模拟增温下凋落物对大青山油松人工林土壤温室气体通量的影响

梁蕾，马秀枝*，韩晓荣，李长生，张志杰

1. 内蒙古农业大学，内蒙古 呼和浩特 010019；2. 呼和浩特市气象局，内蒙古 呼和浩特 010040

人类活动排放的大气温室气体导致全球气温持续上升。据IPCC第5次评估报告预测，21世纪末全球气温将上升 1.1—2.0 ℃，且增温效应不会就此停止（Melillo et al.，2002；IPCC，2013）。全球变暖会带来前所未有的变化，如气候带的纬度性变化、全球生态系统地理分布格局的变化以及生态系统碳失衡等（Cornelissen et al.，2010）。森林生态系统碳库占全球总碳库的 46%，土壤呼吸占陆地生态系统总呼吸的 69%，在调节全球碳平衡等中具有重要作用（魏书精等，2014）。CH4是大气中仅次于CO2的温室气体，尽管在大气中CH4的浓度远低于CO2，但由于它对远红外线的吸收效果更明显，在大气中的滞留时间较长，从而导致CH4对气候变化的增温效应是CO2的25倍。大量研究表明森林土壤是CH4重要的汇，每年吸收CH4的量约为 5.32—13.0 Tg（Yu et al.，2017），这一过程对大气中的 CH4的降低有重大作用。N2O是大气中排名第三的温室气体，其增温效应是CO2的298倍（Forster et al.，2007），而森林土壤则是N2O重要的排放源，每年向大气中排放量约为2.4—5.7 Tg（Davidson et al.，2014）。

目前，有关气温升高对土壤呼吸的影响存在多种观点和研究结论。多数研究认为温度升高加快土壤呼吸，如Rustad et al.（2001）在7种不同类型的森林生态系统中经过 2—5年的增温实验，发现土壤温度提高了 1.5—6 ℃，土壤呼吸增加了 7%—46%；Melillo et al.（2002）在同龄混交林中进行了6年的增温实验（气温提高5 ℃），发现土壤呼吸提高28%；熊沛等（2010）发现冬季增温导致华山松林土壤呼吸增加31.4%。Liu et al.（2009）在中国半干旱草原研究发现增温处理降低土壤含水量，导致土壤总呼吸、微生物呼吸和微生物量碳均下降，可见增温对土壤呼吸的影响方向和程度受多种因子控制，存在较大时空变异（彭少麟等，2000）。

凋落物在土壤碳库中有较高占比（Sayer，2006）。凋落物作为生态系统重要的组成部分，直接影响土壤温湿度，进而影响土壤碳源输入和土壤呼吸（张素彦等，2018）。其存在与否都会对土壤理化性质造成一定的影响，当去除凋落物后，土壤的局部环境发生变化，会间接影响土壤温室气体的排放（赵昕等，2014）。

内蒙古大青山位于阴山山脉中段，在该地区进行土壤呼吸研究较少，研究该地区模拟自然增温以及凋落物对土壤温室气体的影响的相关研究更是甚少。目前基于模拟增温下去除凋落物对土壤温室气体通量影响的研究还比较局限，只是考虑其中一种变量对土壤温室气体通量的影响，尚未进一步探索耦合作用对其的影响。中国寒温带地区的森林土壤多表现为CO2和N2O的源和CH4的汇（马秀枝等，2012），在模拟气候变暖背景下以及去除凋落物对其温室气体有何影响，目前尚不清楚。因此，本研究选择内蒙古大青山油松人工林为研究对象，进行增温及去除凋落物不同处理，对其土壤温室气体通量特征进行研究分析，以此为内蒙古大青山地区森林生态系统的经营管理以及研究温室气体排减技术及措施提供科学依据和理论参考 。

1 研究地区与研究方法

1.1 研究区概况

研究地点位于内蒙古大青山中段，地理坐标为40°51′19″N，111°34′21″E，地处内陆北纬中温带，属典型大陆性半干旱季风气候，地势较为陡峭，夏季温和，冬季寒冷。全年降水少而集中，年平均降水量300—450 mm且主要集中在7—9月，占年降雨量的63%—68%。年蒸发量1800—2300 mm。年平均温度10 ℃，极端高温37 ℃，极端低温-20.3 ℃。根据实地植物样方调查，主要林下植被为羊草（Leymus chinensis）、小叶锦鸡儿（Caragana microphylla）、隐子草（Cleistogenes Keng）、胡枝子（Lespedeza bicolor）、铁杆蒿（Artemisia gmelinii）、大针茅（Stipa grandis）、蒙古莸（Caryopteris mongholica）、铁线莲（Clematis florida）等。区内土壤主要为黄棕壤和黄褐土，人工林主要为油松中龄纯林。

1.2 试验设计

2020年5—10月，在内蒙古大青山中段前坡乌素图森林气象站东侧油松人工林区选取样地，样地位于呼市郊区攸攸板乡乌素图村西沟口的台地上，距市区西北13 km处。东起郊区保合少乡的面铺窑沟，西至土左旗黑牛沟，南至山脚，北与武川县接壤。在其相对平坦的地段设置4个10 m ×10 m样方，各样方间隔10 m，每个样方布设对照（CK）和OTC模拟增温（W）两个大处理，每个大处理下设置保持凋落物和去除凋落物两个小处理，即每个样方内有对照（CK）、模拟增温（W）、去除凋落物（NL）、模拟增温+去除凋落物（WNL）4个试验小区，每个大处理重复4次，共设16个试验小区。每个处理小区面积为1 m×1 m，每种处理下均设置4个静态箱（包括顶箱和底座两部分）。考虑到野外没有电力的情况，选取的是经济、简单易行的开顶箱（OTC）增温装置，该模拟增温装置系以聚碳酸酯（透光率为 90%）为制作材料的八面体开顶增温室（Open Top Chamber，OTC）。每个样方内设置一个OTC模拟增温装置，4个样方共4个OTC模拟增温装置。OTC提前一年固定在增温试验小区内，将对土壤等的扰动降至最低。其中去除凋落物是将未分解层和半分解层全部清理。4月中旬完全处理后，每周至少清理一次，且每次采集气体前3天完成准备工作。静态箱顶箱（40 cm×40 cm×40 cm）外部有保温板，箱内装有温度计和小风扇。静态箱底座（40 cm×40 cm×20 cm）于4月设置，底座插入地表5 cm以下，并用泥土将底座下端固定，待安装2周后使用。采集气体时，静态箱顶箱与底座之间的水槽要加水密封，防止漏气。

1.3 土壤温室气体采集和环境因子监测

从2020年5—10月，选择天气晴好的09:00—12:00（当地时间）采集温室气体，因为这个时间段内的土壤温室气体通量最接近日平均通量，所以采用这个时间段内的排放速率代表全天平均通量（Wu et al.，2019；梁东哲等，2019）。每个静态箱采集气体是在30 min时间内每10 min采集1次，共计4次，每次取样60 mL，分别注入铝箔采样袋。每次采样的同时用秒表记录抽气时间，并读取静态箱上的温度计测定箱内温度，用JM624型便携式数字温度计测定箱外温度，箱内温度数值用于气体通量计算，用箱外温度代表此时林内空气温度。在所有样方内随机选取1个对照小区和1个OTC模拟增温装置内各安装1台大气及土壤温湿度测定仪（万诺云数据监测平台）监测大气和土壤温湿度变化。气温传感器距地面 1.5 m，土壤温湿度传感器分设在5、10、20 cm 3个土层深度，自动监测，数据采集频率为1/(0.5 h)。

根据天气情况，7 d左右取样一次。所有采集的气体样品尽快带回实验室，于 1周内用 Agilent 7890A型气相色谱仪测定其CO2、CH4和NO2浓度。每次采集气体的同时在静态箱底座外围进行土样的采取，随机选3个点，分别取0—10 cm和10—20 cm的土壤等质量混合，带回实验室挑除草根、石子，然后土壤有机碳（SOC）的测定采用重铬酸钾-外加热法进行，土壤全氮（TN）的测定采用凯氏定氮法进行。

1.4 温室气体通量计算

利用静态箱-气相色谱法测定土壤温室气体通量。静态箱式法是用观测箱罩住被测表面并用水密封底座，使静态箱箱内空气与外界隔绝，然后定时测定箱内空气中被测气体的浓度变化，计算该种气体的交换通量。静态箱式法通量计算公式一般表达为：

式中：

F——交换气体通量；

ρ——箱内气体密度；

Δm和Δc——Δt时间内箱内气体质量和混合比浓度的变化；

A、V、H——采样箱底面积、静态箱箱体体积和箱内部地表到箱顶的高度；

Δc/Δt——箱内气体浓度变化。F为正值时表示排放，为负值时表示吸收。

1.5 全球增温潜势（GWP）计算

全球增温潜势（GWP）以CO2作为参照气体，在100 a时间尺度上评价各温室气体对全球气候变化的相对影响。通过3种温室气体对100 a尺度的气候变化产生的影响，从而得知其带来的全球增温潜势，计算公式如下：

式中：

P——全球增温潜势（GWP）；

25和298——100 a时间尺度上CH4和N2O相对于CO2的GWP倍数（Wang et al.，2014）。

1.6 数据处理

选择SPSS 20.0和Excel 2010对数据进行统计分析，采用单因素方差分析法对不同处理下的土壤温湿度、土壤温室气体通量组间差异进行分析，用Pearson法对土壤温室气体通量与环境因子进行相关性分析，并使用Origin-2018制图。

2 结果分析

2.1 模拟增温对大气及土壤温湿度的影响

大青山油松人工林生长季大气温湿度以及不同土层温湿度变化如图1所示。大青山油松人工林生长季大气温度和土壤温度的变化趋势相似。在CK的大气平均温度为17.10 ℃，5、10和20 cm土层平均温度分别为16.79、16.37和15.78 ℃；大气平均湿度为52.7%，土壤5、10和20 cm平均含水量分别为16.7%、18.2%和21.6%；大气及土壤温湿度最高值均出现在6—7月。

图1 模拟增温对大青山油松人工林大气及土壤温湿度的影响Figure 1 Effects of simulated warming on air and soil temperature and humidity of Pinus tabulaeformis Plantation in Daqing Mountain

在W处理下：大气平均温度为18.07 ℃，土壤5、10和 20 cm 平均温度分别为 17.41、17.03和16.43 ℃；大气平均湿度为 53.3%，土壤 5、10和20 cm平均含水量分别为11.8%、14.7%和11.5%。W处理较CK处理：大气温度升高0.97 ℃，土壤5、10和20 cm温度分别升高0.62、0.66和0.65 ℃；大气湿度升高0.6%，土壤5、10和20 cm含水量分别降低4.9%、3.6%和10.0%。与CK相比，模拟增温后，土壤温度和含水量均没有显著提升（P＞0.05）。总体来看，增温对土壤含水量的影响高于土壤温度，随土壤深度增加，含水量差异先减后增。大气温度易受外界云层、树荫等环境扰动影响，波动较大，而土壤温度较为稳定，最大值出现时间较大气温度滞后。

2.2 增温和去除凋落物对土壤温室气体通量的影响

2.2.1 增温和凋落物去除对土壤CO2通量的影响

由图2可知，大青山油松人工林4种处理下的土壤CO2通量生长季变化规律基本一致，整个生长季均表现为排放通量。4种处理下的土壤 CO2通量范围为 224.19—601.15 mg·m-2·h-1。大青山油松人工林生长季CK、W、NL、WNL 4种处理按照土壤CO2通量平均值从大到小排序为：CK (406.57±7.82)mg·m-2·h-1＞W (383.58±7.06) mg·m-2·h-1＞NL (360.34±7.06) mg·m-2·h-1＞WNL (320.61±7.98) mg·m-2·h-1。W、NL、WNL较 CK土壤 CO2排放通量分别下降了5.51%、11.37%和21.14%，CK处理下的土壤CO2通量总量最高且显著高于 WNL处理，W、NL以及WNL之间无显著差异。

图2 模拟增温及凋落物去除对土壤CO2气体通量的影响Figure 2 Effects of simulated warming and litter removal on soil CO2 gas flux

土壤CO2通量随着季节变化有着明显的差别，土壤CO2通量从5月开始呈增长趋势，到6月下旬出现一个小的峰值，到8月中旬土壤CO2通量达到最大值，之后在9月末又出现一个小的峰值后开始下降，直到生长季末期下降到最低。CK（601.15 mg·m-2·h-1）、W（552.01 mg·m-2·h-1）、NL（486.35 mg·m-2·h-1）、WNL 420.80 mg·m-2·h-1）4 种处理下的土壤CO2通量排放高峰期集中在7月中旬到8月下旬。

2.2.2 增温和去除凋落物对CH4通量的影响

由图3可知，大青山油松人工林4种处理下的土壤CH4通量生长季变化规律基本一致，整个生长季土壤 CH4通量表现为吸收汇，4种处理下的土壤CH4通量吸收范围为-28.45— -90.2 μg·m-2·h-1，波动规律较为明显。4种处理按照土壤 CH4通量平均值从大到小排序分别为：NL (-45.87±2.50) μg·m-2·h-1＞WNL (-51.87±2.35) μg·m-2·h-1＞CK (-57.72±1.98)μg·m-2·h-1＞ W (-59.30±2.16) μg·m-2·h-1。W 较 CK 土壤CH4吸收通量提高2.74%，NL和WNL较CK土壤CH4吸收通量分别降低20.53%和10.14%，CK处理下的土壤CH4通量显著高于 NL，CK与其他两种处理无显著差异。

图3 模拟增温及凋落物去除对土壤CH4气体通量的影响Figure 3 Effects of simulated warming and litter removal on soil CH4 gas flux

4种处理下的土壤CH4通量从5月开始均表现为CH4的弱吸收，吸收强度随时间推移而逐渐增强；5月上旬表现为弱吸收，到6月上旬出现强吸收，到达最大值，6月下旬至8月持续表现为强吸收，之后在9月下旬又表现为弱吸收。土壤CH4通量曲线表现为 3 吸收峰型。CK（-77.76 μg·m-2·h-1）、W（-90.20 μg·m-2·h-1）、NL（-62.82 μg·m-2·h-1）、WNL（-80.41 μg·m-2·h-1）4 种处理下的土壤 CH4通量排放高峰期集中在6、7月。

2.2.3 增温和去除凋落物对N2O通量的影响

由图4可知，大青山油松人工林4种处理下的土壤N2O通量生长季变化趋势大体相同，整个生长季均表现为排放通量。4种处理下的土壤N2O通量范围为 3.94—10.78 μg·m-2·h-1，按照土壤 N2O 通量平均值从大到小排序分别为：CK (7.57±0.31)μg·m-2·h-1＞W (6.81±0.30) μg·m-2·h-1＞NL (6.57±0.27)μg·m-2·h-1＞WNL (5.93±0.23) μg·m-2·h-1。W、NL 以及 WNL较 CK土壤 N2O排放通量分别降低了10.04%、13.21%以及21.66%，CK处理下土壤N2O通量最高且显著高于WNL，W、NL及WNL之间无显著差异。

图4 模拟增温及凋落物去除对土壤N2O气体通量的影响Figure 4 Effects of simulated warming and litter removal on soil CH4 gas flux

4种处理下土壤N2O通量随着时间推移和温度升高呈现波动上升趋势且表现出相似的变化曲线，直至6月下旬达到最大排放峰值，之后缓慢下降，均表现为双峰型。8月中旬排放值最低，之后在 9月又出现相对稳定的峰值后开始下降并维持在较低 水 平 。 CK （ 11.40 μg·m-2·h-1） 、 W （ 10.78 μg·m-2·h-1）、NL（8.98 μg·m-2·h-1）、WNL（8.55 μg·m-2·h-1）4种处理下的土壤 N2O 通量均在 2020年6月下旬达到最大排放值。

2.2.4 大青山油松人工林不同处理后的土壤增温潜势

由表1可知，生长季不同处理大青山油松人工林土壤温室气体的增温潜势排序与土壤CO2通量大小排序一致。在增温效应方面，CO2起着决定性作用。但不同处理后，土壤CO2通量均出现下降趋势，而同时增温和去除凋落物增温潜势最小。整个观测期内，大青山油松人工林生长季4种处理下土壤是CO2、N2O的“源”和CH4的“汇”。

表1 大青山油松人工林4种处理下土壤温室气体增温潜势Table1 Warming potential of soil greenhouse gases under four treatments of Pinus tabulaeformis Plantation in Daqing Mountain t·hm-2

2.3 大青山油松人工林生长季土壤温室气体通量与环境因子、土壤理化性质的关系

由表2可知，大青山油松人工林土壤CO2通量在W和 CK两种处理方式下与大气温湿度呈极显著正相关关系（P＜0.01），与0—5、5—10和10—20 cm土壤温湿度呈极显著正相关关系（P＜0.01），温湿度是影响土壤CO2通量动态的关键环境因子，在CK和W处理下土壤CO2通量与土壤TN（0—10 cm）呈极显著负相关关系（P＜0.01），与土壤TN（10—20 cm）呈显著负相关关系（P＜0.05）。土壤CH4通量仅在 W 处理下与大气湿度呈显著负相关关系（P＜0.05），其他处理条件下与土壤理化性质无显著相关性。土壤N2O通量在W处理下与土壤TN（0—10、10—20 cm）呈显著负相关关系（P＜0.05），与其他处理条件下与环境因子无任何显著相关性。

3 讨论

3.1 土壤CO2通量特征及影响因素

森林土壤 CO2排放是土壤向大气排放 CO2的主要方式之一，会受到土壤表层凋落物、土壤温湿度以及土壤养分等因素影响。2020年生长季观测发现，大青山油松人工林土壤为CO2排放源，且在8月达到排放高峰期，这与Song et al.（2017）和吴祥文等（2020）的研究结果相同。生长季初期，4种处理下的土壤均出现短暂的高排放现象，其原因可能是由于冬季土壤冻结，植物呼吸以及土壤微生物活动所产生的CO2被封存在土壤中；春季气温回升，冻结土壤随温度升高逐渐融化，据 2020年土壤监测，3月15日0—5 cm土壤融化，3月22日5—10 cm土壤融化，4月1日10—20 cm土壤融化，土壤融化后封存的CO2得以释放，形成小的排放高峰期，李攀等（2012）也得出相似结果。春末夏初气温持续升高，土壤融化后植物复苏，自养呼吸和异养呼吸作用逐渐增强，土壤CO2通量随之波动增加。研究区夏季良好的水热条件，促进了根系呼吸和土壤微生物分解，土壤CO2达到排放高峰期（牟长城等，2010）。秋季气温降低，植被逐渐枯落，微生物活性降低，土壤 CO2通量随之降低，这与党旭升等（2015）的研究结果相似。本研究结果表明，自然状态下的土壤CO2平均通量最高，增温和去除凋落物次之，增温＋去除凋落物最低，导致这种结果的原因可能是由于研究区位于半干旱区，而干旱半干旱区土壤呼吸对温度的响应程度则是依赖于土壤含水量，生态系统受水分条件限制明显，特别是夏季，土壤微生物活性的下降是由于土壤含水量的降低所致（王新源等，2012）。增温条件下土壤含水量影响土壤呼吸，在土壤含水量较高的条件下增温促进土壤呼吸作用，在土壤含水量较低的条件下则相反，这与本研究中在增温情况下土壤含水量低（11.5%—14.7%）的条件下抑制土壤呼吸结果相一致（Peng et al.，2015）。凋落物是土壤CO2通量的重要影响因子，其输入量的变化会对土壤呼吸造成显著影响。本研究发现，去除凋落物后的土壤CO2通量均值相比于自然状态降低了11.37%，去除凋落物后会使部分土壤微生物的活性降低，从而影响土壤CO2通量。针叶林在去除凋落物后使得土壤CO2通量下降，这与很多人对针叶林的研究结果相同（彭信浩等，2018；段北星等，2020）。增温+去除凋落物相比于增温保留凋落物和只去除凋落物的土壤CO2通量分别降低了16.42%和11.03%，而增温+去除凋落物相比于自然状态下土壤 CO2通量降低了 21.14%，这说明增温＋去除凋落物后，土壤CO2通量的减少并不等于增温和去除凋落物各自处理后的土壤CO2减少的通量之和，而是低于二者之和，这表明增温+去除凋落物对土壤 CO2通量的影响存在耦合效应，一方面可能是该处理后，使得植物生物量和活性碳输入下降（李伟等，2016），从而减少了有机质输入，引起土壤呼吸下降；另一方面可能是该处理破坏了这种长期稳定的状态，使得土壤微环境发生变化，从而使CO2排放减少。当然增温和凋落物的交互作用对土壤CO2通量的影响是双重性的，而且是长期效应的结果，可能短时间内会有时间变异性。通过2020年生长季对比发现，土壤CO2通量与土壤温湿度变化相似，土壤CO2通量与各土层土壤温度呈极显著正相关（表 2），这与耿元波等（2010）研究结果相同。

表2 土壤温室气体通量与环境因子、土壤性质相关性Table 2 Correlation of soil greenhouse gas flux with environmental factors and soil properties

3.2 土壤CH4通量特征及影响因素

CH4通量在土壤呼吸中既能表现为排放型通量也能表现为吸收型通量（仝川等，2012）。土壤水热条件直接或间接改变厌氧产甲烷菌和好氧甲烷氧化菌的群落特征，影响土壤CH4通量，因此不同生态系统条件下水热状况的差异导致土壤CH4通量也各不相同。本研究发现，4种处理下土壤CH4通量均表现为吸收汇。生长季初期由于甲烷氧化菌在适宜的温度下表现活跃，大量消耗甲烷，因此土壤CH4通量表现为弱吸收。到了6月由于雨季还未到，随着气温升高蒸发作用加强，土壤出现短暂干旱期，有利于空气中CH4和氧气在土壤中传播，增加CH4氧化吸收量（Song et al.，2012）。到了7月随着雨季的到来，土壤含水量增加，土壤CH4吸收量相对减少。生长季后期，随着冷空气的到来，低温减缓土壤CH4，土壤CH4吸收速率开始降低。增温较自然状态下土壤CH4吸收通量提高2.74%，去除凋落物和增温＋去除凋落物较自然状态土壤CH4吸收通量分别降低20.53%和10.14%，表明增温促进甲烷的吸收，增温在促进甲烷氧化菌群活性的同时，也对产甲烷菌群具有积极影响；另一方面增温导致土壤含水量下降，提高土壤透气性，促进甲烷氧化菌的活性。而去除凋落物后，土壤部分裸露，会使得土壤温度升高、含水量降低，可使得氧化CH4的细菌活动增强，从而提高土壤CH4的吸收，而本研究中去除凋落物以及增温＋去除凋落物后土壤CH4吸收通量降低，这可能由于本研究区年平均气温低，温度升高会加快凋落物的分解转化（Leitner et al.，2016；Fan et al.，2020），因此造成本研究区凋落物分解速率不及其他地区，从而抑制CH4的吸收。CH4在沼泽湿地受淹水状况影响多为释放源，在林地多为吸收汇，本研究区土壤CH4吸收通量为中等水平，与刘玲玲等（2008）研究结果相同。

3.3 土壤N2O通量特征及影响因素

通过观测发现，生长季4种处理下土壤N2O通量均表现为排放源且通量值总体较小，呈弱排放趋势。5—6月下旬，土壤N2O通量均出现排放高峰期。主要原因可能是冬季土壤胶粒外部被冰层所覆盖，内部仍留存未冻水膜形成厌氧环境，为反硝化反应提供了良好的场所，产生N2O的同时又阻止其外释，春末土壤融化，累计其中的N2O被释放到大气中（Fisher et al.，2019），而土壤解冻期含水量较高且富含大量活性碳、氮等营养底物，有利于N2O的产生。夏季植被生长旺盛，吸收利用大量的有效氮，植被与微生物之间形成竞争并占据优势，影响土壤硝化和反硝化作用（Li et al.，2020）；同时，随着降雨频繁，浅层土壤干湿交替，均影响土壤N2O排放速率（梁东丽等，2002）。生长季后期温度下降，控制土壤N2O生产过程的酶活性也降低，土壤N2O通量逐渐减小。增温、去除凋落物以及增温＋去除凋落物后土壤 N2O通量均没有显著变化且低于自然状态。可能增温一方面促进了植物对N2O的吸收，另一方面造成土壤水分降低，有利于土气交换，促进硝化过程，当土壤更为干旱时，硝酸根的扩散受到抑制，因此基于硝酸根的反硝化过程也受到影响，导致N2O排放减少。去除凋落物后降低了土壤中的养分来源，从而使得硝化作用和反硝化作用的原料减少，因此会让土壤N2O排放降低（张秀君等，2002）。土壤TN含量会影响土壤内的一些生化反应，故影响 N2O气体通量（Zhang et al.，2008），本研究表明土壤N2O通量与土壤TN呈显著正相关。

4 结论

通过模拟增温和去除凋落物实验，表明大青山油松人工林对气候变化较为敏感，主要3种温室气体通量受到温湿度以及凋落物等多因素的影响，增温以及凋落物不仅直接影响温室气体通量，也导致其土壤更为复杂的水热变化，直接或间接地影响了其森林生态过程，从而影响其区域温室气体通量。这种复杂的内部调节机制使得森林生态系统维持相对的稳定，短期增温并没有导致大青山油松人工林温室气体通量发生显著改变。对森林生态系统温室气体通量的研究需要耦合多因素共同带来的作用；大青山油松人工林温室气体通量没有立即对气候变化以及凋落物产生积极响应，而是需要一个生态系统内部调整的时期。