叼女人逼逼喷白浆,免费无毒黄片

北京萊闊生物科技有限公司

查看電話 在線咨詢

立即詢價

您提交后,，專屬客服將第一時間為您服務(wù)

點擊提交代表您同意《用戶服務(wù)協(xié)議》《隱私政策》

LI-7500應(yīng)用案例 | 【Global Change Biology】海岸帶植被類型對碳匯強度的生理-物候調(diào)控機制

閱讀：386 發(fā)布時間：2025-3-17

原文以Vegetation Types Shift Physiological and Phenological Controls on Carbon Sink Strength in a Coastal Zone為標題發(fā)表在Global Change Biology（IF=10.8）上

作者 | Siyu Wei等

2025年1月,，中國科學院煙臺海岸帶研究所韓廣軒團隊聯(lián)合加州大學圣克魯斯分校海洋科學研究所的研究者在《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)年際碳匯強度的影響及其機制。研究還結(jié)合全球這三種植被類型的數(shù)據(jù)庫,，進一步驗證了生物調(diào)控機制在全球范圍內(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,，沿海植被正面臨嚴重威脅，可能導(dǎo)致這些地區(qū)從碳匯轉(zhuǎn)變?yōu)樘荚?。因此,，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度有重要影響，特別是生態(tài)系統(tǒng)CO?吸收與釋放速率的峰值時機,，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CO?通量仍未得到充分解釋。例如,，氣溫升高,、降水模式變化、大氣CO?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的組成部分。然而,，缺乏高質(zhì)量的生態(tài)系統(tǒng)CO?通量長期觀測數(shù)據(jù),，加之對其變化機制的理解不足，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),。

為填補這一研究空白，研究團隊在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)CO?通量進行了長期觀測,。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CO?吸收峰值,、釋放峰值及CO?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)，驗證了生物調(diào)控機制在全球尺度上的普遍性,。研究強調(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

本研究在各觀測站點均采用開路式渦度相關(guān)通量觀測系統(tǒng)對樣地的CO?和H?O通量進行測量,。其中,，潮汐濕地使用LI-7500A開路式CO?和H?O渦度相關(guān)通量觀測系統(tǒng)，非潮汐濕地和農(nóng)田站點則配備LI-7500開路式CO?和H?O渦度相關(guān)通量觀測系統(tǒng),。

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)準確性,，LI-7500A和LI-7500分析儀的上下鏡面均定期進行人工清潔，并每年在實驗室進行一次校準,。

此外,，生物氣象參數(shù)的測量與EC數(shù)據(jù)同步進行。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。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（干燥）至1（濕潤），當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)進行處理,，轉(zhuǎn)換為每 30 min的平均凈生態(tài)系統(tǒng) CO? 交換量（NEE）。NEE 如為負值，表示生態(tài)系統(tǒng)對 CO? 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）進行坐標旋轉(zhuǎn)校正，以確保平均垂直風速為零,。此外,，通過頻率響應(yīng)損失校正補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 標記系統(tǒng),，其中 0 表示最高質(zhì)量,，而標記為 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.）進行通量貢獻區(qū)（Footprint）分析,，以確保數(shù)據(jù)來源于目標區(qū)域,。所有站點均具備足夠大的風浪區(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）生物學上不合理的 NEE 值；（iii）系統(tǒng)維護期間的測量數(shù)據(jù),。

摩擦速度（u*）過濾及數(shù)據(jù)缺失插補（Gap-Filling）采用 REddyProc 軟件包進行處理,。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）進行 NEE 數(shù)據(jù)缺失插補,，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)進行插補,。最終,，潮汐濕地、非潮汐濕地和農(nóng)田站點分別是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,。

//////////

原文中的主要數(shù)據(jù)圖

LI-7500應(yīng)用案例 | 【Global Change Biology】海岸帶植被類型對碳匯強度的生理-物候調(diào)控機制

會員登錄

收藏該商鋪

提示