北京市四环路及路旁绿地CO2变化特征及来源分析

张骁博,孙守家,郑 宁,郭 佳,舒健骅,李春友,*

1 河北农业大学,园林与旅游学院,保定 071000 2 中国林业科学研究院林业研究所,国家林业局林木培育重点实验室,北京 100091 3 北京市园林科学研究院,园林绿地生态功能评价与调控技术北京市重点实验室,北京 100102 4 北京市园林科学研究院,绿化植物育种北京市重点实验室,北京 100102



北京市四环路及路旁绿地CO2变化特征及来源分析

张骁博1,孙守家2,郑 宁2,郭 佳3,舒健骅4,李春友1,*

1 河北农业大学,园林与旅游学院,保定 071000 2 中国林业科学研究院林业研究所,国家林业局林木培育重点实验室,北京 100091 3 北京市园林科学研究院,园林绿地生态功能评价与调控技术北京市重点实验室,北京 100102 4 北京市园林科学研究院,绿化植物育种北京市重点实验室,北京 100102

城市大气中CO2的变化特征及来源解析是制定节能减排措施的重要依据,对比非采暖季与采暖季北京市四环路(阜通东大街-京密路)路旁及距离道路100 m绿地中不同高度大气中CO2浓度,并利用Keeling plot方程结合IsoSource软件进行分析,以期获得不同季节CO2变化特征及定量估算其来源。结果表明,不同来源的CO2中具有差异显著的δ13C值,其中：土壤呼吸(-18.92‰)>植物呼吸(-23.40‰)>燃煤废气(-24.10‰)>机动车尾气(-28.14‰)>天然气废气(-33.34‰)。路旁和绿地的大气CO2浓度在采暖季中分别比非采暖季中高26.2%和41.2%,路旁与绿地的大气CO2浓度在非采暖季中差异显著而采暖季中无明显差异。在非采暖季中,CO2浓度在6:00和20:00时较高,路旁大气CO2随高度升高而降低,绿地大气CO2浓度在8 m处最高,日变化明显。在采暖季中,CO2浓度与车流量有相似的日变化趋势,在8:00和19:00时较高,路旁和绿地处大气CO2浓度都随高度的升高而降低。路旁和绿地的大气CO2来源差别明显,非采暖季中路旁大气CO2主要来自于机动车尾气而绿地中大气CO2主要来自于土壤和植物呼吸,在采暖季中路旁及绿地中大气CO2的来源差别较小,主要来自于燃煤废气和机动车尾气。

城市生态系统；CO2浓度；δ13C；来源

联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)2007年的报告指出：CO2浓度的显著升高所引发的全球变暖、海平面升高等环境问题已经严重制约城市的可持续发展,而城市大气CO2的增长主要来自于化石燃料的燃烧[1]。有研究表明,仅占全球陆地面积2.4%的城市区域却产生全球80%的CO2排放量[2]。进入21世纪后,全球CO2浓度平均每年升高约1.8 μmol/mol[3]。2013年全球大气CO2浓度突破400 μmol/mol[4],这数值相比于工业革命之前升高近120 μmol/mol[5]。北京市在2013年的机动车拥有量约543.7万辆[6],煤炭年消耗量约为2600万t[7],天然气的消耗量逐年增加,城区CO2浓度显著增加[8]。到供暖季节,天然气和煤炭大量消耗增加CO2排放,使环境问题尤为严重。相比于其他地区,城市具有低湿[9]、高温[10]、污染严重[11]等特殊的大气环境,其碳循环过程极为复杂,掌握城市大气CO2的变化特征,对认识和控制现有的环境问题、减少人类活动对环境的负面影响具有参考意义[12]。然而,先前对城市碳循环的研究多集中于涡度方法[13-14],在测定CO2浓度和计算总量方面取得较多进展,但因方法所限尚不能定量区分其来源及比例。

CO2中含12C和13C两种稳定性同位素,其物理和化学性质上的不同,导致反应底物和生成产物在同位素组成上出现差异[15],这种差异可以用于生态系统中的碳交换研究[16]。Yakir等[17]将碳同位素与Keeling plot方程结合来获得生态系统中不同组分的13C比率,通过线性两端模型确定生态系统中碳的来源及各来源所占比例。将碳同位素与Keeling plot方法引入城市生态系统中,可以弥补以往研究中对城市生态系统碳交换组分无法区分的不足。国外科学家已经通过测定城市大气CO2浓度和稳定同位素比率的变化来估算城市大气CO2中化石燃料的贡献率[18-19],而国内对这方面的研究相对较少[20]。

本研究以北京市四元桥周边空气为研究对象,通过离轴积分腔输出光谱技术(off-axis integrated cavity output spectroscopy, OA-ICOS)测定其CO2浓度和δ13C值,利用Keeling plot方程结合IsoSource软件对数据进行分析,旨在说明：1)四环路及路旁绿地中CO2浓度变化特征；2)不同来源CO2中的δ13C值；3)不同季节空气CO2中各CO2来源及相对贡献率,以期为制定节能减排措施来改善城市生态环境和应对气候变化提供数据支持。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

本试验在北京市的重要交通枢纽四元桥(116°27′E, 39°58′N)周边进行,地处交通干道,车流量较大,周边植物以高大乔木为主。观测塔设置在四环路(阜通东大街-京密路)旁及北京市园林科学研究院(BILA)内距离四环路100 m的绿地中,分别命名为Ta和Tb(图1)。在Ta高度2、8、15 m及Tb高度2、8、15、20 m处架设外径为1/4英寸的EATON管至地面,以便对不同高度的气体进行收集,管口统一朝向四环路一侧,如图1所示。

图1 采样点分布示意图Fig.1 Location of the observation site

1.2 采样及测定方法

1.2.1 四环路车流量测定

对车流量的统计是在交通量较大的四环路主路(阜通东大街-京密路段),从2015年9月至2016年1月每月选择一个工作日6:00—20:00时段使用计数器每0.5h对车流量进行1次5min的统计,将结果乘以6来得到0.5h的车流总量。

1.2.2 观测塔空气样品的收集及测定

空气样品取样在2015年8月至2016年1月进行,其中以11月5日北京市集中供暖为界,之前为非采暖季,之后为采暖季。每月选择1—2个无风的典型晴天,在11:00—13:00间分别对Ta、Tb高2、8、15 m及Tb高20 m处的空气进行收集,收集时用FM2002- 12V微型真空泵(成都气海机电制造有限公司,中国)连接EATON管,先抽气3min以将原EATON管中气体排出,空气样品储存在1L的铝塑复合膜气体采样袋中(大连海德科技有限公司,中国)待测。每个样点重复取样6次,采用往返采样方法,以减少取样时间不一致造成的试验误差。此外,在非采暖季和采暖季对以上取样点进行2次CO2浓度日变化取样,取样时间为当日6:00—20:00的整点时,取样方法同上,重复5次。

将待测的气体样品通过手动进样方式注入CCIA- 38EP-CO2稳定同位素分析仪(Los Gatos Research Inc., USA)中分析样品的CO2浓度和13C比率,使用前用已知CO2浓度和δ13C值的标准气体(北京理加联合科技有限公司,中国)进行标定,使用期间每测定50个样品进行1次标定。仪器采样频率为1 Hz,CO2测定精度为0.05 μmol/mol,δ13C测定精度为0.1‰。δ13C为13C的测定结果相对于VPDB(Vienna Pee Dee Belemnite)的千分率(‰),公式为：

(1)

式中,Rsample和Rstandard分别表示样品和标准物13C/12C的摩尔比率。

1.2.3 汽车尾气及天然气燃烧废气的收集及测定

将靠近4环路的大屯路隧道、慧忠路隧道按长度等分为5段,在4个等分点和两端进行气体取样。取样时间选择在车流量较大的7:00—9:00和17:00—19:00,每个样点重复取样3次。在试验地周边选取20户使用天然气灶具的家庭,对燃具灶燃烧天然气产生的废气进行收集,每户重复取样2次。CO2浓度及13C测定方法同1.2.2。

1.2.4 植物和土壤样品的收集和测定

2015年6月及2015年8月对四元桥周边的优势树种,国槐(Sophorajaponica)、银杏(Ginkgobiloba)、楸树(Catalpabungei)、五角枫(Acermono)、毛白杨(Populustomentosa)、垂柳(Salixbabylonica)和小叶白蜡(Fraxinussogdiana)进行取样,分别在树木北侧和南侧各取10—15片树叶进行混合,每种植物重复3次。样品取回清水洗净后在烘箱中105 ℃杀青1小时,用70 ℃烘干至恒重,粉碎过80目筛,过筛后的粉末待测。

2015年7月对四元桥周边的北京市园林科学研究院绿地、四得公园绿地、太阳宫公园绿地等进行土壤取样。为尽可能减少土壤空间变异性的影响,每块绿地都以“S”型设置5—7个采样点,收集5—20 cm深度处的土壤。土壤样品取回自然风干后,以过量0.1 mol/L的稀盐酸浸泡24h,去除样品中的碳酸盐,用清水冲洗若干次后过80目筛后待测。

将待测植物和土壤样品加入Flash EA1112 HT元素分析仪(Thermo Scientific Inc., USA)中高温还原为CO2,用DELTA V Advantage质谱仪(Thermo Scientific Inc., USA)测定CO2中的δ13C值,测定精度为0.1‰。

1.3 数据处理

城市生态系统空气中的CO2浓度增加主要源于化石燃料燃烧和自然生态系统呼吸。生态系统中CO2浓度是大气本底浓度与增加源气体浓度之和,用公式表示为：

CE=Cb+Ci

(2)

式中,CE、Cb和Ci分别表示生态系统中的CO2浓度、CO2浓度的本底值和增加的CO2浓度。以同一高度的CO2浓度和δ13C值作keeling plot方程,其截距即为生态系统CO2的碳同位素组成δE[17,21],公式表示为：

(3)

式中,δE和CE分别代表生态系统空气中的δ13C值和CO2浓度,Cb和δb分别为本底大气CO2浓度和δ13C值,δi表示外源增加CO2的δ13C值。当1/CE趋于0时,有δE=δi。基于方程(3),得到生态系统CO2中的δ13C值,以及汽车尾气和天然气燃烧废气中CO2的δ13C值。

自然生态系统呼吸CO2由土壤异养呼出的CO2和植物自养呼出的CO2组成,根据朱先进等[22]对森林、草地生态系统各组分呼吸之间相互关系的研究,将城市自然生态系统中自养呼吸量占总呼吸量的值规定为46%。Bowling等[16]证明叶片呼吸产生的CO2的δ13C值较光合产物高约3‰,δT由以下公式获得：

(4)

式中,δT为城市绿地系统呼吸产生的CO2中δ13C值,δp为植物叶片的δ13C值,δp+3‰为植物叶片呼吸(自养呼吸)产生CO2的δ13C值,δs为土壤(异养呼吸)的δ13C值。

大气CO2来源所占比例分析是基于稳定同位素的质量守恒公式,

δE=fbδb+fiδi

(5)

式中,fb和fi分别表示本底大气CO2和外源增加CO2在生态系统CO2中所占的比例,且和为1。当来源于外源增加CO2比例趋于1即大气本底CO2比例fb=0时,有δE=δi,得到公式：

(6)

式中,fm、fc、fn、fs和fp分别表示汽车尾气、天然气废气、燃煤废气、土壤呼吸和植物呼吸产生的CO2在大气CO2增加量中所占的比例,且和为1,δm、δc、δn、δs和δp分别表示各自的δ13C值。通过IsoSource模型按照指定增量范围(1%)进行叠加运算,得到各CO2来源贡献率出现频率的分布,将处于忍受范围内(±0.1‰)的组合进行加权平均得到各CO2来源在大气CO2增加量中所占比例[23]。

11月5日进入采暖季之后的数据将燃煤废气作为来源分析,北京地区11月上旬大部分植物叶片开始变色、掉落,故11月2日以后分析来源时不包含植物呼吸。谭炯锐等[24]研究发现,北京地区进入12月以后的冬季土壤呼吸速率仅为植物生长季的10%左右,因此在分析11月21日后数据时忽略土壤呼吸产生CO2造成的影响。

使用IBM SPSS Statistics 19通过3δ检验法剔除异常数据,利用IsoSource软件对城市生态系统CO2中13C的来源进行定量区分,用Excel 2013作图。

2 结果与分析

2.1 四环路车流量日变化分析

图2 四环路车流量日变化(均值±标准差,n=4)Fig.2 Variations of traffic flow on the Fourth Ring Road (mean±sd, n=4)车流量统计时间为2015年8月18日、9月24日、10月29日及11月11日

图2结果显示,不同时段四环路(阜通东大街-京密路段)车流量差异明显。在6:00—9:00车流量迅速增加,在9:00达到峰值,9:00—11:00呈下降趋势,11:00—12:00逐渐上升,在12:00时达到第二个峰值,随后12:00—13:00车流量迅速减少,13:00—16:00保持平稳,16:00—18:00再次增加,18:00左右达到第三个峰值,18:00—20:00时车流量逐渐减少。

2.2 CO2浓度变化特征分析

图3结果表明,2015年8月13日至2016年1月9日Ta和Tb不同高度处CO2浓度随时间呈较为明显的上升趋势。相比于8月13日的数据,1月9日Ta不同高度处CO2浓度平均升高约26.2%,Tb不同高度处CO2浓度平均升高约41.2%。

图3 Ta和Tb不同高度处CO2浓度月份变化(均值±标准差,n=6)Fig.3 Monthly variations of CO2 concentration at different height of Tb and Tb (mean±sd, n=6)

在非采暖季中,Ta和Tb处CO2浓度差异明显,Ta处CO2浓度随高度的升高而增加,Tb处CO2浓度在8m处最高、在2、15、20 m处随高度升高而增加。Ta2、8、15 m处的平均CO2浓度分别比Tb2、8、15 m处高15.86%、13.09%和8.43%,差值最大为71.46 μmol/mol(2 m处),最小为31.2 μmol/mol(15 m处)。Ta处CO2浓度最大值为518.36 μmol/mol(2 m处),最小值为427.83 μmol/mol(15 m处)；2 m处的平均CO2浓度分别比8 m和15 m处高0.37和6.81%。Tb处CO2浓度最大值为453.84 μmol/mol(8 m)处,最小值为398.42 μmol/mol(20 m处)；2 m处的平均CO2浓度比8 m处低1.99%,与15和20 m处仅相差0.06和1.23 μmol/mol。

在采暖季中,Ta和Tb处CO2浓度差异较小,在Ta和Tb处CO2浓度都呈现随高度增加而增加的趋势。Ta2、8、15 m处的平均CO2浓度分别比Tb2、8、15 m处高 4.29%、1.79%和1.03%,差值最大为46.55 μmol/mol(2 m处),最小为-8.21 μmol/mol(8 m处)。Ta处CO2浓度最大值为568.57 μmol/mol(2 m处),最小值为534.72 μmol/mol(15 m处),2 m处的平均CO2浓度分别比8和15 m处高1.15和2.57%。Tb处CO2浓度最大值为568.48 μmol/mol(2 m处),最小值为507.83 μmol/mol(15 m处),2 m处的平均CO2浓度分别比8和15 m处低1.30%和0.59%,比20 m处高0.42%。

图4所示,在非采暖季中,Ta处CO2浓度随采样高度升高而降低,且随时间变化而发生改变,CO2浓度在6:00—8:00稳定在 467.86 μmol/mol左右,8:00—11:00逐渐下降,在11:00达到第1个谷值,约427.79 μmol/mol,11:00—14:00缓慢上升,在14:00左右达到峰值,约439.89 μmol/mol,14:00—17:00变化较小,17:00—20:00逐渐升高至469.03 μmol/mol。Tb处与Ta处不同,在7:00—17:00时不同高度处的CO2浓度差别明显不明显,且在该时间段内CO2浓度的日变化不明显,仅在6:00—7:00时有明显下降,在17:00—20:00时有明显上升,而在6:00—7:00和17:00—20:00时间段内,表现出随高度升高而升高的趋势,在6:00和20:00时,Tb8 m处的CO2浓度与其他高度相差较大,分别达到428.01和458.60 μmol/mol,比同时段Tb2、15和20 m处的平均值高17.61和30.92 μmol/mol。

图4 Ta和Tb不同高度处CO2浓度日变化(非采暖季和采暖季, n=10)Fig.4 Daily variations of CO2 concentration at different height of Ta and Tb (heating season and non-heating season, n=10)

在采暖季中,Ta与Tb除18:00—20:00间有较大差值外,其余时间CO2浓度差别不明显,日变化均表现为6:00—8:00升高,在8:00达到第1个峰值(约636.47 μmol/mol)；8:00—11:00下降,在11:00达到第一个谷值(约536.47 μmol/mol)；11:00—14:00升高,在13:00左右出现第2个峰值(约547.49 μmol/mol)；在14:00—17:00间变化不明显,17:00—18:00间CO2有较大地升高,达到630.28 μmol/mol,18:00—20:00时相对稳定。此外,Ta与Tb处均表现出CO2浓度随高度升高而降低的趋势,但不同高度间数值的差别较小。

2.3 不同来源CO2中δ13C值分析

典型隧道中CO2浓度的增加主要来自于多种机动车行驶时排放的尾气,北京市大屯路隧道及慧忠路隧道中大气CO2浓度倒数和δ13C值的关系如图5所示。当CO2浓度趋近于无穷大(即[CO2]-1趋近于0)时,大屯路隧道中数据的趋势线截距为-28.266‰(P<0.01),慧忠路隧道中数据的趋势线截距为-28.011‰(P<0.01)。平均后得到北京市机动车尾气CO2中的δ13C值为-28.14‰。

图5 汽车尾气及天然气燃烧废气中[CO2]-1与δ13C的关系Fig.5 Relationship between[CO2]-1 and δ13C on automobile exhaust and waste gas from natural gas

图5B为北京市天然气灶具排放废气中CO2浓度倒数和δ13C值的关系,当CO2浓度趋近于无穷大时,图中数据的趋势线截距=-33.388‰(P<0.01),故北京市家用天然气废气CO2中δ13C的值为-33.40‰。

表1 四元桥周边多种植物叶片中的δ13C值

四元桥周边植物种类较多,全部取样测定很难实现,因而仅对四元桥周边主要植物叶片进行了采集并测定δ13C值。表1结果显示,大多植物南侧叶片δ13C值比北侧高,相差最大值为2.31‰,最小值为0.46‰。南侧叶片δ13C平均值比北侧高约1.19‰。为了便于对CO2来源进行分析,取以上6种植物侧北侧叶片的平均值代表四元桥周边植物叶片中的δ13C值,结果为-26.40‰。根据公式(4),四元桥周边植物呼吸产生CO2中的δ13C值为-23.40‰。

图6 四元桥周边绿地土壤中的δ13C值(均值±标准差,n=5—7)Fig.6 The soil δ13C value of green space system around the Siyuan Bridge (mean±sd, n=5—7)

图6显示,四元桥周边金隅南湖公园、太阳宫体育休闲公园、太阳宫公园、四得公园和北京市园林科学研究院5块绿地中土壤的δ13C值分别为(-18.81±1.14)‰、(-19.05±0.28)‰、(-18.60±0.87)‰、(-19.27±0.35)‰和(-18.88±0.41)‰。因此,本文中取5块绿地土壤中δ13C值平均值代表四元桥周边土壤呼吸释放CO2中的δ13C值,即-18.92‰。因燃煤废气的排放口位置较高,采集困难。Tans[25]和Andres等[26]通过在全球尺度上估计化石燃料燃烧所产生CO2的碳同位素组成,发现所有煤的δ13C值都基本恒定在-24.10‰,因此本文取北京市燃煤废气中CO2的δ13C值为-24.10‰。

综上,不同来源CO2中的δ13C值如表2所示。

2.4 空气中δE变化特征及CO2增加量来源分析

图7A显示,8月13日Ta处化石燃料燃烧排放CO2占CO2总增加量的49.8%,其中汽车尾气占29.6%,天然气废气占20.2%；生态系统呼吸约占50.2%,其中土壤呼吸占21.1%,植物呼吸占29.2%。随着季节变化,生态系统呼吸所占比例逐渐降低,到11月2日,汽车尾气和天然气废气分别占35.4%和30.4%。11月5日之后生态系统呼吸所占比例趋近于0,且进入采暖季,燃煤废气成为添加源。随着进入采暖季时间增加,燃煤废气所占比例逐渐增加,到1月9日,汽车尾气、天然气废气和燃煤废气所占比例分别为41.5、17.5和41%。

表2 不同来源CO2的δ13C值

图7 Ta和Tb处δE月份变化及大气CO2中各来源所占比例Fig.7 Monthly δE value at Ta and Tb and the contributions of different CO2 sources

图 7-A, B显示,Ta处δE最大值和最小值分别为-25.87(8月13日)和-27.55‰(12月15日)；Tb处δE最大值和最小值分别为-23.92(8月13日)和-27.58‰(11月2日)。

图7B显示Tb处各CO2来源在CO2增加量中所占比例的变化趋势与Ta处相似。在非采暖季,Tb处生态系统呼吸贡献率最多比Ta处高19.4%(8月13日),其中土壤呼吸占34.0%,植物呼吸占35.6%。进入采暖季后,Tb与Ta处所占比例相似,在1月9日,汽车尾气、天然气废气和燃煤废气所占比例分别为38.7、16.7和44.5%。

3 讨论

3.1 CO2浓度变化

Ta处是交通主干道及其辅路,植被少且车流量大,受人为影响严重；Tb处为典型的公园绿地,植被空间数量大、种类多、结构丰富。在非采暖季中,Ta处CO2浓度与Tb处相比偏高,这与潘剑彬等[27]的研究结果相同,主要是车流量大且由于“街谷”效应使得空气流通性差,导致CO2浓度增加。在采暖季中,植物落叶造成的光合作用大幅减弱,使得CO2无法被有效吸收,同时植物落叶造成Ta和Tb之间缺少有效的屏障,气流相对流通,因此造成Ta与Tb处的CO2浓度差较小。

在非采暖季中,Ta处CO2浓度在6:00—9:00相对稳定,9:00—11:00逐渐降低,Tb处则从6:00—11:00一直呈下降趋势。其原因可能是植物蒸腾作用释放水气造成Ta和Tb处存在明显的温度差,使得空气在水平方向上的机械湍流加剧,绿地系统在夜间积累的CO2迅速向外界扩散[11]。Ta处由于机械湍流、大量汽车尾气及交通高峰的共同作用,导致CO2浓度偏高且浓度降低的时间较晚。Ta处CO2浓度在14:00左右时存在一个波峰,与此时车流量升高增加CO2排放有关；Tb处因植物光合作用和高大乔木阻挡使得底层大气流通性差,CO2浓度在11:00—17:00基本保持平稳。 Ta处CO2浓度随高度升高而减少,是因作为CO2主要来源的汽车尾气在近地面处产生,垂直方向上的空气湍流使得CO2扩散稀释,部分CO2在经过冠层时被植物叶片的光合作用吸收[28]。Tb不同高度处CO2浓度仅在早、晚两个时段产生较为明显的梯度变化,8 m处CO2浓度相比2、15和20 m处高,是因为8m为试验绿地中乔木的平均高度,15和20 m处CO2浓度因为扩散而随高度下降,2 m处属于绿地内部,其周边为高大乔木,密闭性较强,阻碍了道路上CO2向绿地内部的扩散。

在采暖季中,Ta和Tb处CO2浓度日变化趋势相似,峰值分别与四环路该路段上车流量的早、晚高峰和午间高峰相对应,与Hiller等[29]对明尼苏达国道上的观测结果相同。车流量晚高峰的数量较早高峰少,但CO2浓度最大值在晚间出现,可能是由于夜间是北京地区的采暖高峰时段[30],燃煤燃气使用量大造成。

3.2 不同来源CO2中δ13C值差异

机动车燃料主要是汽油和柴油,其来自于生物质沉积,经国内外学者研究发现石油中的碳同位素值一般为-32‰—-21‰[31]。Bush等[32]发现不同类型汽车的尾气δ13C值相差可达2.43‰,仅对部分类别的汽车尾气进行收集测定很难得到城市中汽车尾气CO2中的δ13C均值。本文收集车流量大且密闭性好的隧道中空气[20],使用Keeling plot方程获得汽车尾气CO2中的δ13C均值为-28.14‰,这一数值处在Andres等[24]测定的石油δ13C值-35—-19‰之间。天然气的主要成分为甲烷,其δ13C值在-100%—-20‰之间变化[33],其中细菌产生的甲烷δ13C值通常为-100‰—-40‰,热效应产生的甲烷δ13C值通常为-60‰—-20‰[34]。本文结果显示北京市天然气燃烧产生的CO2中的δ13C值约-33.34‰,这与Clark-Thorne和Yapp[35]在美国盐湖城测定值-37.8‰、法国巴黎测定值-39.2‰相比偏正,可能是由于天然气来源不同导致。

不同植物之间由于光合羧化酶(RuBP羧化酶和PEP羧化酶)和光合作用环境的差异,导致不同植物间13C分馏程度不同[36],C3植物中δ13C值在-20‰—-35‰,C4植物δ13C值在-11‰—-15‰[37]。城市中C3植物的数量远多于C4植物,故只选取部分具有代表性的C3植物进行观测,δ13C值为-26.4‰,这与王玉涛等[38]对北京地区多种植物叶片中δ13C值的观测结果相似。根据Buchmann等[39]的研究发现土壤有机碳在很长一段时间内保留原有植被的同位素特征,对四元桥周边多个公园取样消除土壤碳同位素组成易受到表层土的影响且空间变异性大等因素后,获得该地区土壤中δ13C平均值约为-18.92‰,这与孙守家等[40]对该地区的研究结果相似。

3.3 大气中CO2增加量的来源及比例

城市大气CO2来源复杂,在Ta处,机动车尾气CO2在CO2增量中所占的比例在29.6%—43.8%之间,Tb处为18.6%—39.5%,排除Ta与Tb处植物覆盖率对两个位置CO2浓度的影响[41],基本同Wada等[42]的研究结果一致。天然气废气CO2所占比例在Ta和Tb处的变化幅度分别达到73.7%和167.5%,可能是由天然气燃烧废气CO2中δ13C值较小且变化范围大,其数量的较小变化,易导致天然气废气CO2所占比例变化较大,仅通过目前的实验结果可能无法进行精确的定量,需在今后的研究中增加对天然气废气的采集数量,分区、分时段的对结果进行讨论和验证,以期获得更为准确的结果。在非采暖季中,植物呼吸和土壤呼吸的比例关系接近公式(4)中的比例,但仍有较大的波动,特别是进入采暖季后,由于不同种植物进入非生长季的时间不同、土壤呼吸减弱等因素,造成11月左右生态系统呼吸中自养及异养呼吸所占的比例很难划分,所以该结果仍需在其他试验中进行精确定量。

本文仅针对采暖季和非采暖季的北京交通主干道区域CO2浓度和δ13C值进行研究讨论,城市环境的高度异质性造成CO2浓度变化幅度较大,由于试验条件限制,人类和动物呼吸、燃气锅炉、燃煤工厂等CO2来源都未在本文中进行讨论,今后的研究期望能将δ13C和δ18O相结合,以期进一步精确量化各CO2源在城市系统大气CO2增加量中所占的比例,给相关节能减排措施的制定以及未来城市能源结构的优化提供更为可靠的依据。

4 结论

北京四环路旁及距离四环路100 m的绿地处CO2浓度随季节变化明显,采暖季分别比非采暖季高26.2%和41.2%。路旁与绿地中大气CO2浓度在非采暖季中差异显著,在采暖季中无明显差异。在非采暖季中,路旁大气CO2浓度在6:00、13:00和20:00时较高,绿地大气CO2浓度在6:00和20:00时较高,日变化明显,而采暖季中路旁和绿地中大气CO2的日变化趋势和数值相似,且与车流量的日变化有较好的一致性。不同来源CO2中的δ13C值差异显著,其中：土壤呼吸(-18.92‰)>植物呼吸(-23.40‰)>燃煤废气(-24.10‰)>机动车尾气(-28.14‰)>天然气废气(-33.34‰)。非采暖季中路旁和绿地中大气CO2增加量来源有明显差别,在绿地中土壤及植物呼吸贡献较大,四环路旁机动车尾气贡献较大,而采暖季中大气CO2增加量主要来自于燃煤废气、机动车尾气和天然气废气,路旁和绿地中的来源无明显差别。

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Atmospheric CO2variations and source estimation at the fourth ring road and roadside green-space system in Beijing

ZHANG Xiaobo1, SUN Shoujia2, ZHENG Ning2, GUO Jia3, SHU Jianhua4, LI Chunyou1,*

1CollegeofLandscapeandTravel,AgriculturalUniversityofHebei,Baoding071000,China2KeyLaboratoryofTreeBreedingandCultivationofStateForestryAdministration,ResearchInstituteofForestry,ChineseAcademyofForestry,Beijing100091,China3BeijingKeyLaboratoryofEcologicalFunctionAssessmentandRegulationTechnologyofGreenSpace,BeijingInstituteofLandscapeArchitecture,Beijing100102,China4BeijingKeyLaboratoryofGreeningPlantsBreeding,BeijingInstituteofLandscapeArchitecture,Beijing100102,China

Knowledge of variations and sources of urban atmospheric CO2is important to determine energy saving and emission reduction policies. In the present study, air CO2concentration and stable carbon (δ13C) isotope ratios on the Fourth Ring Road (FRR) and in the green-space system 100 m from FRR were measured using an off-axis integrated cavity output spectroscopy technique in heating and non-heating seasons. The CO2variations and different source contributions were analyzed with the Keeling plot method and IsoSource software. The results showed CO2from different sources had significantly different δ13C values. The δ13C values from high to low were noted from soil respiration (-18.92‰), plant respiration (-23.40‰), coal combustion exhaust gas (-24.10‰), motor vehicle exhaust gas (-28.14‰), and natural gas (-33.34‰). The CO2concentrations of the FRR and green-space system in the heating season were 26.2% and 41.2% higher than those in the non-heating season, respectively. There was a significant difference of CO2concentration between the FRR and green-space system in the non-heating season, but no difference in the heating season. The CO2concentration had an obvious daily change and two peaks at 6:00 and 20:00 in the heating season. The CO2concentration of FRR was highest at the bottom of the observation tower and decreased with increased height, but the CO2concentration of the green-space system was highest at 8 m. In the heating season, the CO2concentration had two peaks at 8:00 and 19:00, with a similar daily trend to that of traffic volume. CO2concentrations of both the FRR and green-space system decreased with increasing height. However, there were obviously different sources between the FRR and green-space systems. The CO2of the FRR was mainly from motor vehicle exhaust gases, but that of the green-space system mostly came from soil and plant respiration in the non-heating season. However, there was no difference in CO2sources between the FRR and green-space system, and most sources were coal-fired emissions and motor vehicle exhaust gases.

Urban ecosystem; CO2concentration;δ13C; source apportionment

国家自然科学基金资助项目(31470705);北京市自然科学基金资助项目(8132044)

2016- 01- 20; 网络出版日期:2016- 12- 19

10.5846/stxb201601200132

*通讯作者Corresponding author.E-mail: lchy0815@163.com

张骁博,孙守家,郑宁,郭佳,舒健骅,李春友.北京市四环路及路旁绿地CO2变化特征及来源分析.生态学报,2017,37(9):2943- 2953.

Zhang X B, Sun S J, Zheng N, Guo J, Shu J H, Li C Y.Atmospheric CO2Variations and Source Estimation at the Fourth Ring Road and Roadside Green-Space System in Beijing.Acta Ecologica Sinica,2017,37(9):2943- 2953.