吕海波，张虹

渭南师范学院/陕西省河流湿地生态与环境重点实验室，陕西 渭南 714000

湿地是地球陆地生态系统中的关键组成，因其具有调节气候等功能而倍受关注。全球湿地面积仅占陆地面积的4%～6%（Matthews et al.，1987），碳储量却可达300～600 Gt（IPCC，2001），故其在以CO2为代表的温室气体控制方面具有重要意义。全球气候的影响具有地域差异，不同地区大气成分、湿地环境的变化对湿地控碳功能产生了直接和间接的影响（Holmes et al.，2015；Oikawa et al.，2017），其中，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（Dinsmore et al.，2009），从而在很大程度上对土壤呼吸产生显著影响，因而成为相关领域的研究热点。

一般认为，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排放增加（Mitsch et al.，2013）。然而，由于水位不仅影响土壤环境，对植物生长状态、微生物种类及活性也有明显影响，使得水位对土壤排碳的影响复杂化。目前，有关水位对CO2排放的规律研究并未有一致结论。盛宣才等（2016）对中国杭州湿地的研究发现，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 et al.（2000）发现，湿地在排干或半排干的条件下，水位降低时CO2排放速率增加，而在淹水条件下，这一特征并不明显。水位变化对CO2的影响研究始终未达成一致结论，很大一部分原因是影响因素过多且难以控制。水分条件对于水位变化频繁的河流湿地CO2排放影响较为重要，中国西北半干旱地区近 50年降水量减少，变率增大，已有河流水位变化频繁的证据（陈冬冬等，2009；张文等，2007）。对于中国西部地区降水补给型河流来说，降水造成了水位频繁变化，对其对河流两岸湿地固碳功能的影响进行研究十分必要。本研究在具有西北地区最大流域面积的黄河中游选择代表性蒲草湿地，通过人工控制试验研究各种水位变化对湿地 CO2排放速率的影响，旨在探明在“气候变化-降水变化-水位变化-湿地排碳变化-气候变化”关系链中，湿地排碳对气候变化的反馈机制。

1 研究地概况及研究方法

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，陕西龙门站附近的禹门口是晋陕峡谷的南口，水量承接中国西北地区流域的降水补给，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）。

1.2 人工试验设置

2017年 7月 16日，选择韩城市黄河河滩（35°25.082'N，110°28.03'E）典型蒲草湿地进行人工水位控制试验设置，样地距离黄河河边约10 m，距水面高差50～60 cm，试验过程中河面水位相对稳定。蒲草湿地外貌整齐，地面平整，平均株高约120 cm，叶宽 4 mm，密度 1100 plant·m-2。

在 80 cm×80 cm蒲草湿地的外围挖掘 50 cm宽、60 cm深的水槽，槽内铺设塑料阻渗膜，内壁开孔以供水渗透（图2），共设置9个培养坑：选择外貌一致的蒲草群落，平行于河岸一字排开，间距大于6 m。分别设置To、T、Tf、Th 3个处理，每处理重复3次，各样地之间间隔6 m以上。其中，To处理为不注水对照处理；T处理为采样前3 h注水至地表，任其自由渗透，后期不进行补水；Tf为每次分析完后注水至地表以维持土壤持续饱水状态；Th为每次分析后注水至水位-30 cm，使土壤水位保持中等水平。各处理设置完成后开始监测分析，监测时段为2017年7月16日13:03—2017年7月23日5:54，采集中心样方数据，初期每隔3～4 h采集1次数据，后期时间间隔适当加长，监测持续160.85 h，共获得19组数据，每组数据3个重复。根据当地日出日落时间（5:46和 19:54）分析 CO2昼夜排放变化。

图 2 注水试验结构图Fig. 2 Structure Chart of artificial settings

图1 研究区位置Fig. 1 Location of study area

1.3 CO2瞬时排放速率的采集

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），叶室直径200 mm，高200 mm。采样前预热30 min以上，每个样品平均耗时5 min，利用系统自带软件进行蒲草湿地土壤CO2排放速率的监测；同时用玻璃温度计测量5 cm深度土温，温度计长期定点读数，期间温度计不拆除。尽量保持蒲草群落原貌，叶室尽量扣在土表以测量土壤 CO2排放速率，选择蒲草丛间空地进行采样，干旱样地采样时应压实以保证边缘与地面紧密接触，必要时割除局部低矮杂草。每个样地重复3次测量。

1.4 数据处理方法

运用Excel进行数据初期处理和作图。运用SPSS 19.0对监测过程中土温和CO2排放速率进行Pearson相关分析，采用最小显著差异法（LSD）对各处理CO2排放速率进行多重比较，显著水平为P＜0.05。

利用瞬时排放速率对监测期间各类样地CO2排放总量ET进行计算（线性内插法）：

式中，n为采样次数；v为瞬时排放速率；t为采样时间。

2 结果与分析

2.1 自然样地CO2瞬时排放昼夜变化规律

19次监测中，To平均CO2排放速率最高，总体表现为 To＞Th＞Tf＞T，To与各处理类型差异显著，但各注水处理之间未表现出显著差异（表1）。监测过程中，自然样地 CO2排放速率变化于3.99～15.23 μmol·m2·s-1之间（图 3），在 7 个自然日的监测过程中，CO2排放有一定的昼夜变化规律，排放速率在第 1、3、4、5、7日的白天出现高值，而夜晚没有发现明显高值。相关分析结果发现，土温变化与 CO2排放速率没有表现出明显的相关性（未显示结果），但在第3～5天（约24～100 h），CO2排放速率和土温波动频繁，显示气温变化对其影响较大。

表1 各处理CO2排放速率均值Table 1 Average CO2 emission rates of four types

2.2 水位变化对CO2排放速率的影响

如图3所示，人工控制水位后后，T处理水位逐渐下降，约24 h恢复至原有水平。监测前24 h内To和T变化趋势一致，都表现为先升后降，但To变化幅度和变化值明显高于T，24 h后T迅速上升，持续大约12 h，37.69 h后达到最高值。监测37.69～100 h，To和T波动基本以1 d为周期，除87.97 h处之外，To波动略滞后于T，期间19个CO2排放速率监测数据平均值为 8.38 μmol·m2·s-1（To）和 5.93 μmol·m2·s-1（T），T 仍低于 To。监测100～160.86 h，两者基本变化趋势一致，最高值都出现在144 h处（下午13:30），但T的CO2排放速率仍然明显低于To。

图3 各类型样地CO2瞬时排放速率对比Fig. 3 Comparison of CO2 instantaneous emission rates of various types of sample plots.

监测期间，持续注水处理（Th和Tf）CO2排放速率变化特征基本一致，但总体上 Tf略低于Th。监测24 h内，Th和Tf处理CO2排放速率瞬时速率逐渐增加，在第 2天（9:45）达到最大；24～100 h内，二者同步波动，变化频繁，但波动幅度小于To和T；100～160.86 h内，Th和Tf处理排放速率昼夜变化波动平缓。除了最初24 h，监测24～160.86 h内，Tf和Th波动明显比T和To和缓，波幅分别为 4.53 μmol·m2·s-1和 5.20 μmol·m2·s-1。

2.3 水位变化造成CO2排放总量的差异

监测期间，CO2总排放量表现为 To＞Th＞Tf＞T（5.19、4.19、3.62、3.39 mol·m-2），注水后各处理都表现出下降趋势，总排放量差值在 1.00～1.80 mol·m-2之间（图4）。T、Tf和Th处理CO2总排放量分别下降34.6%、30.2%、19.3%。

图4 监测期间CO2总排放量对比Fig. 4 Comparison of total amount of CO2 emission during monitoring

3 讨论

3.1 CO2排放昼夜变化规律

湿地土壤 CO2排放受土温和水分两个直接因素，以及土壤微生物、生物生长状态、土壤氧化还原条件等间接因素的影响，这些因素是造成昼夜差异的原因。由于昼夜各因素变化情况复杂，目前有关CO2排放的昼夜变化研究得出的结论并不相同：欧强等（2014）对崇明东滩滨河湿地的研究发现，中低水位CO2通量最高值出现在12:00左右，最低值出现在凌晨4:00；黄文敏等（2013）对香溪河秋季湿地CO2排放的研究也发现昼高夜低的规律。然而，盛宣才等（2016）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（2004）发现太湖春季碳通量也表现为昼低夜高的规律。气温和水分两因素中，气温与CO2排放呈正相关已有足够的证据证明（王洋等，2010；汪青等，2010），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，是CO2排放量增加的原因。另一方面，白天湿地水体随着温度升高，CO2溶水量增加，对来自土壤的CO2都有一定的吸收作用，从而造成CO2排放量的减小。昼夜变化特征受以上两方面因素影响，在不同季节、不同植被类型中可能得出不同的结论。受其他因素影响，本研究中，气温变化与CO2排放没有直接的相关性，夏季蒲草湿地CO2排放有昼高夜低的趋势，与上述研究结果（欧强等，2014；黄文敏等，2013）一致。

3.2 静态、动态水位对CO2排放的影响

正常气温条件下，稳态水分变化与 CO2排放呈负相关，但在动态水分条件下 CO2排放的变化研究目前鲜有报道。注水后T处理在24 h内水位逐渐下降，其CO2排放速率下降速度快于To，变化趋势两者保持一致。这一阶段 T处理土壤由好氧状态变为厌氧状态，含碳气体的产生机制发生了变化。注水初期淹水抑制了排碳机制，如物理聚合被破坏（Inglima et al.，2009）、氧化还原电位降低（Seybold et al.，2002）、微生物活性降低且群落结构发生变化（Fierer et al.，2002）、有机质腐解降低及蒲草生理响应等，CO2排碳量降低。在淹水后24 h，水位下降到初始水平，土壤水含量下降，氧气含量上升，CO2排放速率出现反弹，出现类似于“Birch效应”的现象（Birch，1958），故其排碳速度高于To。37.69 h后T处理呈1 d周期性波动，说明其 CO2排放规律正在摆脱初期淹水的影响，与To趋于一致。Moffett et al.（2010）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，持续短暂作用却强烈。与本研究结果类似，短期淹水时，蒲草湿地 CO2排放速率出现同步、滞后、同步的过程，在监测期间，短期淹水造成了 CO2排放总量的减小。

与To相比，Tf和Th处理CO2排放速率在监测过程中表现出初期差异大，后期小差异但大趋势保持一致的特征。显然，持续淹水也改变了湿地排碳过程，造成与To的显著差异。虽然Th和Tf处理 CO2排放速率差异不显著，保持了同一变化趋势，但大部分时间Th都高于Tf。

监测时段内，各处理 CO2排放总量表现为To＞Th＞Tf＞T，研究表明，尽管各注水处理都能造成CO2排放量下降，但持续注水后造成的影响明显不如瞬时注水。有研究发现（吕海波等，2012），土壤有机质可溶型成分属于活性、能够被根系和微生物分解的一类物质。注水后土壤有机质中可溶性成分增加，厌氧型微生物逐渐繁殖生长，持续饱水状态前提下，有机质逐渐被厌氧分解，释放出CH4，根系由于土壤 O2含量减少，呼吸作用降低，释放出的 CO2量多由 CH4氧化而成（Nielsen et al.，2017）；短暂注水时，可溶性有机质含量增加，水位下降后土壤很快恢复好氧环境，好氧型微生物群落发育，有机质好氧分解加速，CO2排放量增加。Olsson et al.（2015）对辽河入海口芦苇湿地土壤在水位波动频繁时大部分最终转化为 CO2的 CH4增加，与本研究成果一致。

近年来黄河滨河湿地水位频繁升降显然造成了湿地碳排放的波动，本研究结果证明，在-60 cm水位背景下，河流水位上升能够造成CO2排放速率下降，水位短期上升影响最大，持续淹水情况下的影响较半掩水显著。水位瞬时上升、7日持续大幅度上升和7日持续小幅度上升后可造成CO2总排放分别下降34.6%、30.2%、19.3%，水位上升无疑会显著抑制CO2的排放，这对于湿地排碳研究具有重大意义。虽然监测过程中淹水造成的影响逐渐减弱，但要确定其恢复和补偿的时间，尚需更长时段的监测。在监测过程中，蒲草湿地距河面垂直距离大约60 cm，根据2003年与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（吕海波，2017），自然水位的变化能够造成黄河边滩湿地交替出现半淹水、全淹水状态，对本研究区域进行进一步研究将有十分重要的意义。

4 结论

研究证明，水位变化对蒲草湿地CO2排放的影响显著而复杂。自然样地CO2排放速率表现出昼高夜低的趋势。一次注水处理后CO2排放速率在初期急剧下降，24 h后快速上升，37.69 h达到最高值，后期普遍降低，7日内有同步、滞后、同步的波动过程。持续注水至地表（Th）与持续注水至-30 cm水位（Tf）处理CO2排放速率变化特征基本一致，总体上Tf略低于Th，二者后期波动和缓。各处理CO2排放总量表现为 To＞Th＞Tf＞T，尽管各处理都能造成CO2排放减少，但持续注水后造成的影响明显不如瞬时注水。研究表明，黄河中游频繁的水位波动明显减弱了蒲草湿地CO2排放，对湿地碳库功能具有显著影响。