大气气溶胶对北京杨树人工林生态系统生产力的影响
2022-08-03李春征刘京宇张志强
高 源,律 江,李春征,刘京宇,张志强
1 北京林业大学水保学院水土保持与荒漠化防治重点实验室, 北京 100083 2 北京市共青林场, 北京 101300
自20世纪50年代起,全球绝大部分地区经历了太阳辐射先减小后增加的过程[1]。研究表明大气气溶胶粒子可以吸收、散射太阳辐射,大气气溶胶是造成太阳辐射变化的最重要环境因子[2]。大气气溶胶不仅导致太阳总辐射和直接辐射的减小,还导致散射辐射和散射比例的增大(气溶胶辐射效应)[3]。散射辐射比直接辐射的冠层穿透力更强,植被冠层对散射辐射的光能利用效率更高[4—5],进而散射辐射对陆地森林生态系统生产力有显著影响[6—7]。因此,气溶胶辐射效应会对陆地生态系统生产力和碳收支有不可忽视的影响[8]。
20世纪90年代早期,全球大气CO2浓度出现了异常下降现象[9],研究发现1991年皮纳图博火山大喷发形成的火山灰气溶胶导致了全球陆地生态系统碳吸收持续增大了3年[6]。随着气溶胶生态学效应研究工作的开展,多个模型模拟结果表明:在区域尺度上气溶胶导致了陆地生态系统生产力增大[10—11],但在全球尺度上气溶胶却对陆地生态系统生产力的影响并不显著[8]。在生态系统观测尺度,低浓度的气溶胶就可以导致草地生态系统生产力下降[12],轻度气溶胶污染下森林生态系统生产力却达到最大值[13—14],而农作物产量对气溶胶的响应与种植密度、作物种类有关[15—16]。这些研究表明,气溶胶对陆地生态系统生产力的影响受气溶胶浓度、植被类型、叶面积指数等因素影响。近10年来,华北地区大气气溶胶污染严重,灰霾事件频发[17]。据估算,到2050年华北地区灰霾事件发生频率会增大50%且持续时间增加80%[18]。因此华北地区的杨树人工林可能频繁处于气溶胶污染中,并且未来的气溶胶威胁更加严峻。但是,目前国内外对杨树人工林生态系统碳循环的研究主要集中于生态系统生产力[19]、光能利用效率[20]、生态系统呼吸[21]等方面,气溶胶对其生态系统生产力影响尚未有报道。因此,气溶胶对杨树人工林生态系统生产力的影响的研究就十分迫切。
水分是植物生长发育的关键因子,土壤水分也是干旱、半干旱地区陆地生态系统生产力的主要限制因子[22]。随着全球气候变化进程的加快,中国华北地区干旱事件发生的频率不断增大[23],并且模型研究表明,21世纪华北地区干旱发生的频率和强度继续呈增大趋势[24]。因此,未来干旱可能对华北地区生态系统的影响更大。华北地区的杨树人工林不仅面临着气溶胶污染的影响,还面临着干旱胁迫的影响。在轻度气溶胶污染下,气溶胶散射辐射施肥效应可能导致杨树人工林生态系统生产力的增大[13—14];在重度气溶胶污染下,当气溶胶散射辐射施肥效应小于太阳总辐射减小带来的削弱作用时,生态系统生产力会下降[15—16];但当生态系统受到干旱胁迫时,生态系统的光能利用效率和生产力都会显著下降[22]。当生态系统同时受到干旱胁迫与气溶胶污染时,气溶胶散射施肥效应的促进作用大于干旱胁迫对生产力的抑制作用,生态系统生产力才可能增大;否则,生态系统生产力将会下降。
本文运用4年(2006—2009年)涡度相关系统的观测数据结合气溶胶数据,选取6—9月份的生态系统生产力、微气象、气溶胶数据来探究不同水分条件下气溶胶对杨树人工林生态系统生产力的影响。我们假设土壤水分胁迫条件下,气溶胶辐射效应不能增大杨树人工林生态系统生产力。本研究的主要目的:(1)探究气溶胶对杨树人工林生态系统生产力和光能利用效率的影响;(2)探究不同水分条件下气溶胶对杨树人工林生态系统的影响差异,以期为揭示不同水分条件下气溶胶对杨树人工林生态系统生产力的影响机理提供依据。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
本研究区位于北京大兴区榆垡镇大兴林场(40°06′16″N, 116°43′02″E, 29 m a.s.l)。该区域为永定河冲积及洪积所形成,地势平坦。该区属于暖温带亚湿润气候区,近50年的平均气温为12.0℃,平均无霜期为195 d。近20年的年平均降水为625 mm,最少年降水量为242 mm,最大年降水量1058 mm,多年平均水面蒸发量高于同期降水量。太阳辐射有明显的年季变化,表现为夏季高、冬季低,年日照时间2750 h;多年平均风速为2.7 m/s,夏季主要为东南风,冬季为西北风。试验地为杨树人工林(欧美杨,Populuseuramericanacv.74/76),主要为2002—2003年营造,林分平均种植密度为3 m×2 m。截止到2009年,林木的平均胸径为(14.5±1.6) cm,树高为(16.2±1.6) m,2006—2009年杨树人工林最大叶面积指数为3.3 m2/m2。该试验地为典型的杨树人工林,林下灌草稀疏,多为一年生草本植物,主要有紫苜蓿(Medicagosativa)、尖头叶藜(Chenopodiumacuminatum)及黄花篙(Artemisiaannua)等。
1.2 涡度相关系统
本实验利用涡度相关观测系统连续动态监测大兴杨树人工林生态系统与大气之间的碳水交换。在实验站点中心架设一座高37m的通量观测塔,开路式红外气体分析仪(Li- 7500; Li-Cor, Inc., Linclon, NE, USA)、三维超声风速仪(CSAT- 3, Campbell Scientific, Inc.,CSI,UT, USA)、净辐射仪(CNR- 1; Kipp and Zonen, Delft, Netherlands)、光量子探头(LI- 190SB; Li-Cor, Inc.)等通量观测仪器在2006—2009年分别安装在16、18、18、20m高度。在通量塔21.0、22.5 m高度处分别安装有气压计(CS105, CS)和翻斗式自动雨量计(TE525-L,Texas Electronics, USA)以及分别在5、10、15、20 m高度上安装了4层空气温湿度传感器(HMP45C; Vaisala, Helsinki, Finland)来测定杨树人工林生态系统不同高度的温、湿度。通量塔下土壤温度传感器(TCAV107, CSI)和土壤热通量板(HFT3, Seattle, WA)均分别置于地表以下5、10、20 cm处,而土壤水分观测仪TDR(CS616, CS, USA)分别位于地表以下5、20 cm处。通量塔上的数据使用数据采集器(CR3000, Campbell Scientific Ltd, USA)进行采集,通量塔下的常规数据使用数据采集器(CR23X, CS, USA)进行采集。
1.3 通量数据处理及计算方法
本次研究使用2006—2009年的通量数据。该数据经过严格的数据质量控制,依次经过平面坐标拟合、WPL校正以及大气稳定度分析、临界风速μ*确定、异常点剔除、数据插补以及质量控制与分析等步骤[25—27]。缺失数据根据时长进行数据插补:对小于2 h的数据缺口采用线性内插法[28],对2 h到7 d的数据缺口采用7 d尺度的平均昼夜变化方法进行插补,对大于7 d的数据缺口,通过区分NEE (net ecosystem exchange)和RE(ecosystem respiration),采用非线性回归方法插补[29—30]。
(1)
(2)
R10=a0+a1×VWC+a2×VWC2
(3)
GPP=NEE-RE
(4)
其中,NEE为净生态系统碳交换(mg m-2s-1),R10为土壤温度为10℃的生态系统呼吸(mg m-2s-1);Ea为活化能(KJ/mol);R是气体常数(8.3143 KJ /(mol/K));Tref是参考土壤温度,Ta为土壤5 cm处温度(℃);α为生态系统表观光合量子效率(μmolCO2/μmol photon),PAR为光合有效辐射(μmol photon m-2s-1),Amax为最大净光合生产力(μmolCO2m-2s-1),a0、a1、a2分别为R10对土壤体积含水量(soil volume moisture content, VWC,%)的二次方程的系数,GPP为生态系统生产力(μmolCO2m-2s-1)。涡度相关技术测得的CO2通量即为净生态系统碳交换量(NEE),用日间的净生态系统碳交换量减去生态系统呼吸(RE),得到生态系统的光合生产力(GPP)。2006—2009年日总量能量通量的4年平均能量平衡比为0.87,与全球173个站点能量平衡比的均值一致(0.84)[19—20],数据质量可靠。
1.4 气溶胶数据
本研究采用的气溶胶数据来源于气溶胶数据共享网(AERONET:https://aeronet.gsfc.nasa.gov/)的北京站。该站点位于北京市大气物理所内,北京站安装了CE318型太阳-天空扫描光谱辐射计(CE318,Cimel,France),该仪器可以获取340、380、440、500、675、870、940、1020 mm波长的太阳直接辐射数据;采用统一的反演算法,可计算气溶胶光学厚度(AOD)、Angstrom波长指数、粒子气溶胶谱分布等气溶胶各种光化学参数[31]。AERONET提供3个质量等级的产品,其中本文使用的Level 2.0数据是经过去云检验以及人工检查的保证质量的数据[32]。北京地区雾霾发生前AOD稳定在0.40左右(背景气溶胶),重度雾霾出现时AOD急剧上升到1.50以上(严重污染)[32]。选择每日10:00—14:00的气溶胶均值作为气溶胶日均值,其原因为:这一时段太阳天顶角小,观测到的气溶胶数据能够较好的反应大气特性,且接近气溶胶日均值水平[33]。
1.5 生物物理参数
相对土壤含水量是衡量生态系统土壤中可利用水分的良好指标,其计算公式如下:
(5)
式中VWC为20 cm土壤体积含水量(%),VWCmin、VWCmax分别为研究中土壤的凋萎湿度和田间持水量(%)。当REW<0.4时,生态系统受到土壤水分胁迫的影响[34]。
散射辐射计算采用下式计算[35—36]:
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
Sr=Sg-Sf
(11)
式中,kt为晴空指数,Sg为太阳辐射(W/m2),So为天文辐射(W/m2),Sf为散射辐射(W/m2),Sr为直接辐射(W/m2)。
光能利用效率计算公式如下:
(12)
式中,GPP是生态系统生产力(gC m-2d-1),PAR是光合有效辐射(MJ m-2d-1),LUE是光能利用效率(gC/MJ)。
1.6 数据处理
本研究选择碳通量数据、气溶胶同时可用的6—9月的日尺度数据进行分析:首先去掉无气溶胶观测的通量数据,然后依据时间序列将气溶胶数据和通量数据匹配成气溶胶-碳通量日时间序列(197个观测值),然后进行气溶胶-碳通量日时间序列数据的统计分析。
通径分析方法是一种多元回归分析方法,可以用来分析各个环境变量之间的直接、间接影响程度,该方法已经被广泛应用陆地生态系统碳通量研究领域[37]。本研究以AOD、辐射、生态系统生产力等参数构建通径分析模型,探究气溶胶对生态系统生产力的直接、间接影响。本研究使用AMOS 24.0软件进行通径分析,模型选用多个拟合度指数如:卡方统计量(χ2)、均方根误差(MRSE)、适配度指数(GFI)进行模型拟合度评价[38]。所有的数据拟合绘图均使用SigmaPlot 14.0完成。
2 结果与讨论
2.1 北京市气溶胶特征
北京市气溶胶光学厚度(AOD)有明显的季节变化特征,表现为春、夏季大于秋、冬季(图1)。2006—2009年,北京市6—9月仅有35.39%气溶胶为背景气溶胶(AOD<0.40),低于全年的41.68%;但是有17.70%的气溶胶为重度污染(AOD>1.50),比全年平均AOD高12.16%。
图1 北京市2006—2009年气溶胶光学厚度(AOD 500 nm)特征,图中小图为气溶胶月均值特征Fig.1 Characteristics of aerosol optical depth (AOD 500 nm) in Beijing from 2006 to 2009, the panel shows the monthly average AOD (500 nm)
2.2 气溶胶对辐射及温湿度的影响
总辐射、直接辐射随AOD的变化呈线性变化(图2)。当AOD从0增大到3,总辐射减小了43.63%。散射辐射随AOD的变化呈二次抛物线变化,随着AOD从0增大到1.78,散射辐射一直在增大(增幅为132.26%),随后AOD继续增大,散射辐射开始减小,当AOD增大到3时,散射辐射仍然增大3.48 MJ/m2或者70.16%。散射辐射比例(Fdif)也随AOD的增大呈线性增大,当AOD从0增大到1.8,Fdif增大2.55倍。
图2 北京市2006—2009年6—9月份气溶胶光学厚度对太阳辐射以及散射比例(Fdif)的影响Fig.2 The relationship between AOD and radiation and Fdif in Beijing from June to September during 2006—2009
日最低温度、日温差、相对湿度随AOD的变化呈线性变化(图3)。当AOD从0增大到3,日最低温度增大了16.21%(3.12℃),日温差减小了26.69%(3.24℃),相对湿度增大了48.52%,日最高气温及日平均气温对AOD变化不显著。
图3 北京市2006—2009年6—9月份大气气溶胶光学厚度对温度和相对湿度的影响Fig.3 The relationship between AOD and temperature and relative humidity (RH) in Beijing from June to September during 2006—2009
大气气溶胶通过吸收、散射以及影响云的辐射特征等多种方式影响地表辐射量及辐射组分[3,39]。本研究中,随着AOD的增大,北京市6—9月份总辐射减小了43.63%,散射辐射增大132.26%,这与Oliveira等[14]在巴西亚马逊雨林的研究结果相似。在晴朗无云无污染的天气条件下,到达地面的散射辐射比例约为0.15[40],随着气溶胶浓度增大,更多直接辐射被颗粒物转变为散射辐射。本研究中,当AOD为3时,Fdif达到了80%。当AOD为2.5时,西伯利亚泰加地区散射辐射比例约为80%[33],这与本文研究结果相似。气溶胶的辐射效应不仅会削弱达到地面的辐射量,还有可能影响地面温度及湿度[39]。大气气溶胶对地表温度的影响总体上表现为“冷却效应”,但是对夜间温度却有可能是“增温效应”[41]。本研究中,随AOD的增大,日最低气温增大,日温差减小,该研究与东亚气溶胶地表温度对大气棕色云响应的规律一致[41]。由此可见,气溶胶的辐射效应导致北京地区地表辐射量、辐射组分发生变化,也引起相对湿度及大气温度的变化。
2.3 气溶胶对光能利用效率及生态系统生产力的影响
不同的水分条件下光能利用效率随AOD的变化呈现不同的变化规律(图4)。生态系统受到土壤水分胁迫时,光能利用效率随AOD的增加线性增大,随着AOD从0增大到2.5,LUE增大42.86%。生态系统处于非土壤水分胁迫时,光能利用效率随AOD的增大先增大后减小,当AOD为1.3时,光能利用效率有最大值0.48gC/MJ(增大54.52%),随着AOD的持续增加光能利用效率开始减小,当AOD大于2.7时,非水分胁迫的光能利用效率小于土壤水分胁迫的光能利用效率。
不同的水分条件下光能利用效率均随散射辐射比例增大线性增大(图5)。生态系统受到土壤水分胁迫时,其光能利用效率小于非水分胁迫下的光能利用效率,随着散射辐射比例从0.2增大到0.9,受水分胁迫的光能利用效率增大53.85%,而非水分胁迫的光能利用效率增大85.20%。
图4 北京市2006—2009年6—9月份气溶胶光学厚度对光能利用效应的影响Fig.4 The relationship between AOD and light utiliation eficiency (LUE) from June to September during 2006—2009 in Beijing
图5 北京市2006—2009年6—9月份散射辐射比例对光能利用效率的影响Fig.5 The relationship between Fdif and LUE from June to September during 2006—2009
当生态系统受到水分胁迫时,GPP对AOD不敏感,而非水分胁迫时,GPP随AOD变化呈二次抛物线变化(图6)。生态系统处于非土壤水分胁迫时,当AOD为1.0—1.5时,GPP维持在较高的水平,当AOD为1.22时,GPP有最大值,当出现严重气溶胶污染时(AOD>1.5),GPP开始减小,当AOD>2.5时,GPP小于背景气溶胶的GPP。
图6 北京市2006—2009年6—9月份气溶胶光学厚度对生态系统生产力的影响Fig.6 The relationship between AOD and gross primary productivity (GPP) from June to September during 2006—2009
散射辐射对冠层光能利用效率的促进作用被称为散射光施肥效应[42]。气溶胶粒子作用下散射辐射及散射辐射比例增大,散射光的施肥效应增强,进而LUE和GPP的增大[16]。研究表明,散射光的光能利用效率是直射光的2倍以上[43],更多的散射光不仅可以穿透冠层增大底层叶片的光合作用,还因其蓝光的增大而缓解上层叶片光饱和[16]。在本研究中,随着散射辐射比例的增大,杨树人工林的LUE线性增大,这一结论与众多生态学者研究一致[44—45]。本研究中,随AOD的增大,非水分胁迫条件下的杨树人工林GPP呈先增大后减小趋势。在澳大利亚西北部稀疏森林生物质燃烧气溶胶(AOD ≤ 0.4)对GPP无显著影响[46],在亚马逊热带雨林地区,GPP随AOD先增大后减小,当处于严重气溶胶污染(AOD>2.7)时,森林生态系统生产力显著下降[14]。模型模拟结果也表明气溶胶可以对生态系统产生不同的影响,不同生态系统的气溶胶阈值也不同(生态系统生产力最大或者为0时的气溶胶浓度值),这主要受气溶胶浓度、植被类型、叶面积指数、云量等要素的影响[47],即取决于散射光施肥效应增加导致的促进作用与总辐射下降导致的减弱作用之间的平衡[15,48]。森林生态系统叶面积指数较大,散射光施肥效应显著,生态系统生产力随AOD的增大而增大,达到生态系统生产力最大值(出现气溶胶阈值);当AOD过大时,散射光施肥效应无法抵消总辐射下降导致的减弱作用,生态系统生产力下降甚至出现生态系统生产力为0的现象(出现第二个气溶胶阈值)[14]。草地或者农田生态系统叶面积指数较小,散射光施肥效应较小,总辐射减小导致的生态系统生产力下降[49—50]。由此可见,适度的AOD可以增加森林生态系统的GPP。
2.4 气溶胶对生态系统生产力的影响的通径分析
两种水分条件下通径分析的拟合度指标都满足要求,模型可以用来解释气溶胶对生产力的直接和间接影响(图7)。无论在什么水分条件下,AOD对散射辐射的影响大于直接辐射的影响;散射辐射都是GPP最主要的影响因素。在土壤水分胁迫条件下,土壤水分是影响生态系统生产力的关键因子,但气溶胶与土壤水分弱相关(标准化总系数-0.029),气溶胶对土壤水分的影响微弱;气溶胶通过影响直接辐射、散射辐射、相对湿度、土壤水分间接影响生态系统生产力(间接影响标准化系数0.016)。在非水分胁迫条件下,散射辐射对GPP的影响较大(直接标准化系数0.87),散射辐射、直接辐射、相对湿度共同影响GPP。
图7 不同水分条件下气溶胶光学厚度对相对湿度(RH)、直接辐射(Sr)、散射辐射(Sf)、土壤相对含水量(VWC)及杨树人工林生态系统生产力(GPP)通径分析图Fig.7 The effects of AOD on ecosystem photosynthetic productivity under different water condition左图中土壤水分胁迫条件下,卡方统计量为0.074、适配度指数为0.982,比较拟合指数为0.988;右图中非土壤水分胁迫条件下,卡方统计量为0.66、适配度指数为0.99,比较拟合指数为1.0. 图中每个箭头上的数值代表通径系数大小,大于0代表正相关,小于0代表负相关
土壤水分是干旱、半干旱地区生态系统生产力的重要驱动因子[51]。本研究中,当生态系统受到水分胁迫时,气溶胶仅能小幅增大杨树人工林生态系统的光能利用效率(图4),却不能显著增大杨树人工林生态系统的生产力(图6、图7)。干旱胁迫使生态系统光合速率、呼吸速率、蒸腾速率显著降低[21]。当生态系统受到水分胁迫时,水分是生态系统的限制因子,干旱引起叶片气孔导度的下降,甚至导致植物生理和形态特征发生变化[22],生态系统对太阳辐射的需求降低,散射辐射增加也不能显著增大生态系统的生产力[22]。在印第安那热带雨林地区,厄尔尼诺现象带来的严重干旱,即使生物质燃烧形成的气溶胶也不能增大生态系统生产力[53],这与我们的研究结论一致。当生态系统处于非水分胁迫时,太阳辐射是生态系统的最重要的环境因子,气溶胶粒子导致的散射光施肥效应可以有效的增大光能利用效率,进而增大生态系统生产力;当总辐射显著降低,散射光施肥效应不足以抵消总辐射减小导致的减弱作用时,太阳辐射成为生态系统的限制因子,生态系统光能利用效率及生态系统生产力下降[52]。太阳辐射、散射辐射、土壤水分均是生态系统生产力的重要影响因子[54],干旱胁迫下生态系统的光能利用效率减小,生态系统对散射辐射的敏感性下降,散射辐射不能增大生态系统生产力;在非水分胁迫时,散射辐射可以增加生态系统生产力[55]。由此可见,土壤含水量也是影响散射光施肥效应的重要因素,不同水分条件下散射光施肥效应不同,干旱胁迫下气溶胶不能显著增大生态系统生产力。
3 结论
2006—2009年北京市气溶胶具有明显的季节变化特征,6—9月份气溶胶光化学厚度较大;气溶胶光化学厚度可以显著改变辐射组分和温湿度气象因子。气溶胶主要通过散射光的施肥效应增加生态系统态系统生产力。不同水分条件下,气溶胶对生态系统的影响不同,水分胁迫条件下,气溶胶对杨树人工林生态系统生产力无显著影响;非水分胁迫条件下,气溶胶散射光施肥效应导致杨树人工林生态系统生产力先增大后减小,当大气气溶胶光化学厚度超过1.22后,生态系统生产力开始下降,气溶胶浓度大于2.5时生态系统生产力显著下降。