河流湖泊碳循環(huán)研究進展

段巍巖,黃 昌,2,3* (.西北大學城市與環(huán)境學院,陜西 西安 7027；2.西北大學,陜西省地表系統(tǒng)與環(huán)境承載力重點實驗室,陜西 西安 7027；3.西北大學地表系統(tǒng)與災害研究院,陜西 西安 7027)

碳循環(huán)作為地球各圈層間相互連接與轉(zhuǎn)化的紐帶,不僅影響著全球的氣候變化,而且對于維持生物圈結(jié)構(gòu)和功能的穩(wěn)定起著重要作用,是全球物質(zhì)能量循環(huán)與氣候變化的關(guān)鍵[1].河流湖泊生態(tài)系統(tǒng)不斷地將陸地和大氣中的碳物質(zhì)輸送到海洋碳庫,與陸海生態(tài)系統(tǒng)之間進行著強烈的物質(zhì)循環(huán)與能量交換[2].河湖中的碳經(jīng)物理、化學和生物等方面的作用不斷遷移轉(zhuǎn)化,形成了河流湖泊碳循環(huán).研究表明[3-4],包括河流和湖泊等在內(nèi)的內(nèi)陸水域可能是水和溶解物質(zhì)的巨大運輸通道,在生物地球化學循環(huán)中扮演著重要角色.從 1750～2013年,河流碳的運輸量從 0.75PgC/a增至 0.90～0.95PgC/a,增加了約20%[5].在全球范圍內(nèi),河網(wǎng)向海洋輸入的碳量為1.06PgC/a,是海洋碳庫的一個重要來源[6-7].此外,河流湖泊也與大氣進行著碳交換.據(jù)估計[8],全球河流陸地碳負荷中只有約三分之一到達海洋,大約三分之一(25%～44%)經(jīng)過呼吸作用以CO2釋放到大氣中.研究表明[4],全球每年從湖泊和水庫向大氣釋放的CO2達到0.32PgC;另有研究表明[9],河流排放的CO2可能占凈生態(tài)系統(tǒng)交換量的 10%,這將會對陸地系統(tǒng)碳平衡造成改變.因此,河湖碳循環(huán)是全球碳循環(huán)的重要組成部分,也是碳循環(huán)研究的熱點領(lǐng)域之一.

已有研究對河流及湖泊碳循環(huán)研究的進展進行了綜述[10-13],但是他們僅對河流湖泊有機碳的來源、同位素示蹤技術(shù)以及影響河流碳侵蝕輸出的部分因素進行了概要闡述和歸納,未關(guān)注大尺度河湖碳循環(huán)的動態(tài)監(jiān)測和模擬.近年來,隨著實驗室測定技術(shù)、遙感技術(shù)和建模模擬技術(shù)等的快速發(fā)展,大尺度、多時相的河湖碳循環(huán)監(jiān)測與模擬成為可能,先后涌現(xiàn)了一批綜合運用這些技術(shù)開展的相關(guān)研究,為深入理解區(qū)域及全球尺度的河湖碳循環(huán)提供了重要的依據(jù).其中,實驗室測定是精確測量水體樣本碳組分的核心手段,實驗室測定的結(jié)果可以為遙感反演提供基準數(shù)據(jù)或作為驗證,也可以作為河湖碳循環(huán)模擬模型的關(guān)鍵輸入.遙感技術(shù)是將點位的樣本觀測擴展到大區(qū)域觀測的有效手段,基于遙感本身具有的全方位、多時相和高效率的對地觀測優(yōu)勢,遙感技術(shù)可服務于河湖碳循環(huán)觀測和動態(tài)監(jiān)測,具有很高的應用價值和經(jīng)濟效益.模型模擬是理解河湖碳循環(huán)機理、預測變化環(huán)境下以及不同情景條件下河湖碳通量變化的有效手段.因此,本文在之前研究進展的基礎(chǔ)之上,歸納了目前實驗室測定技術(shù),同時重點關(guān)注遙感反演與模型監(jiān)測模擬技術(shù)在河湖碳循環(huán)研究中的應用,以期為該領(lǐng)域相關(guān)的研究提供參考.

1 河流碳循環(huán)過程及其影響因素

1.1 河流碳循環(huán)過程

1.1.1 河流中碳的來源與組分 河流作為全球生物地球化學循環(huán)中的重要碳庫,在全球碳循環(huán)中占有重要地位[14].根據(jù)溶解性與生物降解性的不同,可將河流碳素分為顆粒有機碳(POC)、顆粒無機碳(PIC)、溶解有機碳(DOC)和溶解無機碳(DIC)4種.如圖 1,河流中碳的來源分為外源和內(nèi)源.外源碳主要來源于:(1)碳酸鹽礦物經(jīng)化學風化后隨地表徑流流入和大氣CO2溶解形成河流顆粒/溶解無機碳;(2)陸生植物殘體、人類生產(chǎn)生活排放的廢水以及土壤有機質(zhì)經(jīng)物理/化學侵蝕作用形成河流顆粒/溶解有機碳.內(nèi)源碳主要來源于:(1)河道內(nèi)浮游植物、細菌和水生動物等呼吸作用以及有機質(zhì)在微生物作用下礦化分解生成的PIC/DIC;(2)浮游植物光合作用、細菌光化學反應、河床底泥在水流驅(qū)動作用下釋放的POC/DOC[15].研究中常采用有機質(zhì)的碳氮比(C/N)或碳同位素來分析河流有機碳的來源.研究發(fā)現(xiàn)[16],近年來河流有機 C/N正在下降,這種變化可能造成全球河口和沿海水域碳源匯發(fā)生轉(zhuǎn)換.

圖1 河流生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)示意Fig.1 Schematic diagram of carbon cycle in river ecosystem

1.1.2 河流碳歸趨及不同河流碳通量差異 河流在將大量碳從陸地儲存輸送至下游的淡水和海洋生態(tài)系統(tǒng)的過程中,這些碳或經(jīng)浮游植物、細菌和水生動物消化排泄形成內(nèi)陸水體中的碳沉積,或以氣態(tài)碳的形式進入大氣,完成水-氣界面的碳交換,還有部分隨河水匯集到海洋.

過去的 40a以來,人們多次探索了在全球變暖和人為擾動的情況下河流碳的輸出通量及其空間分布特征[7-17].不同來源與組成的碳組分對全球氣候變化和人類活動的影響各不相同,流域類型的差異也會造成有機碳含量的時空分布不同.表 1列出了世界大河的碳運輸通量對比,可以看出黃河 POC侵蝕模數(shù)遠高于其他類型的河流,反映了黃河中POC以土壤侵蝕來源為主的特征;北江的DIC通量最高,可能是由于該流域受碳酸鹽風化影響顯著;受熱帶氣候及植被覆蓋的影響,亞馬遜流域DOC通量僅次于東江和北江;密西西比河的 DIC通量遠遠大于 DOC/POC 通量,主要是化學風化作用導致,受到氣候變化的影響,預計未來密西西比河 DIC通量將繼續(xù)增加[14].

表1 世界大河碳運輸通量對比 [tgC/(km2·a)]Table 1 Comparison of carbon transport fluxes in world's big rivers [tgC/(km2·a)]

1.2 河流碳循環(huán)影響因素及碳通量空間格局

近年來,學者在強調(diào)水化學特征與流域物理化學侵蝕研究的同時,對流域生物地球化學循環(huán)方面的研究也越來越重視.流域中碳組分含量的變化與氣溫、降水量以及水文過程的變化有關(guān).凈初級生產(chǎn)(NPP)是判斷河流碳源匯的重要指標,也會對水體碳含量造成影響[27].許多學者研究了河流碳組分及其轉(zhuǎn)化過程,如張連凱等[19]估算了珠江流域的碳通量和侵蝕模數(shù),發(fā)現(xiàn)珠江流域 DOC、POC和 TOC的侵蝕模數(shù)較全球平均值要高,且豐水期DIC通量高于平水期,這可能是雨水沖刷作用導致.研究發(fā)現(xiàn)[28]POC出口主要受河流運輸 POC的能力控制,Bouchez等[29]首次沿河流深度剖面收集亞馬遜河沉積物對 POC來源及運輸方式進行研究,發(fā)現(xiàn)POC通量似乎也受懸浮負荷(如表面積的量、類型及離散有機顆粒的存在)的控制.Reiman等[14]對密西西比河DOC和DIC濃度、13C穩(wěn)定同位素和 CO2分壓監(jiān)測表明未來河流向沿海和大氣系統(tǒng)的碳出口將大幅度增加,這將改變河流與沿海地區(qū)的碳平衡.

估算河流碳通量及其空間格局變化對于了解全球碳收支具有重要意義.Li等[7]基于更新的全球數(shù)據(jù)庫中405條河流數(shù)據(jù)建立河流碳組分的線性回歸模型,模擬了河流DOC、POC和DIC通量的空間分布,估算了全球河流碳通量.他們認為徑流量、土壤碳量、森林覆蓋、濕地面積、侵蝕量、巖石風化、流域坡度及總懸浮泥沙(TSS)通量等因素均與河流碳通量顯著相關(guān).由圖 2可以看出全球河流的碳通量在空間格局上表現(xiàn)出很大的差異.亞洲的DOC和POC出口量高于其他大陸,而北美出口的DIC較多.圖3中河流DOC通量在0～30°S區(qū)域最高,但POC和DIC通量在30～60°N區(qū)域達到最高.

圖2 模擬全球河流DOC、POC和DIC通量的空間格局(TgC/a)[7]Fig.2 Spatial patterns of simulated global riverine DOC, POC,and DIC flux (Tg C/a)

圖3 沿緯度帶的河流DOC、POC和DIC通量[7]Fig.3 Riverine DOC, POC, and DIC fluxes along different latitudes

近年來,由于生態(tài)氣候的變化,導致凍土消融、冰川融化和水循環(huán)加劇等問題的出現(xiàn),河流的水文化學特征以及流域碳循環(huán)研究變得愈加重要.理解不同流域侵蝕特點及其對河流碳循環(huán)的影響機理、分析河流碳循環(huán)應對氣候變化的響應等,是未來河流碳循環(huán)研究的重點和難點.考慮到相關(guān)要素的空間異質(zhì)性和時間波動性,相關(guān)研究已經(jīng)無法單純依賴基于少數(shù)點位的觀測,有必要引入遙感等新興技術(shù)以應對該挑戰(zhàn).

2 湖泊碳循環(huán)過程及其影響因素

2.1 湖泊碳循環(huán)過程及其重要性

2.1.1 湖泊中碳的來源與輸送過程 湖泊作為內(nèi)陸水體的重要組成,匯集了大量陸地地表水的碳素,強烈影響著全球碳源和碳匯[30],在調(diào)節(jié)區(qū)域氣候、維持區(qū)域碳收支和生態(tài)系統(tǒng)平衡中起著重要作用[13].湖泊中的碳組分也可分為DIC、DOC、PIC和POC4種.湖泊中碳的來源也分為外源和內(nèi)源.

如圖 4所示,湖泊的外源碳主要包括:(1)陸生植物碎屑礦化、巖石風化和 CO2經(jīng)水-氣界面溶解形成的 PIC/DIC;(2)陸生植物凋落物在風力作用下進入、土壤侵蝕和有機污水的排放形成的POC/DOC.內(nèi)源碳主要包括:(1)湖泊和底泥中的有機質(zhì)在水生浮游動物、魚類、底棲動物及微生物作用下的礦化分解以及底泥礦化分解形成的PIC/DIC;(2)藻類、本地浮游植物、以及高等水生植物光合作用、細菌的光化學反應形成的POC/DOC.碳進入湖泊后大致有五部分輸出:①隨相應出湖河道流入其他水域;②有機碎屑沉降/碳酸鹽沉淀后儲存在湖底;③經(jīng)水-氣界面以 CO2輸出;④向深層土壤的滲漏;⑤人類活動造成的輸出,如捕撈等.

圖4 湖泊碳循環(huán)模式Fig.4 Lake carbon cycle model

2.1.2 湖泊碳循環(huán)的重要性 一方面,湖泊水-氣界面的 CO2交換是全球碳循環(huán)的重要組成成分[31-32],另一方面,湖泊由于復雜的水生環(huán)境以及氮(N)、磷(P)等元素濃度變化導致的湖泊富營養(yǎng)化和水華等導致了多種形式的碳元素固定與轉(zhuǎn)化.全面了解湖泊碳循環(huán)不僅可以豐富對全球碳循環(huán)的認識,而且有助于闡明C-N-P生物地球化學循環(huán)及其生態(tài)環(huán)境效應的耦合機制,及時把握湖泊富營養(yǎng)化狀況,為相關(guān)預警決策提供依據(jù).

2.2 湖泊碳循環(huán)影響因素

由于氣候類型的差異,造成不同類型湖泊的碳循環(huán)影響因素迥異[33].極地湖泊中碳的組成及通量主要受冰川融水、凍土的作用影響.如 Marsh等[34]使用同位素技術(shù)研究南極洲Untersee湖中的主要溶質(zhì)和碳的來源、碳循環(huán)以及微生物生態(tài)系統(tǒng)的功能,表明冰川融水在很大程度上導致總無機碳(TIC)濃度降低; Johnston等[35]研究了極地湖泊Canvasback湖中溶解有機物(DOM)的組成和來源,進一步促進了對北極湖碳循環(huán)模式和控制的理解.熱帶湖泊中大型植物、降水和人類活動導致的氣候變化是造成碳時空變化的關(guān)鍵因素.Barbosa等[36]對亞馬遜洪泛區(qū)Janauacá湖中開闊水域、漂浮的草本植物和被淹沒的森林3個生境中的葉綠素a、DOC、TSS(總懸浮固體)、TN和TP進行分析采樣,估算多個時空尺度上溶解的 CH4濃度和通量,表明裸露沉積物上大型植物生長和水位上升都會造成CH4濃度和通量的增加;Alcocer等[37]對熱帶高山湖泊研究發(fā)現(xiàn)有機碳埋葬率顯著提高,這很可能是由于人類活動和大氣塵埃沉積所致.對于高原湖泊來說,海拔高度、水-氣界面是造成高原湖泊無機碳含量空間變化的重要因素[38].如類延斌等[39]研究羌塘高原湖泊的無機碳同位素特征表明,湖泊水-氣界面 CO2交換影響δ13CDIC空間變化;趙登忠等[40]通過在青藏高原長時間的野外觀測發(fā)現(xiàn),典型高原封閉性湖泊無機碳含量高于低海拔區(qū),而有機碳含量卻較低,間接證明了封閉型湖泊中的生命活動較弱.

內(nèi)陸湖中流域的坡度和土壤有機質(zhì)密度是影響湖泊 DOC濃度的主要因素[41],同時溫度以及藻類也會造成 CO2含量的變化.如最近齊天賜等[42]利用 MODIS(中分辨率成像光譜儀)影像和野外觀測數(shù)據(jù)構(gòu)建了太湖 CO2遙感估算模型,指出太湖 CO2排放的時空分布表現(xiàn)出高度異質(zhì)性,如圖 5所示,CO2排放量在夏季和秋季(6～11月)較低,冬季和春季(12～5月)較高,這是由于夏季和秋季高 Chla引起光合速率和 CO2吸收增加,大量無機碳轉(zhuǎn)化為有機碳,造成湖泊中溶解 CO2減少.研究表明溫度、藻類生物量也會造成水中溶解 CO2濃度及含量變化,該研究為探索內(nèi)陸水域溶解CO2濃度的空間和時間變化及其影響因素提供了重要方法,在湖泊 CO2動力學中起著重要作用.

圖5 1～12月太湖月平均MODIS估算的CO2空間分布[42]Fig.5 Spatial distributions of monthly mean MODIS-estimated carbon dioxide concentration of Lake Taihu from January to December

綜上,湖泊中碳組分的來源及其在不同時間尺度上的變化引起湖泊碳循環(huán)模式的改變.不同水域或同一水域的不同生境都會影響碳通量的時空變化.青藏高原等高海拔區(qū)域的水域碳循環(huán)過程受氣候變化較低海拔水域更為敏感,碳時空變化特征更為顯著.研究湖泊中碳組分的來源與循環(huán)過程有助于揭示湖泊水質(zhì)特征及其富營養(yǎng)化程度,分析碳組分對食物網(wǎng)和湖泊生態(tài)環(huán)境效應的影響.光照、溫度、溶解氧、風速、有機質(zhì)含量以及沉積物再懸浮等都會影響湖泊中碳的分布與轉(zhuǎn)移.相關(guān)研究加深了對湖泊碳動力學研究的認識,對了解區(qū)域和全球碳循環(huán)有重要意義.但目前有測量數(shù)據(jù)的湖泊仍然較少,尤其是高緯度、高海拔地區(qū)的湖泊.未來,一方面應進一步采集更多的水樣數(shù)據(jù),另一方面應結(jié)合遙感等大區(qū)域監(jiān)測的先進技術(shù)推進多時空尺度上的湖泊碳組分的研究,實現(xiàn)對大區(qū)域乃至全球范圍湖泊碳循環(huán)過程的整體把控.

3 實驗室測定技術(shù)

一般可通過總有機碳分析儀(TOC分析儀)和電感耦合等離子體-原子發(fā)射光譜儀直接或間接測量水樣中的TOC/DOC含量.利用同位素示蹤技術(shù)可以對水樣中的POC、DIC等組分進行追蹤.除此之外,核磁共振技術(shù)與氣相色譜儀也可以實現(xiàn)對碳分子結(jié)構(gòu)和通量的測定.

3.1 TOC分析儀

實驗室常采用 TOC分析儀測量水體總有機碳(TOC)含量,通過檢測氧化生成的CO2含量實現(xiàn)對水體樣本中碳組分的測定.其原理詳見文獻[43-44].

3.2 電感耦合等離子體-原子發(fā)射光譜法(ICPAES)

電感耦合等離子體-原子發(fā)射光譜法(ICPAES)原理詳見文獻[45-46].目前該方法已成功應用于監(jiān)測水處理廠的效率和測定同一樣品中溶解CO2的含量和碳酸鹽含量兩個應用領(lǐng)域. Maestre等[47]提出了基于ICP-AES中碳原子發(fā)射強度對水樣中的TOC(或DOC)、IC進行測量,該方法在飲用水和廢水樣品測量中具有較好的性能;Stefansson等人[48]利用該方法分析了天然水樣品中的DIC和DOC濃度,相比于傳統(tǒng)測定方法,該方法分析速度快、精確度高、檢出限低、測定結(jié)果比較可靠,在測定水體碳組分方面還有很大應用空間.另外,該方法也可用于地球化學分析測定沉積物,推斷潛在的沉積物來源[49].

3.3 碳同位素技術(shù)

碳同位素技術(shù)分為放射性碳同位素(Δ14C)技術(shù)和穩(wěn)定碳同位素(δ13C)技術(shù)[50].研究中常利用該技術(shù)分析河流湖泊中有機碳的陸源與自源相對貢獻率[51].許多學者利用碳同位素技術(shù)追蹤河流湖泊不同營養(yǎng)水平之間的碳流.如 Zhao等[52]利用碳同位素示蹤技術(shù)對受降雨徑流、碳濕沉降嚴重影響的亞熱帶森林流域香溪河的碳濃度分布、碳通量特征和來源進行分析,表明流域森林生態(tài)系統(tǒng)強烈影響全球碳收支平衡;楊海全等[53]利用 Δ14C和δ13C組成對中國富營養(yǎng)湖泊滇池水體 DIC的含量、POC的來源和循環(huán)過程的研究表明滇池水體 DIC和POC含量和δ13C的時空分布主要受光合作用、陸源輸入和沉積物再懸浮的影響;Li等[54]基于δ13C和δ15N比值的蒙特卡羅模擬的三端元混合模型對太湖水體有機質(zhì)來源的研究表明,水生植物、水華、水動力變化等會造成太湖有機質(zhì)來源和組成的空間異質(zhì)性.學者們利用碳同位素示蹤技術(shù)[55],同時結(jié)合δ15N和C/N以便準確評估河流湖泊沉積物中有機質(zhì)來源,從而更好地推斷該水生生態(tài)系統(tǒng)及沉積物的環(huán)境演變過程.

3.4 13C核磁共振技術(shù)(NMR)

13C核磁共振技術(shù)是直接研究物質(zhì)分子結(jié)構(gòu)特征的重要技術(shù)手段,其原理詳見文獻[56].目前該方法已廣泛應用于有機碳結(jié)構(gòu)、反應過程和穩(wěn)定性研究.如 Mao等[57]通過核磁共振進行分級納米多孔碳吸附揮發(fā)性有機化合物(VOCs)和 CO2的分子研究,為有效的分層多孔結(jié)構(gòu)設(shè)計打開了新的思路;Fischer等[58]研究證明13C核磁共振是研究環(huán)氧樹脂(碳物質(zhì))反應過程和結(jié)構(gòu)的有效方法;Watanabe等[59]利用該技術(shù)研究腐殖酸中碳官能團組成.

3.5 氣相色譜儀

氣相色譜儀將氣體作為流動相,利用物質(zhì)理化性質(zhì)的不同實現(xiàn)對氣體組分的分離,以測定混合物中各組分的含量.該儀器已成功應用于水溶液中碳元素的分析及碳通量測定(如CO2、CH4). 郭佳等[60],周文昌等[61]均利用氣相色譜儀測定濕地水體的溫室氣體(包括CO2和CH4)的排放通量,取得了較好的效果.

4 遙感技術(shù)

4.1 遙感反演河湖碳組分的原理與方法

遙感技術(shù)通過借助地球表面和電磁波之間的相互作用,從遠距離感知目標反射或自身輻射的電磁波來對目標物進行探索和識別[62-63].目前,該技術(shù)在水環(huán)境領(lǐng)域已被廣泛應用.例如,通過遙感監(jiān)測水體受污染程度、預測有害藻華發(fā)生頻率、對實際污染情況進行跟蹤、大范圍監(jiān)測評估河流湖泊水質(zhì)健康等[64].懸浮物質(zhì)、葉綠素、CDOM 物質(zhì)等會影響水體的光譜特征,其濃度的變化會導致水體的遙感反射率呈現(xiàn)出一定的差異性.根據(jù)遙感反射率與碳組分濃度之間的關(guān)系,通過一系列不同的反演算法即可估算出碳組分的濃度.

遙感反演的方法大體可以分為模型分析法、經(jīng)驗法和半經(jīng)驗分析法三類.近年來,一些新興的研究方法,例如多元線性回歸模型、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法也被越來越多地應用于河湖碳組分遙感反演研究.遙感技術(shù)具有全方位、大尺度、多時相的優(yōu)勢,相較于傳統(tǒng)的實驗室測定技術(shù),遙感技術(shù)應用于河流湖泊的碳組分反演,能夠幫助實現(xiàn)由點到面的轉(zhuǎn)換,便于開展大區(qū)域、多時相的河湖碳濃度變化監(jiān)測,具有無可比擬的優(yōu)勢,是研究河流湖泊碳循環(huán)的重要手段[65].

4.2 運用遙感反演河湖碳組分

目前能夠利用遙感數(shù)據(jù)反演的河湖碳組分主要包括DOC、CDOM(有色溶解有機物)、POC以及浮游植物Chla.DOC是重要的水質(zhì)參數(shù),經(jīng)常被用來估算水體的有機物含量[66].CDOM是DOC的光吸收部分,研究發(fā)現(xiàn)CDOM的吸收系數(shù)與DOC濃度之間存在顯著的統(tǒng)計依賴性[67],它與Chla和TSS(總懸浮顆粒物)是確定水體光化學特性的重要參數(shù)[68].衛(wèi)星遙感技術(shù)通過對各類碳組分的監(jiān)測來確定全球或區(qū)域范圍內(nèi)河流湖泊的碳時空變化[69].

4.2.1 遙感反演CDOM 評估水體中的CDOM對于實現(xiàn)水質(zhì)監(jiān)測和全面了解區(qū)域/全球碳循環(huán)過程有重要意義.越來越多的學者致力于建立河流湖泊等Ⅱ類水體CDOM遙感反演算法,研究在區(qū)域尺度上聯(lián)合使用衛(wèi)星圖像(如 Landsat和 Sentinel)對CDOM 進行估算的方法[70].針對不同水質(zhì)特征的流域,選用的波段也不同,這與底泥反射率、葉綠素、濁度以及懸浮物等因素有關(guān)[71].

Li等[72]提出了一種基于Landsat-8的原位光譜輻射數(shù)據(jù)開發(fā)的半解析算法來反演休倫湖 Saginaw灣的CDOM以觀測其時空動態(tài),為進一步研究淡水或沿海生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)提供技術(shù)支撐.由圖 6可以看出,春季(b)CDOM 在波長 440nm 處吸收系數(shù)[aCDOM(440)]要高于其他季節(jié),這可能是由于降雨/融雪等自然條件將大量的土壤碳帶進水生生態(tài)系統(tǒng),形成了春季較高的CDOM水平.對受不同土地覆蓋類型影響的水域中CDOM水平比較分析(圖7)表明,土地覆蓋類型和土地利用方式的不同造成 CDOM的空間分布不同,受濕地影響的湖區(qū)各季節(jié)的CDOM水平均高于農(nóng)業(yè)附近的水域.

圖6 Saginaw灣aCDOM(440)在不同季節(jié)的空間分布[72]Fig.6 The spatial distribution of aCDOM (440) in Saginaw Bay in different seasons

圖7 Saginaw灣北岸6個月的aCDOM(440)空間格局[72]Fig.7 aCDOM(440) spatial patterns in six different months in the north coast of Saginaw Bay

4.2.2 遙感反演DOC DOC濃度的變化會影響湖泊熱分層的時間和幅度,同時也會對其他污染物的運輸和轉(zhuǎn)化產(chǎn)生影響,進而影響氣候變化,破壞生態(tài)系統(tǒng),并造成環(huán)境污染. MODIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)已經(jīng)被用于河湖的 DOC估算.利用遙感反射率來獲取DOC濃度是一種基于經(jīng)驗關(guān)系來構(gòu)建波段比值的反演算法.如 Cherukuru 等[73]利用遙感反射率Rrs(412)/Rrs(488)估算澳大利亞莫頓灣(MB)DOC濃度.還有學者[74]利用CDOM或葉綠素a與DOC的相關(guān)性,來間接實現(xiàn)對DOC濃度的反演.

Chen等[75]聯(lián)合使用高空間分辨率的Landsat-8和Sentinel-2衛(wèi)星,基于休倫湖Saginaw河口2013～2018年38幅Landsat-8和36幅Sentinel-2無云圖像,根據(jù)DOC與CDOM之間的相關(guān)性估算DOC濃度.圖8展示了2018年DOC濃度的月時空變化,可以看到,在春季(4～5月)和秋季(9～11月) DOC濃度較高,而在夏季(6～8月)較低,季節(jié)性的DOC變化與融雪、降雨、溫度、太陽輻射、作物收獲、落葉以及其他陸地和水文事件有關(guān).另有研究認為,由于氣候、土地利用和酸沉降的改變,整個北半球的 DOC濃度正在變化[76].

圖8 2018年休倫湖Saginaw羽流區(qū)月平均DOC的空間分布[75]Fig.8 Spatial distributions of monthly mean DOC in Saginaw plume regions of Lake Huron in 2018 by combining Landsat-8 and Sentinel-2 images

4.2.3 遙感反演POC 估算POC對于全面了解碳循環(huán)、水生生態(tài)系統(tǒng)的功能以及富營養(yǎng)化湖泊中污染物的遷移至關(guān)重要.相關(guān)研究人員已經(jīng)先后利用Landsat、MODIS、MERIS、VIIRS、GOCI、SeaWiFS等衛(wèi)星數(shù)據(jù)建立了不同的河湖 POC估算方法,如Jiang等[77]利用可見光紅外成像輻射儀(VIIRS)所獲取的多光譜數(shù)據(jù)測定了內(nèi)陸和沿海水域的表面POC濃度;Xu等[78]基于OLCI/Sentinel-3A傳感器的560、674和709nm3個光譜帶跟蹤POC源;部分研究者[79-80]通過中分辨率成像光譜儀(MERIS)衛(wèi)星獲得的反射率來估算光學復雜內(nèi)陸水域的POC水平.

Liu等[81]基于靜止海洋彩色成像儀(GOCI)收集 了 2014～2016年長江口徐六涇水文站的數(shù)據(jù),利用POC濃度與總懸浮物(TSM)的線性關(guān)系,開發(fā)了一種河流 POC通量估算方法.圖 9看出冬季(11月～1月)POC濃度顯著高于夏季(5月～7月),這可能是由于沉積物再懸浮所致.他們認為POC濃度的高時空變化主要受風速、沉積物再懸浮和潮汐過程的影響.

圖9 GOCI獲得的長江口徐六涇水文站2015年5月～2016年4月的月平均POC濃度[81]Fig.9 GOCI-derived monthly mean POC concentrations from May 2015 to April 2016 at the Xuliujing hydrological station in the Yangtze River Estuary

4.2.4 遙感反演 Chla Chla作為浮游植物生物量的指標,可用來反映水體富營養(yǎng)化程度.目前已經(jīng)開發(fā)了多種遙感反演 Chla的方法對浮游植物時空變化進行動態(tài)觀測來分析發(fā)生水華的時間和大小.如彭保發(fā)等[82]基于高分辨率對地觀測光學衛(wèi)星高分一號 (GF-1)影像對洞庭湖區(qū)Chla濃度、懸浮物濃度和透明度進行了監(jiān)測,取得了較好的效果.

Jiang等[83]基于VIIRS觀測開發(fā)了一種與吸收相關(guān)的光學分類方法來估算 Chla濃度,將研究水域分為碎屑主導水域(Wd)、色素主導水域(Wp)和中間水域(Wm),針對 3種不同的水域環(huán)境采用了波段比值法和三波段算法,估算了太湖、鄱陽湖、巢湖、石頭口門水庫、珠江口和大亞灣的 Chla,結(jié)果如圖 10所示,可以看出Chla的分布具有顯著的空間異質(zhì)性,富營養(yǎng)化程度高的水域,其Chla濃度較高.

圖10 基于2014年10月6日的VIIRS數(shù)據(jù)反演的不同水域環(huán)境Chla[83]Fig.10 Chla of different water environment based on VIIRS data inversion on October 6, 2014

衛(wèi)星傳感器的不斷發(fā)展極大地推動了河流湖泊水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)的進步,為研究碳的遷移與轉(zhuǎn)化提供了技術(shù)支撐.目前研究者已經(jīng)利用 Landsat、MODIS、Sentinel系列、GOCI、MERIS以及高分系列等衛(wèi)星數(shù)據(jù)對河流湖泊中CDOM、DOC、POC、Chla等組分進行了反演[84].波段比值法、三波段算法等回歸模型被廣泛使用.水中組分的固有光學特性(IOPs)是建立水色遙感與懸浮物、CDOM、Chla等光學活性組分關(guān)系的重要參數(shù)[68].如最近研究收集了中國三大淡水湖(巢湖、太湖和洪澤湖)實地測量的IOPs數(shù)據(jù),利用Sentinel-3A/OLCI開發(fā)了一種專門適用于光學復雜湖泊的 IOPs反演算法(QAA-750E)分析該水域光學活性組分的空間和季節(jié)分布[85]. GOCI和Sentinel-3等遙感數(shù)據(jù)因較高空間分辨率、適宜的水色波段設(shè)置及輻射靈敏度好等優(yōu)勢在未來河流湖泊水色遙感應用中更具優(yōu)勢.機器學習算法、深度學習等新興方法也有助于未來反演模型的更新建立.這些方法在一定條件下可擴展到其他流域,將為了解人類活動和氣候變化下河流碳輸運及其機制提供更加豐富的時間序列數(shù)據(jù).

5 監(jiān)測模擬技術(shù)

5.1 河流水體碳循環(huán)模型

20世紀80年代初期開始了對河流碳通量的大規(guī)模研究, Ludwig[18]最先研究河流碳循環(huán)模型,在他之后研究人員基于該經(jīng)驗模型逐步建立了不同尺度、不同區(qū)域的河流碳通量模型,如NEWS-DOC模型、MORE-DOC模型、NICE-BGC模型、THINCARB 模型以及SWAT模型等,這些模型用于解釋河流碳的來源與特征,并可以幫助揭示河流碳的時空變化.

5.1.1 NEWS-DOC模型與 MORE-DOC模型Ludwig等[18]在1996年利用觀測到的河流DOC和POC數(shù)據(jù),建立有機碳通量與流域氣候、生態(tài)和地貌模式之間的經(jīng)驗關(guān)系,Harrison等[86]在該模型的基礎(chǔ)上運用空間顯示模型開發(fā)了以年徑流量、濕地面積和消耗性用水量為函數(shù)的NEWS-DOC模型來預測 DOC的通量.此后,Lv等[24]將螺旋理論與Strahler河階耦合,結(jié)合DOC在河流中的吸收速度與水文參數(shù),建立一個長江水系DOC運移的綜合模型—MORE-DOC模型,以量化河流中的DOC.這3種經(jīng)驗模型有助于全面了解大型河網(wǎng)中 DOC從陸地到河口的輸運和碳通量,估算區(qū)域碳收支.如 Li等[7]利用 Ludwig建立的經(jīng)驗模型估算全球河流的碳通量;Lacroix等[87]應用NEWS-DOC模型量化了DOC集水區(qū)產(chǎn)量,確定了 tDOM(陸地溶解有機物)和POM(顆粒有機質(zhì))的河流有機負荷.但MORE-DOC模型目前尚未見應用,且該模型的建模中未考慮DOC的原位生產(chǎn)、氣候變化對DOC降解的影響以及土壤有機質(zhì)長期變化等因素,仍有待進一步發(fā)展完善.

5.1.2 NICE-BGC模型 Nakayama等[88-89]開發(fā)了一種基于過程的生態(tài)水文與生物地球化學循環(huán)的耦合模型(NICE-BGC),該模型利用土壤、水、溫度、植物、無機碳和有機碳之間的復雜關(guān)系,結(jié)合碳、氮和磷循環(huán)的連通性,以及地表水和地下水、山坡和河網(wǎng)以及其他中間區(qū)域之間的水文循環(huán),模擬了河流向海洋的水平輸送和垂直通量.他們于2018年[90]利用該模型估計全球82個水庫的CO2排放量和碳埋藏量分別為(66.5±35.9)和(54.7±29.1)TgC/a.該模型能夠合理地模擬區(qū)域和全球尺度上的水文循環(huán),對改善時空熱點地區(qū)的生物地球化學循環(huán)起到重要作用[91],但在模擬精度和準確性方面還有所欠缺,很難將該模型系統(tǒng)直接擴展到全球范圍內(nèi)的不同水文氣候條件.

5.1.3 THINCARB 模型 Helen基于Neal等人[92]開發(fā)的經(jīng)驗熱力學模型提出了THINCARB模型(無機碳的熱力學模型)[93],使用pH值、堿度和溫度來估算DIC濃度、形態(tài)(碳酸氫鹽、HCO3-、CO32-、H2CO3)和CO2分壓,之后采用DOC數(shù)據(jù)集以及空間土地利用、地質(zhì)、數(shù)字高程和水文數(shù)據(jù)集進行模型輸出.該模型對于了解流域中碳的源、匯以及與其他宏觀養(yǎng)分(氮和磷)循環(huán)之間的耦合至關(guān)重要.如 Smith等

[94]使用THINCARB模型量化英國泰晤士河支流的 DIC,研究其富營養(yǎng)化程度對內(nèi)陸水域總初級生產(chǎn)力的影響.因此,THINCARB 模型提供了內(nèi)陸水域與陸-水生物地球化學循環(huán)研究的新視角.

5.1.4 SWAT模型 SWAT模型(土壤-水評估工具)是一種基于流域尺度的分布式水文模型,將流域劃分為大小不同的子流域,然后進一步細分為具有土地利用、土壤類型和坡度的水文響應單元,該模型采用日連續(xù)空間分布模擬氣候、土壤和大型復雜流域中的溶解和顆粒元素.Fabre等[26]基于該模型量化和模擬葉尼塞河中的有機碳和懸浮沉積物轉(zhuǎn)移,試圖解釋沉積物、POC和DOC運輸中涉及的復雜過程,并量化其在河口的通量;Oeurng等[95]用SWAT模型評估發(fā)源于比利牛斯山脈流域的沉積物和 POC通量與遷移,分析流域內(nèi)的土壤侵蝕;Latifah等[96]使用SWAT模型對南蘇拉威西島上游Jeneberang流域的水文和沉積物以及相關(guān)的有機碳產(chǎn)量進行評估;Daramola等[97]使用SWAT模型估算尼日利亞卡杜納流域的沉積物產(chǎn)量.這些研究表明 SWAT模型不受流域類型的影響,可應用于全球范圍內(nèi)不同的內(nèi)陸水域,有助于大尺度甚至全球范圍的河湖及其流域碳循環(huán)研究.

5.2 湖泊水體碳循環(huán)模型

隨著國內(nèi)外學者對復雜內(nèi)陸水域研究的深入,湖泊碳循環(huán)模型已經(jīng)經(jīng)歷了由靜態(tài)模型到動態(tài)模型,由單一模型到耦合生物群落組成、湖泊水動力過程、碳氮磷多元素循環(huán)等過程的復雜模型的轉(zhuǎn)變.目前常用的湖泊碳循環(huán)模型包括太湖模型、動態(tài)質(zhì)量平衡模型、INCA-C模型、水體碳形態(tài)轉(zhuǎn)化模型等.

5.2.1 太湖碳循環(huán)模型(CCM) 胡維平等在已有的生態(tài)太湖模型(EcoTaihu)[98]基礎(chǔ)上,新添了浮游植物動物、魚類、大型植物中的碳、水中非生物有機碳、沉積物中有機碳/無機碳、間隙水中可溶性有機碳/無機碳以及pH值等變量.將流體動力學過程、養(yǎng)分循環(huán)、化學和多種生物過程等相耦合建立了太湖碳循環(huán)模型(CCM)[99],可用于模擬有機碳降解、CO2的生物固定以及碳在不同營養(yǎng)級的流動過程.該模型考慮了水生食物網(wǎng)所有部分的碳流路徑信息,有助于揭示太湖生態(tài)系統(tǒng)特征.Li等[100]利用該模型對太湖藻華水平做出預測.

5.2.2 動態(tài)質(zhì)量平衡模型 McCullough等[101]開發(fā)了一個簡單的動態(tài)質(zhì)量平衡模型,通過對湖泊生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)各組成部分之間、系統(tǒng)與外界物質(zhì)能量交換以及這些關(guān)系的運動過程進行統(tǒng)計分析來研究湖泊OC的動態(tài)行為.他們運用該動態(tài)模型對4個北溫帶湖泊和1個北極湖泊的OC通量研究觀測到顯著的季節(jié)性和年際變化.該模型具有較高的可靠性,可快速評估湖泊的主要碳通量,能更有效地實現(xiàn)對真實系統(tǒng)的模擬.但由于缺乏觀測數(shù)據(jù),依賴于經(jīng)驗推導的方程,會導致對碳埋藏的低估.

5.2.3 INCA-C模型 Futter等[102]于2007年提出了一個基于過程、半分布式集水規(guī)模過程的地表水DOC濃度和通量模型—碳匯流綜合模型(INCA-C),它由GIS界面、外部降雨徑流模型、陸相水化學模型以及河流模型 4部分組成,將陸地系統(tǒng)中的碳生物地球化學過程與水文路徑結(jié)合起來,模擬整個流域的土壤和地表水中的DOC和DIC碳動力學.之后利用該模型測試了Langtjern流域[103]和瑞典4個綜合監(jiān)測站點[104]DOC濃度的季節(jié)性和年際變化.Oni等[105]于2012年用該模型成功地模擬了Simcoe湖流域的DOC動態(tài).與經(jīng)驗建模相比,INCA-C基于過程的模型可以為理解生物地球化學機制提供工具,適合于預測森林、溫帶和北方環(huán)境中地表水 DOC濃度的長期變化,有利于質(zhì)量平衡和碳收支的分析.但其比經(jīng)驗建模方法更復雜、應用難度更高.

5.2.4 水體碳形態(tài)轉(zhuǎn)化模型 Gioffi等[106]為研究Piediluco湖中的富營養(yǎng)化過程和水動力條件變化開發(fā)了一個非均勻混合的三維模型—水體碳形態(tài)轉(zhuǎn)化模型,包括兩個耦合模塊(非定常二維水動力模型和三維水質(zhì)模型),該模型由于流體動力學方程的簡化將使用限制在類似于 Piediluco湖的情況,而在其他湖則不適用.

6 結(jié)論

6.1 高強度降雨、融雪以及土壤侵蝕都會造成河流湖泊體系碳含量升高,由于碳通量與流域氣候、生物和地貌模式的強烈相關(guān)性,導致大氣 CO2增加,全球變暖加劇.同時碳運輸強烈影響著陸地和水生生態(tài)系統(tǒng)的功能,但其本身卻受到土地覆蓋和土地利用變化的影響.因此需要在關(guān)鍵帶流域更系統(tǒng)深入地研究氣候因子、生態(tài)因子、地貌因子、土地利用和降雨事件的相互耦合對關(guān)鍵帶有機碳動態(tài)過程的影響機制,隨著人類活動對內(nèi)陸水域的干擾日益加劇,人類活動對河流湖泊碳循環(huán)的影響將成為全球碳循環(huán)研究的重點.

6.2 實驗室基于TOC分析儀、ICP-AES、同位素技術(shù)、13C核磁共振與氣相色譜儀等測定方法精確描述基流和降雨徑流條件下的碳濃度和分布特征,有助于定量評估生態(tài)系統(tǒng)的碳收支.

6.3 GOCI、MERIS以及 Sentinel-3/OLCI數(shù)據(jù)的水色波段設(shè)置更符合復雜內(nèi)陸水域,適用于Ⅱ類水體的水色遙感.大多經(jīng)驗或半解析算法針對特定區(qū)域或單一類型水體,精度有限且適用性較低.深度學習算法能夠顯著提高碳組分的估算精度,在以后的研究應用中具有較大潛力.同時,整合不同遙感數(shù)據(jù)和方法,量化不同的碳通量,以評估區(qū)域到全球范圍內(nèi)的河湖碳循環(huán)是未來重點的研究方向.

6.4 大多河湖碳循環(huán)模型受到區(qū)域限制,很難擴展到全球,且模型參數(shù)的不確定性可能導致區(qū)域尺度碳通量估計的不確定性.未來研究重點應放在拓展模型適用性及穩(wěn)健性,考慮不同氣候區(qū)和生態(tài)系統(tǒng)類型的其他流域參數(shù)的適應性,建立更具普適性的河流湖泊碳循環(huán)模型,以便更好地預測全球生物地球化學變化,約束碳循環(huán)-氣候反饋.