华北低山丘陵区人工林土壤CH4通量测定代表性时段研究

庄静静，张劲松*，孟平，郑宁，贾长荣，李剑侠，李建中

1. 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；2. 南京林业大学南方现代林业协同创新中心，江苏 南京 210037；3. 济源市国有大沟河林场，河南 济源 454650

华北低山丘陵区人工林土壤CH4通量测定代表性时段研究

庄静静1,2，张劲松1,2*，孟平1,2，郑宁1,2，贾长荣3，李剑侠3，李建中3

1. 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；2. 南京林业大学南方现代林业协同创新中心，江苏 南京 210037；3. 济源市国有大沟河林场，河南 济源 454650

在日尺度上选取合适的时间段测定土壤CH4通量，取其均值代表日均值，可使短时间内土壤CH4通量观测数据有效反映长时间尺度上土壤CH4通量。为此，于2014年11月─2015年10月利用土壤CH4自动观测系统对华北低山丘陵区刺槐（Robinia pseudoacacia L）人工林的土壤CH4通量进行昼夜连续性观测，共取得140 d完整连续数据，其中，生长季（2015年5月─2015年10月）共82 d，非生长季（2014年11月─2015年4月）共58 d。分析各月土壤CH4通量的日均值变化特征，计算各月的代表时段与日平均的相对差异百分率，选取相对差异百分率在±10%以内作为代表性时段。各月观测代表性时段选定后，对各月代表性时刻土壤 CH4通量的平均值与日平均值进行拟合，并对其在年尺度上的有效性进行检验评估。结果表明：（1）2014年11月─2015年10月各月份的日均值变化幅度分别为-0.74～-1.16、-0.58～-0.79、-0.48～-0.67、-0.55～-0.86、-0.59～-1.49、-0.60～-0.72、-0.70～-0.80、-0.50～-0.66、-0.54～-0.71、-0.71～-0.85和-0.84～-1.09 nmol·m-2·s-1，日较差分别为0.42、0.21、0.19、0.31、0.90、0.12、0.10、0.16、0.17、0.15、和0.24 nmol·m-2·s-1；（2）选取8:00─9:00作为生长季（2015年5月─2015年10月）土壤CH4通量的代表性时段；选择9:00─10:00作为非生长季（2014年11月─2015年4月）的代表性时段；（3）各月的代表性时段内土壤CH4通量平均值与24 h日平均值的相对差异分别为5.71%（正向）、4.50%（正向）、-1.98%（负向）、3.11%（正向）、6.34%（正向）、-7.37%（负向）、-1.23%（负向）、-9.03%（负向）、-4.43%（负向）、-0.71%（负向）、4.97%（正向），均在±10%以内；（4）对各月代表性时刻土壤CH4通量的平均值与日平均值进行拟合，发现各月代表性时段土壤CH4通量平均值与24 h日平均值数据差异最小出现在9月，最大出现在7月；（5）将选择的代表性时段内土壤CH4通量累加至年尺度上，表明选取的代表性时段可代表研究区的全年土壤CH4通量（r2=0.885，P=0.000）。

代表性；CH4通量；季节尺度；时段

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CH4作为一种重要的温室气体，其产生、消耗和排放机制及在全球气候变暖过程中的作用已引起广泛关注。目前关于森林土壤CH4的研究已有一些报道，但由于土壤与大气之间的水热交换有一定的传导平衡时间（田慎重等，2012），不同时间尺度（小时、昼夜、月和季节）的土壤CH4通量就可能会有不同的表现形式。因此，为了能更准确地估算森林土壤CH4通量，阐明其在全球气候变暖中的作用，迫切需要长期和连续的土壤CH4通量测定数据，以定性定量分析环境和生物因子对土壤 CH4通量的影响，为土壤CH4通量模型的建立和验证提供科学依据。

国内外学者常采用箱式法观测野外土壤CH4通量，在晴天的上午 8:00─12:00进行人工取样，并采用一次测量来代表当天日平均通量（莫江明等，2005；Mosier，1991）。由于温室气体处于动态变化中，在不同时间、不同生长阶段及不同尺度上均有所不同，但若要以天为单位对试验进行加密观测，甚至在冬季进行野外昼夜试验，观测工作难度就会加大（秦璐等，2013），这样就面临土壤 CH4通量测定代表性时段的选取问题。在季节及年际变化等较长时间尺度研究中，选取一天中最具代表性的时刻进行通量测定，不仅可以保证测定结果的准确性，还可以节省劳动力以提高工作效率。测定地点以及测定时期不同，代表一天平均土壤CH4通量的最适测定时间段也不尽相同。因此，准确选取合适的土壤CH4通量测定的代表性时段进行点测量，进而准确估算长时间尺度上的森林生态系统土壤CH4通量已成为研究土壤CH4通量亟待解决的问题。

目前国内外对土壤CH4通量代表性时段的研究主要集中在农田（田慎重等，2012；李晶等，1998；熊效振等，1997）、草地（杜睿等，1998；王艳芬等，2003；杜睿等，2001），同时对于植被较为复杂的森林主要集中在较短日尺度上的观测（刘实等，2001；肖冬梅等，2004；匡艳华等，2013），而对于植被类型较复杂的森林较长尺度的代表性时段的研究较少。为此，本文以太行山南段低山丘陵区刺槐（Robinia pseudoacacia）人工林为例进行土壤CH4通量测定代表性时段研究，采用基于离轴积分腔输出光谱技术的多通道土壤痕量温室气体自动观测系统的实测数据，系统分析该区土壤CH4通量昼夜变化规律，选取最适测定时间段，为季节、年际变化等长时间尺度土壤CH4通量的研究提供数据支持，以期为森林土壤CH4的准确评估及其相关研究提供理论依据。

1 研究区概况

试验地位于黄河小浪底森林生态系统定位研究站（35o01' N，112o28' E）站区内（赵娜等，2014）。黄河小浪底林区地处黄河中游，紧连太行山，属暖温带大陆性季风气候，以人工林为主，代表性树种有刺槐（Robinia psedudoacia）、侧柏（Platycladus orientalis）和栓皮栎（Quercus variabilis）（王鹤松，2007）。全年日照时数为2367.7 h，年日照率为54%，≥0 ℃的多年平均积温为 5282 ℃，≥10 ℃的多年平均积温达4847 ℃。历年平均降水量641.7 mm，6─9月多年平均降水量为 438.0 mm，占全年的68.3%（田超等，2015）。

2 研究方法

2.1土壤CH4通量测定

2014年 9月中旬，在太行山南段 45 a刺槐（Robinia psedudoacia）人工林样地内，选择地势平坦、土壤立地条件一致的地段安装基于离轴积分腔输出光谱技术的多通道土壤痕量温室气体自动测量系统（SF-3000，U.S.A.，Lica United）。将采样环纵向插入土中，露出地表4.5 cm，与长期气室连接，共设定4个气室，待采样环与土壤接触紧密后（平衡24 h）进行土壤CH4通量24 h连续性测定，测定获取频率1 Hz，每个气室测定时间5 min，将每小时的通量数据进行平均，获得以1 h为间隔的24 h连续数据。基座经过24 h的平衡后，土壤CH4通量会恢复到基座放置前的水平，从而避免了由于安置气室对土壤扰动而造成的短期内CH4通量的波动。2014年11月─2015年10月共获得140天完整的昼夜变化连续观测数据，其中，2014年11月（13 d）、2014年12月（14 d）、2015年1月（13 d）、2015年3月（8 d）、2015年4月（10 d）、2015年5月（19 d）、2015年6月（12 d）、2015年7月（9 d）、2015年8月（19 d）、2015年9月（16 d）、2015年10月（7 d），各月土壤CH4通量的日变化均为各月不同天数土壤CH4通量的日平均。

与此同时，在实验区安装HMP45C型大气温湿度传感器（Vaisala，Helsinki，Finland）、土壤温度传感器（AV-10T，USA）和水分传感器（EC-H2O，Avalon Sci. Inc.，USA），分别同步观测了研究区内的林内大气温度（ta）、大气相对湿度（RH）、地表5 cm处土壤温度（t5）、地表5 cm处土壤含水量（S5）。数据采集均通过 CR10X数据采集器（Campbell，USA）和AR5-8A-SE数据采集器（Avalon Sci. Inc．，USA）进行，数据采集频率设定为每1 min采集1次，每10 min输出1组平均值。

土壤通量计算公式如下：

式中，F为土壤CH4通量（nmol·m-2·s-1）；V为气路体积（cm3），P0为内部原始气压（kPa），W0为气路内部原始水汽浓度（mmol·mol-1），S为气室覆盖面积（cm2），t0为内部原始温度（℃），ΔC/Δt为CH4浓度随时间的变化率（umol-1·mol·s-1），R为理想气体常数（8.314 Pa·m3·K-1·mol-1）。

2.2指标测算

为了更详细的研究代表性时段数据的差异，本文参考土壤呼吸代表性时间段的研究方法，对各月代表性时段进行选取时要尽量考虑以下几点：（1）各月所选取的代表性时段时长相等；（2）尽量选取白天的代表性时刻；（3）代表性时刻土壤表层CH4通量与日均值间的相对差异百分率在±10%之内（秦璐等，2013）。

相对差异百分率的计算公式（姚玉刚等，2011）：

式中，P'为相对差异百分率，Rs-real为选取时段土壤CH4通量的实测值，Rs-mean为24 h土壤CH4通量的日平均值。

2.3数据分析

本研究的试验数据使用SPSS 19.0对土壤CH4通量的代表性时段与日均值差异之间进行单因素方差分析，并使用Origin Pro 8.0进行图形图像输出。

3 结果与分析

3.1各月土壤CH4通量的平均日变化特征及差异

如图1所示，该研究区在11个观测月份均表现为土壤CH4的汇，而且土壤CH4通量日变化特征均呈现多曲线的昼低夜高变化趋势。各月均在午间（12:00─14:00）出现最大峰，而2014年12月和2015年1月在下午17:00左右出现第二个高峰。从图1中也可以看出，2014年11月、2015年4月、2015年6─10月的土壤CH4通量的昼夜变化相对稳定，最高值一般出现在凌晨2:00─7:00之间，最低值一般出现在中午13:00（图2a、图2c、图2g～图2k）。在整个非生长季，除在2014年12月和2015年1月时，土壤CH4通量日变化波动明显，出现明显的最大峰和次峰（图2b、图2c），分别出现在上午11点和下午17:00；而其他月份仅有1个峰值，均在中午时刻。在整个生长季，除2015年5月日变化特征不显著外，其余月份的日变化特征显著。分析各月日平均值表明，2015年6─9月全天的实测值与日平均值均相近，但1月份在下午16:00─18:00之间也出现了与日平均值相接近的时段（图2g～图2j）。由此可知，在不同生态系统及不同环境条件下，土壤CH4通量的代表性时段也会有所不同。传统观测手段，如静态箱-气相色谱法，采用2 h观测1次的间隔进行日变化连续性观测时，会引起CH4通量估算的显著误差。本研究使用的高频连续观测手段，可精确记录每小时内的CH4通量变化，对确定土壤CH4通量测定的代表性时段尤为重要。

图1 各月土壤CH4通量平均日变化特征Fig. 1 Average daily variation of CH4fluxes in each month (mean ± SE)

对各月份的日均值进行计算，2014年11月─2015年10月的日均值分别为-0.86、-0.66、-0.57、-0.66、-0.89、-0.65、-0.73、-0.56、-0.60、-0.76、-0.93nmol·m-2·s-1。10月的土壤CH4通量较其他几个月份高，其中1月的土壤CH4通量值最低，整个观测期内的CH4通量日变化幅度也较小，各月份的日均值变化幅度分别为-0.74～-1.16、-0.58～-0.79、-0.48～-0.67、-0.55～-0.86、-0.59～-1.49、-0.60～-0.72、-0.70～-0.80、-0.50～-0.66、-0.54～-0.71、-0.71～-0.85和-0.84～-1.09 nmol·m-2·s-1，日较差分别为0.42、0.21、0.19、0.31、0.90、0.12、0.10、0.16、0.17、0.15、和0.24 nmol·m-2·s-1。由此可见，在2015年5─9月的日变化差异最小，而4月的日变化差异较大，这主要是由于环境因素的变化而导致的土壤CH4通量日变化趋势更加显著。

图2 各月代表性时段测定均值与日均值间相对差异百分率Fig. 2 Relative difference between average values measured and daily average values during months

3.2各月日土壤CH4通量代表性时段

根据选择时段的要求，选择相对差异在±10%以内的时间段。通过计算各月土壤CH4通量的代表性时段与日均值差异比较发现（图2），2014年11月，除11:00─14:00出现正向（>20%）外，其他时段的相对差异均在±10%左右，在 7:00─10:00和11:00─14:00连续时段内的相对差异均在±10%以内。2014年12月8:00─10:00和19:00─22:00连续时段内的相对差异均在±10%以内。2015年1月，在4:00和8:00分别出现负向（>10%）的最大差异，在11:00和17:00时分别出现正向（>10%）的最大差异，而9:00─10:00的相对差异均在±10%以内。2015年3月，11:00─14:00出现正向（>20%）的最大差异，在 9:00和15:00─19:00的相对差异均在±10%以内。2015年4月，在0:00─6:00和13:00─16:00连续时段内分别出现向负向（>20%）和正向（>20%）的最大差异，在7:00─10:00连续时段内的相对差异在±10%以内。2015年5月和6月各时刻的相对差异均在±10%以内（图2f、图2g）。2015年7月，在12:00─16:00出现正向（>10%）的最大差异，在8:00─11:00和17:00─21:00连续时段内的相对差异均在±10%以内。2015年8月、9月和10月，分别在12:00─15:00、14:00和12:00─14:00时出现正向（>10%）的最大差异，其他时段内的相对差异均在±10%以内。为了满足数据分析中选取代表性时间段的条件，生长季（2015年5─10月）均选取8:00─9:00作为土壤CH4通量测定的代表性时段，而非生长季（2014年11月─2015年4月）选取9:00─10:00作为土壤CH4通量测定的代表性时段。由此可见，代表性时段的选取存在一定的差异性。虽然本研究选取的代表性时段均在8:00─11:00点范围之内，与之前大多数研究者选取时段相同，但为了使对土壤CH4通量的估算更加准确，应尽量选择在2 h以内的合适时段。

3.3各月土壤 CH4通量代表性时段与日均值差异比较以及多日尺度上的差异分析

经观测，分别选择生长季（2015年5─9月）的8:00—9:00和非生长季（2014年11月─2015年4月）9:00─10:00土壤CH4通量的平均值与24 h日平均值进行拟合分析，结果表明，各月的平均值与24 h日平均值均呈线性关系，相关性检验均达到极显著水平（r2>0.653，P<0.340）（图 3、表 1）。月尺度分析表明，在非生长季，2014年11—12月、2015年1月和2015年4月的9:00─10:00的土壤CH4通量平均值与24 h土壤CH4通量日平均值拟合线，在数值较小时，偏离 1∶1线较大，位于其上方，说明9:00─10:00土壤CH4通量平均值比24 h土壤 CH4通量日平均偏低，存在低估；而在 2015年3月的9:00─10:00的土壤CH4通量平均值与24 h土壤CH4通量日平均值拟合线，在数值较大时，偏离1∶1线较大，位于其下方，说明9:00─10:00土壤CH4通量平均值比24 h土壤CH4通量日平均偏高，存在高估。在生长季，2015年5月和8月的8:00─9:00的土壤CH4通量平均值与24 h土壤CH4通量日平均值做拟合曲线（图3f、图i），发现拟合线基本位于 y=x线上，拟合效果较好（r2=0.958，P=0.122；r2=0.971，P=0.213）（表1）。在2015年6—10月的8:00─9:00的土壤CH4通量平均值与24 h土壤CH4通量日平均值拟合线，在数值较大时，偏离1∶1线较大，位于其下方，说明8:00─9:00土壤CH4通量平均值比24 h土壤CH4通量日平均偏高，存在高估。但总的来说，各月份的拟合线基本位于1∶1线上，拟合效果较好。

表1 不同月份各月土壤CH4通量代表性时段与日均值差异比较Table 1 Comparison the difference between the CH4fluxes of the representative period and daily average in different months

在计算土壤CH4通量年总量时，需要将日尺度上的土壤CH4通量数据换算到年尺度上，通过多日的平均数据，拓展到多日尺度上进行分析，从土壤CH4通量测定代表性时段与日平均值的拟合结果来看，扩展到全年尺度各月代表性时段的土壤CH4通量与日平均值的相关系数r2为0.885，相关性检验达到极显著水平（F=25.682、P=0.000），拟合效果较好（图4）。

4 讨论

4.1各月土壤CH4通量平均日变化特征

通过对该区各月的平均日变化特征进行分析，结果表明，研究区的各月土壤CH4通量日动态变化整体上呈现双峰曲线，表现出昼低夜高的变化趋势。董云社等（2000）对内蒙古草原的研究表明，虽然羊草草地CH4通量的日变化特征不十分明显，但总体呈现出昼低夜高的变化趋势。齐玉春等（2002）和周存宇等（2004）分别对贡嘎山山地暗针叶林和鼎湖山针阔混交林进行研究，也获得了相同的研究结果。由此可知，虽然土壤CH4通量的日变化曲线多变，但其昼低夜高的变化趋势是相同的。本研究中，各月的土壤CH4通量均在午间（12:00─14:00）出现最大峰，而2014年12月和2015年1月在下午17:00左右出现第二个高峰。2014年11月、2015年4月、2015年6─10月的土壤CH4通量的昼夜变化相对稳定，最高值一般出现在凌晨2:00─7:00之间，最低值一般出现在中午13:00（图2a、图2c、图2g～图2k）。Xiao et al.（2004）通过对长白山阔叶林土壤CH4通量的研究，得出的土壤CH4通量的吸收峰值出现在14:00和18:00，吸收最低值出现在6:00，这与本研究的结论相一致。然而，杨小丹等（2010）通过对寒温带大兴安岭地区森林土壤CH4通量进行研究，结果表明，在7月和8月，土壤CH4通量的吸收高峰主要集中在0:00和16:00，这与该研究结果相反。造成这种差异主要是由于其研究区的特殊气候条件所引起的，而该研究区的冻融作用较小，其通过影响微生物活性进而对土壤CH4通量的影响作用也下降。一般认为，在较短的时间尺度内，当土壤条件、气候因素和植物体维持相对稳定且日较差较大时，CH4通量在土壤环境温度范围内与土壤温度具有正相关性。本研究在各月份的日较差分别为0.42、0.21、0.19、0.31、0.90、0.12、0.10、0.16、0.17、0.15、和0.24 nmol·m-2·s-1。随着土壤温度的变化，CH4通量的日变化振幅不断缩小。Castro et al.（1993）在研究美国哈佛森林时，指出当土壤温度在-5～10 ℃范围内，土壤CH4通量和温度呈明显正相关。刘玲玲等（2008）对千烟洲的研究也表明，土壤CH4通量的最低值没有出现在温度最高的7月，而是发生在与温度的最低值保持一致的冬季，说明温度与土壤CH4通量之间的关系更加密切。本研究将土壤吸收CH4能力从强到弱不同月份排序为：4月>11月>3月>10月>1月>8月>7月>9月>5月>6月，更加说明在一定较低范围内，低温对土壤吸收CH4能力有增加的作用，而在更低温情况下，对土壤CH4的吸收也会产生一定的抑制作用。

图3 各月土壤CH4通量代表性时刻平均值与日平均值拟合特征Fig. 3 Linear regression between average value of CH4flux in representative time selection and daily average value in different months

图4 全年尺度上土壤CH4通量代表时与均值拟合特征Fig. 4 Linear regression between soil CH4fluxes average value of representative time selection and daily average value during all year period

4.2非生长季代表性时段的选取与验证

通过对该区各月代表性时段均值与日平均值的差异性以及拟合特征，选取8:00─9:00作为生长季的土壤CH4通量代表性时段，而选取9:00─10:00作为非生长季的土壤CH4通量代表性时段。这与大多数研究者选取 8:00─12:00、7:00─11:00作为代表性时段的范围相吻合，但由于CH4的日变化特征较复杂，代表性时段的缩短，可进一步减少测定误差，为此，本研究选择在相对稳定的月份选取 2 h间隔的采样时间。非生长季选取的代表性时段与生长季的差异性较大，这主要是由于在非生长季，环境因素日变化差异较小，而且温度较低，对土壤微生物的活性影响较大，使 9:00─10:00之间的平均值更接近于日平均值（图2）。孙向阳（2000）对北京低山区森林土壤CH4通量的研究结果表明，森林土壤对CH4的吸收主要发生在0～5 cm的矿质土层，枯落层基本无吸收反应。本研究中4月刺槐处于无叶期，枯枝落叶层较厚，影响大气CH4与土壤CH4的交换，加之降雨和土壤温度回升的影响，整个研究区土壤CH4通量增加。由图3可发现，直线拟合能较好地表现研究区生长季的8:00─9:00和非生长季的9:00─10:00土壤CH4通量测定值与日平均值土壤 CH4通量的变化趋势（r2>0.653，P<0.340）。由图2可知，各月的代表性时段基本与日平均线的出现时段保持一致。在年尺度上，土壤CH4通量代表性时段内均值与日平均土壤CH4通量值线性拟合线基本位于1∶1线上（r2=0.885，P=0.000）。

5 结论

在整个观测期土壤CH4通量代表性时段的选择方面，本研究与前人的研究不同，大多数研究者在全年中只选取一个时间段作为土壤CH4通量测定代表性时段（刘玲玲等，2008；王颖，2009），或者只对生长季的代表性时段进行确定（马秀枝等，2012）。而对本研究区来说，该区季节变化明显，温度差异大，一个土壤CH4通量代表性时段不足以代表全年土壤CH4通量变化特征。此外，前人的研究大多数采取白天每2小时左右观测1次、夜晚每3小时左右观测1次（莫江明等，2005）的观测方法，而温室气体处于动态变化中，取样的时间对土壤CH4通量的估算会造成差异，这种差异可达几倍甚至几十倍。与传统的土壤CH4通量研究相比，本研究的一个显著不同是其测定的高频率与连续性。通过对土壤CH4通量连续不断地观测，并根据相对差异百分率的公式计算得到观测的代表性时段。

综上所述，研究区在生长季应选取8:00─9:00作为土壤 CH4通量代表性时段，而非生长应选取9:00─10:00作为土壤 CH4通量代表性时段。各月份的土壤CH4通量代表性时段平均值与24 h日平均值差值分别为0.42、0.21、0.19、0.31、0.90、0.12、0.10、0.16、0.17、0.15、和0.24 nmol·m-2·s-1，相对差异性范围为-9.03%～5.71%，均在±10%以内。在年尺度上的扩展可以较好地代表日平均土壤CH4通量值（r2=0.885，P=0.000）。

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Representative Time Periods of Measuring Daily CH4Fluxes of Soil in Robinia psedudoacia Plantation in Low Hilly Areas of North China

ZHUANG Jingjing1,2, ZHANG Jinsong1,2*, MENG Ping1,2, ZHENG Ning1,2, JIA Changrong3, LI Jianxia3, LI Jianzhong3
1. Research Institute of Forestry, Chinese Academy of Forestry//Key Laboratory of Tree Breeding and Cultivation of the State Forestry Administration; Beijing 100091, China; 2. Collaborative Innovation Center of Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China; 3. Dagou-he National Forest Farm, Jiyuan 454650, China

A proper period of time on a day should be chose to measure CH4flux, and to take the measured average value to represent the daily average CH4fluxes. The short-term observed soil CH4flux data can also be effectively applied in the estimation of CH4fluxes at a longer time scale. In this study, we used an automatic observation system of soil CH4to collect the continuous day and night observational data in Robinia pseudoacacia L. plantation in low hilly areas of north China in November 2014 to October 2015. We obtained a total of 140 days of continuous data in growing season of May 2015 to October 2015 (82 days) and non-growing season of November 2014 to April 2015 (58 days). The mean daily variation of CH4flux was analyzed, and the relative percentage differences between the representative time and daily average in each month was calculated to select a time period which were within a relative percentage difference of ± 10% as the representative period. After the confirmation of the representative period, the mean CH4fluxes of soil between the representative time periods and daily was fitted, and the effectiveness of its annual scale was estimated and evaluated. The results show that: (1) the change range of the mean daily variation was -0.74～-1.16, -0.58～-0.79, -0.48～-0.67, -0.55～-0.86, -0.59～-1.49, -0.60～-0.72, -0.70～-0.80, -0.50～-0.66, -0.54～-0.71, -0.71～-0.85 and -0.84～-1.09 nmol·m-2·s-1, and the diurnal range was 0.42, 0.21, 0.19, 0.31, 0.90, 0.12 , 0.10, 0.16, 0.17, 0.15 and 0.24 nmol·m-2·s-1in each month, respectively; (2) the period of 8: 00─9: 00 was selected as the representative time in growing season; and 9: 00─10: 00 as the representative time in non-growing season; (3) The relative difference between the CH4fluxes of the representative period and daily average were 5.71% (forward), 4.50% (forward), -1.98% (negative), 3.11% (forward), 6.34% (forward), -7.37% (negative), -1.23% (negative), -9.03% (negative), -4.43% (negative), -0.71% (negative), 4.97% (forward) they were all within ± 10% in each months, respectively; (4) the fit result between the soil CH4flux of daily averages and the representative time showed that the minimum data of the difference of CH4flux appeared in September while the maximum appeared in July; (5) the selected representative period can represent the annual CH4flux of this study area (r2=0.885, P=0.000) when we accumulate soil CH4flux of selected representative period to annual scale.

representative; methane; season scale; period

10.16258/j.cnki.1674-5906.2015.11.006

Q948；X144

A

1674-5906（2015）11-1791-08

国家林业公益性行业科研项目（201404206）；中国林科院林业所所基金项目（RIF2014-09）

庄静静（1988年生）女，博士，主要从事森林土壤温室气体研究。E-mail: zhuangjingnd@126.com *通信作者。

2015-10-09

引用格式：庄静静, 张劲松, 孟平, 郑宁, 贾长荣, 李剑侠, 李建中. 华北低山丘陵区人工林土壤CH4通量测定代表性时段研究[J]. 生态环境学报, 2015, 24(11): 1791-1798.