全球森林和草地自然生态系统氧化亚氮排放的模型构建与模拟

发布时间：2020-08-26 06:31

【摘要】：近几十年的研究表明全球气候变暖是毋庸置疑的事实,因此致力于大气温室气体变化趋势的相关研究对探究全球气候变化规律具有极其重要的作用。众多气候学家一致认为,目前全球变暖的主要原因是“温室效应”的加剧,其中氧化亚氮(N_2O)气体是氮循环过程产生的唯一长寿命痕量气体,它不仅可以通过光化学反应参与臭氧分解,同时也具有极强的辐射强迫效应,是造成气候变化的三大温室气体之一。目前N_2O的研究主要集中于农田等受到人为活动影响较大的生态系统,而自然生态系统排放的N_2O气体不仅在全球总量中占有较大比重,且其估计量也存在着较大的不确定性。作为全球重要的自然生态系统,森林和草地在维持生态平衡和保证陆地生态系统物质循环等方面均具有重要的作用。因此,深入研究自然状态下森林和草地生态系统N_2O排放量及其变化趋势,可以帮助我们更好地认识N_2O排放与气候变化之间的关系,进一步帮助政策制定者在探讨温室气体减排方面法律法规的相关问题上提供一定的数据支撑,为科学管理不同自然生态系统提供一定的理论依据。众多的环境影响因子、复杂的生物化学过程和精细的生态控制条件,使得N_2O自然源具有很强的时空异质性,小尺度或短周期实验无法解决这一难题,而生态模型则成为揭示大尺度空间和时间范围内N_2O排放规律的重要手段和工具。基于此,本论文开展了以下四方面的研究工作并得到相应的结论:(1)本研究将硝化和反硝化作用过程与原TRIPLEX-GHG模型中的生物地球化学模块相耦合,形成新的TRIPLEX-GHG模型,使其具有模拟全球森林和草地生态系统N_2O排放的能力。具体地,模型耦合的主要方法是在原TRIPLEX-GHG模型与硝化和反硝化过程之间建立双向联系。一方面土壤有机碳库和土壤矿质氮库为硝化反硝化过程提供反应底物,另一方面,通过计算由于硝化反硝化过程及微生物呼吸过程产生的土壤碳氮素的消耗量来更新土壤有机碳库和土壤矿质氮库的含量等。(2)构建了全球不同森林和草地生态系统实测N_2O排放通量数据库,应用于模型参数修正和模型验证,结果表明该耦合模型具有较好地模拟全球尺度N_2O排放通量的能力。其中由模型参数敏感性分析得出,最大硝化速率常数(COE_(NR))是与N_2O排放有关的最敏感参数,揭示了硝化作用在N循环中的重要地位,特别是对定量N_2O排放及其为反硝化作用提供反应物的重要作用。本研究使用来自29个全球森林和草地生态系统站点的日尺度实测数据对该参数进行校准。参数校准结果按照热带森林、草地、温带森林、北方森林的顺序数值逐渐增大,其平均值分别为0.009,0.03,0.04和0.09。另外,模型在捕捉N_2O季节性动态变化以及模拟N_2O排放水平和数量级等方面表现较为理想。然而,模型也具有一定的局限性,例如,模型不能较好地捕捉早春土壤冻融交替时期的排放峰、高估了N_2O背景排放模式地区(一般为寒带地区)的N_2O排放水平及未将特定条件下的N_2O的吸收现象考虑在内。同时,本研究也验证了不同生态类型参数平均值在全球52个对应样点的模拟效果,结果表明N_2O通量的模拟值和观测值显著相关(R~2=0.75;P0.01)。(3)模型模拟了历史时期全球森林和草地生态系统N_2O排放的时空变化格局,进一步揭示了气候变化和极端气候事件等对N_2O排放量的影响及两者之间的关系。具体地,研究结合了基于遥感的土地覆盖数据(ESA-CCI-LC),模拟了1992-2015年间全球森林和草地自然生态系统的N_2O排放的时空变化。期间,估算的森林和草地生态系统N_2O排放总量的年均值分别为3.62±0.16 Tg N yr~(-1)和1.40±0.03 Tg N yr~(-1),N_2O排放通量的面积加权平均值分别为88.3±4.0 mg N m~(-2) yr~(-1)和48.2±1.0 mg N m~(-2) yr~(-1),且两种生态系统N_2O排放量在研究期内均呈现轻微上升的趋势;热带和亚热带地区森林和草地生态系统的N_2O排放速率普遍较大(贡献率80%),北方森林和草地N_2O排放速率较小。对比其他模型的模拟结果,该结果处在合理的范围内。并且,土壤N_2O排放量和大气N_2O浓度相关性结果表明,森林和草地土壤N_2O排放量与大气N_2O浓度存在较低的正相关关系(R~2=0.26,P0.01),这意味着尽管两者均呈现持续增长的趋势,但自然状态下土壤N_2O的排放并不是导致大气N_2O浓度上升的关键因素。另外,研究还发现在厄尔尼诺/拉尼娜年,N_2O的排放量会增加/减少,这可能与热带地区降水和N_2O通量存在显著负相关关系有关。由于热带草原具有明显的干湿季特征,使得厄尔尼诺/拉尼娜事件对不同时期N_2O通量产生了不同的影响,即湿季N_2O减少/增加,干季N_2O增加/减少。基于此,N_2O气候的排放与极端气候事件(拉尼娜和厄尔尼诺)之间的密切关系可能成为研究温室气体和气候变化之间反馈作用的一个突破口。(4)本研究利用了CMIP5的气候模式在三种RCP情景下得到的未来预估气候变化数据驱动TRIPLEX-GHG模型运行,模拟了未来森林和草地生态系统N_2O排放总量及其格局的变化。具体地,本研究共选取了CMIP5的15个气候模式在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下的预估未来至2100年的气候变化数据作为模型的输入数据,模拟了未来N_2O排放的时空变化。结果显示,RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下2100年全球森林和草地生态系统N_2O排放总量将分别达到13.74±0.89 Tg N和、16.12±0.83 Tg N和19.6±1.0 Tg N,分别比历史时期全球森林和草地总N_2O排放水平增长了约164%、210%和277%。在21世纪中期之前,三种RCP情景下N_2O排放总量均呈现相似的增长趋势。到21世纪中期之后,RCP8.5情景下N_2O的年际排放的增长趋势最大,RCP2.6情景下的增长趋势最小,RCP4.5情景下的增长趋势处于中等水平。到21世纪末期,RCP8.5和RCP4.5情景下N_2O排放总量仍呈现较大的增长趋势,但较之前有所缓和;而RCP2.6情景下N_2O年际排放量基本保持稳定,不再继续增长。并且三种RCP情景下热带地区N_2O通量均呈现较高水平,不同情景之间排放格局差异不大,但与RCP2.6情景相比,RCP8.5情景下北温带北部和寒带地区森林和草地生态系统的大部分地区N_2O通量值均呈现不同程度的增大。因此本文推测,北温带北部和寒带地区的森林和草地生态系统的大部分地区对高端排放情景下的气候变化更敏感。三种RCP情景下N_2O排放预测值的不确定主要来源于未来气候预估数据(特别是降水和大气平均气温)的不确定性。这种不确定性主要体现在对于热带地区N_2O排放通量的预测方面。因此,创建热带地区特殊生态系统的预估模型,或者发展针对热带地区的独特排放情景显得尤为重要。
【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】：2018
【分类号】：S718.5;S812
【图文】：

臭氧层,温室效应,温室气体,《京都议定书》

外辐射引发光化学反应，参与分解臭氧层，增加到达地表的紫外辐射，危害人健康(Ravishankara et al. 2009)（图 1-1），据研究，大气中的 N2O 体积分数每增就可能导致平流层中臭氧的体积分数减少 10%-16% (Houghton et al. 1996)，同 N2O 的光解所产生的自由基产物（如 HNO2和 HNO3等）会随着大气中水汽的落到地面，形成酸雨(Crutzen et al. 1979)。总而言之，近几十年的研究表明全球气候变暖是毋庸置疑的事实，因此控制全势的首要任务是控制大气中各类温室气体的浓度的上升。1997 年 12 月 11 日召开了《联合国气候变化框架公约》第三次缔约方大会，多个组织共同促生了第一个附加协议—《京都议定书》。《京都议定书》于 2005 年 2 月 16 日正式将限制温室气体的排放首次以法规的形式登上人类历史的舞台。在《京都议N2O 作为被规定限制排放的 6 种温室气体之一，根据 IPCC 在 2013 年的报告浓度已经从工业革命前的 270 ppbv 增加到 2011 年的 324.2 ppbv，增幅达到is et al. 2013)。因此，研究 N2O 气体排放对理解全球气候变化、改善地球自然、农业、水资源以及人类健康和生活环境状况等具有重要的意义。

示意图,硝化过程,示意图,反硝化作用

硝化微生物的呼吸过程通常优先利用 N-氧化物或含氮阴离子。反有两种可能的原因：1）Nos 受到抑制使得反应的中间产物 N2O 不导致 N2O 被累积下来；2）是某些反硝化细菌中没有 Nos，因此它最终产物就是 N2O（孙英杰等 2011）。反硝化过程主要是由异养副球菌和各种假单胞菌）来进行的(Carlson and Ingraham 1983)，尽已经发现了某些自养细菌（如脱氮硫杆菌）也可以进行反硝化作用un 1954)。反硝化作用是氮循环的最后步骤，可看作是活性氮返归反硝化作用对维持大气中的氮素平衡和调节生态系统活性氮库具有 2012)。CH O + 2NO = 2NO + CO + H O CH O + 2NO 2e = 2NO + CO + H O CH O + 4NO = 2N O + CO + H O CH O + 2N O = 2N + CO + H O

技术路线图,整体框架,论文

1.5.2 技术路线本论文利用 Fortran 语言，将 N2O 相关过程的碳氮循环核心科学过程（包括有机质分解、硝化、反硝化和气体扩散过程等）的程序代码，逐一写入 TRIPLEX-GHG 模型的Biogeochemistry 模块的框架内。对于历史和未来时期的模拟，耦合模型均在高性能计算平台上运行。另外，运用插值软件ANUSPLIN4.36 (Hutchinson and Gessler 1994)对CMIP5气候模式未来气象数据进行了插值。针对以上的研究目标和内容，设定了如下的技术路线图（图 1-3）:

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