TRIPLEX-MICROBE模型的耦合开发及其对全球土壤有机碳与微生物碳的模拟

发布时间：2020-08-13 01:42

【摘要】：土壤有机碳是陆地生态系统中最大的碳库,在全球碳循环中扮演着重要角色。微生物生理在地球系统生物地球化学循环中起着关键作用。然而,目前大多数传统土壤碳分解模型在控制土壤碳对全球气候变化的响应中缺失关键的微生物过程。在本文研究中,将目前新出现的微生物模型MEND与改进过的基于过程的陆地生态系统模型TRIPLEX-GHG耦合在一起,用耦合后的模型(TRIPLEX-MICROBE)来估计全球总的土壤有机碳(SOC)和全球土壤微生物碳(MBC),并且预测其在未来不同气候变化情景模式下21世纪的变化趋势。关于模型的耦合,本文首先将MEND模型相关参数及变量的定义写入到TRIPLEX-GHG模型的循环体之前;其次将参数、变量的传递及核心运算写入到TRIPX-GHG模型的最深层循环,也就是小时尺度的循环过程;最后将变量及模型结果的输出重新以TRIPLEX-GHG的输出格式(NetCDF)写入到TRIPLEX-GHG模型当中。MEND模型主要的4个主要输入变量,其中土壤温度、土壤湿度和土壤pH作为结果由TRIPLEX-GHG模型的陆面模块传递过来,凋落物由植被动态模块传递而来,这些变量最终将其转换成为小时尺度。对于模型输入数据,本文搜集整理了目前已发表的多项实地观测土壤有机碳数据,并将这些数据用于TRIPLEX-MICROBE模型微生物分解模块参数的校验。使用CRU-TS3.1气象数据库构建平均月份的输入数据来进行单点模拟和全球模拟。对于未来三种气候情景模式RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5下气象输入数据,本文选用政府间气候变化专门委员会(IPCC)地球系统模式IPSL-CM5A-LR的模拟输入数据集。这些气象输入数据包括云量、日温差幅度、降雨、温度、湿润天数的频率、空气水气压等。对于模型中用到的其他数据,比如二氧化碳浓度、土壤分类图、全球栅格面积图等本文使用和TRIPLEX-GHG一致的数据。本文主要有以下研究结论:1)与改进之前的TRIPLEX-GHG相比,耦合了微生物模块之后的TRIPLEX-MICROBE模型在模拟全球土壤有机碳方面有了很大的提升。本文估测全球1米范围的土壤有机碳大约在1195 Pg左右,其中有348 Pg位于北极高纬度地区,这些结果与全球土壤数据库HWSD和北极圈地区土壤数据库NCSCD的数据吻合度较高。本文还模拟了全球土壤微生物碳库,全球土壤1米范围内微生物碳库大小模拟值为21 Pg,这与Xu et al.(2013)估测的全球土壤有机碳量23 Pg比较接近。本文进而研究发现陆地土壤微生物碳季节分布分别在北纬30度、赤道附近和南纬25度附近表现出相反的现象,这些地区土壤微生物碳均在一年中最冷的月份达到最大值。通过对环境因子的敏感性分析,发现苔原植被类型中的DOC、MBC和MOC对温度增加或减小最为敏感。沙漠、稀疏灌木丛和草地中的微生物酶产量、微生物量和总呼吸对降水最为敏感。2)全球陆地土壤有机碳和微生物碳对未来气候变化的响应仍存在很大的不确定性。考虑了微生物活动的TRIPLEX-MICROBE能够预测未来三种RCP情景模式下21世纪全球土壤有机碳和微生物生物量碳的模拟。至2100年,TRIPLEX-MICROBE模拟的RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景模式下全球陆地1米范围内土壤有机碳相对于2012年的1099 Pg分别减少了6.1%、9.4%和15.9%。全球土壤1米范围内微生物碳在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景模式下均处于上升之中,相对于2012年的20.89 Pg,分别增加了13.8%、20.3%和39.6%。通过对土壤有机碳和微生物碳分纬度带统计,北极地区存储的土壤有机碳在激发效应的影响下将经历一个快速下降的趋势,但是随着全球气候变暖,从赤道至中纬度地区,以及向两极扩展将逐渐变为一个大的碳汇区域,逐渐抵消因气候变暖而导致的高纬度和高海拔地区的土壤碳损失。三种RCP情景模式下,21世纪末北半球微生物量在一年中相对最冷的月份达到最大值的纬度在北纬40°N附近,而历史时期是在北纬30°N附近,向北推进了10度左右。热带和温带地区植被向北扩张的过程中固定更多的二氧化碳,这可以抵消大气中二氧化碳浓度的增加。全球气候变暖速度会被陆面植被有所遏制,随着全球变暖,植被会从赤道向两极进一步固碳。本文研究仍然存在一定的不足。包含碳氮循环的微生物模块(MEND)目前仍然在进一步的改进优化当中,还未曾考虑土壤的垂直分层和凋落物的季节变化。
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：S153.6;S154.3
【图文】：

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特别是在模型的使用中，一些M-M方程和吸附/解吸附速率中对动力学参非常少的估计。而且，模型的开发需要对模型使用的每一个参数的相对重要性予以，这样可以对模型参数予以足够的估计（Schmidt et al. 2011; Wang et al. 2009）。Li et al.（2014）通过比较四个微生物分解模型，阐述了一阶分解模型和其余 3同复杂程度的微生物分解模型在分解土壤有机质中的作用，以及预测短期到长期的碳动态。该文章主要集中于土壤碳对微生物碳的利用效率和温度的响应，建议当把物分解模型扩展至全球范围时，一定要小心的估测模型结构和微生物碳的利用效率。四个微生物分解模型的模型结构如图 1-1 所示：

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设定了如下的技术路线，也即论文研究整体框架图（图2-1）。图 2-1 论文整体研究框架图Fig. 2-1 The general framework of the research

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被生理、植被功能类型和碳氮分配的描述，而且增加了土壤生物地球化学子模块，可以模拟碳在植被、土壤和腐殖质之间的循环（Kucharik et al. 2006），现已推出版本IBIS2.6。图3-1是全球动态植被模型IBIS的简单结构图。图 3-1 全球动态植被模型 IBIS 模型结构（根据（Kucharik et al. 2000））Fig. 3-1 IBIS model structure of dynamic global vegetation model (based on (Kucharik et al. 2000))

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