老爷岭多年冻土小流域春季冻融期径流溶解性有机碳变化特征

王雯倩,蔡玉山,肖 湘,段亮亮,*

1 东北林业大学林学院,哈尔滨 150040 2 东北林业大学森林生态系统可持续经营教育部重点实验室,哈尔滨 150040

溶解性有机碳(DOC)是水体中最大的有机碳库,是全球碳循环中最重要、最敏感的指标[1],也是水生生态系统的一个重要组成部分[2],在全球水体循环中起重要的作用。多年冻土是指存在时间为两年及以上、温度低于0℃的岩石或土壤[3],多分布于高纬度和高海拔地区,对区域水分、土壤和植被之间的生物地球化学循环有重要影响。Sato等[4]在西伯利亚的研究指出冻土活动层厚度越大,土壤持水能力越强,进而可以提高植被生产力。Young等[5]在加拿大的研究发现,气候变暖条件下冻融可增加水分入渗,抬升地下水位,促进植被生长。同时,多年冻土是全球重要的有机碳库,其有机碳储量达1330—1580 Pg[6],储量远高于大气圈碳库,约为大气碳总量的2倍[7]。高纬度多年冻土赋存条件脆弱,对气候变化响应敏感,气候变暖正在导致冻土退化,活动层厚度逐年增加,分布连续性发生改变,冻土面积减少[8]。随着多年冻土活动层的季节性消融,每年都有大量的有机碳从冻土中释放出来,并随水流向河流迁移[9],为河流提供丰富的有机碳源,使其DOC浓度远高于其他地区的河流[10],不仅影响河流生态系统的结构和功能,还对全球碳循环有着重要的作用。

DOC在流域的输移过程是全球碳循环的重要组成部分,主要受到气候变化、降水、温湿度等因素影响。例如,青藏高原高山山区的研究表明,随着温度的升高,冻土中的有机碳会释放出来[11—12],并以DOC的形式随地下水迁移到地表河网中[13],这导致高纬度和高海拔山区溪流中的DOC浓度增加。同时,降水是影响径流DOC浓度及输出的重要因素,降水的“冲刷效应”会增加径流DOC的浓度及DOC的输出[14]。郑清等[15]在千岛湖研究发现,伴随强降雨的开始,DOC浓度呈现上升趋势;Grace等[16]在对马尔湖水体DOC的研究发现,降雨对湖泊水体DOC浓度的影响显著,雨季水体DOC浓度较高;孙会国等[17]对西江、陶澍等[18]对伊春河的研究同样得出了相同的研究结果。

在多年冻土区,多年冻土区活动层在冻融期频繁的冻融循环,会对流域内水流路径的深度及滞留时间造成显著影响[19],进而影响溪流中DOC浓度。我国对于多年冻土区水体DOC的研究多集中于青藏高原地区[20]。例如,Song等[21]在青海青藏高原的研究发现冻融循环影响土壤侧向碳输出,进而影响河流碳输出;Gao等[22]在对青藏高原黑河流域的研究发现,DOC浓度具有明显季节性特征,春末、夏季DOC值较高。Mu等[23]在青藏高原北部的研究发现,随着解冻深度的增加,流域DOC浓度表现出下降趋势。然而,我国东北大、小兴安岭丘陵山地分布着约为38万平方公里的多年冻土,该地区与西部高山高原区在气候上差异很大,尤其是年均气温和降水量,这些差异势必给东北高纬区和西部高山高原区冻土特征带来差异[24]。国际上对多年冻土区水体DOC的研究比较全面,例如,Payandi-Rolland[25]等对欧洲东北部多年冻土泥炭地的研究发现,冻融循环中,泥炭地表水中DOC浓度略有增加,只出现了较小的变化,稳定性高。Frey等[10]对西伯利亚河流的研究发现,由于多年冻土退化引起的活动层增厚使水文连通性增强,从而使DOC输出通量沿着纬度样带增加。然而,在研究河流DOC 浓度与输出时,研究者的取样多为随机取样且间隔时间较长,样品偶然性较大,增加了以往研究结果的不确定性[26—27]。

大兴安岭多年冻土区是我国境内唯一寒温带明亮针叶林区[28],也是欧亚大陆高纬冻土区的南缘。冻土赋存条件脆弱,热稳定性较差,对气候变化响应敏感。近几十年的研究表明,该地区的多年冻土经历了显著的退化过程[29]。同时,也有研究表明多年冻土活性层季节性冻融循环显著影响着径流路径和DOC化学特征[30]。土壤中的DOC由于冻融过程以及壤中流作用,向溪流中迁移,改变水体中的有机碳含量。所以,在多年冻土持续退化的背景下,季节性冻融过程中河流DOC输出通量的变化特征及其影响因素成为该地区亟待解决的科学问题。本研究以大兴安岭多年冻土区的老爷岭小流域为研究对象,利用高频率(逐日)采样,同时结合下垫面和多年冻土活动层冻融特征,研究春季冻融期径流DOC的浓度和输出通量及其与径流量、降雨及多年冻土活动层冻融变化的关系,研究结果对理解高纬度多年冻土区在全球气候变暖影响下碳循环变化特征及其机制具有重要意义。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究流域选择在黑龙江漠河森林生态系统国家定位观测研究站所在的漠河林场范围内的老爷岭小流域(图1)(53°23′53″—53°27′30″ N, 122°14′27″—122°21′2″ E),流域面积21.86 km2,海拔高度在302—696 m之间,平均海拔533 m。其上游高差小,地势平坦的河谷湿地区域比例较大;下游的坡地面积较大,河岸谷地湿地比例小。地带性植被类型为寒温带明亮针叶林,以兴安落叶松(Larixgmelinii)为优势建群种,其他乔木有樟子松(Pinussylvestrisvar. mongolica)、白桦(Betulaplatyphylla)和山杨(PopulusdavidianaDode)等。多年平均气温为-3.6℃,最高温28.1℃,最低温-46.7℃,年均气温年较差为48.2℃。多年平均降水量为484 mm,降雨主要集中在6—9月份,全年无霜期约90 d。其地带性土壤为棕色针叶林土,坡面土壤厚度为10—30 cm,沟谷多为沼泽泥炭地,土壤厚度为15—150 cm,并有多年冻土存在。根据漠河生态站对多年冻土活动层的监测,活动层平均厚度在1.0—1.5 m。

图1 老爷岭流域概况图Fig.1 Overview of the Laoyeling River Basin Research Area

1.2 研究方法

1.2.1地表径流量观测

在老爷岭小流域下游卡口处设置测流堰,宽度为4.0 m。在此处布设水位计(Onset HOBO U24-1 型),记录时间间隔设为0.5 h。观测期自2021年4月9日—2021年6月30日,通过绘制水位—流量关系曲线,得到观测期内连续径流量数据。根据0.5 h连续流量数据计算得到逐日径流量,并根据流域的面积,将流量(m3/s)数据转化为该流域的径流深(mm)数据。

1.2.2水样收集

冬季由于气温降低,河水冻结,每年四月开始解冻。因此,流域下游取样期为2021年4月9日至6月30日,同期上游由于道路积雪,无法进入,所以上游取样期为4月22日至6月30日。上游采样点地处偏远,每天取样难以实现,所以将取样频率设置为下游每天取样,上游三天一取,河水的采集为定点采集。若有降雨事件发生,则将下游取样频率增加为每隔6 h取一次水样。

取样前,用河水将取样瓶冲洗三次,然后取满水样,盖好瓶盖,带回生态站保存好。每次取两组水样(每组三瓶计三次重复),一组用于测定DOC含量,另一组用于其他指标的测定,如pH、电导率等。现场采集的样品立即带回生态站放入冰箱冷冻。在准备测试之前所有的样品都处于冷藏状态。在样品测试前,在室温条件下让其自然融化,然后立即测试相关指标。

DOC浓度使用Multi N/C 2100S总有机碳分析仪测定,取三瓶水样测量的平均值作为河水样品DOC浓度。

1.2.3土样收集

土壤样品的采集时间为一个月一次,采集地点分别在老爷岭流域的上游及中下游。上游在河流的河岸、阴坡和阳坡设定3个取样点;中下游在河流的河岸、河谷、阴坡、阳坡处设定4个取样点。每个取样点都按照枯落物(苔藓层)、腐殖质(草毡层)、土壤层分层取样,每层都装入对应的自封袋中,密封保存,带回生态站。枯落物和腐殖质层的样品称取10 g,放入装有50 ml纯水的细口瓶中,之后放到振荡机上,振荡5 h,静置0.5 h。上清液过0.45 μm滤膜后,放入抽滤机中进行抽滤。将抽滤后的样品密封,放入冰箱冷藏保存,待测。土壤样品过2 mm筛,过筛后的样品,称取10 g,烘箱烘干进行土壤含水率的测定;再称取6 g土壤置于离心管中,加30 mL去离子水(纯水),常温下振荡浸提30 min,用高速离心机以8000 r/min离心10 min,上清液过0.45 μm滤膜,过滤后的样品密封冷藏保存,待测。在样品测试前,在室温条件下让其自然融化,然后立即测试样品的相关指标。

1.2.4气象数据观测

大气温湿度、土壤温度和降水量来自漠河生态站内的标准气象场。同时,为了消除降水空间异质性,在流域上游高海拔处设置林外自计式降雨桶获得降雨数据。

在流域出口附近土壤安装土壤温度记录仪(Onset HOBO S-TMB),记录时间间隔为1 h,分别监测0 cm、5 cm、10 cm、20 cm、30 cm、40 cm深度处的土壤温度。

1.3 数据计算和处理

研究数据采用SPSS 19.0统计软件进行统计分析。采用差异性显著检验(α=0.05)分析流域上下游以及不同时期(冻融循环期和融化期)径流DOC浓度、通量等差异,Pearson相关分析方法分析径流DOC浓度、输出通量与各影响因素的相关性,图形采用Origin软件绘制。

流域DOC输出通量通过径流量和河水DOC浓度进行计算,流域日DOC输出通量计算公式如下:

FDOC=(C×Q)/A

式中,FDOC为输出通量(kg/km2);C为DOC浓度(mg/L);Q为径流量(m3/s);A为流域面积(km2)。

2 结果与分析

2.1 径流DOC浓度特征

在2021年4月9日到6月30日研究期间,老爷岭流域径流DOC浓度呈下降的趋势(图2)。流域上游的径流DOC浓度变化趋势与下游基本一致,在研究期间呈逐渐下降趋势,变化范围为3.26—33.88 mg/L,4月DOC平均含量为24.45 mg/L,5月为18.08 mg/L,6月为13.86 mg/L(表1),研究期间的平均浓度为18.80 mg/L。浓度最大值为5月4日,33.88 mg/L,最小值为6月27日,3.26 mg/L。

表1 流域溶解性有机碳(DOC)浓度(平均值±标准差)

图2 流域上下游溶解性有机碳(DOC)浓度 Fig.2 Upstream and downstream dissolved organic carbon (DOC) concentrations in the basin

流域下游的DOC浓度的变化范围为3.88—33.75 mg/L,4月DOC平均含量为23.98 mg/L,5月为16.94 mg/L,6月为11.66 mg/L(表1),研究期间的平均浓度为17.53 mg/L,最大值出现在4月15日,为33.75 mg/L,最小值为6月27日,3.88 mg/L。

通过对流域上下游的差异性显著检验,发现两个采样点之间无显著性差异(P>0.05)。但研究期间上游的月平均DOC浓度略高于下游,这可能是由于上游湿地面积占比大,湿地碳储量高,随径流向水体迁移,导致上游溪流中DOC浓度比下游高。

2.2 流域DOC输出通量特征

研究期间,流域DOC浓度、输出通量和径流量的变化如图3所示,流域DOC输出通量与DOC浓度和径流量的变化趋势一致。老爷岭流域的平均DOC浓度为17.53 mg/L,DOC浓度范围为3.88—33.57 mg/L,DOC的日平均通量为38.74 kg/km2。在研究期间,DOC输出通量表现出明显的月度变化(表2),月平均输出通量先升高,在5月份达到最大值,然后略有下降趋势。老爷岭流域河水DOC输出通量集中在5月,占整个冻融期的56.14%。此外研究期间5月份降水增多,这增加了河流径流和DOC浓度,进而进一步增加了DOC输出通量。

表2 老爷岭流域冻融期径流量与溶解性有机碳(DOC)输出通量

图3 溶解性有机碳(DOC)浓度、输出通量与径流量Fig.3 Dissolved organic carbon (DOC) concentration, output flux and runoff

老爷岭流域的DOC输出通量与DOC浓度和径流量之间的相关性如图所示(图4),DOC输出通量与浓度呈线性正相关,相关性不显著(R2=0.0368,P>0.05),输出通量与径流量呈极显著正相关性(R2=0.6779,P<0.001)。说明径流量是流域DOC输出通量的主导因素。

2.3 温度和降雨与径流DOC通量的关系

降水和气温变化如图5所示。结果表明,从2021年4月9日至6月30日采样期间,最大降水量52.5 mm,期间无降水天数43 d。气温波动较大,最高气温23.59℃,最低气温-6.39℃,平均大气温度9.97 ℃。

图5 降水量和气温变化Fig.5 Rainfall and temperature changes

老爷岭流域的日平均气温与径流DOC浓度和输出通量之间的相关性如图所示(图6),DOC浓度与平均气温呈极显著负相关(R2=0.5048,P<0.001),输出通量与气温无显著相关性(R2=0.0489,P>0.05)。

图6 溶解性有机碳(DOC)浓度、输出通量与气温的关系Fig.6 Relationship between dissolved organic carbon (DOC) concentration, output flux and temperature

研究期间降水样品中的DOC浓度变化范围为1.06—9.42 mg/L,图7为降雨量与雨水中DOC浓度的相关关系,发现二者呈指数负相关(R2=0.5458,P<0.05),高降雨量能够导致低DOC浓度,说明降雨造成稀释效应,降雨量越大对应的稀释效应越强,DOC浓度越低。

图7 降雨量与雨水中溶解性有机碳(DOC)浓度的关系 Fig.7 Relationship between rainfall and dissolved organic carbon (DOC) concentration in rain

为了研究降雨强度对径流DOC浓度及输出通量的影响,选择有降雨事件发生的时间进行分析,通过观察发现,在降雨发生时,径流DOC浓度有着明显的变化,表现出先升高后降低的趋势(图8)。DOC浓度峰值出现在5月24日,浓度为22.17 mg/L,与此同时流域径流量与DOC输出通量也达到了峰值,这种现象发生在最大降雨量(5月23日)之后的一天。此外通过计算发现DOC输出通量与降雨量呈显著正相关关系(R2=0.379,P<0.01)。

图8 降雨量、径流量、溶解性有机碳(DOC)浓度及输出通量Fig.8 Rainfall, runoff, dissolved organic carbon (DOC) concentration and output flux

2.4 土壤与径流DOC浓度特征

为了研究土壤DOC与径流DOC之间的联系,取小流域河谷0—10 cm、10—20 cm土壤DOC与径流DOC进行研究(20 cm以下土壤多为沙砾)。研究期间小流域0—10 cm、10—20 cm土壤DOC浓度变化如图9所示,可以看出4月份DOC浓度最高,0—10 cm、10—20 cm土壤平均DOC浓度为133.99 mg/L。这可能是因为冬季气温寒冷,土壤处于冻结状态,微生物细胞的分解和植物细根的死亡释放的DOC得以冷冻保存。春季气温上升,表层开始融化,土壤DOC随径流迁移到附近水体中,导致此时径流中较高DOC含量。到5月随着降水增多,微生物活动开始增加,使得土壤DOC浓度有所下降,为77.57 mg/L。6月份土壤DOC含量增加,浓度为83.78 mg/L,但由于土壤融化深度的加深,DOC流动路径、滞留时间变长,容易被矿化,以及微生物和植物对DOC的利用,进而导致径流DOC浓度下降。

图9 浅层土壤与水体溶解性有机碳(DOC)的关系 Fig.9 Relationship between shallow soil and water dissolved organic carbon (DOC)

2.5 活动层融化(土壤温湿度)与DOC输出通量的相关性

研究期间老爷岭不同土层(0、5、10、20、30、40)的土壤温度和不同土层(10、20、30)土壤湿度的动态变化如图10所示。以40 cm土层日平均温度达到0℃为阈值,将取样期间划分为2个时期,分别为冻融循环期(4月9日—4月28日)和融化期(4月29日—6月30日)。为了揭示冻融(土壤温度)对径流DOC浓度和输出通量的影响,将不同时期的平均土壤温度与DOC浓度和输出通量做线性回归分析(图11)发现,在冻融循环期土温与DOC输出通量呈极显著(P<0.01)正相关关系,而与DOC浓度没有显著关系。在融化期土壤温度与径流DOC浓度和输出通量均存在极显著(P<0.01)负相关关系。

图10 不同深度土壤温湿度Fig.10 Soil temperature and humidity at different depths

图11 不同时期溶解性有机碳(DOC)浓度、输出通量与土壤温度的相关性Fig.11 Correlation of dissolved organic carbon (DOC) concentration, output flux and soil temperature in different periods

为了消除降雨对DOC浓度和输出通量的影响,选取了两段无降雨事件发生时期(冻融循环期4月19—25日和融化期6月23—29日),进一步揭示不同时期土壤温度对径流DOC输出的影响(图12)。可以看出两个时期径流中的DOC浓度都表现为下降趋势,且冻融循环期DOC浓度显著高于融化期,而融化期DOC输出通量高于冻融循环期。此外在冻融循环期,径流DOC浓度变化较大,径流量持续上升,输出通量主要受到浓度和径流量的共同影响;而融化期DOC浓度基本保持在稳定水平,输出通量与径流量均呈下降趋势,此时DOC输出通量主要受到径流量变化的影响。通过计算发现冻融循环期平均日径流DOC浓度(24.02 mg/L)为融化期(14.64 mg/L)的1.6倍,而融化期平均日DOC输出通量(48.02 kg/km2)约为冻融循环期(9.52 kg/km2)的5倍。

图12 不同时期溶解性有机碳(DOC)浓度、输出通量与径流量Fig.12 Dissolved organic carbon (DOC) concentration, output flux and runoff in different periods

3 讨论

3.1 老爷岭小流域径流DOC输出特征

结果表明,老爷岭流域春季冻融期溪流中DOC浓度变化差异较大,整体上表现为下降的趋势,4月份径流DOC浓度明显高于5、6月份。这与Zhu等研究指出祁连山流域径流DOC浓度在春季较高的结果保持一致[31]。径流DOC月输出通量在研究期间(4、5、6月)分别为242.5、1805.2、1167.8 kg/km2(表2)。DOC输出通量在5月份最多,占整个冻融期间输出通量的56.14%。春季冻融期径流中DOC输出通量5月>6月>4月。研究结果与刘诗奇等[32]在西伯利亚北极河流研究得到的河流大规模有机碳输出始于春末夏初,并于5—6月期间达到峰值的结果保持一致。造成这种现象的原因可能是河流有机碳输出浓度和径流量的大小共同决定着输出通量[32]。4月,河流并未完全融化,导致此时径流量小。通过计算发现4月的河流径流量为仅占整个研究期间老爷岭流域径流量的4.65%,所以导致4月份径流DOC浓度高,但输出通量少。之后,流域内降雨事件增多,降雨量增高,使得流域径流量升高。同时降雨对河流附近地表产生冲刷效应,将土壤表层的可溶性有机碳携入河道,增加了DOC的输入量,导致溪流中DOC浓度升高。从而使得5、6月份DOC输出通量显著增高。此外,5月流域DOC输出通量大于6月,可能是因为5、6月份流域径流量相差不大,但5月DOC平均浓度(16.94 mg/L)比6月(11.66 mg/L)高约5 mg/L(表1);此外6月温度升高会促进微生物的活性[33],还可能改变植物的物种组成和生产量[34],使得植物对大气中的碳利用量增高,从而使得DOC输出通量降低。

3.2 冻融作用对流域DOC输出的影响

通过对老爷岭流域不同时期土壤温度与流域DOC浓度、输出通量的研究,结果表明:冻融循环期径流DOC浓度高于融化期,融化期平均日DOC输出通量(48.02 kg/km2)显著高于冻融循环期(9.52 kg/km2)。造成这种现象的原因可能是冻融循环期,森林中具有较厚的积雪覆盖,且该时期由于寒冷的气温,使得土壤处于冻结状态。同时限制微生物的活性,提高植被细根死亡[35],植被吸收量很小,土壤内可供淋溶的DOC较多。但是该时期流域内降水较少,溪流径流量小,导致DOC输出通量少。而到了融化期,土壤温度的不断增长,使得土壤活动层加厚,与邻近地表水之间的连通性增强;同时,该时期积雪开始融化。融雪期是北方地区可溶性有机碳通过融雪径流从陆地生态系统向河流输出的关键时期[36]。此时活动层较薄,流域储水能力差。大部分冰层和融雪水都转化成了径流,导致流域径流量大且增长快。这就导致流域DOC输出通量增加,且显著高于冻融循环期。此外,Holmes等[37]也证实春季融雪引起的径流增加会导致河流有机碳输出增多。流域径流量的变化是影响径流DOC输出通量变化的主要因素。这与苟小林等[38]在森林小流域对DOC的研究以及王烁等[39]在高寒山区典型小流域径流DOC输出的研究结果高度一致。

3.3 径流DOC随径流的变化特征

结果发现,径流DOC浓度和输出通量对径流变化比较敏感,径流量是影响DOC输出通量的主要因素。这与Zhong[40]等在金沙江的研究发现C通量与径流之间有明显的正相关关系的研究结果相似。冻融循环期,流域内河流未完全融化且降水较少,使得该时期径流量小,DOC输出通量小;融化期流域内融雪水和降雨增多,充分补给径流,导致溪流径流量迅速增长,从而使得融化期DOC输出通量显著高于冻融循环期。此外径流DOC浓度与径流的变化基本同步,高径流量对应高径流DOC浓度。这与Chen[41]等在岷江流域河流得到DOC浓度与径流量正相关的结论一致。降雨通过对径流量的改变,来影响径流DOC浓度的变化。降雨期间径流DOC浓度整体呈现先急速上升后缓慢下降的趋势。径流DOC浓度峰值出现在降雨初期的最大降雨强度之后,原因可能是当降雨发生时,整个流域的土壤表层有机质处于富集状态,伴随着降雨的不断发生,土壤表层的土壤有机物不断冲刷[42]以及土壤中的壤中流携带有机物流入溪流[43],最终在降雨强度最大时冲刷效应最强,进而导致径流中DOC浓度达到峰值。之后,降雨不断持续,雨水的不断增加与汇集,导致溪流中的DOC浓度逐渐被稀释,从而导致在溪流中DOC浓度达到顶峰后不断缓慢持续下降。一方面流域降雨加强了地表冲刷,导致地表径流和大量土壤DOC输送到溪流中,从而增加了溪流中的DOC浓度,另一方面,降雨增加使径流量增加,导致DOC输出通量增加。此研究结果与大多数文献所报道的径流DOC浓度降雨时期高于其他时期的研究结果一致[17—18,44]。

4 结论

通过对大兴安岭北部多年冻土区老爷岭小流域春季冻融期(4月至6月)径流DOC浓度、径流量以及气温、降雨和土壤温湿度等环境因子的连续观测,发现研究时段内,老爷岭流域径流DOC浓度变化范围为3.88—33.75 mg/L;径流DOC浓度和输出通量在冻融循环期和融化期具有显著差异,主要受到径流和温度的影响。冻融循环期DOC浓度显著高于融化期,然而,融化期平均日DOC输出通量(48.02 kg/km2)是冻融循环期(9.52 kg/km2)的5倍。径流量越大,径流DOC输出通量越高。揭示了大兴安岭多年冻土区老爷岭流域春季冻融期径流DOC的输移特征及影响因素。