中亚热带森林地表CH4和N2O通量影响因素分析

黄志宏 ，张宇鸿 ，沈 燕 ，张 强 ，王 瑶 ，凌 威

（1. 中南林业科技大学 生命科学与技术学院，湖南 长沙 410004；2. 南方林业生态应用技术国家工程实验室，湖南 长沙 410004）

中亚热带森林地表CH4和N2O通量影响因素分析

黄志宏1，2，张宇鸿1，沈 燕1，张 强1，王 瑶1，凌 威1

（1. 中南林业科技大学 生命科学与技术学院，湖南 长沙 410004；2. 南方林业生态应用技术国家工程实验室，湖南 长沙 410004）

中亚热带森林是我国重要而独特的植被类型。本研究以本区域中3种典型的林分类型—杉木人工纯林、马尾松+石栎针阔混交林、青冈+石栎常绿阔叶林为研究对象，采用静态箱法—气相色谱法分析地表温室气体CH4、N2O浓度，同时观测样地环境因子。运用典型相关分析方法分析地表温室气体通量与环境因子的相关关系，并且对环境因子进行主成分分析。结果表明：(1)从总体来看，中亚热带森林地表温室气体通量是受多因素综合作用的结果，林地温室气体通量与林地环境因子间存在显著相关性（P＜ 0.05），二者间的相关性程度也因不同林型而异；(2)在诸多环境因素中，温度是其中的主导因子，对地表温室气体影响相对较大，尤其是地表和地下5 cm处土壤温度；(3)其它非生物因素（如土壤水分、土壤碳氮含量、坡位等）对温室气体通量所起作用的大小则因具体的林型而异；(4)生物因素中不同林型间地表温室气体通量存在显著差异 （P＜ 0.05）；(5)不同林型地表温室气体存在明显的季节动态。

中亚热带；林型；温室气体通量；影响因素

全球变化对人类生存环境的变化有着十分重要的影响。由于温室效应而引起全球气候不断变化，温室气体造成的温室效应也成为国际社会关注的热点和焦点。N2O 和CH4作为大气中两种主要的长寿命温室气体，对全球变暖的贡献仅次于CO2，而且还能参与许多重要的大气化学反应[1]。N2O 和CH4作为温室气体较CO2具有更大的增温潜势[2]，更重要的是，大气中有三分之一的CH4和三分之二的N2O来源于土壤排放[3]。因此，自20世纪70年代以来，对N2O和CH4排放的研究引起各国的广泛重视，并成为全球生态环境科学的研究热点之一[4]。

我国对N2O和CH4排放的研究已有不少，但研究多集中在湿地、草地和农田[5-9]。相对而言，森林土壤的CH4排放研究较少。森林是陆地生态系统的主体，森林土壤是CO2、CH4、N2O等主要温室气体的源、汇地之一[10]。近年来在森林土壤温室气体通量研究方面，我国学者做了较为深入的研究，包括不同的地带性的森林类型[4,11-14]，同一地域的不同森林类型[15]，人工林的研究也受到重视[12,16]。同时，影响森林温室气体通量的因素也做了大量的探讨[17-21]。亚热带地区森林资源在我国森林中占有重要地位。在此区域有关森林温室气体的研究也有一定报道[22]，但与广大的亚热带区域而言，还有待继续加强在此区域内森林地表温室气体研究。

本研究以长沙县大山冲省级森林公园3种典型的森林类型，即杉木Cunninghamia lanceolata人工林、马尾松Pinus massoniana+石栎Lithocarpus glaber针阔混交林、青冈Cyclobalanopsis glauca+石栎Lithocarpus glaber常绿阔叶林为研究对象，观测研究了3种不同森林土壤地表温室气体CH4通量和N2O通量特征，以及与相关环境因子的关系。研究结果对于正确估算广大中亚热带区域温室气体通量提供参考和基础数据。同时，对提高本区域森林温室气体源与汇、产生机制、影响因素以及相应减排措施的研究具有十分重要的现实意义。

1 研究方法

1.1 研究地概况

野外观测样地设置在长沙县大山冲森林公园内（28°23′～ 28°24′N，113°17′～ 113°19′E）。地貌为低山丘陵，坡度15°～24°，海拔55～317.4 m。属于中亚热带东南季风湿润气候区，该地年平均气温为16.6℃，年均相对湿度75%左右，年均降雨量为1 413～1 559 mm。该区夏季酷热，冬季严寒，7～9月经常会出现高温、干旱天气。土壤为板岩和砂页岩发育的红壤，风化程度较深，土层厚度60 cm 以上。

该区域植被为常绿阔叶林，以壳斗科Fagaceae中常绿种类的石栎属Lithocarpus、栲 属Castanopsis， 樟 科Lauraceae的 樟 属Cinnamomum、楠属Phoebe，山茶科Theaceae的木荷属Schima、山茶属Camellia的一些树种组成。灌木主要有山苍子Litsea cuheha、杜茎山Maesa japonica等植物。草本主要狗脊蕨Woodwardia japornica、五节芒Miscanthus floridulus、灯心草Juncus effusus、一年蓬Erigeron annuns等。

观测样地设在3 种不同林分类型内，即杉木人工林纯林、马尾松+石栎针阔混交林、青冈+石栎常绿阔叶林。样地所在林分的基本特征[23]见表1。

表1 3种森林类型的基本特征Table 1 Characteristics of the three forest stands

1.2 研究方法

样地选择与采样设置，2013 年11 月在长沙县大山冲省级森林公园的杉木人工林、自然更新的次生林马尾松—石栎针阔混交林、青冈—石栎常绿阔叶林3 种林地內，分别设置一个面积为1 hm2(100 m×100 m)的样地。每个样地分为上坡、中坡、下坡3个坡位，每个坡位随机选取3 个采样点，即每样地设置9个采样点。3个林地一共27个采样点。2013 年12 月至2014年11 月期间采集林地地表温室气体CH4和N2O气样。在每次采集气样时，同时记录测定箱外的气温、采样点地表温度、地下5 cm的土壤温度。在气样采集点附近采集土样，采用常规实验方法测定其土壤含水量、土壤有机质和土壤有机氮等理化性质[24]。

1.3 气体样品采集与分析技术

用自制的静态箱法采集CH4和N2O气体样品。静态箱由底座和顶箱两部分组成，顶箱高30 cm，底座高20 cm。箱体外表用优质保温反光锡箔纸包裹，以减少太阳辐射导致采样箱内温度升高影响观测结果。箱顶部有两个小孔作为接口，一个连接橡胶管用来平衡箱内外气压和气样采集，一个为温度计接口用来观测箱内气温。所有接口均以丁基橡胶塞密封。采样结束后仅移除顶箱，底箱保留在原处重复使用。采样在每月5～10号，20～25号之间的非降雨天气下进行。采样时间上午9时至11时之间进行。每个样点的取样时间长度为30 min，每隔10 min取一次样，即在放上静态箱后的0、10、20、30 min分别取样，每次每个样点可获得4个气体样品。

CH4和N2O浓度在实验室内利用气相色谱仪(Agilent 7890B)进行同步检测分析。CH4使用FID检测器，采用单阔单柱进样、分离系统；N2O使用ECD检测器，采用双阀双柱进样、反吹、分离、切换系统。柱箱温度为60 ℃，FID检测器和ECD检测器工作温度为300 ℃。载气为高纯氮气（N2），燃气为高纯氢气（H2），辅助气为干燥无油压缩空气，气体流速分别为30、400 mL/min。3种气体分析完成时间为8 min，CH4、N2O的保留时间分别在0.85、6.5 min左右。在两种气体浓度测定过程中，釆用标气（CH4、N2O浓度分别为4.86、0.937 mL/L）进行外标法校正。

1.4 气体通量计算与数据统计分析

气体的通量表示单位时间单位面积观测箱内该气体质量的变化。CH4和N2O气体通量均采用下式(1)计算：

式中，F为CH4和N2O 气体通量，单位为μgCH4·m-2h-1和 μgN2O·m-2h-1；ρ为 标 准 状 态 下CH4气体密度（kg·m-3）；A为采样箱底座面积（m2）；V为采样静态箱的有效体积（m3）；P为采样时采样点的大气压（kPa）；P0为标准状态下的标准大气压（kPa）；T为采样箱内温度（K）；T0分别为标准状态下的温度（K）；dCt/dt为采样时静态箱内CH4和N2O浓度随时间变化的直线斜率。F为正值时表示林地土壤排放CH4或N2O，F为负值时表示林地土壤吸收CH4或N2O。

林地地表温室气体通量与林地环境因子间的关系采用典型相关分析方法，林地环境因子主导因子分析采用主成分分析方法。本文所有数据分析均采用R软件包[25]进行统计分析和作图，统计显著性水平设置为0.05。

2 结果与分析

2.1 林地地表温室气体CH4和N2O通量特征

以林型作为主要因子，对3种林地土壤温室气体CH4和N2O通量进行单因素方差分析。单因素方差分析结果表明，不同林型间CH4和N2O通量均存在显著差异(P＜ 0.05)。林型间的温室气体通量特征结果如表2所示。

表2 3种林地地表CH4通量(μg·m-2h-1)和N2O通量(μg·m-2h-1)†Table 2 Soil fluxes of CH4 and N2O in the three forest stands (in μg·m-2h-1)

林型代码：CL-杉木人工纯林，PM-马尾松-石栎针阔混交林，CG-青冈-石栎常绿阔叶林。林型代码下同。

不同林型间CH4和N2O通量的多重比较（TukeyHSD）结果也表明，不同林型间的CH4和N2O通量存在显著差异（P＜ 0.05）（图1）。

2.2 林地温室气体（CH4 & N2O）通量与环境因子的相关性

林地地表温室气体（CH4和N2O）通量与环境因子间关系分析从两个层面进行，其一是将3种林型作为一个整体，探讨温室气体通量与环境因子间的相关性；其二是分3种林型，分别探讨各林型的温室气体通量与其环境因子间的相关性。

将3种林型作为一个整体的典型相关分析的特征值与典型相关系数结果见表3。结果表明，第一对典型变量V1与W1与第二对典型变量V2与W2典型变量均存在显著相关性（P＜ 0.001）。

图1 3种林型地表CH4和N2O通量均值多重比较Fig. 1 Multiple comparison of soil fluxes of CH4 and N2O among the three forest stands

表3 3种林地总体的地表温室气体通量与环境因子间的典型相关分析Table 3 Canonical Correlation Analysis (CCA) of environmental factors and greenhouse gases in all the three forest stands

标准化典型变量(standardized canonical coef fi cients)表示如下：

其中，x1－month，x2－position，x3－temps0，x4－temps5，x5－airtemp，x6－SMC，x7－soc，x8－son，x9－tempBox；y1－CH4flux，y2－N2O flux。

可见，典型变量V1主要取决于地下5 cm处温度（temps5）、抽样箱内气温（tempBox）和气温（airtemp），其系数绝对值较大。从系数大小来看，典型变量W1中N2O通量（y2）占了较大的比重。典型变量V1与W1存在显著相关性（P＜0.000 1），表明温室气体（CH4、N2O）与环境因子指标，包括地表温度(temps0)、地下5cm处温度(temps5)和抽样箱内气温(tempBox)等，具有显著相关性。从表4中可以看出，第二对典型相关变量之间相关性同样达到显著水平，但因其占贡献率不到10%，故可忽略第二对典型相关变量。

表4 3种林型的典型相关分析的特征值与典型相关系数Table 4 Canonical Correlation Analysis of environmental factors in the three forest stands

按不同林型的典型相关分析的特征值与典型相关系数结果见表4。不同林型的两个典型相关变量的累积贡献率均在90%以上，表明两个典型相关变量之间有较好的相关性。除马尾松-石栎混交林第二对典型相关变量未达到显著性（P＞ 0.05）外，其余两个林型的两对典型相关变量均达到显著性（P＜ 0.05）。杉木人工林和马尾松-石栎混交林均以第一对典型相关变量为主，其贡献率高于90%；青冈-石栎常绿阔叶林的情形稍有变化（见表4）。

林型PM第二对典型相关变量不具有显著相关性（P＞ 0.05），因此除林型PM外，林型CL和CG均列出两对典型相关变量。杉木人工林地典型相关分析的标准化典型变量(standardized canonical coef fi cients)如下：

式 中：x1－month，x2－position，x3－temps0，x4－temps5，x5－airtemp，x6－SMC，x7－soc，x8－son，x9－tempBox；y1－CH4flux，y2－N2O flux。变量代码下同。

马尾松-石栎混交林的典型相关分析其标准化典型变量(standardized canonical coef fi cients)如下：

青冈-石栎常绿阔叶林典型相关标准化典型变量(standardized canonical coef fi cients)表示如下：

2.3 林地环境因子主成分分析

类似于典型相关分析，主成分分析也分两个层次。其一是将3个林型环境因子作为一个整体来作主成分分析，其主成分分析的结果见表5；其二是分3个林型分别作环境因子主成分分析，主成分分析的结果见表6、表7和表8。

表5 3种林地总体环境因子主成分分析之因子相关性†Table 5 Correlation of Principle Component Analysis(PCA) of environmental factors of the three forest stands as a whole

表6 3种林地环境因子主成分分析Table 6 Principle component analysis of environmental factors in each of the three forest stands

表7 3种林地环境因子主成分分析之特征向量表†Table 7 Eigenvectors of principle component analysis of environmental factors in the three forest stands

对于3个林分组成的环境因子整体而言，环境因子的相关系数矩阵见表7。其特征值(Eigenvalue)λ1=3.970 3，λ2=1.651 4，λ3=1.021 8，λ4=0.990 2；其贡献率(Proportion，百分比)分别为44.11%，18.36%， 11.35%和11.00%。

4个主成分特征向量分别表示如下，式中变量代码与表5中相同：

表8 3种林地环境因子主成分分析之相关矩阵†Table 8 Correlation matrix of principle component analysis of environmental factors in the three forest stands

3 结论与讨论

3个林型总体的典型相关分析结果表明，林地地表温室气体通量与环境因子之间存在显著相关性(P＜ 0.001)，且第一对典型相关变量的贡献率即达92.66%。这说明，林地地表温室气体通量受控于在特定的环境条件下的主导因子。从第一典型变量表达式中的系数来看，地下5 cm处温度和气箱内温度的载荷系数较大，表明温度条件在温室气体通量变化中起着相对来说重要的作用。分林型的典型相关分析结果与前述的结果既有相似的一面，也有其特殊的一面。具体来说，杉木人工林和马尾松-石栎混交林中第一对典型相关变量贡献率均在90%以上，而青冈-石栎常绿阔叶林第一对典型相关变量贡献率为63.06%。在不同林型间CH4和N2O通量的多重比较(TukeyHSD)表明，林型间存在显著差异(P＜ 0.05)。从3种林型的典型变量表达式来看，3种林型的典型变量W1中多以地表温度和地下5 cm处温度的载荷系数为大。这就说明了林型整体环境因子典型变量与各林型环境因子变量间具有较好的一致性。

在此基础上，林地环境因子主成分分析则进一步探讨林地环境因子集中环境因子子集类别及其对环境因子整体所起作用的贡献大小。第一主成分表达式表明，地表温度、地下5 cm处温度、气温和箱内温度均具有较大的载荷系数，这说明温度是决定林分环境因子的主要因子。第二主成分表达式说明，土壤水分、土壤全碳和土壤全氮是第二主成分中的主要因子。第三主成分表达式表明不同月份是其主要因子，而第四主成分则是以坡位为其主要因子。从定量的角度来看，上述各主成分因子分别对环境因子整体的贡献率为44.11%，18.36%，11.35%和11.00%。

同3种林型总体的环境因子PCA结果相比，不同林型的环境因子PCA结果与之有一定的相似性，同时，其差异性也因林型而异。相似性表现在不同林型的第一主成分中均以温度因子为其主导因子。差异性表现在第二、第三和第四主成分并不与总体的完全一致。比如，杉木人工林的第二主成分因子主要是不同月份，第三主成分主要是土壤全碳与全氮；林型PM的第三主成分主要是坡位，土壤全碳与全氮则是第四主成分的主导因子；林型CG的第二主成分是月份和土壤水分，第三主成分主要是土壤全碳与全氮，坡位是第四主成分的主导因子。至此，结合典型相关分析结果与主成分分析结果，可以推断，中亚热森林地表温室气体通量的主要影响因素是温度，其它影响因子(如土壤水分、土壤碳氮含量、坡位等)对温室气体通量所起作用的大小则因具体的林型而异。

土壤温室气体通量与环境因子关系密切。鼎湖山针阔混交林地表CH4通量研究表明，土壤表层温度为影响CH4通量的主导因子[26]。这与本研究中得到的结果相同。千烟洲土壤CH4的吸收表现出明显的季节变化规律[27]，本研究中虽然没有单独对地表温室气体通量进行月动态分析，但典型相关分析与主成分分析结果均表明，月份是一个主要的影响因子。月份是也是一个间接因子，随着季节推移，温度和降水均表现出明显的季节性；同时，林分也呈现出相应的季节动态，表现为叶面积和凋落物动态等。凋落物作为土壤有机质的重要来源之一，也土壤微生物提供碳、氮。有研究表明，凋落物对长白山阔叶红松林土壤N2O排放和CH4吸收的影响可达到36.9%和23.4%的显著程度[4]。土壤水分是与土壤温室气体通量紧密相关的一个影响因子。土壤水分影响土壤通气状况、O2在土体中的扩散难易以及微生物和植物根系对O2的消耗程度[28-30]。从这种程度上来说，土壤水分对CH4和N2O通量的影响机理是相似的。林型对温室气体通量也存在较大的影响。本研究中无论从温室气体通量特征还是典型相关分析与主成分分析结果都证明了这一点。不过，林型是一个间接因素，主要是通过影响林内小气候环境及土壤温度、水分等因素来起作用。齐玉春等[14]研究发现，CH4的年均吸收通量表现为峨眉冷杉原始林＞ 演替林＞ 采伐迹地。这与本研究结果是一致的。

综上所述，中亚热带森林地表温室气体通量是受多因素综合作用的结果。其次，在诸多环境因素中，温度是其中的主导因子，它对地表温室气体影响相对较大，尤其是地表和地下5 cm处土壤温度。其它影响因子（如土壤水分、土壤碳氮含量、坡位等）对温室气体通量所起作用的大小则因具体的林型而异。本研究只是对地表温室气体与环境因子的整体关系作了一次框架式的综合探讨，对其中个别因素的探讨及其影响机理还有待进一步深入研究。

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Effects of environmental factors on soil CH4and N2O fluxes in three forest types in central subtropical China

HUANG Zhi-hong1,2, ZHANG Yu-hong1, SHEN Yan1, ZHANG Qiang1, WANG Yao1, LING Wei1
(1. College of Life Science and Technology Central South University of Forestry & Technology, Changsha 410004, Hunan, China;2. National Engineering Laboratory for Applied Technology of Forestry and Ecology in South China, Changsha 410004, Hunan, China)

Forest stands surface greenhouse gas fluxes play a pivotal role in the global carbon balance and global climate change. Forests in central subtropical is an important and special vegetation type in China. The typical forest types including Chinese fi r plantation,

Pinus massoniana + Lthocarpus glabermixed forest, andCyclobalanopsis glauca + Lithocarpus glabermixed evergreen broad-leaved forest were selected for the sampling plots using static chamber technique and gas chromatography analysis of soil surface greenhouse gases (CH4and N2O). The local environmental factors were recorded including soil surface temperature, soil temperature at 5 cm depth, air temperature, air temperature in the static chamber, soil moisture content in the fi eld. And soil total organic carbon and soil total organic nitrogen were measured in the laboratory. The relationship between the greenhouse gas flux and environmental factors was analyzed by using the canonical correlation analysis (CCA) method. The principal component analysis (PCA) was carried out to investigate the dominant factors in all the environmental factors. Some conclusions were drawn as the followings: (a) in general, soil surface greenhouse gases in the forest stands were in fluenced by multiple environmental factors and correlationship between greenhouse gases and environmental factors was statistically signi fi cant at the level of 0.05 which varied with the forest types, (b) temperature was the dominant factor among the environmental factors which affects soil surface greenhouse gases, especially temperature at soil surface and 5cm depth, (c) the rest of physical environmental factors, such as soil moisture, soil carbon and nitrogen content, slope position also played an important role in greenhouse gases flux but the correlation coef fi cients varied with forest types, (d) the biological factor as forest types caused a statistical difference in soil surface greenhouse gases flux (P＜ 0.05), and (e) seasonal dynamics in soil surface greenhouse gases flux was signi fi cant in the forest types.

central subtropical region; forest types; soil greenhouse gases flux; in fluencing factors

S718.55

A

1673-923X(2016)04-0056-08

10.14067/j.cnki.1673-923x.2016.04.011

http: //qks.csuft.edu.cn

2015-10-19

国家林业局948项目（2013-4-57）；国家国际科技合作专项资助（2013DFA32190）；湖南省自然科学基金创新研究群体（湘基金委字[2013]7号）

黄志宏，副教授，博士；E-mail：huanghugh2013@yahoo.com

黄志宏，张宇鸿， 沈 燕，等. 中亚热带森林地表CH4和N2O通量影响因素分析[J].中南林业科技大学学报，2016,36(4): 56-63.

[本文编校：吴 彬]