Picarro | 火烧对北极生态系统CO2，CH4和N2O交换的影响

近几十年来，北极气温上升超过全 球平均气温的两倍，且在2100年以前，可能会增加2-8℃。近年来野火频繁发生和蔓延，它以不同的方式干扰着生态系统，包括破坏地上和地下植物生物量以及通过改变C、N和P有效性改变土壤性质。在高纬度地区苔原火灾的频率和范围与气候条件有关，火灾事件的增加与夏季变干变暖有关。气候变化会改变北极无冰区陆地生态系统土壤和大气之间CH4，CO2和N2O的交换。大约一半的全 球土壤C沉积在北极中，气候变化和野火增加会导致大量C释放到大气中，影响全 球C收支，导致气候正反馈。同时也有研究表明，野火会导致排水良好的针叶林土壤中CH4吸收速率增加。然而，野火对苔原生态系统C和N循环的短期和长期影响理解匮乏，且尚不清楚野火对苔原生态系统土壤CH4，CO2和N2O通量的影响。

近几十年来，北极气温上升超过全 球平均气温的两倍，且在2100年以前，可能会增加2-8℃。近年来野火频繁发生和蔓延，它以不同的方式干扰着生态系统，包括破坏地上和地下植物生物量以及通过改变C、N和P有效性改变土壤性质。在高纬度地区苔原火灾的频率和范围与气候条件有关，火灾事件的增加与夏季变干变暖有关。气候变化会改变北极无冰区陆地生态系统土壤和大气之间CH4，CO2和N2O的交换。大约一半的全 球土壤C沉积在北极中，气候变化和野火增加会导致大量C释放到大气中，影响全 球C收支，导致气候正反馈。同时也有研究表明，野火会导致排水良好的针叶林土壤中CH4吸收速率增加。然而，野火对苔原生态系统C和N循环的短期和长期影响理解匮乏，且尚不清楚野火对苔原生态系统土壤CH4，CO2和N2O通量的影响。

结  果

2017-2019年试验期间，火烧前后的气体通量（a）NEE，（b） GEP，（c）ER，（d）CH4和（e）N2O。

8-2019年原位土壤吸收率和土壤含水量之间的关系（a）以及原位ER率和土壤温度之间的关系（b）。

结  论

该文研究了实验火烧对北极生态系统GHG交换的即时和短期影响。整个研究期间，火烧地上植被，该区会转变为CO2源。在燃烧区，净CO2释放增加主要与光合活性与ER立即增加有关。即使与增温相结合，尽管OTCs显著提高了1℃，燃烧区光合活性和生态系统呼吸均无增加。虽然实验和相对低强度的火烧对地面是一种破坏力，但火烧后对地下性质和季节与年际过程变化的影响有限，这是由天气条件驱动的。因此，在排水良好的北极苔原生态系统中，低强度火烧对地下相关温室气体过程（如CH4和N2O的消耗和产生）的影响可以忽略不计。总之，环境和增温条件下土壤对CH4净吸收的变化主要受土壤含水量控制。火烧对植被的破坏和随后的无机N冲刷并没有对普遍较低的N2O排放产生假设的刺激作用，但火烧后N2O通量立即显著下降。然而，在过去的1年和2年里，无论有无增温，N2O通量都没有受到火烧的影响。在排水良好的北极苔原生态系统中，以CO2当量通量计算的总GHG收支强调了火烧后CO2排放的主要贡献。因此，典型火烧长期影响的一个重要因素是植物恢复的速度及其对CO2的吸收。在本研究中，作者研究了具有浅有机层的排水良好的苔原中典型火烧的影响。许多野火会造成轻度和高度严重燃烧区，特别是在泥炭形成较深的生态系统中，这可能会对净温室气体收支产生更大的影响。因此，需要进一步研究高强度火烧对北极苔原以及其他北极生态系统三种温室气体通量的影响。

根据世界气象组织WMO温室气体公报（第18期，2022/10/26），世界平均地表CO2、CH4和N2O的浓度持续增高，其中CO2为415.7±0.2 ppm，CH4为1908±2 ppb，N2O为334.5±0.1 ppb。

现有温室气体观测方法包括遥感卫星的柱浓度测量、大气本底浓度测量、城市高塔大气浓度测量、涡度相关通量观测、近地面大气廓线测量、土壤温室气体通量测量、地基傅里叶变换光谱法遥测等。

对于更高时空分辨率的地表测量需求，如近地表温室气体泄漏监测、特定区域温室气体排放强度评估、卫星遥感温室气体数据验证等，都需要创新的观测技术和方法。

目前，遥感卫星可用于大气柱浓度温室气体的测量，结合使用高塔和无人机观测，可以对区域尺度的温室气体排放进行评估。其中，由于无人机温室气体观测具有机动灵活的特点，可以帮助研究者们获取更高时空分辨率的数据，成为卫星遥感和定点高塔观测数据的有益补充。
卫星、飞机和无人机的典型测量范围 

图源/ Bing Lu等，2020

前人的部分工作包括：在固定翼飞机上（SkyArrow ERA，意大利Magnaghi Aeronautica S.p.A.公司）搭载LI-7500 二氧化碳和水汽分析仪（Gioli B等，2006，2007；Carotenuto F等，2018），测量大气边界层的CO2通量以及估算点源CO2释放强度；搭载LI-7700甲烷分析仪（Gasbarra D等，2019），研究垃圾填埋场的CH4排放。

LI-7500应用于Sky Arrow ERA 测量平台 图源/trevesgroup.com
近些年来，随着激光光谱技术的进步，光反馈-腔增强激光吸收光谱技术（OF-CEAS）脱颖而出。这种新技术在极大提高测量精确度（详见下文的说明）的同时，实现了光腔缩小的目标。如LI-COR推出了系列高精度温室气体分析仪，光腔体积只有6.41cm3，极大缩短了测量响应时间——小于2秒；另外这种技术能耗低，仅为22w，两节锂电支持8个小时的测量。重量也仅有10.5kg，非常适合在无人机上使用。
为满足新兴科研需求，北京力高泰科技有限公司与天津飞眼无人机科技有限公司合作，共同开发出了机载高精度N2O、CH4、CO2温室气体测量平台。

采用光反馈-腔增强激光吸收光谱技术（OF-CEAS），高精度测量N2O、CH4、CO2浓度，适合移动式大气浓度测量。

• 2018年推出LI-7810高精度CH4、CO2、H2O分析仪LI-7815高精度CO2、H2O分析仪
  

• 2020年推出LI-7820高精度NO2、H2O分析仪

• 2023年推出LI-7825高精度CO2同位素、NH3分析仪

测量平台主要技术参数

• 温室气体测量响应时间（T10-T90）：≤2s

• 测量精度：CO2:  0.04ppm@400ppm（5s数据平均）CH4:  0.25ppb@2000ppb（5s数据平均）

  N2O:  0.20ppb@330ppb（5s数据平均）

  
  

  LI-7825精度δ13C 1秒信号平均为 < 0.5 ‰；5分钟信号平均为0.04 ‰δ18O5分钟信号平均为 < 0.1 ‰@400 ppmδ17O5分钟信号平均为 < 0.4 ‰@400 ppm

• 起飞重量：45kg

• 工作时间：>45分钟

• 标准巡航速度：8m/s

• max巡航速度：15m/s

• 抗风能力：max5级风

• 使用环境：-20℃~45℃；可小雨中飞行

• 测量高度：0-2000m

应用案例

A Pilot Experiment

使用机载高精度CH4、CO2温室气体测量平台，研究某工业园区的温室气体排放。

测量期间假设：（1）工业园区处于不间断的常规运行状态；（2）飞行测量期间大气条件稳定；（3）大气边界层内温室气体和气象条件的垂直变化远大于水平变化；（4）测量高度的温室气体与空气混合充分，且以平流为主。

根据以上条件，飞行需要满足的低度应大于粗糙度子层（通过风温湿廓线确定，或估算为研究区内建筑物平均高度的3倍），并位于近地层内。无人机应尽量保持匀速运动并平稳飞行，俯仰角不大于5°，横滚角不大于20°，尽量保持与地面的相对高度稳定（仿地飞行）。需要在大气边界层湍流发展显著的时间段开展测量，一般为上午10:00至下午4:00。同时，为了尽可能减少垂直输送方向上的误差，风速以2-3级为宜，避免在阴天、雨天等不利气象条件下开展监测。

采用基于控制体积的质量守恒法对园区开展走航式测量，此方法也称为自上而下排放强度反演算法（Top-down Emission Rate Retrieval Algorithm, TERRA）。根据对园区不同高度监测断面的测量数据，计算得到东西南北四个断面的平流通量以及垂直向上的温室气体排放强度。

飞行中的机载高精度CH4、CO2温室气体测量平台

样地与方法

Materials and Methods

该样地平均海拔1400m，年降雨量小于300mm，主导风向偏西风。在2022年12月进行试飞。主要进行两方面测量：（1）背景样地大气CH4、CO2浓度垂直廓线；（2）沿工业园区外围飞行，测量垂直大气方向上CH4和CO2浓度。另外，飞行过程中会同步采集风向、风速、空气温湿度、大气压强、经纬度坐标、海拔信息等。

测量航迹

原始数据质量控制QA/QC

采用滑动均值滤波方法对所有数据进行异常值检验，对大于5倍测量数据标准差的点位，标记为异常值并剔除，用线性插值方法进行数据插补。一个测量架次，如果异常数据超过30%，标记为无效测量，需要重新补测。

实验结果

Results

背景样地大气廓线
就CO2而言，飞行上升过程测量的CO2浓度要低于在下降过程中测量的浓度。在飞行上升过程中，近地面测得的CO2浓度高，约为715mg/m3；随着测量高度的攀升，CO2浓度存在下降的趋势，在1900m至2000m时，CO2浓度降低至约680mg/m3。在下降过程中，2000-1900米区间内存在一个小高峰，浓度约为800mg/m3，约1600m-1700m之间存在一个峰值，浓度约为900mg/m3。
CO2 大气廓线

CH4 大气廓线
就CH4而言，飞行上升过程测量的CH4浓度要略低于在下降过程中测量的浓度。近地表的CH4浓度高，约为1.24mg/m3。随着高度增加，CH4浓度下降，在2020米左右时，CH4浓度降至1.16 mg/m3。
工业园区在园区南部，测量得到3处高CO2浓度区，一处距离地表75-100m处，浓度约为495ppm；第二处距地面175-200m处，浓度约为505ppm；第三处距地面100-125m，浓度约为520ppm。CH4数据类似，距离地面100-125m处，存在CH4高浓度区域，浓度约3794.35ppb。
CO2数据的空间网格化
CH4数据的空间网格化
排放强度计算根据标量守恒方程和散度定理，认为控制体积内的质量变化与通过控制体积表面的综合质量通量相等。可以通过在排放源周围构建控制体积，在忽略大气沉降的情况下，对控制体积四个表面和上表面进行通量计算，然后进行积分，最终获得排放控制体积内部的排放强度。数据显示，该工业园的CO2的排放强度约为12.539 kg/s ± 0.640 kg/s；CH4排放强度为 21.521 g/s ±3.424 g/s。

实验结论

Conclusions

使用机载高精度N2O、CH4、CO2温室气体测量平台，结合数学模型，能够对特定区域的温室气体排放强度进行定量评估。
参考文献

【1】世界气象组织温室气体公报 - 第18期

【2】Bing Lu, Phuong D. Dao, Jiangui Liu, Yuhong He, Jiali Shang. 2020. Recent advances of hyperspectral imaging technology and applications in agriculture. Remote Sensing 12(16): 1-44.

【3】Carotenuto F, Gualtieri G, Miglietta F, et al. Industrial point source CO 2 emission strength estimation with aircraft measurements and dispersion modelling[J]. Environmental monitoring and assessment, 2018, 190: 1-15.

【4】Gasbarra D, Toscano P, Famulari D, et al. Locating and quantifying multiple landfills methane emissions using aircraft data[J]. Environmental Pollution, 2019, 254: 112987.

【5】Gioli B, Miglietta F, Vaccari F P, et al. The Sky Arrow ERA, an innovative airborne platform to monitor mass, momentum and energy exchange of ecosystems[J]. 2006.

CO2和CH4排放增加是全 球变暖的主要原因（IPCC，2013），人类活动导致大约44%和60%的CO2和CH4排放到大气中。人类活动如拦河筑坝干扰湿地的结构和功能，引发大量土壤CO2和CH4排放。然而，目前对湿地水库CO2和CH4排放及其碳同位素特征的影响机制知之甚少。

基于此，为了填补研究空白，在本研究中，来自云南大学和中科院武汉植物园的研究团队在三峡消落区原位条件下调查了4个海拔梯度（即不同淹水状态）（>175 m，160–175 m，145–160 m和＜147 m）饱和和排干状态下CO2和CH4排放模式及其碳同位素特征，以及相关的控制因子。他们作出了如下假设：1）由于淹水下优势植物种的转变，土壤条件（例如土壤基质质量，土壤水分和温度）的变化将会改变CO2排放以及CO2的δ13C值；2）CH4排放模式及其同位素特征对淹水更敏感，反映了土壤厌氧环境的增加；3）不同淹水状态下（例如饱和和排干状态下）将会导致酶表达和微生物属性的改变，进而极大影响CO2和CH4排放。

图1 重庆忠县研究区位置（a）；三峡消落区采样地卫星图像及沿海拔梯度详细的静态通量室放置图（b）。

作者于2017年6-8月测量了土壤/水大气界面CO2和CH4的交换率。利用ABB LGR CO2同位素分析仪分析CO2的浓度及δ13C，并利用ABB LGR甲烷碳同位素分析仪分析CH4的浓度及δ13C。

【结果】高海拔地区CO2排放明显较高，饱和状态和排干状态之间差异显著。相比之下，在整个观测期，高海拔地区（41.97 μg CH4 m-2 h-1）平均CH4排放量高于低海拔地区（22.73 μg CH4 m-2 h-1）。从饱和状态到排干状态，低海拔CH4排放降低了90%，在高海拔增加了153%。与低海拔和高地相比，高海拔CH4的δ13C更富集，饱和状态比排干状态更贫化。作者发现土壤CO2和CH4排放与土壤基质质量（例如，C:N）和酶活性密切相关，而CO2和CH4的δ13C值分别主要与根呼吸和产甲烷细菌活性有关。具体而言，饱和和排干状态对土壤CO2和CH4排放的影响强于水库海拔的影响，从而为评估人类活动对碳中和的影响提供了重要依据。

不同海拔下土壤CO2排放的周平均值以及整个非淹水期土壤CO2排放量。

不同海拔下CH4排放的周平均值以及整个非淹水期土壤CH4排放量。

土壤饱和和排干状态下不同海拔CO2（a）和CH4平均排放量（b）。

【结论】三峡水库消落区土壤CO2和CH4排放及其碳同位素特征的变化受周期性淹水的强烈影响，可以确定其CO2和CH4的源/汇强度。与高地相比，消落区土壤环境适宜，酶活性较高，土壤基质质量较低，因此CO2排放量较高。土壤呼吸CO2的δ13C值进一步证实了，基质质量和酶活性变化是CO2排放的主要贡献者。随着高地CH4吸收，消落区CH4累积排放量从低海拔到高海拔地区增加。基于CH4的δ13C值，作者得到的初步结论是饱和状态下较高的CH4排放以较强的厌氧环境中乙酸盐裂解过程为特征。因此，结果强调了拦河筑坝引发了周期性淹水，导致土壤质量、酶表达和微生物利用C的策略，以及甲烷氧化过程的转变，潜在的改变了CO2和CH4排放及其碳同位素特征。