青藏高原高寒草地甲烷通量初探

青藏高原高寒草甸生态系统中的碳循环青藏高原是世界上最大的高原，面积约为250万平方公里，其中90%以上的区域海拔高度在4000米以上，被誉为世界屋脊。

青藏高原是全球生态系统中最重要的之一，其中高寒草甸生态系统是其中重要的一部分。

高寒草甸生态系统与全球碳循环密切相关，对于全球气候变化有着不可忽视的作用。

本文将对青藏高原高寒草甸生态系统的碳循环进行探讨。

一、高寒草甸生态系统的碳储存青藏高原高寒草甸生态系统的碳储存量巨大，据估计，其中的土壤碳储量为全球土壤碳库的10%以上。

高寒草甸生态系统的土壤碳储量不同于其他生态系统，主要为有机质的形式。

高寒草甸土壤中的有机质来自于草地上的植被残体和动物遗体，以及微生物的代谢产物等，其中60%以上来自于根系。

高寒草甸生态系统土壤碳储量的储存主要与植物的生长和分解有关。

在植物的生长过程中，通过光合作用吸收二氧化碳，生成有机物，将碳储存在植物体内。

同时，植物根系中的大量细根会释放有机物质，促进土壤微生物的代谢，形成土壤有机质储存。

当植物死亡或落叶时，这部分碳会被释放到土壤中，同时土壤中的微生物会分解这些有机物，释放出CO2和甲烷等温室气体。

这一过程的速率与青藏高原高寒草甸生态系统的温度、湿度和土壤pH等因素密切相关。

二、高寒草甸生态系统碳循环的动态变化高寒草甸生态系统的碳循环是一个复杂的生态系统过程，包括生物吸收、土壤反应、土壤有机质形成和分解等。

在青藏高原的草地中，草本植物贡献了大部分的生物吸收。

同时，降雨和气温等地理和气象因素对底物流动也有重要作用，进一步影响土壤碳循环。

碳循环过程中，土壤-植物固定的碳数量通常大于腐解碳的总量，因而这种生态系统通常被称作碳密集型美術馆。

自然条件复杂多变，常互为对比的景观格局通常呈现梯度状态，导致相邻区域植被的差异。

同时，较为显著的人类活动干扰在高寒草甸生态系统内也极为普遍，如过度放牧和开垦等，这些干扰会改变地表碳动态变化的速率和方向。

中国科学 D 辑 地球科学 2004, 34 (增刊Ⅱ): 193~199 193青藏高原高寒草原生态系统土壤CO 2排放及其碳平衡*张宪洲** 石培礼 刘允芬 欧阳华(中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101)摘要 青藏高原海拔高, 气压低, 太阳辐射强, 气候寒冷, 其主体部分为海拔4000 m 以上的高寒地区. 由于严酷的自然条件的限制, 对高海拔地区的土壤CO 2排放的研究非常少, 尤其对海拔4500 m 以上的高寒草原生态系统土壤的CO 2排放研究更不多见. 本试验采用静态箱式法, 通过对高原高寒草原生态系统(西藏: 班戈县, 90.01°E, 31.23°N, 海拔4800 m)土壤CO 2排放的2周年的定点观测, 结果表明: 青藏高原高寒草原生态系统土壤CO 2排放的日变化呈现单峰曲线, CO 2排放最高点出现在当地时间的14︰00左右, 最低点出现在当地时间的凌晨5︰00左右, 在夏季这种特征尤其明显; 高寒草原生态系统土壤CO 2排放亦呈现明显的季节变化, 夏季增强, 冬季明显减弱; 根据计算, 高寒草原生态系统土壤CO 2排放年日平均值和年总量分别为21.39 mgCO 2·m −2·h −1和187.46 gCO 2·m −2·a −1, 结合高寒草地净生产量的观测结果, 表明青藏高寒草原生态系统是碳汇.关键词 土壤CO 2排放 高寒草原 青藏高原2004-07-14收稿, 2004-10-12收修改稿*国家重点基础研究发展规划项目(编号: G1998040800, G2002CB412501)、国家自然科学基金项目(批准号: 30170153, 30470280)、中国科学院知识创新工程重大项目(编号: KZCXI-SW-01-01A)和中国科学院地理科学与资源研究所创新工程主干项目(编号: CXIOG-E01-03-03)共同资助 ** E-mail: zhangxz@早在19世纪, 土壤微生物活动和土壤CO 2呼吸就开始引起人们的注意[1], 在19世纪后半叶和20世纪初的几年中, 人们就开始了土壤呼吸的研究, 但在随后几十年中, 土壤呼吸研究的报道很少[2]. 在20世纪60年代以后, 有关研究再度兴起, 不仅深度得以深化, 而且由于测量方法的改进、仪器的改善以及相关因素的综合考虑, 精度得到进一步提高. 特别是近10余年来, 随着全球气候变化成为公众和科学界的关注热点之一, CO 2作为一种最重要的温室气体, 其源、汇及通量的精确测定格外受到重视.从70年代国际生物圈计划(IBP)实施以来, 对全球生态系统的生物生产力进行了广泛研究, 关于典型陆地生态系统的碳平衡研究已经有不少报道[3]. 土壤是全球碳收支的一个重要分室, 是陆地生态系统194中国科学D辑地球科学第34卷最大的碳库, 达1500 PgC, 是大气碳库750 PgC的2 倍[4], 土壤呼吸是生态系统碳循环向大气释放CO2的主要碳源, 估计全球土壤呼吸每年释放到大气的碳通量达到68~75 PgC[5,6]. 我国对碳循环的研究已有十几年的历史, 对森林[7,8]和草地生态系统[9~13]的温室气体排放进行了广泛的研究, 但对青藏高原地区, 除了在贡嘎山[14]、海北[9,15]和五道梁[16,17]地区分别对森林生态系统和草地生态系统进行了相关的研究之外, 对高原腹地的土壤温室气体排放的研究还非常少[18,19].青藏高原的主体部分为高寒地区, 在这种寒冷的气候条件下, 每年植被层的凋落物的分解速率很低, 尤其是分布在海拔4000 m以上的、作为青藏高原主体部分的高寒草甸和高寒草原, 其土壤层碳的释放是缓慢的, 土壤层长时期碳的累积量是巨大的. 在未来全球变化情景下, 高原土壤层的C排放和植被层的C吸收对全球变化更为敏感, 因此高原C的源、汇转换在时间尺度上要比平原地区快得多. 青藏高原对其上空大气来讲究竟是C的源还是汇, 强度有多大? 这个问题将会成为世界全球变化研究中的焦点, 解决这个问题不但填补了有关全球变化的空白, 而且也许会对有关全球C平衡研究中的一些不确定性问题提供全新的解释.本研究的目的就是通过对青藏高原高寒草原生态系统土壤CO2排放的2周年的定点观测, 定量地描述青藏高原高寒草原生态系统土壤CO2排放的日变化和季节变化特征, 估算青藏高原高寒草原生态系统的碳平衡.1 研究方法1.1 研究区概况本试验测定点设在西藏班戈县的高寒草原地区(90.01°E, 31.23°N, 海拔4800 m), 属亚寒带气候区. 该地区高寒缺氧, 气候干燥, 多大风天气, 年平均气温为−1.2℃, 年相对湿度为48%~51%, 年降水量380 mm, 年日照时数为2852.6~2881.7 h, 总辐射可达8360 MJ·m−2·a−1, 差不多是内地沿海地区的两倍, 全年无绝对无霜期. 生态系统为紫花针茅(Stipa pur-purea Griseb)为建群种的丛生禾草或根茎苔草高寒草原, 群落混生有较多青藏苔草(Carex moocroftii Falx. Ex Boott), 形成二者共优的高寒草原生态系统. 本区土壤类型为高山草原土, 0~40 cm土壤有机碳含量为1.1%, 全氮含量为0.067%, pH为8.2.1.2 观测方法土壤CO2排放的观测采用静态箱法. 采样箱用不透明PVC板制成, 底面积为50 cm×50 cm, 采样箱高度为30 cm. 采样箱带有一个用于抽取箱内气体的注射器(100 mL), 采样箱内还安置了用于使箱内空气均匀12 V风扇和用于读取箱内气温的温度表.在每次观测时, 观测前24 h在样地里布置3个重复样点, 将采样箱底圈压进每个重复样点的5 cm深的土壤里, 采样箱底圈注水用于密封, 并剪去底圈内地上部分的植物. 在每次取样时, 每个重复在扣箱后0, 10, 20, 30 min时抽取气样, 用100 mL注射器抽取箱内气样直至注满贮气袋(1 L), 然后利用LI-COR 6252型CO2红外线分析仪测定气样的CO2浓度. 采样时间从1999年10月开始到2001年7月结束. 在生长季每个月测定两次, 在非生长季每个月测定一次. 在每个测定日, 在当地时间7︰00~9︰00和15︰00~17︰00各采集气体1次; 对用于日变化分析的气体采样则从早上当地时间7︰00开始每隔3 h每个重复取样1次, 全天测定8次. 在整个试验期间共实施了22次(日)观测, 其中有6次(日)为日变化的观测. 另外, 在采样地点还设置一套地温表(0, 5, 10, 15, 20 cm温度), 在每个重复样点取样的同时观测地温. 逐日气象资料如地温资料来自于离观测样点2 km远的班戈县气象站.生物量取样是选择3个50 cm×50 cm的样方, 自地表剪掉地上部分的植物, 放进塑料袋内, 带回到实验室烘干称重. 关于根的观测, 是在3个测定样方内将根带土挖出装入塑料袋, 带回实验室将根筛出, 用水洗净, 风干后将材料放进65℃烘箱中烘干至恒重. 生物量在2000年1月7日和2000年8月27日各测定了1次, 用于计算当年的生物生产力.1.3 通量计算土壤CO2排放通量的计算可用下面公式:增刊Ⅱ张宪洲等: 青藏高原高寒草原生态系统土壤CO 2排放及其碳平衡195,m V m F D h D t A tΔΔ==ΔΔ (1) 公式(1)中F 为温室气体排放通量(mg ·m −2·h −1), V 为观测箱的容积, A 为采样箱底面积, D 为箱内气体密度(D = n/V = P/RT , 单位为mol ·m −3, P 为箱内气压, T 为箱内气温, R 为气体常数), Δm/Δt 是气体浓度在观测时间内随时间变化的直线斜率, h 为观测箱高度.2 结果与讨论 2.1 高寒草原生态系统土壤CO 2排放特征 2.1.1 日变化在整个试验期间共进行了6次土壤CO 2排放日变化的观测(图1), 主要集中在春季、秋季和夏季. 在冬季, 班戈的气候条件非常严酷, 无法进行土壤CO 2图1 高寒草原生态系统土壤CO 2排放的日变化196中国科学 D 辑 地球科学第34卷排放日变化的观测. 从图1可以看出, 高寒草原土壤CO 2排放的日变化呈现单峰曲线, CO 2排放最高点出现在当地时间的14︰00左右, 最低点出现在当地时间的凌晨5︰00左右, 在夏季这种特征尤其明显; 土壤CO 2排放与0 cm 地温和5 cm 地温关系紧密.2.1.2 季节变化在整个试验期间共进行22次土壤CO 2排放观测, 其中6次为日变化观测(图1), 我们可以直接计算得到这6次的土壤CO 2排放日平均值和日总量. 从6次日变化的观测中也可以看出, 土壤CO 2排放的日均值非常接近每日8︰00的观测值(图1), 因此对于没有进行日变化观测的而只进行一天两次观测的其他16次观测, 我们可以直接用上午7︰00 ~ 9︰00的观测值作为日均值来计算其日总量. 图2表示了土壤CO 2排放日总量的季节变化状况. 从图2可以看出, 高寒草原土壤CO 2排放日总量季节变化呈单峰曲线的特征, 最小值出现在冬季12~1月, 2000年1月7日的土壤呼吸量仅有0.096 g CO 2·m −2·d −1; CO 2排放最大值出现在夏季6~7月, 2000年6月28日的土壤呼吸量可达1.44 g CO 2·m −2·d −1.2.2 土壤CO 2排放通量与地温的关系从上述高原高寒草原土壤CO 2排放的日变化特征和年变化特征来看, 土壤CO 2排放与土壤温度密切相关, 土壤温度应该是决定土壤CO 2排放量大小的主导因子. 在这里, 我们分析了土壤CO 2排放与0 cm 地温和5 cm 地温的相关性(图3). 从图3可以看出, 土壤CO 2排放与0 cm 地温和5 cm 地温有着良好的指数关系, 但0 cm 地温与土壤CO 2排放的关系似乎比5 cm 地温的关系更为显著.2.3 土壤CO 2排放年总量土壤CO 2排放年总量的估算方法有两种. 一种是利用土壤CO 2排放季节变化的数据(图2)直接估算土壤CO 2排放的年总量; 另一种方法是利用土壤CO 2排放与0 cm 和5 cm 的相关关系式(图3)来计算土壤CO 2排放年总量. 由于我们在整个试验期间观测次数的限制(22次), 用第一种方法直接估算土壤CO 2排放的年总量会带来一定的误差, 因此采用第二种方法来估算土壤CO 2排放年总量比较合适. 根据土壤CO 2排放与0cm 和5cm 的相关关系式(图3), 采用逐日0cm 地温资料来估算土壤CO 2排放年总量, 逐日0cm 地温资料来自于离观测样点2 km 远的班戈县气象站. 图4为利用逐日0 cm 地温资料计算了1999年、2000年和2001年逐日的土壤CO 2排放总量, 并与实测资料进行了比较.图2 高寒草原生态系统CO 2排放的季节变化增刊Ⅱ张宪洲等: 青藏高原高寒草原生态系统土壤CO 2排放及其碳平衡197图3 土壤CO 2排放与0 cm 和5 cm 地温的关系图4 1999~2001年高寒草原生态系统土壤CO 2排放年变化为了消除由于逐年气候变动造成土壤CO 2排放年际间变化的影响, 我们统计得到了1981~2000年20年平均逐日0 cm 的地温资料, 并以此计算了土壤CO 2排放的逐日的日总量(图5)和年总量, 用以代表在平均气候状况下的土壤CO 2排放, 计算得到的土壤CO 2排放年日平均值和年总量分别为21.39 mgCO 2·m −2·h −1和187.46 gCO 2·m −2·a −1.2.4 高寒草原生态系统的碳平衡净生态系统生产力是表示生态系统碳平衡的指标, 是生态系统净初级生产力与土壤异养呼吸的差值, 净生态系统生产力为负值表示生态系统为碳源, 若为正值, 则表明生态系统是碳汇.草原生态系统的净初级生态系统生产力由一年中生长季最大生物量与非生长季最小生物量的差值198中国科学 D 辑 地球科学第34卷表1 高寒草原净初级生产力的确定植物量/g ·m −2时间 项目 A B C平均2000-01-7地上枯萎物 73.36 81.72 69.80 74.96 根系生物量 793.28 837.72 749.00 793.32 2000-08-27地上生物量 118.68 86.96 100.12 101.94 当年凋落物 11.52 7.76 9.24 9.48根系生物量969.56 851.48 901.64 907.56NPP = 101.94 + 9.48 + (907.56 - 793.32) = 225.66 g·m −2图5 平均气候状况下的高寒草原生态系统土壤CO 2排放的年变化来确定. 以2000年为例, 在2000年1月7日草地休眠期和2000年8月27日草地生物量最大时期分别测定地上、地下部分和当年凋落物的量, 计算出高寒草原生态系统年净初级生产力为干物质225.66 g ·m −2·a −1(表1). 根据班戈样点的实际测定, 高寒草地植物地上地下部分混合样含碳量为干物重的43%, 由此可以推算班戈高寒草原生态系统的净初级生产力为97.03 gC ·m −2·a −1.土壤呼吸包括根系呼吸和土壤微生物异氧呼吸, 异氧呼吸占整个土壤呼吸的45%~48%[20~22]. 以2000年为例, 由逐日的土壤CO 2排放得到2000年高寒草原土壤呼吸年总量为211.16 gCO 2·m −2·a −1, 按异氧呼吸占整个土壤呼吸的45%来计算, 可以推算出班戈高寒草原生态系统的异氧呼吸为25.91 gC ·m −2·a −1. 联系到上述得到的2000年班戈高寒草原生态系统的净初级生产力为97.03 gC ·m −2·a −1, 由此可以计算得到2000年班戈高寒草原生态系统的碳平衡即净生态系统生产力为71.12 gC ·m −2·a −1, 表明班戈高寒草原生态系统是碳汇.3 结论(1) 高寒草原土壤CO 2排放的日变化呈现单峰曲线, CO 2排放最高点出现在当地时间的14︰00左右, 最低点出现在当地时间的凌晨5︰00左右, 在夏季这种特征尤其明显; 土壤CO 2排放与0 cm 地温和5 cm地温关系紧密.(2) 高寒草原CO 2排放的日总量季节变化呈单峰曲线的特征, 最小值出现在冬季12~1月, 冬季最小的土壤CO 2排放仅有0.096g CO 2·m −2·d −1; 最大值出现在夏季6~7月, 可达1.44g CO 2·m −2·d −1.(3) 土壤温度是决定土壤CO 2排放大小的主导因子. 土壤CO 2排放与0 cm 地温和5 cm 地温有着良好的指数关系, 但0 cm 地温与土壤CO 2排放的关系比5 cm 地温的关系更为显著.(4) 根据1981~2000年20年平均的逐日0cm 地温资料, 计算了土壤CO 2排放的逐日的日总量和年总量, 用以代表在平均气候状况下的班戈高寒草原土壤CO 2排放, 计算得到的土壤CO 2排放年日平均值和年总量分别为21.39 mgCO 2·m −2·h −1和187.46 gCO 2·m −2·a −1.(5) 根据2000年的数据计算, 班戈高寒草原生态系统的碳平衡即净生态系统生产力为71.12 gC ·m −2·a −1, 表明班戈高寒草原生态系统是碳汇.增刊Ⅱ张宪洲等: 青藏高原高寒草原生态系统土壤CO2排放及其碳平衡199参考文献1 Saussure Th D E. 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青藏高原冬季放牧牦牛甲烷排放的初步研究的开题报告一、研究背景青藏高原是全球最大的高原，统治着亚洲水文和全球气候系统，并且拥有全球最薄的大气层之一。

高原上大量的攀升山峰、广袤无垠的草地，孕育了丰富的物种，其中包括作为青藏高原生态系统中重要组成部分的牦牛。

青藏高原的冬季气温低、气候寒冷，为了牦牛能够生存繁衍，当地的牧民在每年的冬季都会将牦牛放牧在草地上，但是这种冬季放牧往往会带来各种环境问题。

其中一个重要问题是牦牛在放牧的过程中所产生的甲烷排放。

甲烷是一种温室气体，它的温室效应比二氧化碳高得多，出现在大气中的时间也比较短，但它对大气系统的影响却很大。

据研究表明，全球甲烷排放的21%来自于牧场，其中青藏高原的牦牛所产生的甲烷排放量在全球甲烷排放量中占比很高。

因此，对于青藏高原冬季放牧牦牛甲烷排放的研究，具有重要的意义。

二、研究目的本研究旨在通过采集室外仿真研究和实地调查研究两个方向，初步探究青藏高原冬季放牧牦牛甲烷排放的情况、存在的问题和应对策略。

三、研究内容本研究的具体内容包括：1. 采集仿真数据：采用经过验证的计算模型对青藏高原放牧牦牛的甲烷排放量进行仿真。

2. 实地调查：对青藏高原某个区域的冬季放牧牦牛进行实地调查，通过采样、测量等方法获取牦牛甲烷排放量的实测数据。

3. 比较分析：比较仿真数据和实测数据，分析其中的差异，并对牦牛甲烷排放量的空间分布、季节变化等进行分析和探讨。

4. 提出对策：根据研究结果，提出针对青藏高原冬季放牧牦牛甲烷排放的减排措施和建议。

四、研究方法本研究采取实地调查和仿真模拟相结合的方法。

1. 仿真模拟：利用经过验证的计算模型对牦牛甲烷排放量进行仿真。

2. 实地调查：通过实地调查获得土壤、草地、天气等环境因素的数据，同时进行采样、测量等实验获得牦牛甲烷排放量的实测数据。

3. 统计分析：对仿真数据和实测数据进行统计分析，探讨牦牛甲烷排放量的空间分布、季节变化等情况。

五、研究意义青藏高原冬季放牧牦牛甲烷排放的研究，不仅有助于加深人们对青藏高原生态系统的理解，同时也具有重要的环保意义。

季节性冻结高寒泥炭湿地非生长季甲烷排放特征初探王晓龙;张寒;姚志生;郑循华;张社奇【期刊名称】《气候与环境研究》【年(卷),期】2016(021)003【摘要】高寒泥炭湿地是重要的大气甲烷(CH4)排放源.由于高寒湿地非生长季的气候条件极其恶劣,过去的原位观测研究大多集中在生长季,致使迄今仍对季节性冻土区高寒泥炭湿地的非生长季CH4排放缺乏充分认识.以地处青藏高原东北部的若尔盖地区典型湿地为例,采用静态暗箱—气相色谱人工观测方法,开展了跨越冬、春季和初夏季连续9个月的原位观测研究,试图了解该湿地的非生长季CH4排放特征及其相对重要性.结果与初步结论如下:(1)整个观测期间上午09:00(北京时间,下同)至11:00时段在6个空间重复位置的CH4通量平均值介于0.1～1.0 mgC m-2 h-1;(2)非生长季也发生着较强CH4排放,且温度响应系数Q1o (18.1～29.8)远远大于生长季(1.4～2.2),这意味着非生长季的CH4排放对气候变暖更加敏感;(3)结合其他生长季的观测结果,对观测数据的外推估计,该湿地的CH4年排放量约为29.4 kgC ha-1 a-1,其中非生长季的贡献率高达50％以上;(4)观测期的CH4通量具有明显季节变化,可解释为温度季节变化、土壤冻结与消融过程、水位(或土壤湿度)季节动态和植物生长节律等共同作用的结果;(5) CH4排放年通量在湿地三种微地形之间呈现出显著差异,即凸起处相对最弱,凹陷处相对最强(p＜0.05),这主要是水位(或土壤湿度)、植物分布等因素的空间差异所致;(6)考虑到三种微地形在整个湿地的面积占比时,凸起处、凹陷处和过渡带对整个湿地CH4排放年通量的贡献率依次大约为16％、11％和73％.不过,本研究中原位观测的持续时间相对较短,上述结果或结论能否在年度或更长时间尺度上重现,还需要长期连续观测研究加以检验.【总页数】11页(P282-292)【作者】王晓龙;张寒;姚志生;郑循华;张社奇【作者单位】西北农林科技大学理学院,杨凌712100;中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室,北京100029;中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室,北京100029;南京信息工程大学,南京210044;中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室,北京100029;中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室,北京100029;西北农林科技大学理学院,杨凌712100【正文语种】中文【中图分类】P461+.4【相关文献】1.生长季与非生长季小叶章湿地N_2O通量特征及排放贡献 [J], 孙志高;刘景双;杨继松;牟晓杰;王玲玲2.寒温带落叶松林—泥炭藓\r沼泽火烧迹地生长季CH4、CO2排放特征 [J], 柴春荣;崔福星;朱道光;杨立宾3.黑龙江帽儿山温带森林类型土壤非生长季温室气体排放特征 [J], 刘辉;牟长城;吴彬;张悦;井立杰4.藏北3种高寒草地植物根系碳氮磷密度的非生长季和生长季差异 [J], 马星星;鄢燕;洪江涛;王小丹5.高寒草地生长季/非生长季植被盖度遥感反演 [J], 刘佳丽;范建容;张茜彧;杨超;徐富宝;张晓雪;梁博因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

青藏高原湿地冻土区活动层甲烷排放特征张富贵;张舜尧;唐瑞玲;王惠艳;杨志斌;周亚龙;孙忠军【摘要】青藏高原作为地球陆地碳循环系统的重要组成部分,一直是科学家和环保工作者关注的热点,天然气水合物的发现是否会引发环境和地质灾害再次引起科学家甚至政府部门的重视.本文选用甲烷通量、近地表大气甲烷浓度、土壤甲烷浓度和甲烷稳定碳同位素为监测指标,以祁连山天然气水合物试采区为研究区,开展甲烷排放监测.结果表明:①祁连山高寒草原、高寒草甸区甲烷排放具有季节性变化和区域分布特点,最大排放值为19.2mg/m2·h,最大吸收值为-108 mg/m2·h,表现出巨大的碳汇潜力,对青藏高原碳循环具有重要意义;②甲烷碳同位素显示冻土区活动层大量存在微生物,10～30 cm甲烷主要微生物成因,微生物活跃期在夏季,冬季则减弱,微生物的代谢影响着甲烷的氧化和产生,嗜甲烷菌的存在对甲烷的排放起很大的控制作用;③试采前后近地表大气甲烷含量没有出现“爆炸式”增长,这与研究区天然气水合物的赋存状态和储量及试采方式有关;④甲烷排放受多种因素的影响,应加强对土壤温度、土壤湿度和pH值等因素的进一步研究.%As an important part of the earth's terrestrial carbon cycle,the Tibetan Plateau has become a hot place of warmhouse gas emission.The effect of gas hydrate exploration on ecological environment deserves much attention.In this paper,the authors studied the flux and isotope of subsurface methane in gas hydrate area of the Qilian Mountain.Some conclusions have been reached:1.Methane emission from alpine steppe and alpine meadow shows seasonal features.The maximum emission value is 19.2 mg/m2 · h and the maximum absorption value is-108 mg/m2 · h,demonstrating the role of carbon sink.2.Methane isotope data show that there exist a large number ofmicroorganisms in the active layer of permafrost region.The methane in 10 ～ 30cm is the cause of microorganism,which is relatively active in summer and inactive in winner.The metabolic process of microorganism changes the oxidation-reduction of methane,and bacteria addicted to methane leads to the emission of methane.3.As for the occurrence state of gas hydrate and the way of exploration,the phenomenon of blast increase of methane in near-surface atmosphere does not appear.4.The emission of methane is influenced by many factors,and hence the study of temperature,moisture and PH value of soil needs further research.【期刊名称】《物探与化探》【年(卷),期】2017(041)006【总页数】10页(P1027-1036)【关键词】天然气水合物;甲烷排放;环境效应;冻土区;青藏高原【作者】张富贵;张舜尧;唐瑞玲;王惠艳;杨志斌;周亚龙;孙忠军【作者单位】中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所,河北廊坊065000;中国地质科学院地球表层碳-汞地球化学循环重点实验室,河北廊坊065000;中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所,河北廊坊065000;中国地质科学院地球表层碳-汞地球化学循环重点实验室,河北廊坊065000;成都理工大学地球科学学院,四川成都 610000;中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所,河北廊坊065000;中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所,河北廊坊065000;中国地质科学院地球表层碳-汞地球化学循环重点实验室,河北廊坊065000;中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所,河北廊坊065000;中国地质科学院地球表层碳-汞地球化学循环重点实验室,河北廊坊065000;中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所,河北廊坊065000;中国地质科学院地球表层碳-汞地球化学循环重点实验室,河北廊坊065000;中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所,河北廊坊065000;中国地质科学院地球表层碳-汞地球化学循环重点实验室,河北廊坊065000【正文语种】中文【中图分类】P632青藏高原是世界上最大的低纬度湿地冻土区，多年冻土面积约150万km2，占世界多年冻土面积的7%[1]，湿地面积13.19万km2，占世界湿地面积的1.5%，由于其独特的气候特征，形成了世界上独一无二的高原湿地生态系统，成为地球陆地碳循环系统的重要组成部分[2]。

青藏高原高寒草甸放牧系统温室气体排放青藏高原高寒草甸放牧系统温室气体排放近年来，随着全球气候变化问题的凸显，温室气体排放成为全球关注的焦点。

作为世界上最大的高原，青藏高原的温室气体排放不容忽视。

而其中，高寒草甸放牧系统被认为是青藏高原占比最大的温室气体排放来源之一。

本文将探讨青藏高原高寒草甸放牧系统温室气体排放的现状、原因以及对策。

青藏高原地处高寒气候带，气温低，氧气稀薄，且降水相对较少。

然而，由于其广阔的面积和丰富的植被资源，高寒草甸成为了当地牧民们放牧的重要场所。

然而，长期以来的过度放牧和不合理管理导致了高寒草甸生态系统的破坏和温室气体的排放。

首先，过度放牧造成了植被退化。

高寒草甸植被对碳的吸收和储存起着重要作用，但过度放牧导致了草地覆盖度下降，植物生物量减少，进而影响了温室气体的吸收和储存能力，加剧了温室效应。

此外，过度放牧还破坏了土壤结构，使得土壤有机质储量减少，进而影响了土壤呼吸作用，增加了土壤碳排放量。

其次，不合理管理加剧了温室气体的排放。

在高寒草甸放牧系统中，牲畜粪便的堆积和尿液的分解会释放大量的甲烷气体。

而当地牧民们在放牧过程中往往无序放牧，集中放牧和饲养牲畜的数量过多，导致了牲畜粪便的积累和垃圾处理不当，进而加剧了温室气体的排放。

为了减少青藏高原高寒草甸放牧系统的温室气体排放，我们需要采取措施来改变现状。

首先，实行合理的放牧管理制度，限制放牧的区域和时间，避免过度放牧和过度饲养，充分保护高寒草甸的植被和土壤，减少温室气体的排放。

其次，加强牧民的环境意识和科学知识培训，提高其对环境保护的重视程度，促进放牧活动的可持续发展。

此外，扶持当地牧民发展畜牧业的科技创新，鼓励他们采用环保的牲畜饲养技术，减少温室气体的排放，同时提高畜产品质量和牲畜饲养效益。

总之，青藏高原高寒草甸放牧系统的温室气体排放是一个需要重视的问题。

通过合理的放牧管理制度、科技创新和培养牧民环境保护意识，可以减少温室气体的排放，保护青藏高原的生态环境，为全球气候变化防控做出贡献综上所述，青藏高原高寒草甸放牧系统的温室气体排放问题是严重影响生态环境和全球气候变化的问题。

《内蒙古不同类型草地生态系统甲烷通量及其对气候变化的响应》篇一一、引言在全球气候变化的大背景下，甲烷作为温室气体的重要成分之一，其排放量的研究日益受到科学界的关注。

内蒙古作为我国重要的草地生态系统区域，其不同类型的草地生态系统中甲烷通量的研究具有深远的意义。

本文旨在探究内蒙古不同类型草地生态系统的甲烷通量特征及其对气候变化的响应。

二、研究区域与方法（一）研究区域概况内蒙古地域辽阔，草地生态系统类型多样，包括温带草原、温带荒漠草原、高寒草原等。

本文选取了具有代表性的几类草地生态系统进行研究。

（二）研究方法采用野外实地测量和室内分析相结合的方法。

具体包括样地选择与设置、甲烷通量测定、气象及土壤理化性质监测等。

三、内蒙古不同类型草地生态系统的甲烷通量特征（一）温带草原甲烷通量温带草原是内蒙古主要的草地生态系统之一，其甲烷通量较低，主要来源于土壤微生物的分解过程。

在适宜的水热条件下，甲烷通量会有所增加。

（二）温带荒漠草原甲烷通量温带荒漠草原由于降水量低、植被稀疏，其甲烷通量相对较低。

但在雨季或湿润年份，由于土壤微生物活动增强，甲烷通量会有所上升。

（三）高寒草原甲烷通量高寒草原由于气候寒冷，植被生长缓慢，其甲烷通量相对较低且变化较小。

但在气候变暖的背景下，高寒草原的甲烷通量有增加的趋势。

四、气候变化对内蒙古不同类型草地生态系统甲烷通量的影响（一）温度变化的影响随着全球气候变暖，内蒙古地区的气温整体呈上升趋势。

温度的升高促进了土壤微生物的活动，从而增加了甲烷的排放。

（二）降水变化的影响降水量的变化对甲烷通量有显著影响。

在干旱年份，由于土壤水分不足，甲烷通量较低；而在湿润年份，土壤湿度增加，甲烷排放量也会相应增加。

（三）植被变化的影响随着气候的变化，内蒙古地区植被类型也在发生变化。

一些耐旱、耐寒的植物种类逐渐增多，这些植物通过根系分泌物和凋落物等途径影响甲烷的排放。

五、结论与展望本文通过对内蒙古不同类型草地生态系统的甲烷通量及其对气候变化的响应进行研究，发现气候变化对甲烷通量有显著影响。

第４０卷第９期２０２０年５月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４０，Ｎｏ．９Ｍａｙ，２０２０基金项目：国家重点研发计划（２０１６ＹＦＣ０５０１８０４）；国家自然科学基金面上项目（４１５７１０８１）；中央高校基本科研业务费专项资金资助（２０１９Ｂ０４７１４）收稿日期：２０１９⁃０４⁃２４；㊀㊀网络出版日期：２０２０⁃０３⁃１６∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｑｉｕａｎ．ｚｈｕ＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１９０４２４０８３８张贤，朱求安，杨斌，王洁仪，陈槐，彭长辉．基于过程模型的青藏高原湿地甲烷排放格局评估．生态学报，２０２０，４０（９）：３０６０⁃３０７１．ＺｈａｎｇＸ，ＺｈｕＱＡ，ＹａｎｇＢ，ＷａｎｇＪＹ，ＣｈｅｎＨ，ＰｅｎｇＣＨ．ＥｖａｌｕａｔｉｎｇｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｗｅｔｌａｎｄｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｉｎＱｉｎｇｈａｉ⁃Ｔｉｂｅｔｐｌａｔｅａｕｂａｓｅｄｏｎｐｒｏｃｅｓｓｍｏｄｅｌ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２０，４０（９）：３０６０⁃３０７１．基于过程模型的青藏高原湿地甲烷排放格局评估张㊀贤１，朱求安１，２，∗，杨㊀斌１，王洁仪１，陈㊀槐３，彭长辉１，４１西北农林科技大学林学院生态预测与全球变化研究中心，杨凌㊀７１２１００２河海大学水文水资源学院，南京㊀２１００９８３中国科学院成都生物研究所，成都㊀６１００４１４魁北克大学蒙特利尔分校环境科学研究所，蒙特利尔加拿大㊀Ｃ３Ｈ３Ｐ８摘要：甲烷（ＣＨ４）是大气中最丰富的碳氢化合物，是仅次于二氧化碳（ＣＯ２）的温室气体㊂湿地是甲烷的重要来源，在全球碳循环中发挥着重要作用，其排放的甲烷占所有天然甲烷排放源的７０％，占全球甲烷排放总量的２４．８％㊂青藏高原平均海拔４０００ｍ以上，占有中国约三分之一的湿地㊂近几十年来，由于全球气候变暖和降水增加，该地区甲烷排放率和湿地面积都发生着巨大变化，因此，青藏高原湿地ＣＨ４排放的长期变化在很大程度上仍存在较大的不确定性㊂利用ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧ模型模拟了青藏高原湿地１９７８ ２００８年ＣＨ４排放的动态特征，研究结果表明：（１）１９７８ ２００８年青藏高原湿地ＣＨ４排放速率呈逐渐增加趋势㊂（２）青藏高原大多数湿地区域ＣＨ４排放速率为０ ６．１３ｇＣＨ４ｍ－２ａ－１；东北部分湿地区域ＣＨ４排放速率为６．１４ ２０．１９ｇＣＨ４ｍ－２ａ－１；较高的ＣＨ４排放速率分布于青藏高原南部湿地区域，为５６．１４ ７４．９７ｇＣＨ４ｍ－２ａ－１㊂（３）青藏高原湿地ＣＨ４排放量在１９７８㊁１９９０㊁２０００年和２００８年分别为０．２１㊁０．２３㊁０．２７和０．３２ＴｇＣＨ４ａ－１㊂在１９７８ １９９０年，尽管ＣＨ４排放速率增加，但湿地面积减少，因此这一时期青藏高原湿地ＣＨ４排放量并未发生明显变化㊂随后由于降水增加和冰川融化，使得湿地面积逐渐增加，青藏高原湿地ＣＨ４排放量也呈现增加趋势㊂关键词：青藏高原；甲烷；ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧ模型；气候变化；湿地变化ＥｖａｌｕａｔｉｎｇｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｗｅｔｌａｎｄｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｉｎＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔｐｌａｔｅａｕｂａｓｅｄｏｎｐｒｏｃｅｓｓｍｏｄｅｌＺＨＡＮＧＸｉａｎ１，ＺＨＵＱｉｕᶄａｎ１，２，∗，ＹＡＮＧＢｉｎ１，ＷＡＮＧＪｉｅｙｉ１，ＣＨＥＮＨｕａｉ３，ＰＥＮＧＣｈａｎｇｈｕｉ１，４１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ，ＣｅｎｔｅｒｆｏｒＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇａｎｄＧｌｏｂａｌＣｈａｎｇｅＲｅｓｅａｒｃｈ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＡ＆ＦＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙａｎｇｌｉｎｇ７１２１００，Ｃｈｉｎａ２ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙａｎｄＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９８，Ｃｈｉｎａ３ＣｈｅｎｇｄｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＢｉｏｌｏｇｙ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００４１，Ｃｈｉｎａ４ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＱｕｅｂｅｃａｔＭｏｎｔｒｅａｌ，ＭｏｎｔｒｅａｌＣ３Ｈ３Ｐ８，ＣａｎａｄａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｍｅｔｈａｎｅ（ＣＨ４）ｉｓｔｈｅｍｏｓｔａｂｕｎｄａｎｔｈｙｄｒｏｃａｒｂｏｎｉｎｔｈｅａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ，ｏｎｌｙｓｅｃｏｎｄｔｏｃａｒｂｏｎｄｉｏｘｉｄｅ（ＣＯ２）ａｓ ａｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅｇａｓ．Ｗｅｔｌａｎｄｓａｒｅａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｓｏｕｒｃｅｏｆｍｅｔｈａｎｅａｎｄｐｌａｙａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｔｈｅｇｌｏｂａｌｃａｒｂｏｎｃｙｃｌｅ．Ｔｈｅｙａｃｃｏｕｎｔｆｏｒ７０％ｏｆａｌｌｎａｔｕｒａｌｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓａｎｄ２４．８％ｏｆｇｌｏｂａｌｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓ．ＴｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ（ＱＴＰ）ｈａｓａｎａｖｅｒａｇｅｅｌｅｖａｔｉｏｎｏｆｍｏｒｅｔｈａｎ４０００ｍａｎｄｃｏｎｔａｉｎｓｏｎｅ⁃ｔｈｉｒｄｏｆＣｈｉｎａᶄｓｗｅｔｌａｎｄｓ．Ｉｎｒｅｃｅｎｔｄｅｃａｄｅｓ，ｄｕｅｔｏｇｌｏｂａｌｗａｒｍｉｎｇａｎｄｉｎｃｒｅａｓｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｒａｔｅａｎｄｗｅｔｌａｎｄａｒｅａｉｎｔｈｅｒｅｇｉｏｎｈａｖｅｕｎｄｅｒｇｏｎｅｇｒｅａｔｃｈａｎｇｅｓ，ｓｏｔｈｅｌｏｎｇ⁃ｔｅｒｍｃｈａｎｇｅｏｆＣＨ４ｅｍｉｓｓｉｏｎｓｉｓｓｔｉｌｌｌａｒｇｅｌｙｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ．Ｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ，ｔｈｅＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧｍｏｄｅｌｗａｓｕｓｅｄｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＣＨ４ｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍｗｅｔｌａｎｄｓｏｎｔｈｅＱＴＰｆｒｏｍ１９７８ｔｏ２００８．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔ：（１）ＣＨ４ｅｍｉｓｓｉｏｎｒａｔｅｉｎＱＴＰｗｅｔｌａｎｄｓｗｅｒｅｇｒａｄｕａｌｌｙｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｆｒｏｍ１９７８ｔｏ２００８．（２）ＣＨ４ｅｍｉｓｓｉｏｎｒａｔｅｉｎｍｏｓｔｗｅｔｌａｎｄａｒｅａｓｏｆｔｈｅＱＴＰｗａｓ０ ６．１３ｇＣＨ４ｍ－２ａ－１ａｎｄｉｎｓｏｍｅｗｅｔｌａｎｄａｒｅａｓｏｆｎｏｒｔｈｅａｓｔＱＴＰｗａｓ６．１４ ２０．１９ｇＣＨ４ｍ－２ａ－１．ＴｈｅｈｉｇｈｅｒＣＨ４ｅｍｉｓｓｉｏｎｒａｔｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｉｎｔｈｅｗｅｔｌａｎｄａｒｅａｓｏｆｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎＱＴＰｗａｓ５６．１４ ７４．９７ｇＣＨ４ｍ－２ａ－１．（３）ＴｏｔａｌＣＨ４ｅｍｉｓｓｉｏｎｓｉｎ１９７８，１９９０，２０００，ａｎｄ２００８ｗｅｒｅ０．２１，０．２３，０．２７，ａｎｄ０．３２ＴｇＣＨ４ａ－１，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ＴｈｅａｎａｌｙｓｅｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔａｌｔｈｏｕｇｈｔｈｅＣＨ４ｅｍｉｓｓｉｏｎｒａｔｅｉｎｃｒｅａｓｅｄ，ｔｈｅｗｅｔｌａｎｄａｒｅａｄｅｃｒｅａｓｅｄｆｒｏｍ１９７８ｔｏ１９９０，ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ＣＨ４ｅｍｉｓｓｉｏｎｓｄｉｄｎｏｔｃｈａｎｇｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｎｔｈｉｓｐｅｒｉｏｄ．Ｄｕｅｔｏｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｄｇｌａｃｉｅｒｍｅｌｔｉｎｇ，ｔｈｅｗｅｔｌａｎｄａｒｅａｇｒａｄｕａｌｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｄａｆｔｅｒ２０００．ＷｉｔｈｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｗｅｔｌａｎｄａｒｅａａｎｄｗｅｔｌａｎｄＣＨ４ｅｍｉｓｓｉｏｎｒａｔｅ，ｔｈｅｔｏｔａｌＣＨ４ｅｍｉｓｓｉｏｎｓｏｆｔｈｅＱＴＰｗｅｔｌａｎｄｓｈａｄａｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙｃｒｅａｓｉｎｇｔｒｅｎｄ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：Ｑｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ；ｍｅｔｈａｎｅ；ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧｍｏｄｅｌ；ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ；ｗｅｔｌａｎｄｃｈａｎｇｅ甲烷（ＣＨ４）是大气中最丰富的碳氢化合物，被认为是仅次于二氧化碳（ＣＯ２）的温室气体㊂自工业革命以来，大气ＣＨ４浓度增长了一倍多，其年均增幅为０．５％ ０．８％［１］㊂近期的一项研究指出，在２１世纪初，大气中甲烷浓度增长微乎其微，而在２０１４年和２０１５年开始急剧增长，甲烷浓度的增长速度分别达到１２．５ˑ１０－９（体积分数）和９．９ˑ１０－９（体积分数），２０１５年的平均浓度达到１８３４ˑ１０－９（体积分数）［２］㊂甲烷分子具有很强的红外线吸收能力，以单位分子数而言其增温潜势是ＣＯ２的２８倍［３］，其浓度升高对全球气候变暖的贡献大约在２５％左右［４］㊂湿地是陆地生态系统的重要组成部分，在包括ＣＨ４在内的全球碳循环中发挥着重要作用［５］㊂长期水淹的湿地生态系统为甲烷产生提供了先决条件，是甲烷的重要排放源，其甲烷排放占所有天然甲烷排放源的７０％，占全球甲烷排放总量的２４．８％［６］㊂中国自然湿地面积３０４８４９ｋｍ２，约占世界湿地面积的１０％，对全球湿地ＣＨ４排放的贡献是１．２％ ３．２％［７］㊂中国超过三分之一的湿地位于青藏高原［８］㊂在过去数千年里，由于青藏高原独特的地理位置和气候条件，土壤有机碳分解较慢，光照条件相对较好，因此这个世界上海拔最高的高原一直是一个巨大的土壤碳库［９］㊂由于全球气候变暖和降水增加，近几十年来该地区湿地面积发生了巨大变化［５，１０⁃１２］㊂因此，青藏高原甲烷排放的估算存在很大的不确定性㊂近年的研究大多使用站点外推法，对青藏高原湿地甲烷排放量的估计为０．２２［８］ １．２５ＴｇＣＨ４ａ－１［７］㊂多数研究在估计ＣＨ４排放时只考虑了温度㊁降水和ＣＯ２浓度的变化，而湿地范围则使用了固定数值［１３⁃１５］㊂根据模拟湿地面积的研究表明，湿地面积的变化会影响全球和区域范围甲烷的估算［１６⁃１７］㊂近年的一些研究也使用了基于遥感分类的动态湿地面积，但研究的时间相对较短，如１９９３ ２００４年湿地数据用于估计全球［１８］或北部高纬度地区［１９］ＣＨ４通量的变化；２００３ ２０１１年湿地数据用于估计北部泥炭地和冻土带ＣＨ４通量的变化［２０］，这些研究强调在季节和年际尺度上，湿地范围变化对ＣＨ４排放估算的重要性㊂Ｐａｕｄｅｌ等试图用湿地范围的差异来解释全球从工业化前（１８５０年）到现在（２００５年）期间的湿地ＣＨ４排放量的变化，结果发现ＣＨ４排放量变化幅度的三分之一都由面积变化所引起，但由于缺乏完整连续的湿地分布图使得该结果仍然存在较大的不确定性㊂因此在进行长时间序列的研究时，要充分考虑湿地面积变化对ＣＨ４排放量的贡献，并将其与温度㊁降水㊁ＣＯ２浓度等气候变化因子的贡献区分开来［２１］㊂过去几十年来，估计湿地ＣＨ４排放量时普遍采用以下３种方法：（１）站点通量数据的外推法，使用实际测量的ＣＨ４通量和固定湿地面积计算湿地甲烷排放量；（２）自下而上的方法，基于ＣＨ４排放及其环境控制因子，使用过程模型估算湿地ＣＨ４通量；（３）自上而下的方法，使用反演模型（大气反演模型㊁大气传输模型）估计ＣＨ４源和汇的分布［２２⁃２３］㊂自上而下的方法在进行大尺度区域模拟时，由于逆向性建模过程中可能会包含不完整的观测结果从而造成此方法存在较大的误差［２４］㊂由于区域内较大的空间异质性，第一种方法从点位数据到区域或全球的尺度转换存在较大的不确定性，如青藏高原气候㊁土壤㊁地形和植被存在显著的空间差异，湿１６０３㊀９期㊀㊀㊀张贤㊀等：基于过程模型的青藏高原湿地甲烷排放格局评估㊀２６０３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀地ＣＨ４排放也将表现出极大的空间异质性，在估计区域湿地ＣＨ４排放量时，由于尺度匹配的原因，站点外推法存在一定的局限性㊂基于过程的模型可适用于不同气候条件下的甲烷排放估算，同时可以反映在ＣＨ４生产和消耗过程中土壤㊁植被和水文之间发生的复杂相互作用［２５］㊂本研究基于ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧ模型，综合考虑气候变化和湿地面积变化的影响，对青藏高原湿地甲烷年排放量进行定量模拟，以此反映近４０年来青藏高原湿地甲烷排放量的变化趋势㊂１㊀方法和材料１．１㊀模型介绍ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧ模型是新一代用于量化陆地生态系统温室气体排放的过程模型，由全球植被动态模型（ＩＢＩＳ）发展而来㊂ＩＢＩＳ模型整合了多种陆地生态系统过程，包括陆面过程㊁冠层生理㊁植被物候㊁长期植被动态和土壤地球生物化学５大模块［２６⁃２７］㊂Ｚｈｕ等［２８］通过将湿地水位动态过程模块整合到ＩＢＩＳ模型中，在添加新的湿地植物功能型的基础上，综合考虑土壤温度㊁土壤湿度㊁土壤氧化还原电位（Ｅｈ）㊁土壤ＰＨ等因素对湿地ＣＨ４排放的影响，实现了以生物地球化学过程为基础的湿地甲烷产生㊁消耗及传输过程的模拟（图１）［２９］㊂㊂经验证，模型能够在不同时空尺度下对全球湿地ＣＨ４排放进行定量模拟［１５］Array图１㊀ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧ模型甲烷排放模块的基本结构框架［２９］Ｆｉｇ．１㊀ＢａｓｉｃｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｃｏｎｃｅｐｔｉｎＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧｆｏｒＣＨ４ｅｍｉｓｓｉｏｎ［２９］１．２㊀研究区域青藏高原平均海拔４０００ｍ以上，地势高㊁地形特殊，形成了独特的高原气候㊂该地区气候总体特点：辐射强烈，日照多，气温低，积温少，气温日较差大，大部分地区最暖月均温在１５ħ以下；降水少，地域差异大，年降水量４００ｍｍ左右㊂近年来，由于气候因素和实验条件的限制，现有对该地区湿地甲烷排放的研究存在时间和空间的局限㊂因此，要准确估计该地区湿地甲烷排放格局，不同湿地区域甲烷排放速率和湿地分布面积的长期变化尤为重要㊂本研究通过收集青藏高原湿地ＣＨ４排放观测数据，对模型敏感参数进行率定和校正㊂相关观测数据站点分布如图２所示：包括海北湿地（３７ʎ３５ᶄＮ，１０１ʎ２０ᶄＥ）地处青藏高原东北隅；若尔盖高原（３３ʎ３５ᶄＮ，１０２ʎ５８ᶄＥ）图２㊀青藏高原湿地甲烷观测站点分布图㊀Ｆｉｇ．２㊀ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｗｅｔｌａｎｄＣＨ４ｆｌｕｘｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｉｔｅｓｏｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ湿地分布底图为２００８年中国湿地地图［１１］位于四川省的西北部，是中国最大的泥炭地分布区；纳木错（３０ʎ３３ᶄＮ，９０ʎ４０ᶄＥ）和当雄（３０ʎ２９ᶄＮ，９１ʎ０６ᶄＥ）地处西藏中部，昼夜温差大，多大风；风火山（３４ʎ４３ᶄＮ，９２ʎ５３ᶄＥ）气候酷寒，生境潮湿，山麓周围全是多年不化的永冻层；花石峡（３５ʎ３９ᶄＮ，９８ʎ４８ᶄＥ）位于青海省玛多县东北部㊂站点的具体信息包括经纬度㊁海拔㊁年平均气温㊁年平均降水㊁甲烷通量的测量时间㊁测量方法及平均甲烷通量见表１㊂１．３㊀模型驱动数据模型所需的驱动数据主要有气象数据和湿地分布数据㊂气象数据包括１９５１ ２０１７年青藏高原逐日的气温㊁降水㊁风速㊁相对湿度等，分辨率为１０ｋｍˑ１０ｋｍ㊂根据中国标准气象站点日气象数据（共７５６个站点），利用ＡＮＵＳＰＬＩＮ方法进行插值得到全国分辨率１０ｋｍˑ１０ｋｍ的空间分布日气象数据，在此基础上将青藏高原部分提取出来，以此数据驱动模型模拟青藏高原湿地ＣＨ４通量㊂湿地数据有两套，其中一套由Ｎｉｕ等［１１］以全国陆地卫星（Ｌａｎｄｓａｔ）遥感数据为数据源完成的１９７８㊁１９９０㊁２０００和２００８年４期动态湿地地图，代表了中国湿地动态的最新研究进展，分辨率为１ｋｍˑ１ｋｍ；另一套是由欧洲航天局（ＥＳＡ）制作的１９９２ ２０１５年全球土地覆盖数据库，分辨率为３００ｍˑ３００ｍ㊂将两套湿地分布数据分辨率统一到模型模拟的分辨率（１０ｋｍˑ１０ｋｍ），并计算该分辨率下每个栅格的湿地面积占比和每个栅格的湿地面积㊂根据上述数据估算青藏高原湿地ＣＨ４通量及年排放总量㊂表１㊀青藏高原ＣＨ４通量观测站点信息表Ｔａｂｌｅ１㊀ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔａｂｌｅｏｆＣＨ４ｆｌｕｘｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｉｔｅｓｏｎＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ站点Ｓｔａｔｉｏｎｓ纬度Ｌａｔｉｔｕｄｅ／Ｎ经度Ｌｏｎｇｉｔｕｄｅ／Ｅ海拔Ａｌｔｉｔｕｄｅ／ｍ年平均气温Ｍｅａｎａｎｎｕａｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ／ħ年平均降水Ｍｅａｎａｎｎｕａｌｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ／ｍｍ测量方法Ｍｅａｓｕｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄ测量时间Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｐｅｒｉｏｄ通量ＣＨ４ｆｌｕｘ／（ｍｇｍ－２ｈ－１）参考文献Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ海北㊀３７ʎ３５ᶄ１０１ʎ２０ᶄ３２５０－１．１４９０涡度相关法２０１２年５月到９月３．８２［３０］３２５０－１．１４９０涡度相关法２０１３年５月到９月４．５８［３０］３２５０－１．１４９０涡度相关法２０１１年７月到２０１３年１２月５．１９［３１］若尔盖３３ʎ３５ᶄ１０２ʎ５８ᶄ３５００１６５０静态箱法４月到１０月２００３ ２００５０．７０［３２］３４３０１６５０静态箱法５月到９月２００１ ２００２２．９６［３３］３４３００．９７１０静态箱法２００５年５月到９月６．３４［３４］３４３０１６４５静态箱法７月到９月２００５ ２００７４．３３［７］３４３０１６５０静态箱法２００１年５月到９月２．３３［３５］３５０００．７６５７静态箱法６月到９月２００９ ２０１０３．２９［３６］３４００１６５０静态箱法２００６年６月到８月４．６９［３７］纳木错３０ʎ３３ᶄ９０ʎ４０ᶄ４７５８－０．６４１５静态箱法５月到９月２０１２ ２０１４０．７６［８］当雄㊀３０ʎ２９ᶄ９１ʎ０６ᶄ４３２０１．５４７７静态箱法２０１４年６月到８月１．４４［８］风火山３４ʎ４３ᶄ９２ʎ５３ᶄ４７７８－５．３２７０静态箱法２００８年１月到１０月０．１３［３２］花石峡３５ʎ３９ᶄ９８ʎ４８ᶄ４４００－５．４５２０静态箱法１９９６年６月到８月１．１７［３８］４４００－５．４５２０静态箱法１９９７年６月到８月１．０４［３９］４４００－５．４５２０静态箱法１９９７年４月到９月０．５４［４０］２㊀结果２．１㊀模型参数校正㊀㊀根据Ｚｈｕ等的研究表明，模型在模拟湿地甲烷排放时有两个敏感参数，包括土壤异养呼吸中ＣＨ４与ＣＯ２３６０３㊀９期㊀㊀㊀张贤㊀等：基于过程模型的青藏高原湿地甲烷排放格局评估㊀释放比例（ｒ）和甲烷产生的温度控制参数（Ｑ１０Ｐ）［２９］㊂因此，基于６个观测站点收集的实测数据，我们对这两个敏感参数进行校正，并计算包括均方根误差（ＲＭＳＥ），决定系数（Ｒ２），符合指数（Ｄ）在内的指标来进行评估㊂其中Ｄ值范围在０到１之间，当Ｄ值越接近于１说明模拟值与测量值吻合程度越高，越接近于０说明模拟值与测量值吻合程度越低㊂图３表示各站点ＣＨ４通量实测值和模拟值的对比情况，结果显示各站点不同阶段模拟值与实测值之间达到较好吻合㊂海北湿地，计算得知模拟值与Ｊｉｎ等［３１］的实测值吻合更好（ＲＭＳＥ＝０．０６，Ｒ２＝０．７２，Ｄ＝０．７４）㊂若尔盖高原站点，计算得知模拟值与Ｄｉｎｇ等［３３］的实测值吻合程度更好（ＲＭＳＥ＝０．０４，Ｒ２＝０．３８，Ｄ＝０．７６）㊂纳木错站点的模型模拟值与实测值达到很好的吻合（ＲＭＳＥ＝０．０１，Ｒ２＝０．５０，Ｄ＝０．７８），其中２０１２年和２０１４年模拟值与实测值吻合更好，２０１３年实测值整体较小㊂当雄站点的模拟值与实测值吻合较好（ＲＭＳＥ＝０．０７，Ｒ２＝０．９０，Ｄ＝０．９０），但由于实测数据较少吻合程度计算可能会有所偏差㊂图３柱状图表示青藏高原所有站点测量时间内的平均实测值与模型同一时期平均模拟值的比较，也显示模拟值与实测值之间达到较好吻合（ＲＭＳＥ＝０．４７，Ｒ２＝０．９２，Ｄ＝０．９６）㊂由于风火山和花石峡两个站点缺乏连续的ＣＨ４通量实测值，因此在确定两站点参数时以测量时间内的平均ＣＨ４通量为准㊂表２表示各站点模型敏感参数ｒ和Ｑ１０Ｐ校正后的标定值及模拟结果与实测值的比较㊂ｒ取值在０．１０ ０．３５之间，平均值为０．２１；Ｑ１０Ｐ取值在２．００ ３．００之间，平均值为２．８０㊂与Ｚｈｕ等校正的青藏高原的两个敏感参数（ｒ＝０．２１，Ｑ１０Ｐ＝３．００）接近［２９］㊂从总体上来看，模型对各个站点的湿地甲烷通量的模拟取得了合理的效果㊂表２㊀参数ｒ和Ｑ１０Ｐ标定值及模型性能的评估Ｔａｂｌｅ２㊀ＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎｖａｌｕｅｓｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｓｒａｎｄＱ１０Ｐａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｍｏｄｅｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ站点Ｓｔａｔｉｏｎｓ海拔／ｍＡｌｔｉｔｕｄｅ年平均气温／ħＭｅａｎａｎｎｕａｌｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ异养呼吸中ＣＨ４与ＣＯ２释放比例ｒ（ＣＨ４／ＣＯ２）温度控制参数Ｑ１０Ｐ均方根误差ＲＭＳＥ决定系数Ｒ２符合指数Ｄ海北Ｈａｉｂｅｉ３２５０－２０．３５２．０００．０６０．７２０．７４若尔盖Ｚｏｉｇｅ３４３０１０．２８２．５００．０４０．３８０．７６纳木错Ｎａｍｃｏ４７５８－０．６０．１０３．５００．０１０．５００．７８当雄Ｄａｎｇｘｉｏｎｇ４３２０１．５０．１８２．８００．０７０．９００．９０花石峡Ｈｕａｓｈｉｘｉａ４４００－５．４０．１５３．００风火山Ｆｅｎｇｈｕｏｓｈａｎ４７７８－５．３０．２０３．００总体Ａｌｌｓｔａｔｉｏｎｓ ０．４７０．９２０．９６为了对整个青藏高原湿地区的甲烷通量进行模拟，基于站点校正结果，对校正之后的站点参数与站点温度㊁降水和海拔等因子间关系进行分析，得出整个青藏高原湿地区这两个参数经验性分布（图４）㊂参数ｒ按照海拔梯度分为３个区间，每个区间取对应站点参数的平均值（表２）：３５００ｍ以下，ｒ＝０．３１５；３５００ ４５００ｍ，ｒ＝０．１６５；４５００ｍ以上，ｒ＝０．１５０㊂参数Ｑ１０Ｐ按照年均温分为２个区间（表２）：０ħ以上，Ｑ１０Ｐ＝２．６５；０ħ以下，Ｑ１０Ｐ＝２．７５㊂２．２㊀青藏高原甲烷排放的模拟基于站点参数校正过程得到的青藏高原湿地甲烷排放敏感参数分布和湿地分布数据，利用ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧ模型对青藏高原湿地甲烷排放进行了模拟㊂模拟结果表明由不同的湿地数据所估算的ＣＨ４排放之间存在较大差异㊂根据Ｎｉｕ等［１１］的湿地数据模拟出ＣＨ４排放量范围为０．２１ ０．３２ＴｇＣＨ４ａ－１，根据ＥＳＡ湿地数据模拟出１９９２ ２０１５年ＣＨ４排放量范围为０．０８ ０．１４ＴｇＣＨ４ａ－１（表３）㊂根据之前的研究（表３）发现青藏高原ＣＨ４排放量为０．０６ ２．４７ＴｇＣＨ４ａ－１，我们的研究结果也处于这一范围内㊂Ｊｉｎ等［３８］对青藏高原ＣＨ４排放量的估计４６０３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀图３㊀青藏高原湿地甲烷通量实测值与模型模拟值的比较［８，３０⁃３１，３３⁃４１］Ｆｉｇ．３㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｍｅａｓｕｒｅｄａｎｄｓｉｍｕｌａｔｅｄＣＨ４ｆｌｕｘｆｒｏｍｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｉｔｅｓｏｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ［８，３０⁃３１，３３⁃４１］研究最早，范围是０．７ ０．９ＴｇＣＨ４ａ－１；Ｘｕ等［４３］用ＴＥＭ模型对青藏高原１９９５ ２００５年ＣＨ４排放量估计为２．４７ＴｇＣＨ４ａ－１，是研究中最大的估计值；Ｘｕ和Ｔｉａｎ［４４］对青藏高原ＣＨ４排放量的估计为０．０６ＴｇＣＨ４ａ－１，相对于其他人的研究较小；Ｄｉｎｇ等［３３］和Ｃｈｅｎ等［７］对青藏高原ＣＨ４排放量的估计都是基于对若尔盖站点通量的测量，但两人的结果存在较大差异，分别为０．５６ＴｇＣＨ４ａ－１和１．４９ＴｇＣＨ４ａ－１；Ｗｅｉ等［８］通过对纳木错和当雄两个站点ＣＨ４通量的测量计算出整个青藏高原湿地ＣＨ４排放量为０．２２ ０．４１ＴｇＣＨ４ａ－１，而通过ＬＰＪ模型模拟出青藏高原ＣＨ４排放量为０．９６ＴｇＣＨ４ａ－１［４５］；Ｊｉｎ等［３１］通过ＴＥＭ模型模拟出青藏高原２００１ ２０１１年ＣＨ４排放量为０．９５ＴｇＣＨ４ａ－１，而Ｌｉ等［４１］通过ＴＥＭ模型对同一时期青藏高原ＣＨ４排放量的估计值为０．２２ＴｇＣＨ４ａ－１，表现出较大差别，这主要是由于Ｌｉ研究中的湿地面积为３．３３ˑ１０４ｋｍ２，而Ｊｉｎ研究中的湿地面积为１３．４ˑ１０４ｋｍ２㊂５６０３㊀９期㊀㊀㊀张贤㊀等：基于过程模型的青藏高原湿地甲烷排放格局评估㊀图４㊀青藏高原模型敏感参数的分布Ｆｉｇ．４㊀ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｍｏｄｅｌｓｅｎｓｉｔｉｖｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ底图为２００８年湿地分布地图［１１］表３㊀ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧ模型模拟青藏高原湿地ＣＨ４排放量（范围）及与其他研究结果的比较Ｔａｂｌｅ３㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＣＨ４ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ（ｒａｎｇｅ）ｏｆｓｉｍｕｌａｔｅｄＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕｗｅｔｌａｎｄｂｙＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧｍｏｄｅｌａｎｄｏｔｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓ方法Ｍｅｔｈｏｄ时间Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｐｅｒｉｏｄ年排放量Ｅｍｉｓｓｉｏｎ／（ＴｇＣＨ４ａ－１）湿地面积Ｗｅｔｌａｎｄａｒｅａ／（ˑ１０４ｋｍ２）通量ＣＨ４ｆｌｕｘ／（ｍｇｍ－２ｈ－１）参考文献Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ站点外推法Ｓｉｔｅｅｘｔｒａｐｏｌａｔｉｏｎ１９９６ １９９７０．７ ０．９１８．８００．４８［３８］站点外推法Ｓｉｔｅｅｘｔｒａｐｏｌａｔｉｏｎ２００１ ２００２０．５６４．８０２．９６［３３］站点外推法Ｓｉｔｅｅｘｔｒａｐｏｌａｔｉｏｎ２０１２ ２０１４０．２２ ０．４１６．３２ ［８］整合分析Ｍｅｔａ⁃Ａｎａｌｙｓｉｓ２０００１．４９ ［７］整合分析Ｍｅｔａ⁃Ａｎａｌｙｓｉｓ１９９０ ２０１０１．０４３．７６３．１５［４２］ＴＥＭ模型ＴＥＭｍｏｄｅｌ１９９５ ２００５２．４７１１．５０２．４５［４３］ＴＥＭ模型ＴＥＭｍｏｄｅｌ２００１ ２０１１０．９５１３．４００．８１［３１］ＤＬＥＭ模型ＤＬＥＭｍｏｄｅｌ２００８０．０６３．２０［４４］ＴＥＭ模型ＴＥＭｍｏｄｅｌ２０００ ２０１００．２２３．３３０．７７［４１］ＬＰＪ⁃ＷＨｙＭｅ模型ＬＰＪ⁃ＷＨｙＭｅｍｏｄｅｌ１９７９ ２０１２０．９６３．０７ ３．５７２．８５ʃ０．１６［４５］ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧ模型ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧｍｏｄｅｌ１９７８ ２００８０．２１ ０．３２９．５４ １０．２８０．２４ ０．３６本研究（Ｎｉｕ）ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧ模型ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧｍｏｄｅｌ１９９２ ２０１５０．０８ ０．１４４．６４ ５．１２０．１９ ０．３２本研究（ＥＳＡ）图５显示了２００８年青藏高原ＣＨ４通量和排放量分布情况，分辨率为１０ｋｍˑ１０ｋｍ㊂由于湿地分布的不同导致ＣＨ４排放速率的分布也存在较小差异，青藏高原西部大多数湿地区域ＣＨ４排放速率小于东部，且大多数湿地区域ＣＨ４排放速率为０ ６．１３ｇＣＨ４ｍ－２ａ－１；东北部分湿地区域ＣＨ４排放速率为６．１４ ２０．１９ｇＣＨ４ｍ－２ａ－１；较高的ＣＨ４排放速率分布于青藏高原南部湿地区域，为５６．１４ ７４．９７ｇＣＨ４ｍ－２ａ－１㊂ＣＨ４排放量分布格局显示，整体来看，由牛振国湿地分布数据估算的青藏高原ＣＨ４排放量分布区域较欧洲航天局的分布区域广㊂２．３㊀青藏高原湿地甲烷排放的动态气温和降水是影响湿地分布的主要因素［１１］㊂研究结果表明无论是年平均气温还是年平均降水量，自１９７８年至今，青藏高原区域都呈现出增加趋势（图６）㊂Ｎｉｕ等［１１］的湿地数据表明湿地面积从１９７８年到１９９０年表现为减少趋势，由１０．０４ˑ１０４ｋｍ２减少为９．５４ˑ１０４ｋｍ２，２０００年到２００８年湿地面积由１０．０５ˑ１０４ｋｍ２增加至１０．２８ˑ１０４ｋｍ２，ＥＳＡ的湿地数据表明１９９０年后湿地面积也呈现增加趋势㊂青藏高原湿地ＣＨ４通量也表现出增加趋势，且两套湿地数据估算的通量结果较为接近，处于同一范围内（图７）㊂根据牛振国湿地数据估算６６０３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀图５㊀２００８年青藏高原湿地ＣＨ４通量与排放量分布Ｆｉｇ．５㊀ＣＨ４ｆｌｕｘａｎｄｅｍｉｓｓｉｏｎｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｗｅｔｌａｎｄｏｎＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕｉｎ２００８出１９７８㊁１９９０㊁２０００年和２００８年ＣＨ４排放量分别为０．２１㊁０．２３㊁０．２７和０．３２ＴｇＣＨ４ａ－１；欧洲航天局湿地数据估算ＣＨ４排放量从１９９０年至２０１５年逐渐增加（图７）㊂结合两套排放量数据可以看出１９７８ １９９０年ＣＨ４排放量增加缓慢，并未发生明显变化；从１９９０年至今，ＣＨ４排放量呈增加趋势（图７）㊂３㊀讨论湿地甲烷排放总量的估算差异可归因于甲烷排放速率和湿地分布两方面，两者的差异均会影响湿地甲烷年排放总量的估算㊂在站点外推的方法中，由于研究者测量ＣＨ４通量时大都选取生长季节进行测量，对全年ＣＨ４通量存在高估，且测量的时空覆盖范围有限，因此从点测量到区域尺度转换方面可能并不可靠㊂在模型模拟方法中，ＴＥＭ模型㊁ＬＰＪ⁃ＷＨｙＭｅ模型㊁ＤＬＥＭ模型和ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧ均耦合了水文模块和甲烷动态模块（甲烷产生㊁氧化㊁传输），可定量模拟湿地甲烷的排放㊂但各个模型在模型结构不同，对湿地甲烷排放的影响因子的模拟或假设也有所区别，所使用的ＣＨ４产生㊁氧化㊁传输和排放等过程之间存在一定的差异，模型复杂程度和所强调的功能有一定差异，从而会使得ＣＨ４排放的速率的计算产生一定差别，从而影响ＣＨ４排放总量的估算㊂其中，ＬＰＪ⁃ＷＨｙＭｅ模型明确描述了湿地水文过程，包括积雪堆积㊁融化㊁冻土活动层深度动态等，比ＴＥＭ模型更能准确反映甲烷过程；ＤＬＥＭ模型由生物物理模块㊁植物生理模块㊁土壤生物地球化学㊁植被动态模块㊁土地利用与人类管理５大模块组成，可更好适应于发生较大人为干扰的区域；ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧ模型充分考虑了水位变化和土壤异养呼吸速率㊁土壤温度㊁ｐＨ㊁土壤氧化还原电势等对甲烷排放的影响，能够更加准确的模拟湿地甲烷排放㊂同时，同一模型参数校正时，由于选取实测站点㊁测量时间和实测ＣＨ４通量的不同都会使校正后参数集存在差异（如Ｊｉｎ［３１］等的研究中选取了２０１１ ２０１３年海北站的实测数据进行ＴＥＭ模型参数的校正，而Ｌｉ等［４１］的研究选取了２００１年５ ９月若尔盖站点和２０１１年海北站点的实测数据进行ＴＥＭ模型参数的校正）㊂上述因素都会造成模型甲烷排放速率的不同㊂湿地面积对ＣＨ４排放量的估计至关重要，根据已有湿地数据表示，青藏高原湿地面积的估算存在很大的不确定性，估算值处于３．２ˑ１０４ｋｍ２到１８．８ˑ１０４ｋｍ２之间（表３）㊂Ｘｕ等［４３］和Ｃｈｅｎ等［７］使用了全球湖泊和湿７６０３㊀９期㊀㊀㊀张贤㊀等：基于过程模型的青藏高原湿地甲烷排放格局评估㊀图６㊀气候变化及其所引起的湿地面积变化Ｆｉｇ．６㊀Ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅａｎｄｗｅｔｌａｎｄａｒｅａｃｈａｎｇｅｃａｕｓｅｄｂｙｉｔ年份　Ｙｅａｒ甲烷通量ＣＨ４　ｆｌｕｘ（ｍｇ　ＣＨ４　ｍ２　ｈ１）甲烷排放量Ｅｍｉｓｓｉｏｎ（Ｔｇ　ＣＨ４ａ）０．４０．３０．２０．４０．３０．２０．１图７㊀青藏高原甲烷通量及甲烷排放量Ｆｉｇ．７㊀ＣＨ４ｆｌｕｘａｎｄＣＨ４ｅｍｉｓｓｉｏｎｓｉｎＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ地数据集（ＧＬＷＤ），这套数据对湿地范围存在高估，这可能是其结果过高的原因；一些研究中所使用的湿地面积为调查得到的固定湿地面积，这种方式存在较大人为因素的影响［３３，３８，４２］；Ｊｉｎ等［３１］的研究中利用土壤湿润８６０３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀程度对青藏高原的湿地面积进行了估算㊂本研究中的湿地数据是基于遥感制图的两套数据，比较发现牛振国的湿地面积明显较大，造成湿地面积不同的原因主要是欧洲航天局的湿地数据中未包含苔藓沼泽，这也正是基于这两套湿地数据估算ＣＨ４排放差异产生的原因㊂同样使用遥感数据的还有Ｗｅｉ等［４５］及Ｘｕ等［４４］，由于所使用的遥感数据对湿地定义的不同，造成这一数据间也存在较大差异㊂例如Ｘｕ和Ｔｉａｎ使用的湿地数据不包括盐化沼泽，因此其研究中湿地面积较小㊂在本研究中，我们选取了对青藏高原湿地甲烷排放观测较为集中的站点，这些站点的海拔㊁地理位置㊁实测ＣＨ４通量㊁测量时间等因素都有较大差异，反映了不同地区湿地特征，以保证模型参数校正的合理性，并在此基础上形成整个青藏高原的敏感参数分布集，使得模型模拟的参数集更具代表性㊂与其他模型研究相比，本文研究结果虽处于一个合理范围内，但相对较低，这可能是由于：（１）模型自身结构差异的影响㊂ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧ模型中通过土壤温度和土壤水相态的改变来体现冻融过程，对湿地甲烷排放过程有一定影响，但由于冻融过程对湿地甲烷排放影响的机理较为复杂，模型不能完全反映青藏高原春夏之交冻融阶段湿地甲烷排放格局［１５］，使得结果存在一定不确定性；（２）其他基于过程模型的研究在进行模型参数校正时，大都选用海北和若尔盖站点的实测值［３１，４１］，然而这两个站点的实测值较青藏高原其他站点高，校正后的参数集对于整个青藏高原并不一定完全合适；（３）不同研究所选用的湿地数据集不同，造成模型结果对比的不确定性㊂一些研究估计了１９４９ ２００８年青藏高原的ＣＨ４通量并认为气候变化是影响ＣＨ４通量的主要因素［４４］㊂Ｚｈｕ等［４６］的研究表明土壤温度和水位深度对ＣＨ４排放有着显著正相关，而土壤温度受气温控制，水位深度受降水控制㊂综上所述，气候变化会直接或间接影响湿地面积和ＣＨ４通量㊂首先气温升高促使甲烷排放速率增加，降水增加则促使湿地扩张，但气温的升高同样会引起湿地水分蒸发加快，使湿地收缩；对于有冰川和积雪覆盖的区域，气温升高引起融水增加，湿地面积扩大㊂因此气温变化对不同区域的湿地具有不同的影响结果㊂在１９７８ １９９０年ＣＨ４通量随气温和降水增加而逐渐升高，但同期湿地面积却呈现收缩趋势，通量的增加几乎弥补了湿地面积减小所带来的影响，因此ＣＨ４排放量没有明显变化；１９９０ ２０１５年ＣＨ４通量和湿地面积都逐渐增加，因此ＣＨ４排放量也呈增加趋势㊂根据相关研究分析认为，１９９０年前的湿地萎缩大都发生在未有冰川覆盖的湿地上，随着气温增加蒸发加快，降水无法弥补蒸发量引起湿地面积减少；在此之后随着温度持续升高，冰川覆盖湿地的冰川融化，降水增多使得湿地面积增加［１１］㊂４㊀结论本研究基于ＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧ模型结合最新观测资料㊁高分辨率气象数据和最新进展的动态湿地图，探讨了青藏高原湿地ＣＨ４排放的时间和空间格局㊂研究结果表明该模型对青藏高原湿地ＣＨ４排放的模拟取得了合理效果㊂气候变化会直接或间接影响ＣＨ４通量，在气温逐渐升高的影响下，近４０年来湿地ＣＨ４通量呈增加趋势㊂青藏高原大多数湿地区域ＣＨ４排放速率为０ ６．１３ｇＣＨ４ｍ－２ａ－１；东北部分湿地区域ＣＨ４排放速率为６．１４ ２０．１９ｇＣＨ４ｍ－２ａ－１；较高的ＣＨ４排放速率分布于青藏高原南部湿地区域，最高可达７４．９７ｇＣＨ４ｍ－２ａ－１㊂１９７８ １９９０年湿地面积呈收缩趋势，因此这一阶段ＣＨ４排放量为０．２１ ０．２３ＴｇＣＨ４ａ－１并未发生明显变化；２０００ ２００８年由于持续的降水增加和冰川融化，湿地面积呈扩张趋势，使青藏高原ＣＨ４排放量呈逐渐增加趋势，为０．２７ ０．３２ＴｇＣＨ４ａ－１㊂这项研究表明气候变化和湿地变化均会引起湿地甲烷排放量的变化，但目前对湿地类型缺乏明确定义，现有的湿地地图存在一定缺陷，因此今后在估计湿地ＣＨ４排放的年际变化时，准确的湿地制图是非常重要的㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀ＩＰＣＣ．ＣｌｉｍａｔｅＣｈａｎｇｅ２００１：ＴｈｅＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＢａｓｉｓ．ＣｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＷｏｒｋｉｎｇＧｒｏｕｐＩｔｏｔｈｅＴｈｉｒｄＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＲｅｐｏｒｔｏｆｔｈｅＩｎｔｅｒｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｌＰａｎｅｌｏｎＣｌｉｍａｔｅＣｈａｎｇｅ．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ：ＣａｍｂｒｉｄｇｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２００１．［２］㊀ＳａｕｎｏｉｓＭ．ＪａｃｋｓｏｎＲＢ，ＢｏｕｓｑｕｅｔＰ，ＰｏｕｌｔｅｒＢ，ＣａｎａｄｅｌｌＪＧ．Ｔｈｅｇｒｏｗｉｎｇｒｏｌｅｏｆｍｅｔｈａｎｅｉｎａｎｔｈｒｏｐｏｇｅｎｉｃｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＲｅｓｅａｒｃｈＬｅｔｔｅｒｓ，２０１６，１１（１２）：１２０２０７．９６０３㊀９期㊀㊀㊀张贤㊀等：基于过程模型的青藏高原湿地甲烷排放格局评估㊀０７０３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀［３］㊀ＭｙｈｒｅＧ，ＳｈｉｎｄｅｌｌＤ，ＢｒéｏｎＦＭ，ＣｏｌｌｉｎｓＷ，ＦｕｇｌｅｓｔｖｅｄｔＪ，ＨｕａｎｇＪＰ，ＫｏｃｈＤ，ＬａｍａｒｑｕｅＪＦ，ＬｅｅＤ，ＭｅｎｄｏｚａＢ，ＮａｋａｊｉｍａＴ，ＲｏｂｏｃｋＡ，ＳｔｅｐｈｅｎｓＧ，ＴａｋｅｍｕｒａＴ，ＺｈａｎｇＨ．ＡｎｔｈｒｏｐｏｇｅｎｉｃａｎｄＮａｔｕｒａｌＲａｄｉａｔｉｖｅＦｏｒｃｉｎｇ．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ：ＣａｍｂｒｉｄｇｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２０１３：７３１⁃７３８．［４］㊀ＴｈｏｍｐｓｏｎＡＭ，ＨｏｇａｎＫＢ，ＨｏｆｆｍａｎＪＳ．Ｍｅｔｈａｎｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎｓ：ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒｇｌｏｂａｌｗａｒｍｉｎｇａｎｄａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｃｈｅｍｉｃａｌｃｈａｎｇｅ．ＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．ＰａｒｔＡ．ＧｅｎｅｒａｌＴｏｐｉｃｓ，１９９２，２６（１４）：２６６５⁃２６６８．［５］㊀ＺｈａｎｇＹ，ＬｉＣＳ，ＴｒｅｔｔｉｎＣＣ，ＬｉＨ，ＳｕｎＧ．Ａｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｍｏｄｅｌｏｆｓｏｉｌ，ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ，ａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｆｏｒｃａｒｂｏｎｄｙｎａｍｉｃｓｉｎｗｅｔｌａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓ．ＧｌｏｂａｌＢｉｏｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌＣｙｃｌｅｓ，２００２，１６（４）：１０６１．［６］㊀陈槐，高永恒，姚守平，吴宁，王艳芬，罗鹏，田建卿．若尔盖高原湿地甲烷排放的时空异质性．生态学报，２００８，２８（７）：３４２５⁃３４３７．［７］㊀ＣｈｅｎＨ，ＺｈｕＱＡ，ＰｅｎｇＣＨ，ＷｕＮ，ＷａｎｇＹＦ，ＦａｎｇＸＱ，ＪｉａｎｇＨ，ＸｉａｎｇＷＨ，ＣｈａｎｇＪ，ＤｅｎｇＸＷ，ＹｕＧＲ．Ｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍｒｉｃｅｐａｄｄｉｅｓｎａｔｕｒａｌｗｅｔｌａｎｄｓ，ｌａｋｅｓｉｎＣｈｉｎａ：ｓｙｎｔｈｅｓｉｓｎｅｗｅｓｔｉｍａｔｅ．ＧｌｏｂａｌＣｈａｎｇｅＢｉｏｌｏｇｙ，２０１３，１９（１）：１９⁃３２．［８］㊀ＷｅｉＤ，Ｘｕ⁃Ｒｉ，ＴａｒｃｈｅｎＴ，ＤａｉＤＸ，ＷａｎｇＹＳ，ＷａｎｇＹＨ．ＲｅｖｉｓｉｔｉｎｇｔｈｅｒｏｌｅｏｆＣＨ４ｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍａｌｐｉｎｅｗｅｔｌａｎｄｓｏｎｔｈｅＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕ：ｅｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍｔｗｏｉｎｓｉｔｕｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓａｔ４７５８ａｎｄ４３２０ｍａｂｏｖｅｓｅａｌｅｖｅｌ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈ：Ｂｉｏｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，２０１５，１２０（９）：１７４１⁃１７５０．［９］㊀ＫａｔｏＴ，ＹａｍａｄａＫ，ＴａｎｇＹＨ，ＹｏｓｈｉｄａＮ，ＷａｄａＥ．ＳｔａｂｌｅｃａｒｂｏｎｉｓｏｔｏｐｉｃｅｖｉｄｅｎｃｅｏｆｍｅｔｈａｎｅｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｉｎｔｈｒｅｅａｌｐｉｎｅｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｏｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕ．ＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１３，７７：３３８⁃３４７．［１０］㊀ＬｉｕＸＤ，ＣｈｅｎＢＤ．ＣｌｉｍａｔｉｃｗａｒｍｉｎｇｉｎｔｈｅＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕｄｕｒｉｎｇｒｅｃｅｎｔｄｅｃａｄｅｓ．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｉｍａｔｏｌｏｇｙ，２０００，２０（１４）：１７２９⁃１７４２．［１１］㊀ＮｉｕＺＧ，ＺｈａｎｇＨＹ，ＷａｎｇＸＷ，ＹａｏＷＢ，ＺｈｏｕＤＭ，ＺｈａｏＫＹ，ＺｈａｏＨ，ＬｉＮＮ，ＨｕａｎｇＨＢ，ＬｉＣＣ，ＹａｎｇＪ，ＬｉｕＣＸ，ＬｉｕＳ，ＷａｎｇＬ，ＬｉＺ，ＹａｎｇＺＺ，ＱｉａｏＦ，ＺｈｅｎｇＹＭ，ＣｈｅｎＹＬ，ＳｈｅｎｇＹＷ，ＧａｏＸＨ，ＺｈｕＷＨ，ＷａｎｇＷＱ，ＷａｎｇＨ，ＷｅｎｇＹＬ，ＺｈｕａｎｇＤＦ，ＬｉｕＪＹ，ＬｕｏＺＣ，ＣｈｅｎｇＸ，ＧｕｏＺＱ，ＧｏｎｇＰ．ＭａｐｐｉｎｇｗｅｔｌａｎｄｃｈａｎｇｅｓｉｎＣｈｉｎａｂｅｔｗｅｅｎ１９７８ａｎｄ２００８．ＣｈｉｎｅｓｅＳｃｉｅｎｃｅＢｕｌｌｅｔｉｎ，２０１２，５７（２２）：２８１３⁃２８２３．［１２］㊀ＸｕｅＺＳ，ＺｈａｎｇＺＳ，ＬｕＸＧ，ＺｏｕＹＣ，ＬｕＹＬ，ＪｉａｎｇＭ，ＴｏｎｇＳＺ，ＺｈａｎｇＫ．ＰｒｅｄｉｃｔｅｄａｒｅａｓｏｆｐｏｔｅｎｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｏｆａｌｐｉｎｅｗｅｔｌａｎｄｓｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｃｅｎａｒｉｏｓｉｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕ，Ｃｈｉｎａ．ＧｌｏｂａｌａｎｄＰｌａｎｅｔａｒｙＣｈａｎｇｅ，２０１４，１２３：７７⁃８５．［１３］㊀ＷａｌｔｅｒＢＰ，ＨｅｉｍａｎｎＭ，ＳｈａｎｎｏｎＲＤ，ＷｈｉｔｅＪＲ．Ａｐｒｏｃｅｓｓ⁃ｂａｓｅｄｍｏｄｅｌｔｏｄｅｒｉｖｅｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍｎａｔｕｒａｌｗｅｔｌａｎｄｓ．ＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈＬｅｔｔｅｒｓ，１９９６，２３（２５）：３７３１⁃３７３４．［１４］㊀ＺｈｕａｎｇＱ，ＭｅｌｉｌｌｏＪＭ，ＫｉｃｋｌｉｇｈｔｅｒＤＷ，ＰｒｉｎｎＲＧ，ＭｃＧｕｉｒｅＡＤ，ＳｔｅｕｄｌｅｒＰＡ，ＦｅｌｚｅｒＢＳ，ＨｕＳ．Ｍｅｔｈａｎｅｆｌｕｘｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｔｈｅａｔｍｏｓｐｈｅｒｅａｔｎｏｒｔｈｅｒｎｈｉｇｈｌａｔｉｔｕｄｅｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｐａｓｔｃｅｎｔｕｒｙ：ａｒｅｔｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｗｉｔｈａｐｒｏｃｅｓｓ⁃ｂａｓｅｄｂｉｏｇｅｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙｍｏｄｅｌ．ＧｌｏｂａｌＢｉｏｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌＣｙｃｌｅｓ，２００４，１８（３）：ＧＢ３０１０．［１５］㊀ＺｈｕＱＡ，ＰｅｎｇＣＨ，ＣｈｅｎＨ，ＦａｎｇＸＱ，ＬｉｕＪＸ，ＪｉａｎｇＨ，ＹａｎｇＹＺ，ＹａｎｇＧ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｇｌｏｂａｌｎａｔｕｒａｌｗｅｔｌａｎｄｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｕｓｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｍｏｄｅｌｌｉｎｇ：ｓｐａｔｉｏ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｐａｔｔｅｒｎｓａｎｄｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｔｏａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｍｅｔｈａｎｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ．ＧｌｏｂａｌＥｃｏｌｏｇｙａｎｄＢｉｏｇｅｏｇｒａｐｈｙ，２０１５，２４（８）：９５９⁃９７２．［１６］㊀ＫａｐｌａｎＪＯ．Ｗｅｔｌａｎｄｓａｔｔｈｅｌａｓｔｇｌａｃｉａｌｍａｘｉｍｕｍ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓ．ＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈＬｅｔｔｅｒｓ，２００２，２９（６）：１０７９．［１７］㊀ＨｏｄｓｏｎＥＬ，ＰｏｕｌｔｅｒＢ，ＺｉｍｍｅｒｍａｎｎＮＥ，ＰｒｉｇｅｎｔＣ，ＫａｐｌａｎＪＯ．ＴｈｅＥｌＮｉñｏ⁃ｓｏｕｔｈｅｒｎＯｓｃｉｌｌａｔｉｏｎａｎｄｗｅｔｌａｎｄｍｅｔｈａｎｅｉｎｔｅｒａｎｎｕａｌｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ．ＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈＬｅｔｔｅｒｓ，２０１１，３８（８）：Ｌ０８８１０．［１８］㊀ＲｉｌｅｙＷＪ，ＳｕｂｉｎＺＭ，ＬａｗｒｅｎｃｅＤＭ，ＳｗｅｎｓｏｎＳＣ，ＴｏｒｎＭＳ，ＭｅｎｇＬ，ＭａｈｏｗａｌｄＮＭ，ＨｅｓｓＰ．Ｂａｒｒｉｅｒｓｔｏｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｃｈａｎｇｅｓｉｎｇｌｏｂａｌｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｍｅｔｈａｎｅｆｌｕｘｅｓ：ａｎａｌｙｓｅｓｕｓｉｎｇＣＬＭ４Ｍｅ，ａｍｅｔｈａｎｅｂｉｏｇｅｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙｍｏｄｅｌｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｉｎＣＥＳＭ．Ｂｉｏｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，２０１１，８（７）：１９２５⁃１９５３．［１９］㊀ＺｈｕａｎｇＱＬ，ＺｈｕＸＤ，ＨｅＹＪ，ＰｒｉｇｅｎｔＣ，ＭｅｌｉｌｌｏＪＭ，ＭｃＧｕｉｒｅＡＤ，ＰｒｉｎｎＲＧ，ＫｉｃｋｌｉｇｈｔｅｒＤＷ．Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｃｈａｎｇｅｓｉｎｗｅｔｌａｎｄｉｎｕｎｄａｔｉｏｎｅｘｔｅｎｔｏｎｎｅｔｆｌｕｘｅｓｏｆｃａｒｂｏｎｄｉｏｘｉｄｅａｎｄｍｅｔｈａｎｅｉｎｎｏｒｔｈｅｒｎｈｉｇｈｌａｔｉｔｕｄｅｓｆｒｏｍ１９９３ｔｏ２００４．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＲｅｓｅａｒｃｈＬｅｔｔｅｒｓ，２０１５，１０（９）：０９５００９．［２０］㊀ＷａｔｔｓＪＤ，ＫｉｍｂａｌｌＪＳ，ＰａｒｍｅｎｔｉｅｒＦＪＷ，ＳａｃｈｓＴ，ＲｉｎｎｅＪ，ＺｏｎａＤ，ＯｅｃｈｅｌＷ，ＴａｇｅｓｓｏｎＴ，Ｊａｃｋｏｗｉｃｚ⁃ＫｏｒｃｚｙńｓｋｉＭ，ＡｕｒｅｌａＭ．ＡｓａｔｅｌｌｉｔｅｄａｔａｄｒｉｖｅｎｂｉｏｐｈｙｓｉｃａｌｍｏｄｅｌｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｎｏｒｔｈｅｒｎｐｅａｔｌａｎｄａｎｄｔｕｎｄｒａＣＯ２ａｎｄＣＨ４ｆｌｕｘｅｓ．Ｂｉｏｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，２０１４，１１（７）：１９６１⁃１９８０．［２１］㊀ＰａｕｄｅｌＲ，ＭａｈｏｗａｌｄＮＭ，ＨｅｓｓＰＧＭ，ＭｅｎｇＬ，ＲｉｌｅｙＷＪ．Ａｔｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｃｈａｎｇｅｓｉｎｇｌｏｂａｌｗｅｔｌａｎｄｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍｐｒｅ⁃ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｔｏｐｒｅｓｅｎｔｕｓｉｎｇＣＬＭ４．５⁃ＢＧＣ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＲｅｓｅａｒｃｈＬｅｔｔｅｒｓ，２０１６，１１（３）：０３４０２０．［２２］㊀ＫｉｒｓｃｈｋｅＳ，ＢｏｕｓｑｕｅｔＰ，ＣｉａｉｓＰ，ＳａｕｎｏｉｓＭ，ＣａｎａｄｅｌｌＪＧ，ＤｌｕｇｏｋｅｎｃｋｙＥＪ，ＢｅｒｇａｍａｓｃｈｉＰ，ＢｅｒｇｍａｎｎＤ，ＢｌａｋｅＤＲ，ＢｒｕｈｗｉｌｅｒＬ，Ｃａｍｅｒｏｎ⁃ＳｍｉｔｈＰ，ＣａｓｔａｌｄｉＳ，ＣｈｅｖａｌｌｉｅｒＦ，ＦｅｎｇＬ，ＦｒａｓｅｒＡ，ＨｅｉｍａｎｎＭ，ＨｏｄｓｏｎＥＬ，ＨｏｕｗｅｌｉｎｇＳ，ＪｏｓｓｅＢ，ＦｒａｓｅｒＰＪ，ＫｒｕｍｍｅｌＰＢ，ＬａｍａｒｑｕｅＪＦ，ＬａｎｇｅｎｆｅｌｄｓＲＬ，ＬｅＱｕéｒéＣ，ＮａｉｋＶ，ＯᶄＤｏｈｅｒｔｙＳ，ＰａｌｍｅｒＰＩ，ＰｉｓｏｎＩ，ＰｌｕｍｍｅｒＤ，ＰｏｕｌｔｅｒＢ，ＰｒｉｎｎＲＧ，ＲｉｇｂｙＭ，ＲｉｎｇｅｖａｌＢ，ＳａｎｔｉｎｉＭ，ＳｃｈｍｉｄｔＭ，ＳｈｉｎｄｅｌｌＤＴ，ＳｉｍｐｓｏｎＩＪ，ＳｐａｈｎｉＲ，ＳｔｅｅｌｅＬＰ，ＳｔｒｏｄｅＳＡ，ＳｕｄｏＫ，ＳｚｏｐａＳ，ＶａｎＤｅｒＷｅｒｆＧＲ，ＶｏｕｌｇａｒａｋｉｓＡ，ＶａｎＷｅｅｌｅＭ，ＷｅｉｓｓＲＦ，ＷｉｌｌｉａｍｓＪＥ，ＺｅｎｇＧ．Ｔｈｒｅｅｄｅｃａｄｅｓｏｆｇｌｏｂａｌｍｅｔｈａｎｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｓｉｎｋｓ．ＮａｔｕｒｅＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅ，２０１３，６（１０）：８１３⁃８２３．［２３］㊀ＡｒｎｅｔｈＡ，ＳｉｔｃｈＳ，ＢｏｎｄｅａｕＡ，Ｂｕｔｔｅｒｂａｃｈ⁃ＢａｈｌＫ，ＦｏｓｔｅｒＰ，ＧｅｄｎｅｙＮ，ＤｅＮｏｂｌｅｔ⁃ＤｕｃｏｕｄｒｅＮ，ＰｒｅｎｔｉｃｅＩＣ，ＳａｎｄｅｒｓｏｎＭ，ＴｈｏｎｉｃｋｅＫ，ＷａｎｉａＲ，ＺａｅｈｌｅＳ．Ｆｒｏｍｂｉｏｔａｔｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙａｎｄｃｌｉｍａｔｅ：ｔｏｗａｒｄｓａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｏｆｔｒａｃｅｇａｓｅｘｃｈａｎｇｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｂｉｏｓｐｈｅｒｅａｎｄａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ．Ｂｉｏｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，２０１０，７（１）：１２１⁃１４９．［２４］㊀ＣｈｅｎＹＨ，ＰｒｉｎｎＲＧ．Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｈｉｇｈ⁃ａｎｄｌｏｗ⁃ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｍｅｔｈａｎｅｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ：ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｏｆｉｎｔｅｒａｎｎｕａｌｌｙｖａｒｙｉｎｇｔｒａｎｓｐｏｒｔ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈ：Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ，２００５，１１０（Ｄ１０）：Ｄ１０３０３．［２５］㊀ＣａｏＭＫ，ＭａｒｓｈａｌｌＳ，ＧｒｅｇｓｏｎＫ．Ｇｌｏｂａｌｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅａｎｄｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍｎａｔｕｒａｌｗｅｔｌａｎｄｓ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆａｐｒｏｃｅｓｓ⁃ｂａｓｅｄｍｏｄｅｌ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈ：Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ，１９９６，１０１（Ｄ９）：１４３９９⁃１４４１４．［２６］㊀ＦｏｌｅｙＪＡ，ＰｒｅｎｔｉｃｅＩＣ，ＲａｍａｎｋｕｔｔｙＮ，ＬｅｖｉｓＳ，ＰｏｌｌａｒｄＤ，ＳｉｔｃｈＳ，ＨａｘｅｌｔｉｎｅＡ．Ａｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｂｉｏｓｐｈｅｒｅｍｏｄｅｌｏｆｌａｎｄｓｕｒｆａｃｅｐｒｏｃｅｓｓｅｓ，ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｃａｒｂｏｎｂａｌａｎｃｅ，ａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｄｙｎａｍｉｃｓ．ＧｌｏｂａｌＢｉｏｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌＣｙｃｌｅｓ，１９９６，１０（４）：６０３⁃６２８．［２７］㊀ＫｕｃｈａｒｉｋＣＪ，ＦｏｌｅｙＪＡ，ＤｅｌｉｒｅＣ，ＦｉｓｈｅｒＶＡ，ＣｏｅＭＴ，ＬｅｎｔｅｒｓＪＤ，Ｙｏｕｎｇ⁃ＭｏｌｌｉｎｇＣ，ＲａｍａｎｋｕｔｔｙＮ，ＮｏｒｍａｎＪＭ，ＧｏｗｅｒＳＴ．Ｔｅｓｔｉｎｇｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆａｄｙｎａｍｉｃｇｌｏｂａｌｅｃｏｓｙｓｔｅｍｍｏｄｅｌ：ｗａｔｅｒｂａｌａｎｃｅ，ｃａｒｂｏｎｂａｌａｎｃｅ，ａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．ＧｌｏｂａｌＢｉｏｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌＣｙｃｌｅｓ，２０００，１４（３）：７９５⁃８２５．［２８］㊀ＺｈｕＱ，ＬｉｕＪ，ＰｅｎｇＣ，ＣｈｅｎＨ，ＦａｎｇＸ，ＪｉａｎｇＨ，ＹａｎｇＧ，ＺｈｕＤ，ＷａｎｇＷ，ＺｈｏｕＸ．ＭｏｄｅｌｌｉｎｇｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍｎａｔｕｒａｌｗｅｔｌａｎｄｓｂｙｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＴＲＩＰＬＥＸ⁃ＧＨＧｍｏｄｅｌ．ＧｅｏｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃＭｏｄｅｌＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，２０１４，７（３）：９８１⁃９９９．［２９］㊀ＧｒａｎｂｅｒｇＧ，ＧｒｉｐＨ，ＬöｆｖｅｎｉｕｓＭＯ，ＳｕｎｄｈＩ，ＳｖｅｎｓｓｏｎＢＨ，ＮｉｌｓｓｏｎＭ．Ａｓｉｍｐｌｅｍｏｄｅｌｆｏｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｃｏｎｔｅｎｔ，ｓｏｉｌｆｒｏｓｔ，ａｎｄｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｉｎｂｏｒｅａｌｍｉｘｅｄｍｉｒｅｓ．ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＲｅｓｅａｒｃｈ，１９９９，３５（１２）：３７７１⁃３７８２．［３０］㊀ＳｏｎｇＷＭ，ＷａｎｇＨ，ＷａｎｇＧＳ，ＣｈｅｎＬＴ，ＪｉｎＺＮ，ＺｈｕａｎｇＱＬ，ＨｅＪＳ．ＭｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍａｎａｌｐｉｎｅｗｅｔｌａｎｄｏｎｔｈｅＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕ：ｎｅｇｌｅｃｔｅｄｂｕｔｖｉｔａｌｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｎｏｎｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈ：Ｂｉｏｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，２０１５，１２０（８）：１４７５⁃１４９０．［３１］㊀ＪｉｎＺＮ，ＺｈｕａｎｇＱＬ，ＨｅＪＳ，ＺｈｕＸＤ，ＳｏｎｇＷＭ．ＮｅｔｅｘｃｈａｎｇｅｓｏｆｍｅｔｈａｎｅａｎｄｃａｒｂｏｎｄｉｏｘｉｄｅｏｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕｆｒｏｍ１９７９ｔｏ２１００．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＲｅｓｅａｒｃｈＬｅｔｔｅｒｓ，２０１５，１０（８）：０８５００７．［３２］㊀ＷａｎｇＪＦ，ＷａｎｇＧＸ，ＨｕＨＣ，ＷｕＱＢ．ＴｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｗａｍｐａｎｄａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗｓｏｎＣＨ４ａｎｄＣＯ２ｆｌｕｘｅｓｏｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１０，６０（３）：５３７⁃５４８．［３３］㊀ＤｉｎｇＷＸ，ＣａｉＺＣ，ＷａｎｇＤＸ．ＰｒｅｌｉｍｉｎａｒｙｂｕｄｇｅｔｏｆｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍｎａｔｕｒａｌｗｅｔｌａｎｄｓｉｎＣｈｉｎａ．ＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００４，３８（５）：７５１⁃７５９．［３４］㊀ＣｈｅｎＨ，ＷｕＮ，ＹａｏＳＰ，ＧａｏＹＨ，ＷａｎｇＹＦ，ＴｉａｎＪＱ，ＹｕａｎＸＺ．ＤｉｕｒｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍａｎａｌｐｉｎｅｗｅｔｌａｎｄｏｎｔｈｅｅａｓｔｅｒｎｅｄｇｅｏｆＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，２０１０，１６４（１／４）：２１⁃２８．［３５］㊀ＷａｎｇＹＳ，ＷａｎｇＹＨ．ＱｕｉｃｋｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆＣＨ４，ＣＯ２ａｎｄＮ２Ｏｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍａｓｈｏｒｔ⁃ｐｌａｎｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍ．ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＳｃｉｅｎｃｅｓ，２００３，２０（５）：８４２⁃８４４．［３６］㊀李丽，雷光春，高俊琴，吕偲，周延，贾亦飞，杨萌，索郎夺尔基．地下水位和土壤含水量对若尔盖木里苔草沼泽甲烷排放通量的影响．湿地科学，２０１１，９（２）：１７３⁃１７８．［３７］㊀ＤｉｎｇＷＸ，ＣａｉＺＣ．ＭｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｆｒｏｍｎａｔｕｒａｌｗｅｔｌａｎｄｓｉｎＣｈｉｎａ：Ｓｕｍｍａｒｙｏｆｙｅａｒｓ１９９５ ２００４ｓｔｕｄｉｅｓ．Ｐｅｄｏｓｐｈｅｒｅ，２００７，１７（４）：４７５⁃４８６．［３８］㊀ＪｉｎＨＪ，ＷｕＪ，ＣｈｅｎｇＧＤ，ＴｏｍｏｋｏＮ，ＳｕｎＧＹ．ＭｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍｗｅｔｌａｎｄｓｏｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ．ＣｈｉｎｅｓｅＳｃｉｅｎｃｅＢｕｌｌｅｔｉｎ，１９９９，４４（２４）：２２８２⁃２２８６．［３９］㊀金会军，程国栋，徐柏青，中野智子．青藏高原花石峡冻土站高寒湿地ＣＨ４排放研究．冰川冻土，１９９８，２０（２）：１７２⁃１７４．［４０］㊀金会军，吴杰，程国栋，孙广友．青藏高原冷湿地生态系统ＣＨ４排放量估算（英文）．冰川冻土，１９９９，２１（４）：３３９⁃３５０．［４１］㊀ＬｉＴＴ，ＺｈａｎｇＱ，ＣｈｅｎｇＺＧ，ＭａＺＦ，ＬｉｕＪ，ＬｕｏＹ，ＸｕＪＪ，ＷａｎｇＧＣ，ＺｈａｎｇＷ．ＭｏｄｅｌｉｎｇＣＨ４ｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍｎａｔｕｒａｌｗｅｔｌａｎｄｓｏｎｔｈｅＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕｏｖｅｒｔｈｅｐａｓｔ６０ｙｅａｒｓ：ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅａｎｄｗｅｔｌａｎｄｌｏｓｓ．Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ，２０１６，７（７）：９０．［４２］㊀ＺｈａｎｇＸ，ＪｉａｎｇＨ．ＳｐａｔｉａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｉｎｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍｎａｔｕｒａｌｗｅｔｌａｎｄｓｉｎＣｈｉｎａ．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１４，１１（１）：７７⁃８６．［４３］㊀ＸｕＫ，ＫｏｎｇＣＦ，ＬｉｕＪＱ，ＷｕＹ．ＵｓｉｎｇＭｅｔｈａｎｅＤｙｎａｍｉｃＭｏｄｅｌｔｏＥｓｔｉｍａｔｅＭｅｔｈａｎｅＥｍｉｓｓｉｏｎｆｒｏｍＮａｔｕｒａｌＷｅｔｌａｎｄｓｉｎＣｈｉｎａ／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ２０１０１８ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＧｅｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＩＥＥＥ，２０１０：１⁃４．［４４］㊀ＸｕＸＦ，ＴｉａｎＨＱ．ＭｅｔｈａｎｅｅｘｃｈａｎｇｅｂｅｔｗｅｅｎｍａｒｓｈｌａｎｄａｎｄｔｈｅａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｏｖｅｒＣｈｉｎａｄｕｒｉｎｇ１９４９⁃２００８．ＧｌｏｂａｌＢｉｏｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌＣｙｃｌｅｓ，２０１２，２６（２）：ＧＢ２００６．［４５］㊀ＷｅｉＤ，ＷａｎｇＸＤ．ＲｅｃｅｎｔｃｌｉｍａｔｉｃｃｈａｎｇｅｓａｎｄｗｅｔｌａｎｄｅｘｐａｎｓｉｏｎｔｕｒｎｅｄＴｉｂｅｔｉｎｔｏａｎｅｔＣＨ４ｓｏｕｒｃｅ．ＣｌｉｍａｔｉｃＣｈａｎｇｅ，２０１７，１４４（４）：６５７⁃６７０．［４６］㊀ＺｈｕＸＤ，ＺｈｕａｎｇＱＬ，ＣｈｅｎＭ，ＳｉｒｉｎＡ，ＭｅｌｉｌｌｏＪ，ＫｉｃｋｌｉｇｈｔｅｒＤ，ＳｏｋｏｌｏｖＡ，ＳｏｎｇＬＬ．ＲｉｓｉｎｇｍｅｔｈａｎｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｉｎｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｉｎＮｏｒｔｈｅｒｎＥｕｒａｓｉａｄｕｒｉｎｇｔｈｅ２１ｓｔｃｅｎｔｕｒｙ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＲｅｓｅａｒｃｈＬｅｔｔｅｒｓ，２０１１，６（４）：０４５２１１．１７０３㊀９期㊀㊀㊀张贤㊀等：基于过程模型的青藏高原湿地甲烷排放格局评估㊀。