LI-7500應(yīng)用案例：海岸帶植被類型對碳匯強(qiáng)度的生理-物候調(diào)控機(jī)制
原文以Vegetation Types Shift Physiological and Phenological Controls on Carbon Sink Strength in a Coastal Zone為標(biāo)題發(fā)表在Global Change Biology（IF=10.8）上
作者 | Siyu Wei等
2025年1月，中國科學(xué)院煙臺海岸帶研究所韓廣軒團(tuán)隊聯(lián)合加州大學(xué)圣克魯斯分校海洋科學(xué)研究所的研究者在《Global Change Biology》期刊上發(fā)表了題為“Vegetation Types Shift Physiological and Phenological Controls on Carbon Sink Strength in a Coastal Zone”的研究論文。該研究依托中國科學(xué)院黃河三角洲濱海濕地生態(tài)試驗站，利用12年的渦度相關(guān)通量監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析了潮汐濕地、非潮汐濕地和農(nóng)田三種典型陸海過渡區(qū)植被類型對海岸帶地區(qū)年際碳匯強(qiáng)度的影響及其機(jī)制。研究還結(jié)合全球這三種植被類型的數(shù)據(jù)庫，進(jìn)一步驗證了生物調(diào)控機(jī)制在全球范圍內(nèi)的普遍性。研究結(jié)果突出了植被類型在凈生態(tài)系統(tǒng)碳交換（NEE）中的關(guān)鍵作用，為準(zhǔn)確預(yù)測不同沿海植被類型在氣候變化背景下的碳匯動態(tài)提供了重要依據(jù)。自然沿海區(qū)域僅占全球陸地面積的不到10%，但其在全球碳循環(huán)中扮演著至關(guān)重要的角色，貢獻(xiàn)了約30%的碳埋藏，并將陸地與海洋的碳循環(huán)相互連接。沿海生態(tài)系統(tǒng)位于陸地與海洋的交界地帶，擁有多種植被類型，但受全球氣候變化和人類活動的影響，沿海植被正面臨嚴(yán)重威脅，可能導(dǎo)致這些地區(qū)從碳匯轉(zhuǎn)變?yōu)樘荚础Ｒ虼�，深入理解沿海不同植被類型的碳匯能力及其對氣候變化的響應(yīng)，具有重要的科學(xué)意義。
沿海地區(qū)植被的空間分布格局受水文條件、鹽度和種間競爭等因素的影響，表現(xiàn)出顯著的差異。研究表明，植物生理變化和物候事件對碳匯強(qiáng)度有重要影響，特別是生態(tài)系統(tǒng)CO₂吸收與釋放速率的峰值時機(jī)，這些生理活動的短期波動直接影響年度碳收支。生長季長度是與碳吸收密切相關(guān)的關(guān)鍵物候因素，生長季的長短直接決定了植被的年度生產(chǎn)力和碳匯規(guī)模。例如，美國東部森林的生長季延長（春季提前、秋季推遲）使凈碳吸收增加了約0.01±0.002 PgC【1PgC=10GtC】。盡管生物特性對碳匯的影響已被廣泛關(guān)注，但在沿海不同植被類型下，這些生物因素對碳收支的具體作用尚不明確。
沿海植被對氣候干擾極為敏感。盡管已有研究探討了不同植被類型對氣候變化的生理和物候響應(yīng)，但氣候變化如何影響沿海生態(tài)系統(tǒng)的CO₂通量仍未得到充分解釋。例如，氣溫升高、降水模式變化、大氣CO₂濃度升高和氮沉降增加，都會影響植被的生長高峰和物候期。此外，不同植被類型的生理與物候響應(yīng)差異，進(jìn)一步影響了碳固存過程。
凈生態(tài)系統(tǒng)碳交換（NEE）是生態(tài)系統(tǒng)碳收支中最重要且變化最顯著的組成部分。然而，缺乏高質(zhì)量的生態(tài)系統(tǒng)CO₂通量長期觀測數(shù)據(jù)，加之對其變化機(jī)制的理解不足，導(dǎo)致對沿海不同植被類型的NEE估算存在較大不確定性，這也削弱了對這些碳匯在氣候變化背景下對未來碳固存能力的預(yù)測。
圖 1 三個研究站點日均 NEE 的時間動態(tài)。(a) 海岸帶渦度相關(guān)通量觀測站點照片；(b–d) 2011 至 2022 年期間潮汐濕地 (b)、非潮汐濕地 (c) 和農(nóng)田 (d) 的日均凈生態(tài)系統(tǒng)碳交換 (NEE) 時間動態(tài)，點表示每日 NEE 值，線表示經(jīng)過 Savitzky–Golay 平滑處理后的數(shù)據(jù)。
為填補(bǔ)這一研究空白，研究團(tuán)隊在2011年至2022年間，采用渦度相關(guān)通量觀測技術(shù)，對三個典型沿海區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)CO₂通量進(jìn)行了長期觀測。這三個站點分別代表了潮汐濕地、非潮汐濕地和農(nóng)田三種不同的植被類型。研究者們將年度NEE分解為生理和物候兩個組成部分，分析了氣候變量對年度NEE變化的影響。研究結(jié)果表明，三個研究站點均為穩(wěn)定的碳匯系統(tǒng)，且其碳匯能力受特定生理和物候因子的調(diào)控。潮汐濕地、非潮汐濕地和農(nóng)田的年度NEE主要受CO₂吸收峰值、釋放峰值及CO₂吸收持續(xù)時間的影響。此外，年度NEE變化對氣候變量高度敏感：春季平均氣溫的升高降低了潮汐濕地的碳匯能力；夏季單日最大降水量的增加削弱了非潮汐濕地的碳匯能力；而夏季平均總輻射的增加對農(nóng)田的碳匯能力產(chǎn)生了抑制效應(yīng)。
研究者們還通過整合全球范圍內(nèi)三類植被類型的碳通量數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)（FLUXNET2015 dataset https://fluxnet.org），驗證了生物調(diào)控機(jī)制在全球尺度上的普遍性。研究強(qiáng)調(diào)了植被類型在影響凈生態(tài)系統(tǒng)交換（NEE）方面的重要作用，這為準(zhǔn)確預(yù)測不同沿海植被類型在氣候變化背景下的碳匯動態(tài)提供了新的科學(xué)依據(jù)。
LI-7500開路式渦度相關(guān)通量觀測系統(tǒng)在本研究中的作用
所有站點的原始渦度相關(guān)（EC）數(shù)據(jù)均以10 Hz的頻率記錄，測量高度約為3.0 m（至少高出冠層1 m）。在研究期間，為保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，LI-7500A和LI-7500分析儀的上下鏡面均定期進(jìn)行人工清潔，并每年在實驗室進(jìn)行一次校準(zhǔn)。此外，生物氣象參數(shù)的測量與EC數(shù)據(jù)同步進(jìn)行。潮汐濕地采用NR01凈輻射表，非潮汐濕地和農(nóng)田站點則使用CNR4凈輻射表。同時，各站點還同步監(jiān)測空氣溫濕度及降水量，以全面評估環(huán)境變量對通量變化的影響。
本研究采用蒸散比（EF）作為土壤水分供給潛力的替代指標(biāo)。EF的計算公式為LE/(LE + H)，其中LE表示潛熱通量，H表示顯熱通量。EF的取值范圍為0（完全干燥）至1（完全濕潤），當(dāng)EF值增加時，表明蒸散過程中分配的能量增加，意味著較高的土壤水分供給潛力。
數(shù)據(jù)處理
研究采用EddyPro 軟件（版本7.0.9，LI-COR Inc.）對 10 Hz 的渦度相關(guān)（EC）原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，轉(zhuǎn)換為每 30 min的平均凈生態(tài)系統(tǒng) CO₂ 交換量（NEE）。NEE 如為負(fù)值，表示生態(tài)系統(tǒng)對 CO₂ 的凈吸收，如為正值則表示凈排放。
數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。首先，使用去野點法（Despiking）檢測并刪除垂直風(fēng)速及氣體濃度數(shù)據(jù)中的異常值，并通過塊平均法（Block Averaging）去除趨勢。采用平面擬合法（Planar Fit Method）進(jìn)行坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)校正，以確保平均垂直風(fēng)速為零。此外，通過頻率響應(yīng)損失校正補(bǔ)償高頻與低頻損失的通量，并利用Webb-Pearman-Leuning（WPL）方法修正因溫度和水汽波動導(dǎo)致的空氣密度變化。
質(zhì)量控制采用0-1-2 標(biāo)記系統(tǒng)，其中 0 表示最高質(zhì)量，而標(biāo)記為 2 的數(shù)據(jù)在后續(xù)處理中被剔除。同時，使用 Tovi 軟件（版本 2.9.1，LI-COR Inc.）進(jìn)行通量貢獻(xiàn)區(qū)（Footprint）分析，以確保數(shù)據(jù)來源于目標(biāo)區(qū)域。所有站點均具備足夠大的風(fēng)浪區(qū)（Fetch），潮汐濕地與非潮汐濕地站點的植被分布均勻，符合渦度相關(guān)測量假設(shè)。部分農(nóng)田站點的通量數(shù)據(jù)因受到蘆葦群落的影響而被剔除。
為提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，剔除了以下條件下的數(shù)據(jù)：（i）降水事件發(fā)生期間的觀測數(shù)據(jù)；（ii）生物學(xué)上不合理的 NEE 值；（iii）系統(tǒng)維護(hù)期間的測量數(shù)據(jù)。
摩擦速度（u*）過濾及數(shù)據(jù)缺失插補(bǔ)（Gap-Filling）采用 REddyProc 軟件包進(jìn)行處理。首先，依據(jù) Papale et al.（2006）方法，為每個站點設(shè)定年均低湍流條件閾值，低于 u* 閾值的數(shù)據(jù)被剔除。各站點多年平均u*閾值分別為：潮汐濕地 0.12 ± 0.05 m s⁻¹、非潮汐濕地0.16 ± 0.02 m s⁻¹、農(nóng)田站點 0.12 ± 0.03 m s⁻¹。在 u* 過濾后，采用邊際分布采樣法（MDS）進(jìn)行 NEE 數(shù)據(jù)缺失插補(bǔ)，該方法利用通量與氣象變量的協(xié)變量關(guān)系及時間自相關(guān)性，通過查找表（Look-up tables）和平均日變化（Mean diurnal course）技術(shù)進(jìn)行插補(bǔ)。最終，潮汐濕地、非潮汐濕地和農(nóng)田站點分別填補(bǔ)了47%、44% 和 57% 的數(shù)據(jù)。
通過上述數(shù)據(jù)處理，本研究共獲得2011 至 2022 年間 31 站點年（Site-years）的完整時間序列數(shù)據(jù)，為進(jìn)一步探討不同生態(tài)系統(tǒng)的碳通量特征提供了可靠支撐。
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原文中的主要數(shù)據(jù)圖
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