河流湖泊碳循環研究進展

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

碳循環作為地球各圈層間相互連接與轉化的紐帶,不僅影響著全球的氣候變化,而且對于維持生物圈結構和功能的穩定起著重要作用,是全球物質能量循環與氣候變化的關鍵[1].河流湖泊生態系統不斷地將陸地和大氣中的碳物質輸送到海洋碳庫,與陸海生態系統之間進行著強烈的物質循環與能量交換[2].河湖中的碳經物理、化學和生物等方面的作用不斷遷移轉化,形成了河流湖泊碳循環.研究表明[3-4],包括河流和湖泊等在內的內陸水域可能是水和溶解物質的巨大運輸通道,在生物地球化學循環中扮演著重要角色.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,河網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可能占凈生態系統交換量的 10%,這將會對陸地系統碳平衡造成改變.因此,河湖碳循環是全球碳循環的重要組成部分,也是碳循環研究的熱點領域之一.

已有研究對河流及湖泊碳循環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,未關注大尺度河湖碳循環的動態監測和模擬.近年來,隨著實驗室測定技術、遙感技術和建模模擬技術等的快速發展,大尺度、多時相的河湖碳循環監測與模擬成為可能,先后涌現了一批綜合運用這些技術開展的相關研究,為深入理解區域及全球尺度的河湖碳循環提供了重要的依據.其中,實驗室測定是精確測量水體樣本碳組分的核心手段,實驗室測定的結果可以為遙感反演提供基準數據或作為驗證,也可以作為河湖碳循環模擬模型的關鍵輸入.遙感技術是將點位的樣本觀測擴展到大區域觀測的有效手段,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勢,遙感技術可服務于河湖碳循環觀測和動態監測,具有很高的應用價值和經濟效益.模型模擬是理解河湖碳循環機理、預測變化環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之上,歸納了目前實驗室測定技術,同時重點關注遙感反演與模型監測模擬技術在河湖碳循環研究中的應用,以期為該領域相關的研究提供參考.

1 河流碳循環過程及其影響因素

1.1 河流碳循環過程

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中的重要碳庫,在全球碳循環中占有重要地位[14].根據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源.外源碳主要來源于:(1)碳酸鹽礦物經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、人類生產生活排放的廢水以及土壤有機質經物理/化學侵蝕作用形成河流顆粒/溶解有機碳.內源碳主要來源于:(1)河道內浮游植物、細菌和水生動物等呼吸作用以及有機質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、河床底泥在水流驅動作用下釋放的POC/DOC[15].研究中常采用有機質的碳氮比(C/N)或碳同位素來分析河流有機碳的來源.研究發現[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生轉換.

圖1 河流生態系統碳循環示意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系統的過程中,這些碳或經浮游植物、細菌和水生動物消化排泄形成內陸水體中的碳沉積,或以氣態碳的形式進入大氣,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 河流碳循環影響因素及碳通量空間格局

近年來,學者在強調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.凈初級生產(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,發現珠江流域 DOC、POC和 TOC的侵蝕模數較全球平均值要高,且豐水期DIC通量高于平水期,這可能是雨水沖刷作用導致.研究發現[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,發現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穩定同位素和 CO2分壓監測表明未來河流向沿海和大氣系統的碳出口將大幅度增加,這將改變河流與沿海地區的碳平衡.

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]基于更新的全球數據庫中405條河流數據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.由圖 2可以看出全球河流的碳通量在空間格局上表現出很大的差異.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區域最高,但POC和DIC通量在30～60°N區域達到最高.

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

2 湖泊碳循環過程及其影響因素

2.1 湖泊碳循環過程及其重要性

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],在調節區域氣候、維持區域碳收支和生態系統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.內源碳主要包括:(1)湖泊和底泥中的有機質在水生浮游動物、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 湖泊碳循環模式Fig.4 Lake carbon cycle model

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

2.2 湖泊碳循環影響因素

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]使用同位素技術研究南極洲Untersee湖中的主要溶質和碳的來源、碳循環以及微生物生態系統的功能,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鍵因素.Barbosa等[36]對亞馬遜洪泛區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現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現,典型高原封閉性湖泊無機碳含量高于低海拔區,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.

內陸湖中流域的坡度和土壤有機質密度是影響湖泊 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)影像和野外觀測數據構建了太湖 CO2遙感估算模型,指出太湖 CO2排放的時空分布表現出高度異質性,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域的水域碳循環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過程有助于揭示湖泊水質特征及其富營養化程度,分析碳組分對食物網和湖泊生態環境效應的影響.光照、溫度、溶解氧、風速、有機質含量以及沉積物再懸浮等都會影響湖泊中碳的分布與轉移.相關研究加深了對湖泊碳動力學研究的認識,對了解區域和全球碳循環有重要意義.但目前有測量數據的湖泊仍然較少,尤其是高緯度、高海拔地區的湖泊.未來,一方面應進一步采集更多的水樣數據,另一方面應結合遙感等大區域監測的先進技術推進多時空尺度上的湖泊碳組分的研究,實現對大區域乃至全球范圍湖泊碳循環過程的整體把控.

3 實驗室測定技術

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,核磁共振技術與氣相色譜儀也可以實現對碳分子結構和通量的測定.

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-原子發射光譜法(ICPAES)

電感耦合等離子體-原子發射光譜法(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域. Maestre等[47]提出了基于ICP-AES中碳原子發射強度對水樣中的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,相比于傳統測定方法,該方法分析速度快、精確度高、檢出限低、測定結果比較可靠,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

碳同位素技術分為放射性碳同位素(Δ14C)技術和穩定碳同位素(δ13C)技術[50].研究中常利用該技術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追蹤河流湖泊不同營養水平之間的碳流.如 Zhao等[52]利用碳同位素示蹤技術對受降雨徑流、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,表明流域森林生態系統強烈影響全球碳收支平衡;楊海全等[53]利用 Δ14C和δ13C組成對中國富營養湖泊滇池水體 DIC的含量、POC的來源和循環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來源和組成的空間異質性.學者們利用碳同位素示蹤技術[55],同時結合δ15N和C/N以便準確評估河流湖泊沉積物中有機質來源,從而更好地推斷該水生生態系統及沉積物的環境演變過程.

3.4 13C核磁共振技術(NMR)

13C核磁共振技術是直接研究物質分子結構特征的重要技術手段,其原理詳見文獻[56].目前該方法已廣泛應用于有機碳結構、反應過程和穩定性研究.如 Mao等[57]通過核磁共振進行分級納米多孔碳吸附揮發性有機化合物(VOCs)和 CO2的分子研究,為有效的分層多孔結構設計打開了新的思路;Fischer等[58]研究證明13C核磁共振是研究環氧樹脂(碳物質)反應過程和結構的有效方法;Watanabe等[59]利用該技術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,利用物質理化性質的不同實現對氣體組分的分離,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

4.1 遙感反演河湖碳組分的原理與方法

遙感技術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,該技術在水環境領域已被廣泛應用.例如,通過遙感監測水體受污染程度、預測有害藻華發生頻率、對實際污染情況進行跟蹤、大范圍監測評估河流湖泊水質健康等[64].懸浮物質、葉綠素、CDOM 物質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出一定的差異性.根據遙感反射率與碳組分濃度之間的關系,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、經驗法和半經驗分析法三類.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、人工神經網絡算法也被越來越多地應用于河湖碳組分遙感反演研究.遙感技術具有全方位、大尺度、多時相的優勢,相較于傳統的實驗室測定技術,遙感技術應用于河流湖泊的碳組分反演,能夠幫助實現由點到面的轉換,便于開展大區域、多時相的河湖碳濃度變化監測,具有無可比擬的優勢,是研究河流湖泊碳循環的重要手段[65].

4.2 運用遙感反演河湖碳組分

目前能夠利用遙感數據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是重要的水質參數,經常被用來估算水體的有機物含量[66].CDOM是DOC的光吸收部分,研究發現CDOM的吸收系數與DOC濃度之間存在顯著的統計依賴性[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[68].衛星遙感技術通過對各類碳組分的監測來確定全球或區域范圍內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對于實現水質監測和全面了解區域/全球碳循環過程有重要意義.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,研究在區域尺度上聯合使用衛星圖像(如 Landsat和 Sentinel)對CDOM 進行估算的方法[70].針對不同水質特征的流域,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[71].

Li等[72]提出了一種基于Landsat-8的原位光譜輻射數據開發的半解析算法來反演休倫湖 Saginaw灣的CDOM以觀測其時空動態,為進一步研究淡水或沿海生態系統的碳循環提供技術支撐.由圖 6可以看出,春季(b)CDOM 在波長 440nm 處吸收系數[aCDOM(440)]要高于其他季節,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系統,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,受濕地影響的湖區各季節的CDOM水平均高于農業附近的水域.

圖6 Saginaw灣aCDOM(440)在不同季節的空間分布[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化產生影響,進而影響氣候變化,破壞生態系統,并造成環境污染. MODIS衛星遙感數據已經被用于河湖的 DOC估算.利用遙感反射率來獲取DOC濃度是一種基于經驗關系來構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的相關性,來間接實現對DOC濃度的反演.

Chen等[75]聯合使用高空間分辨率的Landsat-8和Sentinel-2衛星,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DOC與CDOM之間的相關性估算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.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、水生生態系統的功能以及富營養化湖泊中污染物的遷移至關重要.相關研究人員已經先后利用Landsat、MODIS、MERIS、VIIRS、GOCI、SeaWiFS等衛星數據建立了不同的河湖 POC估算方法,如Jiang等[77]利用可見光紅外成像輻射儀(VIIRS)所獲取的多光譜數據測定了內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)衛星獲得的反射率來估算光學復雜內陸水域的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據,利用POC濃度與總懸浮物(TSM)的線性關系,開發了一種河流 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化程度.目前已經開發了多種遙感反演 Chla的方法對浮游植物時空變化進行動態觀測來分析發生水華的時間和大小.如彭保發等[82]基于高分辨率對地觀測光學衛星高分一號 (GF-1)影像對洞庭湖區Chla濃度、懸浮物濃度和透明度進行了監測,取得了較好的效果.

Jiang等[83]基于VIIRS觀測開發了一種與吸收相關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,結果如圖 10所示,可以看出Chla的分布具有顯著的空間異質性,富營養化程度高的水域,其Chla濃度較高.

圖10 基于2014年10月6日的VIIRS數據反演的不同水域環境Chla[83]Fig.10 Chla of different water environment based on VIIRS data inversion on October 6, 2014

衛星傳感器的不斷發展極大地推動了河流湖泊水質監測技術的進步,為研究碳的遷移與轉化提供了技術支撐.目前研究者已經利用 Landsat、MODIS、Sentinel系列、GOCI、MERIS以及高分系列等衛星數據對河流湖泊中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等光學活性組分關系的重要參數[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數據,利用Sentinel-3A/OLCI開發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分布[85]. GOCI和Sentinel-3等遙感數據因較高空間分辨率、適宜的水色波段設置及輻射靈敏度好等優勢在未來河流湖泊水色遙感應用中更具優勢.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據.

5 監測模擬技術

5.1 河流水體碳循環模型

20世紀80年代初期開始了對河流碳通量的大規模研究, Ludwig[18]最先研究河流碳循環模型,在他之后研究人員基于該經驗模型逐步建立了不同尺度、不同區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數據,建立有機碳通量與流域氣候、生態和地貌模式之間的經驗關系,Harrison等[86]在該模型的基礎上運用空間顯示模型開發了以年徑流量、濕地面積和消耗性用水量為函數的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,結合DOC在河流中的吸收速度與水文參數,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種經驗模型有助于全面了解大型河網中 DOC從陸地到河口的輸運和碳通量,估算區域碳收支.如 Li等[7]利用 Ludwig建立的經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集水區產量,確定了 tDOM(陸地溶解有機物)和POM(顆粒有機質)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、氣候變化對DOC降解的影響以及土壤有機質長期變化等因素,仍有待進一步發展完善.

5.1.2 NICE-BGC模型 Nakayama等[88-89]開發了一種基于過程的生態水文與生物地球化學循環的耦合模型(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系,結合碳、氮和磷循環的連通性,以及地表水和地下水、山坡和河網以及其他中間區域之間的水文循環,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域和全球尺度上的水文循環,對改善時空熱點地區的生物地球化學循環起到重要作用[91],但在模擬精度和準確性方面還有所欠缺,很難將該模型系統直接擴展到全球范圍內的不同水文氣候條件.

5.1.3 THINCARB 模型 Helen基于Neal等人[92]開發的經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(碳酸氫鹽、HCO3-、CO32-、H2CO3)和CO2分壓,之后采用DOC數據集以及空間土地利用、地質、數字高程和水文數據集進行模型輸出.該模型對于了解流域中碳的源、匯以及與其他宏觀養分(氮和磷)循環之間的耦合至關重要.如 Smith等

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

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的有機碳產量進行評估;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不同的內陸水域,有助于大尺度甚至全球范圍的河湖及其流域碳循環研究.

5.2 湖泊水體碳循環模型

隨著國內外學者對復雜內陸水域研究的深入,湖泊碳循環模型已經經歷了由靜態模型到動態模型,由單一模型到耦合生物群落組成、湖泊水動力過程、碳氮磷多元素循環等過程的復雜模型的轉變.目前常用的湖泊碳循環模型包括太湖模型、動態質量平衡模型、INCA-C模型、水體碳形態轉化模型等.

5.2.1 太湖碳循環模型(CCM) 胡維平等在已有的生態太湖模型(EcoTaihu)[98]基礎上,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、養分循環、化學和多種生物過程等相耦合建立了太湖碳循環模型(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級的流動過程.該模型考慮了水生食物網所有部分的碳流路徑信息,有助于揭示太湖生態系統特征.Li等[100]利用該模型對太湖藻華水平做出預測.

5.2.2 動態質量平衡模型 McCullough等[101]開發了一個簡單的動態質量平衡模型,通過對湖泊生態系統內各組成部分之間、系統與外界物質能量交換以及這些關系的運動過程進行統計分析來研究湖泊OC的動態行為.他們運用該動態模型對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,能更有效地實現對真實系統的模擬.但由于缺乏觀測數據,依賴于經驗推導的方程,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,將陸地系統中的碳生物地球化學過程與水文路徑結合起來,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個綜合監測站點[104]DOC濃度的季節性和年際變化.Oni等[105]于2012年用該模型成功地模擬了Simcoe湖流域的DOC動態.與經驗建模相比,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、溫帶和北方環境中地表水 DOC濃度的長期變化,有利于質量平衡和碳收支的分析.但其比經驗建模方法更復雜、應用難度更高.

5.2.4 水體碳形態轉化模型 Gioffi等[106]為研究Piediluco湖中的富營養化過程和水動力條件變化開發了一個非均勻混合的三維模型—水體碳形態轉化模型,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系統的功能,但其本身卻受到土地覆蓋和土地利用變化的影響.因此需要在關鍵帶流域更系統深入地研究氣候因子、生態因子、地貌因子、土地利用和降雨事件的相互耦合對關鍵帶有機碳動態過程的影響機制,隨著人類活動對內陸水域的干擾日益加劇,人類活動對河流湖泊碳循環的影響將成為全球碳循環研究的重點.

6.2 實驗室基于TOC分析儀、ICP-AES、同位素技術、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系統的碳收支.

6.3 GOCI、MERIS以及 Sentinel-3/OLCI數據的水色波段設置更符合復雜內陸水域,適用于Ⅱ類水體的水色遙感.大多經驗或半解析算法針對特定區域或單一類型水體,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,整合不同遙感數據和方法,量化不同的碳通量,以評估區域到全球范圍內的河湖碳循環是未來重點的研究方向.

6.4 大多河湖碳循環模型受到區域限制,很難擴展到全球,且模型參數的不確定性可能導致區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健性,考慮不同氣候區和生態系統類型的其他流域參數的適應性,建立更具普適性的河流湖泊碳循環模型,以便更好地預測全球生物地球化學變化,約束碳循環-氣候反饋.