水位變化對黃河中游蒲草濕地CO2排放速率的影響

呂海波，張虹

渭南師范學院/陜西省河流濕地生態與環境重點實驗室，陜西 渭南 714000

濕地是地球陸地生態系統中的關鍵組成，因其具有調節氣候等功能而倍受關注。全球濕地面積僅占陸地面積的4%～6%（Matthews et al.，1987），碳儲量卻可達300～600 Gt（IPCC，2001），故其在以CO2為代表的溫室氣體控制方面具有重要意義。全球氣候的影響具有地域差異，不同地區大氣成分、濕地環境的變化對濕地控碳功能產生了直接和間接的影響（Holmes et al.，2015；Oikawa et al.，2017），其中，濕地水位狀況往往對土壤需氧層/厭氧層界面和土壤氧化還原水平起決定性作用（Dinsmore et al.，2009），從而在很大程度上對土壤呼吸產生顯著影響，因而成為相關領域的研究熱點。

一般認為，隨水位升高，土壤逐漸轉為厭氧環境，CO2排放量逐漸減少，低水位則會造成CO2排放增加（Mitsch et al.，2013）。然而，由于水位不僅影響土壤環境，對植物生長狀態、微生物種類及活性也有明顯影響，使得水位對土壤排碳的影響復雜化。目前，有關水位對CO2排放的規律研究并未有一致結論。盛宣才等（2016）對中國杭州濕地的研究發現，隨水位上升，CO2通量增加，但在10 cm以上，則會隨水位上升而下降；Burkett et al.（2000）發現，濕地在排干或半排干的條件下，水位降低時CO2排放速率增加，而在淹水條件下，這一特征并不明顯。水位變化對CO2的影響研究始終未達成一致結論，很大一部分原因是影響因素過多且難以控制。水分條件對于水位變化頻繁的河流濕地CO2排放影響較為重要，中國西北半干旱地區近 50年降水量減少，變率增大，已有河流水位變化頻繁的證據（陳冬冬等，2009；張文等，2007）。對于中國西部地區降水補給型河流來說，降水造成了水位頻繁變化，對其對河流兩岸濕地固碳功能的影響進行研究十分必要。本研究在具有西北地區最大流域面積的黃河中游選擇代表性蒲草濕地，通過人工控制試驗研究各種水位變化對濕地 CO2排放速率的影響，旨在探明在“氣候變化-降水變化-水位變化-濕地排碳變化-氣候變化”關系鏈中，濕地排碳對氣候變化的反饋機制。

1 研究地概況及研究方法

1.1 研究區概況

龍門—潼關段是黃河中游水情較為特殊的一段，陜西龍門站附近的禹門口是晉陜峽谷的南口，水量承接中國西北地區流域的降水補給，以下展寬為4～10 km的河谷漫灘，流經汾渭階地平原河段，兩岸灘地較多，發育有濱河濕地（圖1）。

1.2 人工試驗設置

2017年 7月 16日，選擇韓城市黃河河灘（35°25.082'N，110°28.03'E）典型蒲草濕地進行人工水位控制試驗設置，樣地距離黃河河邊約10 m，距水面高差50～60 cm，試驗過程中河面水位相對穩定。蒲草濕地外貌整齊，地面平整，平均株高約120 cm，葉寬 4 mm，密度 1100 plant·m-2。

在 80 cm×80 cm蒲草濕地的外圍挖掘 50 cm寬、60 cm深的水槽，槽內鋪設塑料阻滲膜，內壁開孔以供水滲透（圖2），共設置9個培養坑：選擇外貌一致的蒲草群落，平行于河岸一字排開，間距大于6 m。分別設置To、T、Tf、Th 3個處理，每處理重復3次，各樣地之間間隔6 m以上。其中，To處理為不注水對照處理；T處理為采樣前3 h注水至地表，任其自由滲透，后期不進行補水；Tf為每次分析完后注水至地表以維持土壤持續飽水狀態；Th為每次分析后注水至水位-30 cm，使土壤水位保持中等水平。各處理設置完成后開始監測分析，監測時段為2017年7月16日13:03—2017年7月23日5:54，采集中心樣方數據，初期每隔3～4 h采集1次數據，后期時間間隔適當加長，監測持續160.85 h，共獲得19組數據，每組數據3個重復。根據當地日出日落時間（5:46和 19:54）分析 CO2晝夜排放變化。

圖 2 注水試驗結構圖Fig. 2 Structure Chart of artificial settings

圖1 研究區位置Fig. 1 Location of study area

1.3 CO2瞬時排放速率的采集

CO2排放速率采用WEST Systems便攜式土壤CO2/H2O 通量系統 WS-LI840（west systems portable flux meter WS-LI840），葉室直徑200 mm，高200 mm。采樣前預熱30 min以上，每個樣品平均耗時5 min，利用系統自帶軟件進行蒲草濕地土壤CO2排放速率的監測；同時用玻璃溫度計測量5 cm深度土溫，溫度計長期定點讀數，期間溫度計不拆除。盡量保持蒲草群落原貌，葉室盡量扣在土表以測量土壤 CO2排放速率，選擇蒲草叢間空地進行采樣，干旱樣地采樣時應壓實以保證邊緣與地面緊密接觸，必要時割除局部低矮雜草。每個樣地重復3次測量。

1.4 數據處理方法

運用Excel進行數據初期處理和作圖。運用SPSS 19.0對監測過程中土溫和CO2排放速率進行Pearson相關分析，采用最小顯著差異法（LSD）對各處理CO2排放速率進行多重比較，顯著水平為P＜0.05。

利用瞬時排放速率對監測期間各類樣地CO2排放總量ET進行計算（線性內插法）：

式中，n為采樣次數；v為瞬時排放速率；t為采樣時間。

2 結果與分析

2.1 自然樣地CO2瞬時排放晝夜變化規律

19次監測中，To平均CO2排放速率最高，總體表現為 To＞Th＞Tf＞T，To與各處理類型差異顯著，但各注水處理之間未表現出顯著差異（表1）。監測過程中，自然樣地 CO2排放速率變化于3.99～15.23 μmol·m2·s-1之間（圖 3），在 7 個自然日的監測過程中，CO2排放有一定的晝夜變化規律，排放速率在第 1、3、4、5、7日的白天出現高值，而夜晚沒有發現明顯高值。相關分析結果發現，土溫變化與 CO2排放速率沒有表現出明顯的相關性（未顯示結果），但在第3～5天（約24～100 h），CO2排放速率和土溫波動頻繁，顯示氣溫變化對其影響較大。

表1 各處理CO2排放速率均值Table 1 Average CO2 emission rates of four types

2.2 水位變化對CO2排放速率的影響

如圖3所示，人工控制水位后后，T處理水位逐漸下降，約24 h恢復至原有水平。監測前24 h內To和T變化趨勢一致，都表現為先升后降，但To變化幅度和變化值明顯高于T，24 h后T迅速上升，持續大約12 h，37.69 h后達到最高值。監測37.69～100 h，To和T波動基本以1 d為周期，除87.97 h處之外，To波動略滯后于T，期間19個CO2排放速率監測數據平均值為 8.38 μmol·m2·s-1（To）和 5.93 μmol·m2·s-1（T），T 仍低于 To。監測100～160.86 h，兩者基本變化趨勢一致，最高值都出現在144 h處（下午13:30），但T的CO2排放速率仍然明顯低于To。

圖3 各類型樣地CO2瞬時排放速率對比Fig. 3 Comparison of CO2 instantaneous emission rates of various types of sample plots.

監測期間，持續注水處理（Th和Tf）CO2排放速率變化特征基本一致，但總體上 Tf略低于Th。監測24 h內，Th和Tf處理CO2排放速率瞬時速率逐漸增加，在第 2天（9:45）達到最大；24～100 h內，二者同步波動，變化頻繁，但波動幅度小于To和T；100～160.86 h內，Th和Tf處理排放速率晝夜變化波動平緩。除了最初24 h，監測24～160.86 h內，Tf和Th波動明顯比T和To和緩，波幅分別為 4.53 μmol·m2·s-1和 5.20 μmol·m2·s-1。

2.3 水位變化造成CO2排放總量的差異

監測期間，CO2總排放量表現為 To＞Th＞Tf＞T（5.19、4.19、3.62、3.39 mol·m-2），注水后各處理都表現出下降趨勢，總排放量差值在 1.00～1.80 mol·m-2之間（圖4）。T、Tf和Th處理CO2總排放量分別下降34.6%、30.2%、19.3%。

圖4 監測期間CO2總排放量對比Fig. 4 Comparison of total amount of CO2 emission during monitoring

3 討論

3.1 CO2排放晝夜變化規律

濕地土壤 CO2排放受土溫和水分兩個直接因素，以及土壤微生物、生物生長狀態、土壤氧化還原條件等間接因素的影響，這些因素是造成晝夜差異的原因。由于晝夜各因素變化情況復雜，目前有關CO2排放的晝夜變化研究得出的結論并不相同：歐強等（2014）對崇明東灘濱河濕地的研究發現，中低水位CO2通量最高值出現在12:00左右，最低值出現在凌晨4:00；黃文敏等（2013）對香溪河秋季濕地CO2排放的研究也發現晝高夜低的規律。然而，盛宣才等（2016）發現杭州灣CO2通量表現為晝低夜高，白天為匯，夜間為源；張發兵等（2004）發現太湖春季碳通量也表現為晝低夜高的規律。氣溫和水分兩因素中，氣溫與CO2排放呈正相關已有足夠的證據證明（王洋等，2010；汪青等，2010），白天氣溫升高造成有機質腐解速度增加，同時白天生物活動活躍，植物根系呼吸及微生物腐解活動加強，是CO2排放量增加的原因。另一方面，白天濕地水體隨著溫度升高，CO2溶水量增加，對來自土壤的CO2都有一定的吸收作用，從而造成CO2排放量的減小。晝夜變化特征受以上兩方面因素影響，在不同季節、不同植被類型中可能得出不同的結論。受其他因素影響，本研究中，氣溫變化與CO2排放沒有直接的相關性，夏季蒲草濕地CO2排放有晝高夜低的趨勢，與上述研究結果（歐強等，2014；黃文敏等，2013）一致。

3.2 靜態、動態水位對CO2排放的影響

正常氣溫條件下，穩態水分變化與 CO2排放呈負相關，但在動態水分條件下 CO2排放的變化研究目前鮮有報道。注水后T處理在24 h內水位逐漸下降，其CO2排放速率下降速度快于To，變化趨勢兩者保持一致。這一階段 T處理土壤由好氧狀態變為厭氧狀態，含碳氣體的產生機制發生了變化。注水初期淹水抑制了排碳機制，如物理聚合被破壞（Inglima et al.，2009）、氧化還原電位降低（Seybold et al.，2002）、微生物活性降低且群落結構發生變化（Fierer et al.，2002）、有機質腐解降低及蒲草生理響應等，CO2排碳量降低。在淹水后24 h，水位下降到初始水平，土壤水含量下降，氧氣含量上升，CO2排放速率出現反彈，出現類似于“Birch效應”的現象（Birch，1958），故其排碳速度高于To。37.69 h后T處理呈1 d周期性波動，說明其 CO2排放規律正在擺脫初期淹水的影響，與To趨于一致。Moffett et al.（2010）發現潮間帶濕地淹水程度伴隨潮汐而變化，使濕地 CO2交換產生與潮汐運動協同或略滯后的周期性，持續短暫作用卻強烈。與本研究結果類似，短期淹水時，蒲草濕地 CO2排放速率出現同步、滯后、同步的過程，在監測期間，短期淹水造成了 CO2排放總量的減小。

與To相比，Tf和Th處理CO2排放速率在監測過程中表現出初期差異大，后期小差異但大趨勢保持一致的特征。顯然，持續淹水也改變了濕地排碳過程，造成與To的顯著差異。雖然Th和Tf處理 CO2排放速率差異不顯著，保持了同一變化趨勢，但大部分時間Th都高于Tf。

監測時段內，各處理 CO2排放總量表現為To＞Th＞Tf＞T，研究表明，盡管各注水處理都能造成CO2排放量下降，但持續注水后造成的影響明顯不如瞬時注水。有研究發現（呂海波等，2012），土壤有機質可溶型成分屬于活性、能夠被根系和微生物分解的一類物質。注水后土壤有機質中可溶性成分增加，厭氧型微生物逐漸繁殖生長，持續飽水狀態前提下，有機質逐漸被厭氧分解，釋放出CH4，根系由于土壤 O2含量減少，呼吸作用降低，釋放出的 CO2量多由 CH4氧化而成（Nielsen et al.，2017）；短暫注水時，可溶性有機質含量增加，水位下降后土壤很快恢復好氧環境，好氧型微生物群落發育，有機質好氧分解加速，CO2排放量增加。Olsson et al.（2015）對遼河入海口蘆葦濕地土壤在水位波動頻繁時大部分最終轉化為 CO2的 CH4增加，與本研究成果一致。

近年來黃河濱河濕地水位頻繁升降顯然造成了濕地碳排放的波動，本研究結果證明，在-60 cm水位背景下，河流水位上升能夠造成CO2排放速率下降，水位短期上升影響最大，持續淹水情況下的影響較半掩水顯著。水位瞬時上升、7日持續大幅度上升和7日持續小幅度上升后可造成CO2總排放分別下降34.6%、30.2%、19.3%，水位上升無疑會顯著抑制CO2的排放，這對于濕地排碳研究具有重大意義。雖然監測過程中淹水造成的影響逐漸減弱，但要確定其恢復和補償的時間，尚需更長時段的監測。在監測過程中，蒲草濕地距河面垂直距離大約60 cm，根據2003年與2011年水位變化數據，研究區7—9月水位平均變化幅度為1.11 m（呂海波，2017），自然水位的變化能夠造成黃河邊灘濕地交替出現半淹水、全淹水狀態，對本研究區域進行進一步研究將有十分重要的意義。

4 結論

研究證明，水位變化對蒲草濕地CO2排放的影響顯著而復雜。自然樣地CO2排放速率表現出晝高夜低的趨勢。一次注水處理后CO2排放速率在初期急劇下降，24 h后快速上升，37.69 h達到最高值，后期普遍降低，7日內有同步、滯后、同步的波動過程。持續注水至地表（Th）與持續注水至-30 cm水位（Tf）處理CO2排放速率變化特征基本一致，總體上Tf略低于Th，二者后期波動和緩。各處理CO2排放總量表現為 To＞Th＞Tf＞T，盡管各處理都能造成CO2排放減少，但持續注水后造成的影響明顯不如瞬時注水。研究表明，黃河中游頻繁的水位波動明顯減弱了蒲草濕地CO2排放，對濕地碳庫功能具有顯著影響。