青藏高原高寒矮蒿草草甸生長季CO2 通量的環境調控特征

李紅琴 張亞茹 張法偉

（1.洛陽師范學院生命科學學院，河南 洛陽 471934；2.中國科學院三江源國家公園研究院，青海 西寧 810008）

0 引言

全球氣候變暖已經是一個不爭的事實，對人類社會產生了巨大而深刻的影響[1]。 《巴黎協定》提出“努力將升溫控制在1.5 ℃范圍內的目標”以應對氣候變化。實現該目標兩個主要途徑為：一是減少工業能源領域CO2釋放的減排； 二是保護森林草地增加CO2吸收的固碳。 北方陸地生態系統具有較強的碳匯功能，是全球“碳失匯”的潛在原因。 最新研究表明，中國陸地生態系統具有巨大的固碳能力且有可能被低估，年均吸收強度約為1.11 PgC， 相當于同期碳排放的45%，但結果存在一定的不確定性。 準確理解陸地生態不同植被類型碳交換的環境驅動機制是提高區域模型模擬精度的重要基礎。

青藏高原是我國重要的生態屏障區，最新研究表明其土壤碳儲量高達50.4 PgC[2]。 高寒草甸是主要植被類型，但其碳匯功能隨植被類型而異。 青藏高原變暖趨勢遠高于中國和世界的平均水平，溫度升高一方面提高了植被的生產力， 另一方面也刺激了土壤呼吸， 其對生態系統碳收支的影響取決于二者的平衡。利用機器學習算法識別環境因子對高寒草甸碳收支的相對驅動強度和潛在生態過程，可以改進生態系統過程模型和提高模型的準確度，為科學評估高寒草甸碳收支和我國“碳中和”提供數據支撐。

1 材料與方法

1.1 研究點概況

研究點位于青海海北高寒草地生態系統國家野外科學觀測研究站（海北站，37°37′N，101°19′E，3200 m）東3km 處的無名灘。海北站地處祁連山北支冷龍嶺東段南麓的大通河谷， 具有明顯的高原大陸性季風氣候。年平均氣溫-1.7 ℃，年降水約580mm，植物生長季（6月至9月）集中了全年降水的近70%。 土壤為暗沃寒凍雛形土。 植被旺盛生長期（7月中下旬），群落的地上生物量和群落葉面積指數分別可高達394 gm-2和4.0 m2m-2[3]。

1.2 數據來源與處理方法

渦度相關觀測系統用于觀測生態系統凈CO2交換量。 該系統主要包括開路CO2/H2O 快速紅外分析儀和三維超聲風速儀， 觀測高度為2.2m， 采樣頻率為10 Hz，輸出并計算30 min 平均值。同步觀測微氣象要素。具體包括： 空氣溫度和相對濕度和光合光量子通量密度、降水，以及5 cm，10 cm，15 cm，20 cm 和40 cm 的土壤溫度和容積含水量等環境因子，數據輸出為30 min的平均值。 由于植被生長季是高寒系統碳交換的主要時段[3]，本研究選取2019 至2020年植被生長季（6～9月）數據進行分析。 白天和夜間碳通量的生態過程截然不同，因此將數據分為白天和夜間兩部分，分別探討環境因子對其影響的機制。 利用EddyPro7.0.6 對10Hz 高頻數據進行二次坐標選擇、 除趨勢和WPL 密度校正的處理，基于Foken 的數據質量控制原則，僅保留數據質量標識符為“0”（即最好）的通量數據進行后續分析。

1.3 數據分析

利用增強回歸樹的方法分析環境因素對碳通量的驅動強度和潛在過程。 該方法通過隨機選擇和自學方法產生多重回歸樹以提高模型的穩定性和預測精度。 環境因素包括CO2濃度、空氣溫度、水汽壓、飽和水汽壓差、風速、光合光量子通量密度、5cm 土壤含水量、5cm 土壤溫度和月份（分類變量）。

2 結果與討論

2.1 數據概況及機器學習模型的表現

模型的平均總偏差和剩余殘差分別為34.99 μmolm-2s-1和1.47 μmolm-2s-1， 表明其解釋力度高達95.8%。 觀測值與模型模擬值之間的平均絕對誤差為0.91 μmolm-2s-1，均方根誤差為1.21 μmolm-2s-1，平均絕對百分比誤差為19.9%。 生長季夜間模型的平均總偏差和剩余殘差分別為6.47 μmolm-2s-1和2.98 μmolm-2s-1，其解釋力度為53.9%。 觀測值與模型模擬值的平均絕對誤差、 均方根誤差、 平均絕對百分比誤差分別為1.15 μmolm-2s-1、1.73 μmolm-2s-1和27.6%。 由于樣本數據量較大，白天和夜間的BRT 模型均較好，高于一般的單因素或二因素的擬合效果。

1.2 主要環境因子的驅動強度

生長季白天NEE 主要受PPFD 調控，其相對貢獻為55.6%。分類變量月份的解釋力度也較為重要，相對貢獻約為11.7%。 二者累計相對貢獻的為67.3%。 其中，PPFD 和NEE 呈現出漸進飽和的直角雙曲關系，這與前人的研究結果一致[3]。 NEE 在6月和9月相對較高，在7月和8月相對較低，表明高寒草甸生長季碳通量和植被生長狀況密切相關。進一步分析表明，在6月和9月份， 其飽和光合速率分別為19.9 μmolm-2s-1和20.1 μmolm-2s-1，小于7月的29.0 μmolm-2s-1和8月的28.6 μmolm-2s-1，導致碳通量在7月和8月相對較小[3]。

生長季夜間NEE 主要受土壤溫度（Ts）和土壤體積含水量（SWC）的共同影響，二者相對貢獻分別為23.7%和18.3%，累計之和為42.0%。Ts和夜間NEE 表現出指數增長的關系，SWC 和夜間NEE 呈現負相關，表明土壤水分越高，系統呼吸越低，這可能由于研究區土壤水分較高，超出了系統呼吸的適宜水分。 超過10%貢獻的因子還包括CO2濃度、月份和空氣溫度（Ta），三者相對貢獻之和為38.3%，表明夜間呼吸變化復雜，僅用土壤溫度和土壤水分進行模擬容易產生一定的偏差。

3 結論

高寒矮嵩草草甸植被生長季的白天碳通量主要受控于光合光量子通量密度和月份，夜間碳通量和土壤溫度、土壤水分、CO2濃度和月份均有關。 高寒草甸碳通量并非由單一的環境因子驅動，因此，后續的模型需要考慮多環境因子，以提高模型的精度。