城市小型景观水体溶存N2O浓度及排放通量特征

2021-12-12庞吉丽王晓锋刘婷婷吴胜男赵舒宁吴文洁陈彦蓉

生态学报 2021年22期

庞吉丽,王晓锋,刘婷婷,吴胜男,黄婷,赵舒宁,吴文洁,陈彦蓉

1 长江上游湿地科学研究重庆市重点实验室, 重庆 401331 2 三峡库区地表生态过程重庆市野外科学观测研究站, 重庆 405400 3 重庆师范大学地理与旅游学院, 重庆 401331 4 华东师范大学河口海岸研究所, 上海 200241

全球气候变化已成为世界性的环境问题,温室气体排放量不断增加所引发的一系列问题引起人们的广泛关注。氧化亚氮(N2O)是大气中重要的温室气体之一,其百年全球增温潜势(GWPs)是CO2的298倍[1],对全球变暖贡献率约占6%[2],并对臭氧层有极强的破坏作用[3]。淡水生态系统作为陆源及人为源氮素的“汇”和生物地球化学循环场所,是大气N2O的重要排放源[4]。据估算,全球淡水生态系统每年向大气排放N2O总量达1.51 Tg[5],约占全球总排放量的25%—30%[6],尤其随着人工固氮量的持续增长,全球氮循环过程被改变,淡水系统被认为是人为N2O排放的间接途径,受到全球广泛关注。然而,当前对淡水系统N2O排放特征的研究大多集中于大型的河流、水库、湖泊等,而对小型水体(小型湖泊或水塘)关注较少,成为淡水系统N2O排放清单估算中较薄弱的环节。

小型水体面积较小,但环境容量小,且具有较大的周长/面积比,加之数量庞大,因此受纳、存储了大量的陆源碳氮元素,在全球碳氮循环中发挥着重要作用[7]。已有研究肯定了小型湖泊、水塘具有较强的CO2、CH4排放通量[8-9],因此得到广泛研究。然而,目前对小型水体N2O排放的研究则仅关注到人工养殖塘[10- 12]及水田[13]等,对自然小型水体的关注不足。小型浅水水体沉积层的反硝化作用产生的N2O能够快速输移至表层形成水-气界面的排放,因此具有较强的N2O排放潜势[14]。Harrison等人发现小型湖泊占所有湖泊氮去除量的65%[15]。Gao等[16]研究表明,小型水塘N2O饱和度高达879%,是极强的N2O排放源。Samarkin等[17]研究指出,小型浅水水体中,沉积层氧化还原过程受到光照辐射影响,一定程度上抑制了反硝化过程的彻底进行,有利于N2O的积累；同时,光照刺激可能加速水体硝化作用,为反硝化进行提供充足的底物,也为N2O的产生提供了条件[18]。此外,研究认为,小型水体的水深较浅,为水生植物生长和藻类的繁殖提供了条件[19],进而为沉积层提供丰富的碳源,刺激氮转化微生物活性[20],加速N2O的产生。据估算,全球面积<1 km2的水体数量多达3亿个,其总面积约占全球湖泊总面积的54%[21],因此在全球淡水系统N2O排放清单中的贡献不容忽视。然而,由于缓冲能力较差,对环境变化的敏感性较强,尤其是人类活动不断增强,小型水体N2O排放成为目前淡水系统N2O排放中最不确定的关键节点。

城市景观水体是在城市建设过程中人工改造或建造的特殊水体,是城市区特有的水体类型。城市景观水体作为城市海绵体的重要组成,除景观功能外,还发挥蓄水、削峰滞洪、缓流、拦截污染物、调节小气候等多种生态功能。城市景观水体封闭性强、自净能力弱,其碳、氮等生源要素的输入及生化过程受城市环境影响强烈,且受到人为活动如植物种植、环境治理以及岸线硬化等干扰,具有与自然水体不同的碳氮循环过程。然而,目前对城市景观水体温室气体排放特征的研究相对缺乏。邓焕广等[22]对聊城市面积较小的铃铛湖进行研究,并提出城市内的小型湖泊是极强的N2O排放源；Wang等[23]的研究也指出城市内的小型水库N2O排放通量比林地区高15倍以上。Preeti等[24]研究指出城市小型水体具有较强的N2O排放潜势。然而,目前仅少数学者对城市小型水体N2O排放开展了相关研究[23],对受人为干扰强烈的景观水体的关注仍然极为薄弱,成为当前淡水系统温室气体排放研究体系的知识洼地。随着“小微湿地”[25]、“城市海绵体”[26]、“城市湿地”等概念的提出,小型水体生态过程及功能研究开始得到关注。全球城市化过程中,大量自然水体转变为景观水体,这些水体在区域氮循环及N2O排放中的贡献需要更多关注。为初步阐明城市小型景观水体N2O排放特征,本文选择了重庆市大学城8个景观水体和2个城市外围的自然水体为研究对象,通过顶空模型法和漂浮箱法对水体N2O溶存浓度及排放通量进行季节性监测,并从水环境因子、水生植物种植、监测方法、物理结构等方面,探讨了影响小型景观水体N2O排放的关键因素,为科学认识变化环境下城市淡水生态系统氮循环研究提供理论支撑。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于重庆西部新城核心区(图1),属亚热带湿润季风气候,雨热同期,雨量充沛,年平均气温18.3℃,年降雨量为1082.9 mm。研究区域地处缙云山脉和中梁山脉之间,属典型的低山丘陵地貌。复杂的地貌类型和充足的降雨孕育了数量庞大的小型水塘和湖泊,在大学城城市建设过程中被改造成城市景观水体。

1.2 样点设计

在研究区域内,通过实地踏查,选取8个小型景观水体和2个城市外围的小型水体作为调查对象(图1)。8个景观水体中5个位于校园内(分别在重庆大学-CD、重庆师范大学-CS、重庆医科大学-CY、重庆科技学院-CK、四川美术学院-CM),3个位于居民小区内(师大苑-SDY、富力城小区-FLC、东桥郡-DQJ)；2个城市外围的小型水体作为对照水体,分别为石马山水库(SMS)、矿产沟水库(KCG)。10个调查水体的基本特征如表1所示。所选水体水域面积在0.003—0.090 km2,平均水深范围为1—6 m,属于典型的小型景观水体。每个水体设置3个平行采样点进行采样分析,共计30个采样点。

同时,根据不同水体人工种植的景观植物的分布特征,在CD、CS、CM、SDY、FLC等5个水生植物分布较多的水体,除开敞水域设置样点外,植物分布集中的区域增设3个重复采样点,共计15个采样点。

图1 研究区土地利用类型及样点分布Fig.1 Land use types in the study area and the location of sampling sitesCD：重庆大学；CS：重庆师范大学；CY：重庆医科大学；CK：重庆科技学院；CM：四川美术学院；SDY：师大苑；FLC：富力城小区；DQJ：东桥郡；SMS：石马山水库；KCG：矿产沟水库

表1 所选水体生境特征及基本物理参数

1.3 样品采集

分别于2019年1月(冬季)、4月(春季)、7月(夏季)和10月(秋季)对样点进行季节性采样,每个季节选择天气晴朗的时间对每个样点采样3次,每次采样时间尽量保持在昼间10点至14点。每个样点首先用有机玻璃采水器采集表层水样(0.5 m深处)500 mL装于聚乙烯样品瓶中,置于4℃低温保存,用于水体碳、氮、磷等营养含量的测定。同时,使用矫正的多参数水质分析仪(MantaTM2 Multiparameter System, Eureka Company, USA)现场测定水体电导率、溶解氧、pH、水温等物理参数,利用水深仪测定监测点的水深。现场记录各水体周围的生境特征、植被覆盖状况、有无明显污染等情况。

利用漂浮箱法进行水-气界面N2O排放通量的测定：漂浮箱箱体由PVC材质组成,长30 cm、宽30 cm、高40 cm,箱体表层用铝箔包裹以防止采样过程中太阳辐射引起箱内温度变化过快。漂浮箱顶部开有2个小孔,分别连接保持箱体内外气压稳定的铜管和供采样用的气体导管。漂浮箱底座用泡沫板制成,安装在箱底6—9 cm处。采样前,将漂浮箱倒置通风将泡沫板底座安装在箱体,随后将箱体倒置于水面,箱体底部浸入水面9 cm,开始运行。分别在箱体安装完成后0,5,10,15,20 min时,用10 mL真空采样管采集箱内气体,带回实验室进行N2O浓度测定。

此外,利用顶空振荡法测定水体溶存N2O浓度及饱和度[27]。首先利用注射器吸取表层水样(水深20 cm以内)注入提前准备好的气密性有机玻璃管中(玻璃管体积为54 mL),确保完全注满并保证无气泡。随后,打开有机玻璃管下端额排水阀,利用注射器从顶端缓慢注入24 mL已知浓度的标准空气,形成顶空。最后,通过剧烈振荡玻璃管5 min,并静置2 min待气-液相达到平衡后采集顶空气体,进行N2O浓度测定。

1.4 样品分析

所有气体样品带回实验室后采用气相色谱仪(磐诺A90)进行N2O浓度测定。N2O检测器为电子捕获检测器(ECD),载气为高纯度氮气(N2),以氢气(H2)为燃气,空气为助燃气,工作温度为350℃,采用标气浓度为3 μmol/L。

1.5 数据计算

1.5.1漂浮箱法测定N2O排放通量

漂浮箱法测定水-气界面气体排放通量计算公式如下[28]：

Fa= dc/dt×M/V0×P/P0×T0/T×H

(1)

式中,Fa表示漂浮通量箱法测定的N2O的排放通量(μmol m-2d-1),dc/dt为漂浮箱气室内N2O气体的浓度随时间变率,M为被测气体摩尔质量(66 g/mol),P为实测采样点的气压值(hPa),T为采样时绝对温度,V0、T0、P0分别为标准状况下的气体摩尔体积、绝对温度及气压(1013 hPa),H为浮于水面以上的采样箱高(30 cm)。

1.5.2水体N2O溶存浓度计算及边界层模型法气体排放通量的估算

利用Henry定律计算水体溶存N2O浓度公式如下[29]：

Cw=(ca×Va+cw×Vw-c0×Va)÷Vw

(2)

cw=ca×Hc

(3)

式中,Cw是N2O溶存浓度(μmol/L),ca是顶空中气体浓度(μmol/L),Va是顶空体积,cw是顶空平衡时水体气体浓度(μmol/L),Vw是玻璃管中水体体积(L),c0是初始标准空气中的气体浓度,Hc为实测温度下N2O在水中的溶解度系数。

为比较经典的漂浮箱法和边界层模型法(气体浓度梯度法)在对城市小型景观水体N2O排放通量监测结果的影响,本研究进一步利用边界层模型法和气体传输速率经验模型估算水-气界面N2O排放通量[30],计算公式为：

Fb=k0× (Cw-Ca)

(4)

k0=1.91 × e0. 35×U×(Sc/600)-0.5

(5)

Sc(N2O)=2301.1-151.1t+4.7364t2-0. 059431t3

(6)

式中,Fb表示边界层模型法估算的N2O排放通量(μmol m-2d-1),Cw表示表层水体溶存气体浓度(μmol/L),Ca指水气平衡时的大气浓度(μmol/L)。k0表示水-气界面的气体交换系数(cm/h),本研究k0参考温度-风速模型计算[31]：U表示研究区10 m高空常年的平均风速,本研究利用1996—2016年采样月(1、3、7、9月)风速的多年平均值(分别为1.15,1.36,1.41 m/s及1.21 m/s)进行模型计算,Sc为温度矫正的施密特数,t为实测水温(℃)。

1.6 统计分析

采用EXCEL 2010和SPSS 25.0软件进行数据处理和统计分析,采用显著性水平为P<0.05。利用单因素方差分析(One-Way ANOVA)进行不同水体间和不同季节间N2O排放的差异显著性；利用成对t检验分析有-无植物覆盖水域N2O排放通量的差异显著性；利用相关分析得到N2O排放通量与水环境因子之间的相关关系；采用回归分析建立关键水环境因子与N2O排放通量的回归关系,最后通过逐步多元回归分析探索影响水体N2O通量变异的关键驱动因子。所有图件均利用GraphPad Prism8.0完成。

2 结果与分析

2.1 水环境特征

水体TC和DTC含量变化范围分别为24.3—67.5 mg/L和15.6—53.1 mg/L,除CY水体较高外,其他景观水体间无显著差异,但所有景观水体TC、DTC含量均显著高于2个对照水体(SMS与KCG,P<0.05)。水体无机碳是总碳的主要组成部分,水体间的差异与总碳相似。TIC与DIC在景观水体中显著高于外围的对照水体。所有水体TOC和DOC含量略低,变化范围分别为7.1—17.9 mg/L和4.6—17.0 mg/L,景观水体较外围水体具有更高的有机碳含量(图2)。本研究8个景观水体TP含量平均值为(0.038±0.021) mg/L,约为2个对照水体TP含量(0.015±0.011) mg/L的2.5倍。但所有水体TP含量与DTP含量普遍较低,均低于0.06 mg/L,达到国家《地表水环境质量标准(GB3838—2002)》中的III类水标准。

图2 所有水样碳、磷含量特征 Fig.2 Characteristics of C、P contents in all water samples柱状图上方小写字母表示不同水体间养分含量的差异显著性(P<0.05)

图3 各水体不同形态氮含量特征Fig.3 Characteristics of different forms of N content in different water bodies

2.2 城市小型景观水体N2O溶存浓度时空特征

小型景观水体N2O溶存浓度变化范围为25.88—159.0 nmol/L(相应的饱和度为187%—2261%),平均值为(51.2±21.7) nmol/L(饱和度为611%±346%),均处于过饱和状态。各水体之间N2O溶存浓度差异显著(图4)：DQJ和CM水体溶存N2O浓度年均值分别为(77.5±44.8) nmol/L和(63.0±27.6) nmol/L,显著高于其他景观水体；分布于居民区和校园区的水体N2O浓度总体无显著差异；各景观水体N2O浓度及饱和度均显著高于两个对照水体(SMS (20.7±5.0) nmol/L和KCG (27.9±6.9) nmol/L)(P<0.05),比对照水体平均高出2.2倍。

季节模式看(图4),所有水体N2O浓度的平均水平在夏季((63.5±34.6) nmol/L)显著高于其他季节(P<0.05),秋季((46.7±11.0) nmol/L)略高与春季((41.8±9.70) nmol/L)和冬季((38.3±11.3) nmol/L)。不同环境下的景观水体N2O浓度季节模式与对照水体相似,全年景观水体的N2O浓度均高于对照水体。

图4 不同景观水体与对照水体N2O溶存浓度特征及季节变化Fig.4 Seasonal variation and characteristics of N2O dissolved concentration in different landscape water bodies and contrast water bodies左图中箱型图下方小写字母表示不同水体间N2O浓度在P<0.05水平的差异显著性,大写字母表示不同环境之间的差异显著性；右图中柱状图上方小写字母表示同一季节中居民区、校园区、对照区之间水体溶存N2O浓度在P<0.05水平的差异显著性,大写字母则表示同一环境区的水体不同季节间的差异显著性

2.3 不同水体N2O排放通量

利用漂浮箱法测定景观水体N2O排放通量变化范围为40.3—354.3 μmol m-2d-1,平均值为(125.0±52.1)μmol m-2d-1。与水体N2O溶存浓度相似(图4,5),DQJ与CM排放通量较高,分别为(187.0±127.0) μmol m-2d-1与(152.8±42.0)μmol m-2d-1,CS与FLC相对较低。居民区与校园区小型景观水体N2O排放通量无显著差异(图5),表明小型景观水体所在周围环境条件对N2O排放影响并不明显。两个对照水体SMS与KCG排放通量分别为(55.6±25.2)μmol m-2d-1和(81.3±13.0)μmol m-2d-1,显著低于城市景观水体(P<0.01)。

小型景观水体N2O排放通量夏季高达(154.0±71.0)μmol m-2d-1,春、秋季分别为(117.8±37.6)、(125.0±37.7)μmol m-2d-1,冬季较低,为(103.2±49.2)μmol m-2d-1,季节模式与N2O溶存浓度一致(图4,5)。居民区、校园区及对照水体N2O排放通量的季节变化模式保持一致,表明周围环境对小型水体N2O排放通量的季节变化模式的影响较弱。

图5 漂浮箱法测定小型景观水体N2O排放通量特征及季节变化Fig.5 Seasonal variation and characteristics of N2O fluxes in small landscape water bodies based on floating chamber method

2.4 水生植物对城市小型景观水体N2O排放通量的影响

利用成对t检验法对研究区5个有水生植物覆盖的水体进行无植物区(NP)和有植物区(P)水体N2O溶存浓度及水-气界面排放通量进行比较,如图6所示。水生植物覆盖的水域水体溶存N2O浓度均显著高于无植物分布的水域(FLC除外),即使冬季植物枯亡期,有植物与无植物区仍存在显著差异(P<0.05),春、夏、秋季差异极显著(P<0.01)。进一步分析,有植物分布的水域N2O排放通量比无植物水域平均高1.4倍,是影响景观水体N2O溶存浓度与排放的重要因素。

图6 各水体有植物水域(P)与无植物水域(NP)水-气界面N2O排放通量的差异分析Fig.6 Variation analysis of N2O fluxes at different water-air interfaces between plant-free water(NP)and vegetated water (P)对各水体不同季节N2O排放通量进行有无植物的成对t检验以分析差异显著性,*表示组间差异显著,**表示组间差异极显著

2.5 漂浮箱法与边界层模型估算法测定城市小型景观水体N2O排放通量的比较分析

基于水体溶存N2O浓度和边界层模型法,计算得到10个水体N2O排放通量为5.1—483.4 μmol m-2d-1,平均值为(103.6±79.9)μmol m-2d-1,与漂浮箱法监测结果((117.5±57.2)μmol m-2d-1)接近。边界层模型法计算8个景观水体N2O排放通量均值为(114.6±79.9)μmol m-2d-1(23.9—483.4 μmol m-2d-1),对照水体为(32.4±24.9) μmol m-2d-1(5.1—77.8 μmol m-2d-1),景观水体排放强度比对照水体高3.5倍。

边界层模型法和漂浮箱法测得的N2O排放通量结果的回归分析表明(图7),两种方法测得结果具有良好的线性关系(R2>0.48,冬季除外),表明两种方法对景观水体N2O排放通量的监测结果具有较好的一致性。然而,边界层模型法在夏季个别样点出现明显高估,冬、春季则出现一定程度的低估,特别是冬季结果比漂浮箱法低了近44%,可见两种方法的监测结果均受到季节变化的影响。从N2O排放的年平均水平看,两种方法在8个景观水体中估算结果基本一致,但在两个对照水体中出现较大偏差,边界层模型法结果显著低于漂浮箱法。

图7 漂浮箱法和边界层模型法对景观水体N2O排放通量估算结果的回归分析Fig.7 Regression analysis of the N2O fluxes deduced by floating chamber method and boundary layer model method

2.6 城市小型景观水体N2O浓度、排放通量与水环境因子的关系

表2 N2O通量与监测点水环境因子之间的Pearson相关性

表3 小型景观水体N2O通量及浓度与关键水环境因子的预测关系

3 讨论

3.1 城市小型景观水体N2O排放强度

本研究10个小型水体N2O排放通量范围为40.3—354.3 μmol m-2d-1,均值为(117.5±53.2) μmol m-2d-1,均表现为净排放源,这与大部分淡水水体的研究结果一致[22-23,34-35]。本研究景观水体N2O排放通量与Wang等[23]对农业主导的小型水体研究结果一致,略低于热带水库Samuel Reservoir及Tucurui Reservoir[36](表4),但远高同纬度的太湖[37]、鄱阳湖[34]、洞庭湖[38]、密云水库[39]、三峡水库[40]等大型湖、库,甚至比温带、寒带的小型湖泊的排放通量高出2个数量级[41-42](表4)。同时,本研究结果远高于Li等[43]估算的中国湖泊((10.5±14.9)μmol m-2d-1)和水库((36.3±51.2)μmol m-2d-1)排放的平均水平,达到全球水库N2O排放通量均值的11倍多[44],约为McCrackin等[45]估算的全球自然湖泊平均排放通量的5.5倍,呈极强的N2O排放源。值得注意的是,本研究中两个小型的对照水体的N2O排放通量也高于大部分已有研究结果,与Wang等[23]对森林区的小型水体的监测结果一致。Preeti等[24]研究指出,面积越小的水体,陆源碳氮的沉积率较高,氮素的积累速度快,生物地化过程较活跃,加之水体较浅,沉积层产生的N2O容易传输至表层形成排放,因此具有较高的N2O排放通量。Yuan等[5]对浅水水塘的研究指出,快速的碳氮周转及兼性厌氧环境使得小型浅水水体(<0.1 km2)N2O排放通量远高于大型水体。

表4 国内外部分湖、库N2O气体排放通量对比

3.2 城市小型景观水体N2O排放通量的季节模式

3.3 城市小型景观水体N2O排放与水环境因子的关系

本研究所选景观水体本身DOC、TP含量普遍较低,因此尽管其与N2O排放通量存在正相关关系,但影响较弱。考虑到景观水体对外源C、P源的敏感性,一旦受到污染,其N2O排放可能进一步增强。本研究DQJ水体在春季和秋季DOC和TP含量较高时,N2O排放通量也达到最高水平。此外,与大部分研究结果不同[39,46-47,57],由于水深较浅,本研究所有水体溶解氧均处于过饱和状态,因此与N2O排放通量无显著相关关系。总之,景观水体中氮丰度是决定N2O排放强度的关键因子,可以作为N2O排放热点的重要指示因子；而碳、磷的输入可能在一定程度上进一步增强景观水体的N2O排放。

3.4 水生植物分布对城市小型景观水体N2O排放通量的影响

水生植物越来越多地被应用于城市景观水体的具体营造之中,影响水体生态要素分配及循环过程[22,58],进而影响景观水体的N2O排放特征。Gu等[59]研究发现在有芦苇生长的水域N2O排放通量较无植物的开敞水域高14倍。闫兴成[60]等也得到了相似的结论。本研究中,水生植物分布对水体N2O排放通量具有显著影响。水生植物对水体N2O的产生与排放过程的影响通常存在多种机制：一是水生植物生长过程中凋落物和根系分泌物能够为沉积层提供丰富的碳源和氮源,激发根际氮转化微生物活性,提高N2O的产生[22,52]；Soana等[61]研究指出,水生植物根际富集多种微生物类群,其中硝化细菌和反硝化细菌丰度均远高于根周,具有更强的N2O产生潜势。二是植物能够通过多种途径改变根际环境的厌氧条件,影响N2O的产生。研究认为,低氧而非严格厌氧条件下水体N2O的产生效率最高[32,52, 62-63],而水生植物分布能够将氧气从叶片输送至根部,使得沉积层形成兼性厌氧环境,既避免严格厌氧下N2O被进一步还原为N2,又利于硝化-反硝化过程的N2O产生[63]。而且,植物根系对沉积物孔隙度的改变,也一定程度调控了沉积层的低氧环境,进而促使反硝化过程的进行[54,64]；三是水生植物覆盖有利于养分的拦截和滞留,同时改变了局域水体光照、热量、溶氧、碳/氮等环境条件的再分配,进而影响N的生物地化过程[52,54]。最后,一些挺水或浮叶根生植物的通气组织还可以作为沉积层N2O向上输移的直接通道,提高排放通量[32,65]。本研究中尽管未区分植物生活型,但水体中植物分布区溶存N2O均普遍高于无植物分布的开敞水域。水生植物分布导致小型景观水体内部N2O分布的不均一性。考虑到自然水体向景观水体转变过程中,大量景观植物被人工种植,水体N2O排放潜势进一步被增强,成为区域淡水系统N2O排放的潜在热源。

3.5 不同监测方法在城市小型景观水体N2O排放通量监测的适用性分析

漂浮箱法和边界层模型法是当前水体温室气体排放监测最常用的两种方法[32,66]。漂浮箱法通常可连接痕量气体分析仪实现气体通量的直接监测,可获得观测期内较为准确的排放数据。边界层模型法主要基于水-气界面气体浓度差及气体交换系数估算气体排放通量的模型方法[67],具有采用快、效率高的优势,但易受到风速、降雨、水文特征等因素的干扰[32,66-67],适用于水面扰动较弱的水体,在监测样本量较大的研究中应用较多。本研究表明,边界层模型法与漂浮箱法所获N2O通量呈良好的线性关系,表明两种方法在景观水体N2O排放通量的观测中具有一定的相互替代性。城市景观水体的水深较浅、水质较好,不易形成冒泡,是两种方法监测结果具有可比性的重要前提。考虑到城市景观水体数量庞大、形态多样,漂浮箱法携带不便,边界模型法可能具有更好的应用价值。然而,进一步分析表明,两种方法监测结果的一致性受季节影响较大。春季和冬季边界层模型法估算的N2O通量普遍低于漂浮箱法,夏季部分样点出现高估。一方面,本研究采用各采样月份多年平均风速进行气体传输系数的计算,冬季风速相较其他季节偏低(1.15 m/s),可能导致气体通量低估的原因,而夏季风速最高(1.47 m/s),导致一些N2O浓度较高的水体排放通量偏高；另一方面,春季温度升高,微生物代谢出现冷转暖的阶段性激发效应[47],而气体溶解度迅速降低,此时基于溶解度系数估算的水体溶存气体浓度可能偏低,虽然风速较高,但估算的气体通量仍低于漂浮箱法。因此边界层模型法在城市景观水体N2O排放通量监测中的应用仍需进一步优化,特别是探索适应不同季节条件的气体传输系数和溶存浓度的估算方法,对降低边界层模型的不确定性具有重要意义。