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中国森林生态系统土壤呼吸温度敏感性空间变异特征及影响因素
郑甲佳, 黄松宇, 贾昕, 田赟, 牟钰, 刘鹏, 查天山
植物生态学报    2020, 44 (6): 687-698.   DOI: 10.17521/cjpe.2019.0300
摘要   (2078 HTML144 PDF(pc) (2321KB)(4972)  

土壤呼吸的温度敏感性(Q10)是陆地碳循环与气候系统间相互作用的关键参数。尽管已有大量关于不同类型森林Q10季节和年际变化规律的研究, 但是对Q10在区域尺度的空间变异特征及其影响因素仍认识不足, 已有结果缺乏一致结论。该研究通过整合已发表论文, 构建了中国森林生态系统年尺度Q10数据集, 共包含399条记录、5种森林类型(落叶阔叶林(DBF)、落叶针叶林(DNF)、常绿阔叶林(EBF)、常绿针叶林(ENF)、混交林(MF))。分析了不同森林类型Q10的空间变异特征及其与地理、气候和土壤因素的关系。结果显示, 1) Q10介于1.09到6.24之间, 平均值(±标准误差)为2.37 (± 0.04), 且在不同森林类型之间无显著差异; 2)当考虑所有森林类型时, Q10随纬度、海拔、土壤有机碳含量(SOC)和土壤全氮含量(TN)的增加而增大, 随经度、年平均气温(MAT)、平均年降水量(MAP)的增加而减小。气候(MATMAP)和土壤(SOCTN)因素间存在相互作用, 共同解释了33%的Q10空间变异, 其中MATSOCQ10空间变异的主要驱动因素; 3)不同类型森林Q10对气候和土壤因素的响应存在差异。在DNF中Q10MAP的增加而减小, 而其他类型森林中Q10MAP无显著相关性; 在EBF、DBF、ENF中Q10TN的增加而增大, 但Q10TN的敏感性在EBF中最高, 在ENF中最低。这些结果表明, 尽管Q10有一定的集中分布趋势, 但仍有较大范围的空间变异, 在进行碳收支估算时应注意尺度问题。Q10的主要驱动因素和Q10对环境因素的响应随森林类型而变化, 在气候变化情景下, 不同森林类型间Q10可能发生分异。因此, 未来的碳循环-气候模型还应考虑不同类型森林碳循环关键参数对气候变化的响应差异。


森林类型 Forest type 回归方程 Regression equation R2 F p n
DBF Q10 = -0.027MAT + 0.334TN + 2.00 0.38 13.06 <0.01 46
DNF Q10 = -0.099MAT + 0.066SOC + 2.81 0.99 99.86 <0.01 6
EBF Q10 = -0.001MAP + 0.451TN + 2.92 0.50 28.38 <0.01 61
ENF Q10 = -0.060MAT + 0.006SOC + 3.11 0.44 22.97 <0.01 61
MF Q10 = -0.041MAT + 0.014SOC + 2.72 0.33 6.30 <0.01 29
All Q10 = -0.047MAT + 0.012SOC + 2.83 0.33 49.55 <0.01 208
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表2 土壤呼吸温度敏感性(Q10)与气候(MATMAP)和土壤因素(SOCTN)的多元线性回归
正文中引用本图/表的段落
不同时间尺度的Q10代表不同的生态学过程对温度的敏感性(Jia et al., 2013), 以往的研究很可能将年Q10与生长季Q10或短于生长季Q10混淆, 这将造成一定程度上的不确定性, 因此, 仅采用年尺度表观温度敏感性。对于报道多年观测结果的文献, 只选取多年数据的平均值。如果文中并没有给出多年平均数据, 则只选取R2 (采用Van’t Hoff方程拟合的决定系数)(Van’t Hoff, 1898)最高年份的数据。此外, 有一些研究的地点比较接近, 如果在地理变量(如海拔)、森林种类(树种、林龄)上存在差异, 将被视为独立的观测记录纳入到数据集中。
箭头旁边的数字是标准化路径系数γ, 实线箭头和虚线箭头分别代表模型中的正负效应。模型中所有路径均是显著的(p < 0.01), R2 (粗体数字)表示有关变量的共同解释度, χ2 = 1.39, df = 1, p = 0.24, RMSEA = 0.032。
逐步回归的结果也表明中国森林生态系统Q10主要受SOCMAT的影响, 二者共同解释了32.5%的Q10空间变异, 在不同类型的森林生态系统中Q10的主要影响因素有差异(表2)。在DBF中, MATTN的组合可以较好地解释Q10的变异(R2 = 0.38); 而在EBF中, MAPTN的组合可以较好地解释Q10的变异(R2 = 0.50); 在DNF、ENF和MF中Q10主要受MATSOC影响, 二者组合分别解释了DNF、ENF和MF中Q10空间变异的98.5%、44.2%和33.2%。
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