高農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的固碳功能和制訂減排對策具有重大意義[7]。

國內(nèi)外已開展了一系列農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的相關(guān)研究，主要集中在農(nóng)田碳通量觀測及其時空特征[4,5,7-11]、利用模型估算農(nóng)田碳通量[12-14]、耕作方式與管理措施對農(nóng)田碳平衡的影響[15-16]等方面。我國主要采用箱式法研究農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳通量，但該方法存在對下墊面擾動較大、觀測不連續(xù)和時間分辨率低的缺陷[7]。通量觀測技術(shù)的發(fā)展，為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)研究提供了大量連續(xù)觀測的數(shù)據(jù)支持。其中，渦動相關(guān)法是直接測定大氣與群落碳交換通量的主流方法，其可在不擾動下墊面的情況下連續(xù)大面積直接測定能量、物質(zhì)通量，已經(jīng)成為世界上碳通量測定的標準方法，并在農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳通量研究方面得到廣泛應用[5,7,10-11]。

淮河流域是我國典型的稻麥輪作區(qū)和主要的糧食生產(chǎn)區(qū)，糧食產(chǎn)量占中國糧食總產(chǎn)量的18%[17]，該流域的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)對區(qū)域碳收支具有重要影響，研究其碳通量變化特征對區(qū)域碳平衡估算具有重要意義。中國氣象局于2007年開始在淮河流域中部的壽縣建立了國家氣候觀象臺，開展了包括近地面層水熱碳通量、氣象要素和農(nóng)作物生物量等項目的長時間序列連續(xù)觀測，積累了豐富的觀測數(shù)據(jù)?；趬劭h國家氣候觀象臺碳通量觀測資料，眾多學者針對冬小麥和一季稻生長季CO2通量及其影響因素等方面開展了一系列研究[11,18-25]。但是多基于觀測站建設前期資料，研究時間短，CO2通量變化特征的年際差異和年代際差異認識不足，此外還忽略了農(nóng)田休閑期的碳排放，并且缺乏年尺度碳通量研究。

本研究整編了壽縣國家氣候觀象臺2007年7月—2019年12月共計13年的CO2通量觀測資料，分析了淮河流域稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)不同時間尺度（小時、日、月和年）CO2通量變化特征；定量分析農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)在小麥和水稻生育期、間歇期以及整個生育期的碳收支狀況和固碳能力，并對比分析不同階段固碳能力的異同。為淮河流域農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳收支估算和相關(guān)碳模型參數(shù)修正提供參考，為政府制訂減排決策提供依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 觀測場地概況

觀測地點位于壽縣國家氣候觀象臺。壽縣地處安徽省北部沿淮地區(qū)、淮河中游南岸，屬亞熱帶季風性半濕潤氣候，四季分明，雨熱同期。壽縣作為農(nóng)業(yè)大縣，下墊面主要是平坦農(nóng)田，以水稻-小麥、水稻-油菜輪作為主，一年兩熟。壽縣國家氣候觀象臺屬于中國氣候觀測系統(tǒng)確定的黃淮農(nóng)業(yè)生態(tài)觀測區(qū)，代表了東亞季風區(qū)的主要氣候條件和生態(tài)環(huán)境狀況，也是我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的典型區(qū)域之一[11]。它所在的淮河流域代表了我國東部半濕潤半干旱季風區(qū)關(guān)鍵地區(qū)的下墊面特征。

2007年7月—2013年4月觀測場位于九龍（海拔26.8 m），2013年5月至今位于窯口（海拔25.7 m）。九龍觀測場在城區(qū)中心以南 9 km處，占地面積17畝（1畝約為666.7 m2），東、南、西三面為大片農(nóng)田，北面為居民區(qū)；觀測塔立于場內(nèi)西南角，周圍2～5 km2范圍內(nèi)基本是平坦農(nóng)田。窯口觀測場在城區(qū)中心以南12 km處，占地面積300畝，四面均為大片農(nóng)田；觀測塔立于基準氣候觀測區(qū)東北側(cè)，下墊面平坦開闊，周邊植被類型為當?shù)氐湫偷牡钧溳喿鬓r(nóng)田。兩個觀測場的環(huán)境30～50年不受破壞，周邊無污染源、無高層建筑，因此是研究農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)各要素變化規(guī)律及其物理過程的理想觀測試驗區(qū)。

1.2 研究資料

壽縣近地面層通量觀測系統(tǒng)由湍流觀測分系統(tǒng)和梯度觀測分系統(tǒng)組成。湍流觀測分系統(tǒng)主要包括三維超聲風溫儀和紅外 H2O/CO2分析儀；梯度觀測分系統(tǒng)中氣象塔高32 m，由安裝在梯度塔上的 5 層溫度、濕度、風速傳感器，1 層風向傳感器，四分量長、短波（向上、向下）輻射傳感器，光合有效輻射傳感器，氣壓、紅外地表溫度傳感器，5層鉑電阻地溫傳感器，5 層土壤水分觀測傳感器和 1 層 3 點土壤熱通量傳感器組成。2007年6月在觀測場安裝了開路式渦度相關(guān)系統(tǒng)，用于測量農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)與大氣間的通量交換。該系統(tǒng)主要由開路式紅外H2O/CO2分析儀（CS7500，LI-COR，USA）、三維超聲風速儀（CSAT-3，Campbell，USA）和數(shù)據(jù)采集器（CR3000，Campbell，USA）組成。儀器安裝高度為4 m，采樣頻率為10 Hz，同時在線計算30 min通量并把結(jié)果存儲在數(shù)據(jù)采集器內(nèi)，觀測儀器的基本技術(shù)性能見表1。

表1 壽縣CO2通量觀測系統(tǒng)主要觀測儀器的基本技術(shù)性能Table 1 Technical performance of main instruments in Shouxian CO2 flux observation system

1.3 數(shù)據(jù)處理

以中國氣象局《近地層通量觀測規(guī)范》[26]和王介民編寫的《渦動相關(guān)通量觀測指導手冊》作為參照，借助國際上通用的渦度相關(guān)數(shù)據(jù)處理軟件EddyPro軟件，對渦度相關(guān)系統(tǒng)觀測進行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與訂正，得到采樣周期為30 min的通量數(shù)據(jù)產(chǎn)品[6]。數(shù)據(jù)處理過程主要包括數(shù)據(jù)合理性檢驗、數(shù)據(jù)一致性檢驗、樣本數(shù)量和AGC數(shù)據(jù)檢查、摩擦風速檢驗、降水時段碳通量數(shù)據(jù)剔除、異常值剔除檢驗、延遲時間訂正、超聲虛溫訂正、坐標旋轉(zhuǎn)訂正、空氣密度效應訂正、頻率效應訂正。

研究表明，通量觀測過程中，受儀器故障、天氣狀況、大氣穩(wěn)定度和供電系統(tǒng)故障等影響造成大量數(shù)據(jù)的異常和缺失，數(shù)據(jù)不可用比例通常在17%～50%[27]。本研究觀測時間為2007年7月—2019年12月，有效觀測數(shù)據(jù)達到79%，數(shù)據(jù)缺測率為19%，數(shù)據(jù)異常率為2%。

缺失數(shù)據(jù)插補方法主要有平均日變化法、根據(jù)特定氣象條件查表法、非線性回歸法[28]。本研究對于小于2 h 缺失數(shù)據(jù)用線性內(nèi)插法插補，對于大于2 h而且小于1 d缺失數(shù)據(jù)用平均日變化法進行插補，白天取14 d、夜間取7 d的平均時間長度[27,29]。

通量觀測數(shù)據(jù)缺失較多，直接平均的方式計算CO2通量年總量誤差非常大。本研究多年平均CO2通量計算方式為：基于2007—2019年逐日CO2通量資料，先計算多年平均得到一年中每天的CO2通量，再將日累加得到多年平均的年CO2通量總量。每年CO2通量計算方式為：先利用多年平均日CO2通量插補缺失，再將日累加得到年CO2通量總量。數(shù)據(jù)缺失超過40 d，該年記為數(shù)據(jù)缺失。2007—2019年13 a中，年尺度CO2通量資料較為完整的年份有8 a，分別為2008—2011年和2016—2019年；數(shù)據(jù)缺失年份有5 a，分別為2007年和2012—2015年；數(shù)據(jù)缺失年份不做年尺度變化分析。四季按照春季（3—5月）、夏季（6—8月）、秋季（9—11月）、冬季（12—2月）進行劃分。

2 結(jié)果分析

2.1 多年平均小時尺度CO2通量變化特征

壽縣稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)2007—2019年多年平均的年和四季小時尺度CO2通量具有明顯的日變化，呈現(xiàn)U型特征（圖1）。白天作物同時進行呼吸作用和光合作用，但光合作用明顯強于呼吸作用，農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)不斷從大氣中吸收CO2，CO2通量為負值，表現(xiàn)為CO2凈吸收。夜間土壤呼吸和作物暗呼吸釋放CO2，CO2通量為正值，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)表現(xiàn)為CO2凈排放。

圖1 2007—2019年多年平均的年和四季CO2通量逐小時變化Fig. 1 Hourly variation of annual and seasonal CO2 fluxes in 2007-2019

年平均來看，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)在07時開始CO2凈吸收，CO2凈吸收隨時間逐漸增大，12時達到最大值，為-0.43 mg/(m2·s)，隨后逐漸減弱，并在17時開始轉(zhuǎn)為CO2凈排放，一直持續(xù)到次日06時30分， CO2凈排放最大值出現(xiàn)在21時30分，達到0.118 mg/(m2·s)。白天CO2凈吸收量為-0.26 mg/(m2·s)，明顯多于夜間CO2凈排放量0.086 mg/(m2·s)。

四季日尺度CO2通量變化特征與年平均CO2通量相似，呈U型特征，白天CO2凈吸收多于夜間CO2凈排放。但CO2通量日變化幅度、凈吸收和凈排放峰值大小以及出現(xiàn)時間存在差異。CO2通量日變化幅度、凈吸收谷值和凈排放峰值夏季均最大，凈吸收和凈排放最大值分別為-0.74 mg/(m2·s)和0.228 mg/(m2·s)；春季其次，分別為-0.572 mg/(m2·s)和0.129 mg/(m2·s)；冬季最小，僅為-0.147 mg/(m2·s)和0.047 mg/(m2·s)。CO2凈吸收最大值春季出現(xiàn)在11時，其他季節(jié)均出現(xiàn)在12時。CO2凈排放最大值冬春季出現(xiàn)在21時，夏秋季出現(xiàn)在21時30分。CO2凈吸收時長為10 ～11.5 h：春季最長，為07—18時；秋季最短，為7時30分—17時。四季CO2凈吸收和凈排放的差異主要與氣象條件和作物生育期有關(guān)。夏季和春季分別是水稻和小麥的關(guān)鍵生育期，氣溫高、太陽輻射強，作物生長迅速，白天光合作用和夜間呼吸作用強、凈吸收和凈排放大；秋季是水稻成熟期至小麥播種期的過渡階段，白天光合作用和夜間呼吸作用較弱，凈吸收和凈排放較??；冬季小麥處于越冬期，生長緩慢、光合作用弱，同時溫度低，夜間土壤呼吸和作物暗呼吸作用受抑制，凈吸收和凈排放最小。

2.2 多年平均日尺度CO2通量變化特征

壽縣稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)日尺度CO2通量具有明顯的季節(jié)變化，呈現(xiàn)為W型雙峰特征（圖2）。一年中存在明顯的兩個CO2凈吸收期和兩個CO2凈排放期。

圖2 2007—2019年多年平均的CO2通量逐日變化Fig.2 Daily variation of annual average CO2 flux in 2007-2019

兩個CO2凈吸收期分別在11月下旬—5月下旬和7月上旬—10月上旬，CO2通量為負值。第一段為小麥生育期，第二段為水稻生育期。凈吸收強弱與作物生長發(fā)育進程密切相關(guān)。凈吸收峰值分別出現(xiàn)在4月中旬和7月下旬，對應著冬小麥抽穗期和水稻孕穗期。

兩個CO2凈排放期分別在5月下旬—6月下旬和10月中旬—11月下旬，對應兩個稻麥輪作間歇期，CO2通量為正值。凈排放峰值分別出現(xiàn)在6月上旬和11月中旬。CO2凈排放主要有兩方面原因：一是第一季作物成熟收獲和第二季作物移栽或播種期間存在一個沒有作物生長的裸地階段；二是剛移栽或播種的水稻/小麥幼苗前期生長緩慢，生長量很小，而土壤呼吸作用較為強烈。

CO2通量季節(jié)變化與作物生長有著密切的關(guān)系。1—4月，小麥經(jīng)過越冬開始返青生長，CO2通量為凈吸收，并隨著生長發(fā)育而不斷增強；4月中旬，冬小麥處于抽穗期，作物生長活動旺盛，CO2凈吸收達到一年中的次峰值；隨著冬小麥灌漿成熟，CO2凈吸收不斷減弱。5月下旬和6月，隨著小麥的成熟收割、騰茬、水稻種植（插秧），下墊面的呼吸與分解使得CO2通量表現(xiàn)為凈排放；其后隨著水稻進入生長期，CO2通量再次表現(xiàn)為凈吸收；到了7月下旬，水稻處于孕穗期，CO2凈吸收達到最大。9—10月，隨著水稻灌漿至成熟，CO2凈吸收迅速減小，直至11月冬小麥播種與出苗期，CO2通量表現(xiàn)為弱排放。12月冬小麥進入越冬期，CO2通量表現(xiàn)為弱吸收。

2.3 多年平均月尺度CO2通量變化特征

2007—2019年多年平均的月尺度CO2通量具有明顯的季節(jié)變化，呈現(xiàn)為W型雙峰特征（圖3a），與日尺度CO2通量的季節(jié)變化特征相似。1—5月、7—10月和12月CO2通量均為負值，是CO2凈吸收期。CO2凈吸收最大值出現(xiàn)在8月，為0.24 mg/(m2·s) ；次大值出現(xiàn)在4月，為0.21 mg/ (m2·s)：分別對應水稻的孕穗期和冬小麥的抽穗期。6月和11月CO2通量均為正值，是CO2凈排放期，6月CO2凈排放最大，為0.05 mg/(m2·s) 。

2007—2019年月尺度CO2通量雖然季節(jié)變化特征相似，但年際和年代際差異明顯（圖3b）。與多數(shù)年份相比，2016年和2017年1—6月CO2通量明顯偏大，CO2凈吸收偏弱，甚至5月為CO2凈排放。2014年7月、2015年8月和2009年9月CO2通量明顯偏大，凈吸收偏小。2019年11—12月CO2通量較為反常，11—12月凈排放異常偏大5倍，可能與近40年最嚴重的伏秋連旱有關(guān)系。這次干旱過程（8月12日—11月23日）壽縣降水量較常年同期偏少八成，為歷史同期第二少，10月以后長期維持重旱以上。11—12月小麥進入出苗和冬前分蘗期，幼苗前期生長緩慢，生長活動很弱，多數(shù)年份CO2通量表現(xiàn)為弱的凈吸收。2019年伏秋連旱影響了冬小麥幼苗生長發(fā)育，嚴重抑制了農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)CO2吸收能力，光合作用吸收的CO2小于作物和土壤呼吸排放的CO2，導致CO2凈排放異常增加。

月尺度CO2通量年代際差異主要體現(xiàn)在2013年遷站前與遷站后CO2通量季節(jié)變化特征不同（圖3a）。遷站后（2014—2019年）冬小麥生育期1—5月和12月CO2凈吸收和6月CO2凈排放均明顯小于遷站前（2007—2012年）的情況。遷站后水稻生育期7—8月CO2凈吸收小于遷站前的情況，但9月遷站后CO2凈吸收大于遷站前的情況。10月遷站前為CO2凈排放，而遷站后為CO2凈吸收；而11月則相反，遷站前為CO2凈吸收，遷站后為CO2凈排放。這種年代際差異可能和氣候變化以及觀測場地環(huán)境狀況發(fā)生變化有關(guān)系。遷站后比遷站前氣候更為異常，如2016年秋季發(fā)生了嚴重漬澇，2019年發(fā)生了嚴重的伏秋連旱。

圖3 2007—2019年多年平均（a）和各年（b）CO2通量逐月變化Fig. 3 Monthly variation of annual average (a) and annual (b) CO2 flux in 2007-2019

2.4 年尺度CO2通量變化特征

2007—2019年壽縣稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)表現(xiàn)為碳匯，為CO2凈吸收。2007—2019年多年平均的年CO2通量為-2.58 kg/(m2·a)。2008—2011年年CO2通量均小于2007—2019年多年平均值，而2016—2019年年CO2通量均大于多年平均值（圖4）。表明2016—2019年農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力比2008—2011年明顯減小，可能是因為2013年遷站后，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)觀測場地和周邊環(huán)境發(fā)生變化以及氣候更為異常，導致農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力明顯減小。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)固碳能力年際差異明顯。2008年CO2通量為-3.26 kg/(m2·a)，CO2凈吸收最大，較2007—2019年平均值偏多26.1%；2017年CO2通量為-1.78 kg/(m2·a)，CO2凈吸收最小，較2007—2019年平均值偏少31.0%。2008年CO2凈吸收是2017年的1.8倍。 2008—2011年中，CO2凈吸收最大的2008年比最小的2009年偏多25.3%。2016—2019年中，CO2凈吸收最大的2019年比最小的2017年偏多39.7%。

2017年CO2凈吸收量異常偏少與前期秋季降水異常有關(guān)系。2016年秋季壽縣出現(xiàn)持續(xù)性陰雨天氣，降水異常偏多一倍，為歷史同期第二多，導致大范圍農(nóng)田土壤持續(xù)過濕，發(fā)生嚴重漬澇，冬小麥無法播種，2017年冬小麥生育期農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)對CO2的吸收較少。分月（圖3b）來看，2017年1—5月農(nóng)田沒有冬小麥等作物生長，CO2通量波動較小。1月表現(xiàn)為CO2弱排放；2—4月表現(xiàn)為CO2弱吸收，4月CO2凈吸收最大，僅為-0.03 mg/(m2·s)，較2007—2019年平均值偏少85.7%。2017年農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)CO2凈吸收主要發(fā)生在水稻生長季，貢獻率達到92.7%。

圖4 2007—2019年CO2通量年總量逐年變化Fig. 4 Annual variation of annual total CO2 flux in 2007-2019

2.5 小麥和水稻生育期CO2通量變化特征

壽縣稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)CO2通量變化與作物生育期有著直接的聯(lián)系，冬小麥和一季稻是壽縣農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)主要的農(nóng)作物，表2給出了壽縣冬小麥和一季稻不同生育期CO2通量的2007—2019年多年平均值。

冬小麥播種、出苗和冬前分蘗期CO2通量為正值，是CO2凈排放期。進入越冬期，CO2通量由正轉(zhuǎn)負，進入CO2凈吸收期，但由于小麥生長活動較弱，CO2凈吸收非常弱。隨著小麥進入返青分蘗期和拔節(jié)期，小麥開始快速生長，CO2凈吸收越來越多，其中孕穗期和抽穗期CO2凈吸收達到最強，CO2通量分別為-0.207 mg/(m2·s)和-0.206 mg/(m2·s)。進入灌漿乳熟期，CO2凈吸收持續(xù)下降。進入成熟期，小麥基本停止生長，等待收割，收割后還有一段沒有作物生長的裸地階段，CO2通量由凈吸收轉(zhuǎn)為凈排放。

水稻生育期過程中，移栽期為微弱的C O2凈吸收期。隨著進入分蘗期和孕穗期，CO2凈吸收達到最強，CO2通量分別為-0.233 mg/(m2·s)和-0.266 mg/(m2·s)。抽穗揚花期CO2凈吸收有所下降，但CO2通量依然達到-0.206 mg/(m2·s)。灌漿乳熟期C O2凈吸收快速下降，C O2通量為-0.139 mg/(m2·s)，乳熟成熟期CO2凈吸收非常微弱。

因此，隨著小麥和水稻的生長，光合作用吸收的CO2越來越多，同時土壤呼吸和作物暗呼吸排放CO2也增多，但作物吸收的CO2遠大于放出的CO2。

2007—2019年多年平均的冬小麥生育期CO2通量為-0.078 mg/(m2·s)，總量為-1.21 kg/m2；一季稻生育期C O2通量為-0.1 7 3 m g/(m2·s)，總量為-1.59 kg/m2。整個生育期CO2通量總量為-2.8 kg/m2，小麥和水稻分別占43.2%和56.8%。水稻平均CO2通量是小麥的2.2倍，但是生育期長度明顯短于小麥，只有小麥的59%，因此水稻CO2通量總量只比小麥多31.5%。表明水稻農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)CO2凈吸收能力強于冬小麥。稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)間歇期為CO2凈排放。小麥至水稻的間歇期CO2通量為0.056 mg/(m2·s)，總量為0.16 kg/m2，小麥至水稻的間歇期CO2通量為0.013 mg/(m2·s) ，總量為0.05 kg/m2，間歇期合計總量為0.21 kg/m2，削減整個生育期CO2凈吸收總量的7.7%。

分年（圖5b）來看，2016年和2017年冬小麥生育期CO2通量總量接近于0，主要由于前期沒有播種小麥所導致。2008—2011年、2018—2019年整個水稻和小麥生育期CO2通量總量均超過-2.0 kg/m2，其中2008年總量最大，為-3.38 kg/m2，2017年最小，為-1.74 kg/m2，前者是后者的1.9倍。小麥生育期CO2通量總量除2016—2017年外均超過-0.8 kg/m2，其中2008年總量最大，為-2.01 kg/m2，2018年最小，為-0.85 kg/m2，前者是后者的2.4倍。水稻生育期CO2通量總量均超過-1.2kg/m2，其中2016年總量最大，為-1.95 kg/m2，2009年最小，為-1.21 kg/m2，前者是后者的1.6倍。

表2 不同生育期CO2通量變化特征Table 2 Variation characteristics of CO2 flux in different growth periods

圖5 不同生育期CO2通量的平均值（a）和總量（b）逐年變化Fig. 5 Annual variation of CO2 flux average value (a) and total amount (b) in different growth period

進一步分析冬小麥和水稻生育期對整個生育期固碳能力的貢獻，2008年和2009年整個生育期CO2凈吸收的主要貢獻均來自冬小麥生育期，分別占60%和58%；2010年、2011年、2018年、2019年整個生育期CO2凈吸收的主要貢獻均來自水稻生育期，分別占55%、65%、59%、58%。2016年和2017年因沒有播種小麥，整個生育期CO2凈吸收均直接來自水稻生育期，分別占100%和95%。

從C O2通量平均值（圖5 a）來看，2 0 0 8—2018 年水稻生育期C O2通量絕對值明顯大于冬小麥生育期C O2通量絕對值。2008—2011 年和2018—2019 年冬小麥生育期C O2通量平均值為-0.049～0.115 mg/(m2·s)，2008—2018年水稻生育期CO2通量為-0.152～0.245 mg/(m2·s)，前者絕對值的最大值小于后者的最小值。水稻生育期CO2通量值是冬小麥生育期CO2通量平均值的1.5～4.1倍。但由于冬小麥生育期長度202 d，是水稻生育期長度92 d的2.2倍，因此水稻生育期和冬小麥生育期CO2通量總量差異為68%～189%。2008和2009年雖然水稻生育期平均CO2通量明顯強于冬小麥生育期，但由于冬小麥生育期長度明顯長于水稻生育期長度，從而使得冬小麥生育期CO2通量總量大于水稻生育期。2008—2011年和2018—2019年水稻和冬小麥生育期平均CO2通量強度差異難以抵消生育期長度差異，水稻生育期CO2通量總量明顯大于冬小麥生育期。

3 結(jié)論與討論

本研究基于壽縣國家氣候觀象臺2 0 0 7 年7月—2019年12月CO2通量觀測資料，分析了淮河流域稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)不同時間尺度和不同生育期CO2通量的變化特征。

CO2通量具有明顯的日變化、季節(jié)變化和年際差異。多年平均CO2通量日變化呈現(xiàn)為U型特征。CO2凈吸收從07時開始，在12時達到最大，17時以后轉(zhuǎn)為CO2凈排放，持續(xù)到次日06時30分。白天為CO2凈吸收，夜間為CO2凈排放，白天凈吸收明顯多于夜間凈排放。CO2凈吸收和凈排放的最大值分別出現(xiàn)在12時和21時30分。CO2通量日變化幅度、凈吸收和凈排放的最大值夏季均最大，冬季最小。CO2凈吸收時段春季最長，秋季最短。

多年平均CO2通量季節(jié)變化呈現(xiàn)為W型雙峰特征，兩個CO2凈吸收期分別對應小麥生育期和水稻生育期，凈吸收強弱與作物生長發(fā)育進程密切相關(guān)。兩個CO2凈排放期對應兩個稻麥輪作間歇期。CO2通量年際差異明顯，尤其是2019年11—12月CO2凈排放異常偏大5倍，可能與近40年最嚴重的伏秋連旱有關(guān)。遷站后冬小麥整個生育期和水稻主要生育期CO2凈吸收和6月CO2凈排放明顯小于遷站前，可能和氣候變化以及觀測場環(huán)境狀況發(fā)生變化有關(guān)。

稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)具有強的固碳能力，2 0 0 7—2 0 1 9 年多年平均的年C O2凈吸收量為-2.58 kg/(m2·a)。2016—2019年農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)固碳能力比2008-2011年明顯減小，可能與遷站后觀測場環(huán)境變化以及氣候更為異常有關(guān)。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)固碳能力年際差異明顯。2008年CO2凈吸收最大，為-3.26 kg/(m2·a)；2017年CO2凈吸收最小，僅為-1.78 kg/(m2·a)，主要原因是2016年秋季發(fā)生嚴重漬澇，冬小麥無法播種，2017年CO2凈吸收主要發(fā)生在水稻生長季。

CO2通量變化與作物生育期有直接關(guān)系。冬小麥孕穗期和抽穗期CO2凈吸收最強，水稻分蘗期和孕穗期CO2凈吸收最強。整個生育期CO2凈吸收總量為-2.8 kg/m2，小麥和水稻分別占43.2%和56.8%。稻麥輪作間歇期CO2凈排放總量為0.21 kg/m2，可以削減整個生育期CO2凈吸收總量的7.7%。

在認識不同時間尺度CO2通量變化特征的基礎(chǔ)上，下一步將評估CO2通量變化與氣象因子和土壤水熱參數(shù)的響應關(guān)系，分析影響CO2通量變化的主導氣象環(huán)境因子，揭示CO2通量對氣象環(huán)境的響應規(guī)律，探討氣象環(huán)境影響CO2通量變化的可能物理機理。