盤錦水稻田碳通量變化特征研究

鄒旭東 李榮平 曹士民 蔡福 米娜 王笑影

（1 盤錦市氣象局，遼寧 盤錦 124010；2中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所，沈陽 110166；第一作者：zouxd_163.com@163.com）

在全球氣候變暖的大背景下，研究農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。研究顯示，2000—2015年全球平均CO2排放量顯著上升，年平均增加率為0.1303 Pg C/yr[1]。在全球變暖的影響下，高溫干旱、洪澇等極端災(zāi)害性天氣明顯增加，這對(duì)糧食安全、農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和人類健康等都造成巨大威脅[2-3]。學(xué)者們對(duì)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)特征以及農(nóng)作物受到的影響開展了大量研究[4-14]。如FORD 等[4]評(píng)估了英國威爾士農(nóng)田樹籬通過碳儲(chǔ)存調(diào)節(jié)緩沖氣候變化的能力，得出農(nóng)田樹籬覆蓋率增加使田地土壤的碳匯增大，同時(shí)還受干旱的影響。FANG 等[5]采用全自動(dòng)溫控通量室系統(tǒng)，監(jiān)測(cè)研究中國黃土高原南部春玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)凈生態(tài)交換和土壤呼吸的時(shí)間變化，提出氣象因素和耕作方式對(duì)玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳平衡過程具有重要影響。FOULI 等[6]利用農(nóng)場(chǎng)排放模型對(duì)2018 年加拿大農(nóng)業(yè)的溫室氣體排放作了估算和測(cè)量，指出增加土壤中的碳含量并將其儲(chǔ)存在土壤或植物中，可減少排放到大氣中的二氧化碳量。

盤錦市的水稻田處于盤錦濕地，位于遼河三角洲南部入海處。而盤錦濕地對(duì)整個(gè)東北地區(qū)乃至周邊國家和地區(qū)的氣候調(diào)節(jié)、空氣凈化都起著非常重要作用。有研究表明，人類活動(dòng)已經(jīng)對(duì)濕地生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重破壞[15]。目前，關(guān)于濕地等生態(tài)環(huán)境的碳通量研究相對(duì)較少，而未來碳通量時(shí)空變化及受到的影響仍不清楚[16]。所以，開展?jié)竦厮咎锾纪孔兓^測(cè)研究很有必要。本研究利用2018—2020 年盤錦水稻農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳通量觀測(cè)資料，研究水稻農(nóng)田碳通量的動(dòng)態(tài)特征，分析碳通量受環(huán)境因子的影響以及初級(jí)生產(chǎn)力和植被呼吸的變化特征，以為濕地-大氣生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的準(zhǔn)確描述和區(qū)域氣象數(shù)值模式提供參考數(shù)據(jù)。

1 研究區(qū)概況

水稻田生態(tài)系統(tǒng)觀測(cè)站（下簡稱生態(tài)站）位于遼寧省盤錦市盤山縣，是中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所盤錦水稻野外試驗(yàn)站（121°58′E，41°9′N，海拔2.0m），觀測(cè)場(chǎng)面積25 m×25 m，種植作物是粳稻。盤錦是全國重要的優(yōu)質(zhì)粳稻主產(chǎn)區(qū)，水稻種植面積約10.7 萬hm2，生育期4—10 月。盤錦地處渤海灣北側(cè)，屬北溫帶大陸性半濕潤季風(fēng)氣候，四季分明、雨熱同季、干冷同期。最高氣溫出現(xiàn)在7 月，最低氣溫出現(xiàn)在1 月，年平均氣溫9.5 ℃[17]。年平均降水量約631 mm，日照時(shí)數(shù)2 780 h[18]。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2019—2021 年地面主風(fēng)向?yàn)镾 和SSW，其次是NE（圖1）。

圖1 盤錦觀測(cè)站地理位置及風(fēng)玫瑰圖（2019—2021 年）

2 數(shù)據(jù)處理與分析

利用渦度相關(guān)通量觀測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行碳通量觀測(cè)。觀測(cè)場(chǎng)周圍地勢(shì)開闊平坦，無建筑物遮擋，種植作物均為水稻，非生長季地表為裸土。傳感器高度距地4.2 m。觀測(cè)系統(tǒng)由三維超聲風(fēng)速儀、開路式CO2/H2O 分析儀（Li-7500）、開路式CH4（Li-7700）和數(shù)據(jù)采集器（Li-7550）組成，由美國Li-cor 公司生產(chǎn)。采樣頻率為10 Hz。通過EddyPro（v7.0.8）數(shù)據(jù)處理軟件得到0.5 h 時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

因受天氣、硬件故障等不可控因素影響，觀測(cè)中會(huì)出現(xiàn)一些奇異值和缺測(cè)值。將某一時(shí)刻的通量數(shù)據(jù)與前5 個(gè)時(shí)刻通量數(shù)據(jù)平均值差的絕對(duì)值大于方差的5倍時(shí)視為異常值。參考相關(guān)研究將CO2通量的合理范圍設(shè)定為-60～60 μmol/(m2·s)[19]。小于2 h 的數(shù)據(jù)采用線性內(nèi)插的方法予以插補(bǔ)。大于2 h 的數(shù)據(jù)分白天和晚上及各月份分別與輻射、地溫建立關(guān)系進(jìn)行插補(bǔ)。當(dāng)輻射和地溫資料也缺失時(shí)與氣象要素建立關(guān)系進(jìn)行插補(bǔ)，插補(bǔ)數(shù)據(jù)占數(shù)據(jù)總量的15.0%～23.0%。當(dāng)生態(tài)站的氣象資料缺失時(shí)用氣象站的資料補(bǔ)充，氣象站距離生態(tài)站17.0 km。

Reco 是生態(tài)系統(tǒng)植被呼吸。GPP 是生態(tài)系統(tǒng)植被總初級(jí)生產(chǎn)力，指綠色植物在單位面積和單位時(shí)間內(nèi)通過光合作用將CO2固定成有機(jī)物的量。Q10是生態(tài)系統(tǒng)的溫度敏感性，用來研究生態(tài)系統(tǒng)的呼吸作用對(duì)氣候變化的響應(yīng)[20]，利用指數(shù)關(guān)系方程進(jìn)行計(jì)算[21]，表示溫度每升高10 ℃生態(tài)系統(tǒng)呼吸速率增加的倍數(shù)。具體計(jì)算公式如下：Reco=a×ebT，GPP=Reco-NEE，Q10=e10b。式中，T 為土壤溫度；a、b 為待定系數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 碳通量和氣象要素的年變化情況

降水、日照、溫度等氣象要素都是影響植被生長的重要環(huán)境變量[22-23]。統(tǒng)計(jì)盤錦生態(tài)站2018—2020 年的NEE 年總量都為負(fù)值，但吸收CO2值表現(xiàn)為逐年下降（表1）。其中，2018 年CO2吸收值為最大，為-574.09 gC/(m2·y)。2020 年CO2吸收值最小，為-229.34 gC/(m2·y)。3 年之中平均氣溫的變化是先上升后下降，2019 年溫度值最高，為10.86 ℃。降水量的變化也是先上升后下降，2019 年降水量最多，為748.2 mm。氣溫和降水量的變化表現(xiàn)一致，都是2019 年較2018 年上升幅度大，2020 年較2019 年下降幅度小。年平均氣溫和降水量變化與NEE 表現(xiàn)不一致。平均風(fēng)速的變化表現(xiàn)為逐年下降。風(fēng)速和NEE 絕對(duì)值表現(xiàn)為正向變化，2018 年NEE 絕對(duì)值較大，同年平均風(fēng)速值也較大。2018—2020年日照時(shí)數(shù)表現(xiàn)為連續(xù)增加。年日照時(shí)數(shù)和NEE 絕對(duì)值呈反向變化。2018 年NEE 絕對(duì)值最大時(shí)，日照時(shí)數(shù)值是3 年中最小，為2 259.5 h。而2020 年NEE 絕對(duì)值最小時(shí)，日照時(shí)數(shù)值是3 年中最大。對(duì)于2020 年NEE出現(xiàn)明顯下降的原因在下文還將進(jìn)行詳細(xì)的討論。

表1 盤錦生態(tài)站年氣溫、降水量、日照、風(fēng)速和NEE

3.2 碳通量日變化特征

分別統(tǒng)計(jì)2018—2020 年春（3—5 月）、夏（6—8月）、秋（9—11 月）、冬（12 月—次年2 月）NEE 的四季逐時(shí)日變化（圖2）。由圖2 可見，NEE 的日變化有明顯的季節(jié)差異，春、夏、秋季NEE 的日變化都表現(xiàn)為“U”型變化曲線，冬季較為不明顯。NEE 的日累積值夏季、秋季為負(fù)值，表現(xiàn)為碳匯。其中夏季最大，日累積量為-5.76～-3.26 g C/(m2·d)。秋季日累積量為-0.047～-0.018 g C/(m2·d)。春季、冬季NEE 的日累積值為正值，表現(xiàn)為碳源。2018 年夏季NEE 絕對(duì)值明顯高于2019 和2020 年，因此2018 年固碳能力比2019 和2020 年大。各年份NEE 日間差異顯著，夜間變化不大，其中夏季日間差異最為顯著。在夏季6∶00、秋季7∶00、春季9∶00 和冬季8∶00，隨著太陽輻射增加，植被光合作用能力增強(qiáng)，光合作用吸收的CO2超過地面釋放的CO2量。此時(shí)碳通量由釋放轉(zhuǎn)為吸收，NEE 由正值變?yōu)樨?fù)值。夏季、春季11∶00—13∶00、秋季10∶00—12∶00 NEE絕對(duì)值達(dá)到最大。夏季18∶00、秋季17∶00，以及春季和冬季15∶00 左右NEE 由負(fù)值轉(zhuǎn)為正值，地面從碳吸收轉(zhuǎn)為碳排放。

圖2 2018—2020 年盤錦生態(tài)站NEE 各季節(jié)日變化

3.3 碳通量和風(fēng)向的對(duì)比

將2018—2020 年NEE 和生態(tài)站的風(fēng)向、風(fēng)速分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)對(duì)比（圖3）。由圖3 可見，2018 年全年的主風(fēng)向是SW（17.93%）、WSW（11.72%）和NE（10.09%）。其中，春、夏、秋季主風(fēng)向?yàn)閃SW 和SW，冬季為ENE和SW（表2）。NEE 絕對(duì)值高值分別集中在WSW、W、SW 和NE、E、ENE。而WSW 和NE 風(fēng)向?qū)?yīng)出現(xiàn)風(fēng)速高值。NEE 絕對(duì)值低值出現(xiàn)在NNE、S、NNW，此時(shí)風(fēng)速值也較低。2019 年全年的主風(fēng)向是SW（22.13%）、WSW（12.50%）和NE（9.92%）。其中，春、夏、秋季主風(fēng)向?yàn)镾W、WSW、NE，冬季的主風(fēng)向?yàn)镾W、SSW、NE。NEE 絕對(duì)值高值分別集中在W、WSW、SW 和NNE、ENE、N。各風(fēng)向中SW、WSW 和NE、ENE 出現(xiàn)風(fēng)速高值。NEE 絕對(duì)值低值出現(xiàn)在SE、ESE，同時(shí)風(fēng)速值也較低。2020 年的主風(fēng)向是SW （21.20%）、WSW （11.0%） 和NE（10.62%）。其中，春、夏、秋季主風(fēng)向?yàn)镾W、WSW 及NNE，冬季的主風(fēng)向?yàn)镹E 和ENE。NEE 絕對(duì)值高值集中出現(xiàn)在E、ESE、SE 和W、WSW、SW，其中SW、WSW和NE 出現(xiàn)風(fēng)速高值。NEE 低值出現(xiàn)在SSW、NNW 和NE，其中SSW、NNW 對(duì)應(yīng)風(fēng)速值較低。根據(jù)各季節(jié)風(fēng)向統(tǒng)計(jì)，因?yàn)?020 年NE 風(fēng)向?qū)?yīng)的風(fēng)速高值發(fā)生在冬季，所以此時(shí)NEE 值較低。

表2 盤錦生態(tài)站各季節(jié)的主風(fēng)向

圖3 2018—2020 年盤錦生態(tài)站各風(fēng)向的NEE 和風(fēng)速變化及風(fēng)玫瑰

在不同年份中各風(fēng)向?qū)?yīng)風(fēng)速值的高低分布形狀基本一致。都是NE 和SW 處于風(fēng)速兩大高峰值，風(fēng)速低值出現(xiàn)在SE 或SSE。各年份中NEE 隨風(fēng)向的變化也表現(xiàn)為兩個(gè)高峰值。高值之一集中的風(fēng)向分別是W、WSW 和SW，這在不同年份中較為一致。另一個(gè)高值分別出現(xiàn)在NE、ENE、NNE 或E、ESE，這在不同年份中有所不同。NEE 低值集中出現(xiàn)在SSE、S、SE、SSW 和NNW、NW、WNW，這在不同年份中大體一致。

3.4 碳通量和凈輻射的關(guān)系

大氣中主要能量來源于太陽短波輻射，凈輻射是NEE 在生長季日變化的主要控制因子。分別統(tǒng)計(jì)分析2018—2020 年夏季、秋季NEE 與凈輻射之間的相關(guān)關(guān)系（圖4）。由圖4 可見，NEE 與凈輻射之間存在明顯相反的變化趨勢(shì)，夏季相關(guān)性大于秋季。夏季中2019 年相關(guān)系數(shù)最高（r=-0.951），2020 年相關(guān)系數(shù)最低（r=-0.888）。秋季中2019 年相關(guān)系數(shù)最高（r=-0.746），2018 年相關(guān)系數(shù)最低（r=-0.730）。夜間凈輻射小于0，NEE 大于0，植被釋放CO2。白天凈輻射大于0，NEE 小于0，植被吸收CO2；二者交替變化。夏季6∶00 從凈輻射增加到14 W/m2開始，植被光合作用大于呼吸作用，由釋放CO2轉(zhuǎn)為吸收。之后隨著凈輻射的增加NEE 絕對(duì)值也增加，植被吸收CO2能力逐漸增加。二者峰值都出現(xiàn)在11∶00—12∶00，此時(shí)凈輻射值達(dá)到368～392 W/m2，NEE值為-10.9～-19.1 μmol/(m2·s)。秋季7∶00 從凈輻射大于0 開始，植被由釋放CO2轉(zhuǎn)為吸收。之后隨著凈輻射的增加，NEE 絕對(duì)值也逐漸增加。二者峰值均出現(xiàn)在11∶00—12∶00，此時(shí)凈輻射值達(dá)到229～239 W/m2，NEE 值為-3.2～-4.3 μmol/(m2·s)。夏季、秋季的統(tǒng)計(jì)中，NEE 出現(xiàn)峰值之后隨著凈輻射增加NEE 絕對(duì)值逐漸減小，這不同于其他研究結(jié)果[24-25]。但是出現(xiàn)了NEE 峰值滯后于凈輻射值的情況。比如2018 年夏季、秋季，2020 年夏季凈輻射11∶00 達(dá)到最大值，而NEE 于12∶00 達(dá)到最大值。

圖4 2018—2020 年盤錦生態(tài)站夏季（a）和秋季（b）凈輻射和NEE 的關(guān)系

3.5 GPP 日變化特征

分別統(tǒng)計(jì)2018—2020 年春、夏、秋、冬四季GPP 的逐時(shí)日變化（圖5）。由圖5 可見，GPP 的日變化季節(jié)差異明顯，春、夏、秋季的日變化都表現(xiàn)為明顯倒“U”型變化曲線，冬季較為不明顯。GPP 值表現(xiàn)為夏季最大[平均日累積量為7.25～9.92 g C/（m2·d）]，其次是秋季[2.35～2.89 g C/（m2·d）]、春季[0.39～0.56 g C/（m2·d）] 和冬季[0.46～0.47 g C/（m2·d）]。夏季植被的光合作用能力強(qiáng)，所以總初級(jí)生產(chǎn)力占有大比例高值。據(jù)統(tǒng)計(jì)，夏季GPP占全年的71.7%～72.6%。日變化中春季6∶00、夏季5∶00、秋季6∶00、冬季7∶00 GPP 值開始逐漸升高。春季12∶00—13∶00、夏季12∶00—13∶00、秋季12∶00 達(dá)到峰值。之后開始下降，春季16∶00—17∶00、夏季19∶00—20∶00，秋季18∶00 降至低值。而冬季日間上升幅度較小。年際變化中GPP 夜間變化差異較小，日間差異顯著，其中夏季日間差異最為顯著。2018 年夏季GPP 高于2019 和2020 年，2020 年夏季GPP 明顯較低。

圖5 2018—2020 年盤錦生態(tài)站GPP 各季節(jié)日變化（a：春季；b：夏季；c：秋季；d：冬季）

3.6 GPP、Reco、NEE 的季節(jié)變化

降雨是影響生態(tài)系統(tǒng)碳通量平衡的重要因子[26-27]。土壤水分條件對(duì)植被生長活動(dòng)十分重要。生長季降水總量和時(shí)間分布決定了生態(tài)系統(tǒng)凈碳吸收功能的大小和持續(xù)時(shí)間[28]。圖6 表示盤錦生態(tài)站2018—2020 年碳通量和降水量月累積值的變化關(guān)系。在研究時(shí)段內(nèi)GPP、Reco、NEE 的月變化有明顯的年際差異。在每年觀測(cè)中GPP、Reco、NEE 的數(shù)值變化主要體現(xiàn)在6—9 月，其中9月的數(shù)值變化相對(duì)小一些。GPP 年總量呈下降趨勢(shì)，2018年為1 298.1 g C/（m2·y），2019 年為1 068.9 g C/（m2·y），2020 年為994.2 g C/（m2·y），夏季占全年的比例分別是70.3%、77.6%、70.6%。Reco 年總量的差異不大，2018 年724.0 g C/（m2·y），2019 年762.7 g C/（m2·y），2020 年714.9 g C/（m2·y），夏季占全年的比例分別是52.9%、58.7%和51.3%。2018、2019 和2020 年夏季NEE 分別為-300.2、-529.7 和-381.8 g C/m2，占比分別達(dá)到130.9%、92.3%和104.1%，在全年總值中占據(jù)絕對(duì)比重。

圖6 2018—2020 年盤錦生態(tài)站NEE 月平均與降水量變化

GPP、NEE 逐月變化2018 年表現(xiàn)為雙峰型，2019年、2020 年表現(xiàn)為單峰型。2018 年GPP 峰值出現(xiàn)在6月和8 月，2019 年、2020 年峰值出現(xiàn)在7 月，NEE 與GPP 呈相反的變化特征。Reco 逐月變化在2019 年是單峰型，在2018 年、2020 年是倒“U”型，最大值都出現(xiàn)在7 月。夏季降水量2018 年為224.7 mm，2019 年為527.3 mm，2020 年為284.9 mm。其中，6—7 月降水占全年的比例分別是32.2%、25.5%和5.0%，8 月降水占全年的比例分別是27.6%、45.0%和50.2%。值得注意的是2020 年6—7 月降水量偏少，8 月突然增大，在整個(gè)夏季分布極其不均勻，導(dǎo)致先旱后澇。降水的時(shí)間分布會(huì)直接影響植被的狀況，所以2020 年夏季6—7 月干旱造成了全年NEE 值的下降。

圖7 給出了除降水以外2018—2020 年盤錦生態(tài)站氣溫、氣溫日較差、日照、風(fēng)速的月變化情況。2018—2020 年平均溫度分別為10.2 ℃、10.8 ℃和10.6 ℃，年際差異不大。夏季平均溫度分別為25.1 ℃、24.1 ℃和24.7 ℃，以2018 年7 月最高（26.6 ℃）。2018—2020 年平均溫度日較差分別為8.6 ℃、8.9 ℃和8.6 ℃，年際差異較小。溫度日較差的高值出現(xiàn)在春季、秋季，夏季較低。各年夏季平均溫度日較差分別為6.6 ℃、6.6 ℃和6.9 ℃，以2018 年7 月最低（6.0 ℃）。2018—2020 年平均日照時(shí)數(shù)分別為6.7 h、7.2 h 和9.2 h，夏季平均日照時(shí)數(shù)分別為6.3 h、7.1 h 和11.1 h，尤其是在2020 年6月高達(dá)12.5 h。2018 年平均溫度較低對(duì)應(yīng)的日照時(shí)數(shù)也較低，2020 年夏季降水偏少對(duì)應(yīng)的日照時(shí)數(shù)偏高。2018 年夏季平均溫度較高、溫度日較差較小、降水條件較好都有利于作物生長，促進(jìn)了NEE 值增大。僅是日照高值并不會(huì)促進(jìn)作物生長，還需要降水、溫度共同作用才能促進(jìn)作物生長。當(dāng)氣象條件相同時(shí)，短的光照可以促進(jìn)作物生長發(fā)育，過長的光照反而會(huì)起到抑制作用[29]。所以2020 年日照高值并沒有對(duì)應(yīng)NEE 高值。風(fēng)速逐年變化明顯下降，2018—2020 年的平均風(fēng)速分別為3.22 m/s、3.10 m/s 和2.57 m/s。2020 年7 月風(fēng)速（2.6 m/s）明顯低于2018 年7 月（3.2 m/s）和2019 年7月（3.1 m/s）。因?yàn)轱L(fēng)速對(duì)植被生長起促進(jìn)作用[30]，所以在生長季風(fēng)速下降會(huì)導(dǎo)致植被生長緩慢，間接造成了日后2020 年8 月NEE 值下降。

圖7 2018—2020 年盤錦生態(tài)站日照、風(fēng)速、氣溫、氣溫日較差月變化

3.7 地溫對(duì)Reco 的影響

土壤溫度是影響生態(tài)系統(tǒng)呼吸作用的主要因子。當(dāng)降水不再是限制植被生長條件的時(shí)候，溫度對(duì)植物的呼吸作用影響更大[31-32]。對(duì)2018—2020 年的Reco 和地表溫度按不同季節(jié)分別進(jìn)行了相關(guān)分析（圖8）。各季節(jié)Reco 和土壤溫度均通過0.01 級(jí)別的相關(guān)性檢驗(yàn)，且相關(guān)性顯著。整體上Reco 隨著土壤溫度的升高而升高，兩者之間存在明顯的指數(shù)關(guān)系。夏季的呼吸強(qiáng)度隨溫度的變化幅度相比其他季節(jié)高2.0～6.0 倍，秋季的呼吸強(qiáng)度是春季和冬季的2.0～3.0 倍，冬季的呼吸強(qiáng)度最低。夏季呼吸強(qiáng)度隨土壤溫度的增值最大。3 年中夏季地溫的變幅為18.7 ℃～31.1 ℃，Reco 的變幅為1.3～9.7 g C/（m2·d）。土壤溫度每升高1 ℃，夏季呼吸強(qiáng)度增加0.55～0.85 g C/（m2·d），秋季則增加0.14～0.17 g C/（m2·d），而春季、冬季僅增加0.04～0.12 g C/（m2·d）。不同植被呼吸強(qiáng)度變化在不同年份也有差異：夏季中2019 年呼吸強(qiáng)度增值[0.85 g C/（m2·d）]最大，秋季中2018 年呼吸強(qiáng)度增值[0.17 g C/（m2·d）]最大。對(duì)Reco 和土壤溫度按指數(shù)進(jìn)行相關(guān)擬合，2018—2020 年都是秋季相關(guān)值最高，其后依次是夏季、春季、冬季（表3），其中又以2019年秋季相關(guān)值（R2=0.91）、夏季相關(guān)值（R2=0.81）高。

表3 盤錦生態(tài)站各季節(jié)土壤溫度與Reco 的擬合方程及相關(guān)性

圖8 盤錦生態(tài)站各季節(jié)土壤溫度和Reco 的關(guān)系

Q10是氣候系統(tǒng)和陸地生態(tài)系統(tǒng)之間相互作用的重要參數(shù)，了解呼吸作用和Q10的變化特征有助于更全面的理解陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)和氣候變化之間的相互作用[33-34]。Q10取決于Reco 隨土壤溫度的變化，Reco 和土壤溫度的相關(guān)性越強(qiáng)時(shí)Q10也越大。3 年觀測(cè)中都表現(xiàn)為夏季Q10最高，其次是秋季，春季、冬季處于低值。夏季中2019 年Q10值（4.84）最高，秋季中2018 年Q10值（2.03）最高（表3）。夏季的Q10值能達(dá)到春季的3.0倍左右，這表明夏季地表的NEE、Reco、GPP 都處于高值，溫度敏感性強(qiáng)。

4 討論

本文分析了各氣象因子對(duì)碳通量的影響，但缺乏氣象因子之間的協(xié)同影響分析，在今后的研究中，要關(guān)注多因子之間的協(xié)同影響。因?yàn)楸P錦生態(tài)站處于水稻田，沒有出現(xiàn)缺水情況。本文側(cè)重研究溫度對(duì)植被呼吸的影響，沒有考慮土壤水分的影響。而在干旱情況下水分對(duì)植被呼吸的影響更重要，甚至在極端干旱情況下植被呼吸可能會(huì)不受溫度影響[35]。未來需要增加不同區(qū)域、不同生態(tài)系統(tǒng)類型的碳通量變化特征對(duì)比。將盤錦生態(tài)站的碳通量與其他類型生態(tài)站的碳通量觀測(cè)數(shù)據(jù)相對(duì)比，從而更加全面的獲得環(huán)境因子變化對(duì)碳通量的影響。

本文只考慮了自然環(huán)境因子對(duì)碳通量的影響。而人類活動(dòng)、社會(huì)生產(chǎn)同樣會(huì)對(duì)碳通量平衡造成巨大影響，比如土地利用方式的改變和自然植被轉(zhuǎn)變等，生活、生產(chǎn)污染物排放等也會(huì)直接造成碳通量變化。因此，以后需開展其他因素造成碳通量變化的影響研究。

5 結(jié)論

2018—2020 年盤錦生態(tài)站NEE 年總量都是負(fù)值，且呈遞減變化。3 年中平均氣溫和降水量的變化都是先升后降，與NEE 變化表現(xiàn)不一致。平均風(fēng)速表現(xiàn)為逐年下降，與NEE 呈正向變化。年日照時(shí)數(shù)表現(xiàn)為連續(xù)增加，與NEE 呈反向變化。各季節(jié)NEE 的日變化都表現(xiàn)為“U”型。NEE 日累積值在夏季、秋季為負(fù)值，以夏季最大，日累積量為-5.76～-3.26 g C/（m2·d），2018年夏季NEE 累積值明顯高于2019 和2020 年。春季、冬季NEE 的日累積值為正值。

NEE 和風(fēng)向?qū)Ρ戎蠳EE 高值集中出現(xiàn)在W、WSW、SW 和NE、ENE，在不同年份不盡相同。NEE 低值集中出現(xiàn)在SSE、S 和NNW、NW，在不同年份基本一致。年平均風(fēng)速高值對(duì)應(yīng)于風(fēng)向NE、SW，風(fēng)速低值對(duì)應(yīng)于風(fēng)向SE、SSE。NEE 與凈輻射之間是相反的變化趨勢(shì)，隨著凈輻射的增加NEE 絕對(duì)值逐漸增加。在夏季、秋季的統(tǒng)計(jì)中凈輻射和NEE 二者峰值都出現(xiàn)在11∶00—12∶00，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)NEE 峰值滯后于凈輻射峰值的情況。

GPP 的日變化都表現(xiàn)為倒“U”型，中午達(dá)到峰值，其中夏季日間差值最為顯著。2018 年夏季GPP 高于2019 和2020 年。GPP 年總量2018—2020 年呈下降趨勢(shì)。Reco 年總量不同年份差距不大，其中2019 年稍高。GPP、NEE 的逐月變化表現(xiàn)為單峰或雙峰，Reco 的逐月變化呈單峰和倒“U”型。除雙峰外最大值都出現(xiàn)在7 月。通過與降水月變化對(duì)比得出，2020 年6—7 月降水量偏少造成了2020 年NEE 值偏低。在與其他氣象要素對(duì)比中，2018 年夏季平均氣溫較高，同時(shí)溫度日較差又較小，而且2018 年夏季風(fēng)速也較大，這些因素促成了2018 年NEE 高值。

Reco 隨著土壤溫度的升高而升高，兩者之間存在明顯的指數(shù)關(guān)系。夏季植被呼吸強(qiáng)度比其他季節(jié)高2.0～6.0 倍，其中2019 年夏季呼吸強(qiáng)度增值最大，達(dá)到0.85 g C/（m2·y）。秋季Reco 和土壤溫度的相關(guān)系數(shù)高于其他季節(jié)，其中最高值出現(xiàn)在2019 年秋季，達(dá)到R2=0.91。計(jì)算得出夏季Q10值高于其他季節(jié)，其次是秋季，這與Reco 相一致，其中2019 年夏季Q10值最高，達(dá)到4.84。

致謝

感謝安徽省氣象科學(xué)研究所在觀測(cè)數(shù)據(jù)處理中提供幫助。