黄河龙门-潼关段水位变化对芦苇湿地土壤CO2释放速率的影响研究

吕海波

黄河龙门-潼关段水位变化对芦苇湿地土壤CO2释放速率的影响研究

吕海波1,2

（1.渭南师范学院 环境与生命科学学院，陕西 渭南 714000；2.陕西省河流湿地生态与环境重点实验室，陕西 渭南 714000）

【】评价水位变化对黄河中游滨河湿地土壤碳排放的影响程度并分析其影响机理。对研究区芦苇群落进行土壤CO2释放的随机调查，结合人工注水设置监测试验，研究了各种因素对土壤CO2释放的影响规律。水位变化的影响规律与土温有关，土温13~23 ℃时，随水位上升土壤CO2释放速率先升后降，最大值对应深度为0 cm，在24~30 ℃和>30 ℃时逐渐降低，同时，水位与CO2释放回归方程的2值也受到土温影响；野外样地半注水（水位-30 cm）和全注水（水位0 cm）设置后，土壤CO2释放速率呈急剧降低-波动滞后-波动同步的特征，所有数据白天和晚上释放平均值分别为3.05、2.74 μmol/(m2·s)，多表现为昼高夜低的规律，在7 d监测期间未干涉样地（Lo）、全注水（Lh）和半注水样地（Lf）CO2排放总量分别为2.47、1.22、1.39 mol/m2，后2者分别造成了50.4%和43.4%的减少。水位升降对湿地CO2释放的影响收到气温和昼夜变化的复合影响，较多情况下表现为水位上升，CO2释放减少，释放速率昼高夜低，水位变化造成CO2的影响持续时间大于7 d。

水位变化；土壤呼吸；芦苇湿地

0 引言

土壤呼吸过程中，含水率变化是重要的影响因素之一，对湿地而言，水位变化的影响更加重要，其对土壤CO2排放的影响复杂而多变。据统计，全球湿地面积仅占陆地面积的4%～6%[1]，碳储量却可达300～600 Gt[2]，湿地碳储量变化中，碳汇为通过光合作用储存于为生物体内或土壤有机质中，碳源则主要为通过土壤呼吸向大气排放的含碳气体。对于稳定的生态系统而言，碳存储变化缓慢，而通过土壤呼吸造成的碳源变化受气温、降水等因素影响而敏感多变，研究土壤呼吸变化特征及影响因素一直是一个热点。湿地的水位变化是决定其土壤环境的重要因素，对湿地生态功能有显著的影响。研究发现，湿地水位状况往往对土壤需氧层/厌氧层界面和土壤氧化还原水平起决定性作用[3]，随水位升高，土壤逐渐转为厌氧环境，CO2排放量逐渐减少，低水位则会造成CO2增加[4]，然而对于水位动态变化过程以及各因素的复合作用研究尚显缺乏，水位对CO2影响存在不同的结论[5-6]。湿地水位变化的影响特征及相关机理需进一步研究。在气候变暖后，受融雪和降水双重影响[7-8]，中国西部地区河流水位变化频繁[9-11]，显著影响了河流两岸湿地固碳功能。黄河中游承接位于西北地区多变的上游流域来水，水位变化频繁，对两岸湿地的环境影响较大。为此，在黄河中游选择代表性芦苇湿地，采用广泛野外调查采集不同湿地土壤CO2释放速率，结合定点人工注水试验，研究静态和动态水位下CO2排放速度的特点。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

龙门—潼关段是黄河中游水情较为特殊的一段，陕西龙门是晋陕峡谷的南口，水量承接中国西北地区流域的降水及融雪补给，以下展宽为4～10 km的河谷漫滩，流经汾渭阶地平原河段，两岸滩地较多，发育有滨河湿地（图1）。芦苇湿地在边滩上呈斑状分布，是研究的湿地群落中的建群种。

图1 研究区位置

1.2 研究方法

1.2.1 野外调查取样

2016年7―9月对研究区域所在的黄河边滩芦苇进行调查，记录样地水位、芦苇株高、直径、密度及土温，测量土壤CO2释放速率。水位为附近黄河水面距边滩土表面的垂直距离，水位在地表以下用负值表示；植物生长状况及气温通过人工实际测量：随机取100 cm×100 cm样方3个，用卷尺量取株高、1/2株高处的直径，并人为计数获得密度，用玻璃温度计插入土壤5 cm深处计时5 min量取土温。测量CO2排放速率取3次重复，根据群落统计数据筛选掉个别异常的生长状态如过密、植物过杂、过稀疏等状况，筛选后获得具有代表性的芦苇样地68个。芦苇高120～230 cm，密度750～900 株/m2；5 cm土温变化介于13～35 ℃之间，对测样进行聚类分析，结合研究区实际温度状况将>30、24～30、13～23 ℃设定为高温、正常温度及低温进行归类对比。

1.2.2 定点人工设置与观测

为验证野外数据的研究结果，2017年7月16日进行人工设置试验。选择韩城市黄河边滩（35°25.082'N，110°28.03'E）典型芦苇湿地进行人工设置（图1和图2（b））。边滩宽60~200 m，长500 m，近河边蒲草为建群种，由河向两侧，芦苇逐渐增多，在距河边约21 m处芦苇占80%以上，试验样地据河边30~50 m，地面平整，植物外貌一致。7日观测过程中芦苇样地距水面高差约50~60 cm。芦苇平均株高约150～170 cm，茎秆直径为1~3 mm（70%）、4~6 mm（30%），密度约650 株/m2。

在80 cm见方的芦苇湿地的外围挖掘宽50 cm、深60 cm的水槽，槽内铺设塑料阻渗膜，内壁开孔以供水渗透图2（a）。

图2 人工设置试验

共设置6个培养坑，同时准备3个未处理对比样地Lo，9个样地沿河面一字排开，间距大于6 m。样坑设置好后3个注水至地表（Lf），3个注水至-30 cm（Lh），注水后任其自由渗透，后期不补充，Lf、Lh 2类培养坑水位在（35.31±3）h、（46.71±3）h 后回到原始位置。注水前进行第1次监测分析，初期每隔3～4 h采集1 次数据，后期时段适当放长，监测持续160.85 h，获得19组数据（3类型×3重复=9个/组）。监测时段为2017年7月16日13:03至2017年7月23日05:54，采集中心样方数据。

1.2.3 CO2数据采集

CO2排放速率采用WEST Systems便携式土壤CO2/H2O通量系统WS-LI840（west systems portable flux meter WS-LI840）采集，叶室直径200 mm，高200 mm。采样前预热30 min以上，每样平均耗时5 min，利用系统自带软件进行湿地土壤CO2排放速率的提取，同时用玻璃温度计测量5 cm深度土温。尽量保持群落原貌，叶室尽量扣在土表以测量土壤CO2排放速率，选择丛间空地进行采样。

1.2.4 数据处理和统计方法

利用瞬时排放速率对监测期间各类处理CO2排放总量进行计算（线性内插法）：

式中：为采样次数；为采样时间；为瞬时排放速率（μmol/（cm2∙s））。

利用Excel 2013和SPSS 19.0软件对数据进行统计分析。采用双因素方差分析法(two-way ANOVA)分析土温、水位对芦苇湿地土壤CO2释放速率的影响。利用LSD方法(数据满足方差齐次性时)或Tamhane方法(数据不满足方差齐次性时)对3个土温水平下不同水位CO2释放速率进行差异显著性比较（=0.05）。

2 结果与分析

2.1 野外调查

方差分析结果表明（表1），土温对CO2没有显著影响，水位、土温水位交叉都表现出极显著影响，土温和水位交叉影响的值大于水位影响。

表1 土温、水位对芦苇湿地土壤CO2释放速率的影响

注 **、*分别表示差异极显著、显著。

Note **,* indicate that the difference is extremely significant and significant respectively.

图3 不同水位下CO2释放速率图内数据为平均CO2释放速率

土温对土壤CO2释放速率有显著影响，对测样进行聚类分析，结合研究区实际温度状况将土温分类为>30、24～30、13～23℃3个级别，代表了高温、正常温度及低温。筛选外貌类似的芦苇样地并将其分为3个土温水平，得出水位与CO2释放速率关系图（图3，图中括号内为样品个数，总个数68个）。

低温、正常温度和高温阶段各水位CO2释放平均值分别为4.21、4.52、5.39 μmol/(m2·s)，随气温上升而增加。在低温阶段高水位（30 cm以上）与低水位差异显著，随水位上升，芦苇呈先升后降趋势，最高值对应水位为0 cm；正常气温及高温时，水位过低和过高都造成了显著差异，随水位升高，2类植被CO2释放速率基本呈减小趋势。

对3个温度水平下对水位与CO2释放速率进行指数回归分析（表2），发现芦苇湿地在23～30 ℃表现为高的拟合度，高温和低温条件下拟合度较差。

表2 不同气温水平下水位与CO2释放速率的关系

2.2 人工设置试验

整个培养过程中的19次监测，Lo、Lf、Lh 3类样地CO2瞬时释放速率平均值分别为4.18、2.15、2.42 μmol/(m2·s)（图4），整个培养过程中CO2释放速率表现为Lo大于注水类型，大部分时间Lh>Lf。3.94 h后Lo样地有上升趋势，Lf和Lh则迅速下降，分别在20.70 h，37.69 h后下降至最低值，但随后有1个出现较高值（Lf在37.69 h，Lh在46.71 h）。第3~4 d受ST影响，3类CO2释放速率波动频繁，波动周期为1 d，第4 d后波动缓和，3者波动规律基本一致。所有数据在白昼和夜晚释放均值分别为3.05和2.74 μmol/(m2·s)，整个培养过程中白昼CO2释放速率较高，除了Lf在第2、3、7 d外，3者在每个监测日的白昼或傍晚都出现高值（Lo在第1、3、4、6、7 d，Lf在第1、4、5、6 d，Lh在第1、3、4、5、6、7 d）。

图4 监测过程中各类处理CO2瞬时释放速率变化

Fig 4 Changes of CO2instantaneous release rates of all kinds of treatments in monitoring process.

注 根据当地日出日落时间（05:46和19:54）计算昼夜，灰色柱体表示黑夜。Note Label day and night according to local sunrise and sunset time (05:46 and 19:54)，grey column represents night.

Fig 5 Comparison of total CO2emission during monitoring

2种处理对CO2排放都造成了显著影响，但二者之间差异不明显（图5）。监测160.85 h芦苇CO2总排放量为自然（o）>半注水（h）>全注水（f）。自然样地、全注水和半注水在培养期间释放总量分别为2.47、1.22、1.39 mol/m2，分别造成了43.4 %和50.4 %的减少。

3 讨论

3.1 温度、水位变化与芦苇湿地CO2释放速率的关系

温度升高能够促进湿地土壤内生物、物理化学过程，因而促进了土壤CO2的释放。本研究发现3个温度水平下，CO2释放平均值表现为低温<正常<高温，与温度变化正相关，这与一些研究结论一致[3,6]。随水位上升CO2释放速率基本呈下降趋势，但其影响规律受土温变化的干扰，在正常及高温下（>23 ℃），水位升高造成CO2的降低，但在较低温度下，表现为以0 cm为转折点的先升后降趋势。在温度、水位异常情况下，土壤生物群落因远离适宜的环境条件，其活动受到抑制，土壤中的物理化学过程如有机质矿化、电子受体的还原过程等因素发生变化[12]。本研究中，较低的温度抑制了土壤环境中的生物活动和物理化学过程，干扰了水位对CO2释放速率的影响规律。低温干旱时，芦苇生命活动受到抑制，土壤中排碳因素如根系呼吸、微生物活动及氧化还原过程减弱，最终造成CO2排放的减少，但随水位上升，各因素因土壤含水率增加而逐渐活跃，CO2排放逐渐增加，当水位在0 cm以上时，芦苇土壤由好氧环境变为厌氧环境，产碳机制发生变化，CO2排放又开始逐渐减少。本研究中低温水平下的这一特征，在其他研究中也有类似发现：陈小平等[13]发现科尔沁草甸湿地CO2净通量最大时对应的土壤湿度为35.5%，说明土壤生态系统中对水分的要求有一个最佳值，过干或者过湿都会对CO2排放产生抑制；盛宣才等[14]对中国杭州湿地研究发现，随水位上升，CO2通量增加，但在10 cm以上，则会随水位上升而下降；Burkett等[15]发现，湿地在排干或半排干的条件下，水位降低时CO2排放速度增加，而在淹水条件下，这一特征并不明显；刘杰云等[16]发现与长期淹水相比，水稻节水灌溉方式增加了稻田土壤CO2排放，干旱或淹水都不利于温室气体排放。当温度>23 ℃时，水位与CO2排放呈反比，说明温度升高促使生命活动活跃，尽管水位较低，芦苇也能保持良好生长，但随水位上升，好氧微生物及动物急剧减少，厌氧微生物没有充足时间繁殖发育，淹水抑制了排碳机制，如物理聚合被破坏[17]、氧化还原电位降低[18]、微生物活性降低且群落结构发生变化[19]、有机质腐解降低等，最终造成CO2排碳量降低。

3.2 水位升降变化中CO2变化特征

注水监测试验说明，当水位呈现升降波动时，土壤CO2排放呈低值波动且周期较长。这一结论预示着正常条件下黄河沿岸水位短期升降时，CO2排放量会出现持续至少7 d的减少。这一结论对于研究区趋于波动频繁的现状来说，意义较大。芦苇湿地注水后CO2降低，随后有一定程度的反弹，Lf在37.69，Lh在46.71 h出现高值。注水后由于渗透作用，水位逐渐下降，含氧气量上升，CO2排放速率出现反弹，出现类似“Birch效应”[20]。随后表现为由波动周期滞后到趋于一致的现象，说明CO2排放规律正在摆脱初期淹水的影响，但含量未表现出接近自然样地的趋势。Moffett等[21]发现潮间带湿地淹水程度伴随潮汐而变化，使湿地CO2交换产生与潮汐运动协同或略滞后的周期性，持续短暂但却作用强烈,与本研究结果类似。整个监测过程表现的特征说明，在湿地土壤由干变湿后，CO2释放速率会表现出急剧降低—波动滞后—波动同步的规律，排放总量会降低，释放速率减小的持续时间大于7 d。

3.3 芦苇湿地土壤CO2释放速率的昼夜变化规律

土温和水位变化造成了CO2释放速率的昼夜差异，由于昼夜各因素变化情况复杂性，目前相关研究结论也存在差异：欧强等[22]对崇明东滩滨河湿地的研究发现，中低水位CO2通量最高值在12：00左右，最低值在凌晨04：00；黄文敏等[23]对香溪河秋季湿地CO2排放研究也发现昼高夜低的规律。然而，盛宣才等[14]发现杭州湾CO2通量表现为昼低夜高，白天为汇，夜间为源；张发兵等[24]发现太湖春季碳通量也表现为昼低夜高的规律。7日监测过程中芦苇湿地CO2排放昼高夜低居多，但仍存在相反的现象（Lf在第2、3、7 d），一般而言，白天气温升高造成有机质腐解速度增加，同时白天生物活动活跃，植物根系呼吸及微生物腐解活动加强，CO2排放量增加。但另一方面，白天尤其是高温季节湿地水体温度较高，CO2溶水量增加，生物活动受高温抑制，排放量减少。高温季节夜晚因气温较适宜，生物活动旺盛，CO2排放量增加。因此本研究以昼高夜低为主，而昼低夜高并存的现象主要是高温季节造成的。

3.4 黄河中游水位升降造成的影响

监测时段内，各处理造成的CO2总量为自然样＞半注水样＞全注水样，表明尽管各处理都能造成CO2排放的减小，半注水后造成的影响明显不如全注水。土壤有机质可溶型成分属于活性、能够被根系和微生物吸收分解的一类物质[25]，好氧条件下，可溶性成分的增加能够造成CO2排放的增加，但厌氧条件下有机质逐渐厌氧分解，放出CH4，根系由于土壤含O2量减少，呼吸作用降低，放出CO2量多由CH4氧化而成，其含量较少[26]；半注水时可溶性有机质量增加，土表有机质及生物群落丰富，CO2排放增加，下层土保持饱和水状态，主要为厌氧分解，CO2较少，全注水时整个土壤层都为厌氧环境，因而排放量小于半注水。

本研究发现，7 d内未见明显反弹。胡保安等[27]发现巴音布鲁克高寒湿地CO2通量为常年积水区<季节性积水<常年干燥区，而本研究CO2总排放量为自然（o）>半注水（h）>全注水（f），二者结果类似。在监测中以60 cm和30 cm水位变化幅度进行，根据2003与2011年水位变化数据，研究区7—9月水位平均变化幅度为1.11 m[9]，自然水位的变化完全能够造成黄河边滩湿地半淹水、全淹水的状况，对研究区域进行进一步研究将有十分重要的意义。

4 结论

1）芦苇CO2释放速率受水位、土温显著影响。低温水平下，芦苇湿地随水位上升，呈先升后降趋势，最适水位为0 cm，土温>24 ℃时则为逐渐降低。

2）水位上升后CO2释放速率都有减小趋势，7日监测过程中表现为急剧降低-波动滞后-波动同步的规律，注水造成的影响在监测过程中未见反弹，大部分时间释放规律最高值多出现于白昼，与自然样地相比半注水和全注水分别造成了43.4%和50.4%的减少。黄河中游频繁的水位波动对芦苇湿地CO2排放造成明显的影响，一般情况下，水位上升，CO2释放速率减弱，但其影响规律受到温度干扰。水位变化造成的影响周期较长，CO2释放速率的变化滞后于水位变化。

3）气候变化造成的水位升降，水位上升造成CO2释放速率明显降低，随后水位下降后短期内并未出现反弹，CO2释放的“呼吸”现象存在明显的滞后效应，要分析其“呼吸”周期及响应机理，还需更长时间的监测研究。

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The Effect of Water Level Fluctuation in Yellow River on CO2Emission from an Adjacent Wetland is Modulated by Soil Temperature

LYU Haibo1,2

(1.College of Environment and life science, Weinan Normal University, Weinan 714000, China; 2. Weinan Normal University, Key Laboratory for Eco-Environment of Multi-river Wetlands in Shaanxi Province, Weinan 714000, China)

【】Change in groundwater and soil moisture alters soil redox thereby shifting microbial activity and affecting soil emission. The objective of this paper is to experimentally elucidate how water level fluctuation in river could affect CO2emission from adjacent wetland.【】The study area was a wetland with reed (Trin. ex Steud) adjacent the Longmen-Tongguan section of the Yellow River. We did field survey on CO2emission from the wetland and conducted water-injecting monitoring experiments to measure CO2emission at different water level fluctuation patterns. 【】The impact of water level fluctuation in the river on CO2emission was modulated by soil temperature. When soil temperature was in 13~23℃, with the water level in the river rising, CO2emission from the soil increased first followed by a fall with the maximum reaching when the water level was 0 cm. In contrast, when soil temperature rose to 24~30℃ or higher than 30 ℃, CO2emission from the soil decreased as the water level in the river was rising. Regression analysis found that2of the regression varied with soil temperature, and the results from both half water injection (Lh, injected to -30 cm water level) and full water injection (Lf, injected to 0 cm water level) suggested that CO2emission decreased sharply, followed by a fluctuation which lagged behind the water level fluctuation, before oscillated under the same frequency as the water-level in the river. Calculation from all data revealed that the average emission in daytime and night was 3.05 and 2.74 μmol/(m2·s) respectively. In the seven days of experiment, the total CO2emission rate were 2.47, 1.22, 1.39 mol/m2for the control (undisturbed soil sample), Lhand Lf, respectively.【】The influence of water level fluctuation in the Yellow River on CO2emission from an adjacent wetland was impacted by soil temperature and diurnal temperature. In most cases, a rise in water level led to a decrease in CO2emission, and CO2emission in daytime was higher than that in night. The impact of one water level fluctuation in the river on CO2emission could last for more than a week.

water level fluctuation; soil respiration; reed wetland; Yellow River

X144；X16

A

10.13522/j.cnki.ggps.20180674

1672 - 3317（2020）01 - 0138 - 07

2018-06-74

渭南师范学院自然科学基金项目（15ZRRC12）；陕西省水利厅专项计划项目（2015slkj-26）

吕海波（1980-），男。博士，主要从事气候变化研究。E-mail:lhboboo@163.com

吕海波. 黄河龙门-潼关段水位变化对芦苇湿地土壤CO2释放速率的影响研究[J].灌溉排水学报, 2020, 39(1):138-144.

LYU Haibo. The Effect of water level fluctuation in yellow river on CO2emission from an adjacent wetland is modulated by soil temperature [J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2020, 39(1): 138-144.

责任编辑：韩 洋