中国陆地生态系统通量观测站点空间代表性
亚洲区域陆地生态系统碳通量观测研究进展
展 [1]. 研究地球系统的碳循环过程和控制机理 , 评价 陆地生态系统对温室气体的吸收或排放能力 , 分析 全球碳源 /汇的时 -空分布特征 , 预测未来的气候变化 趋势和评价生态系统碳循环对全球变化的响应与适 应特征, 是现代地球系统科学、生态与环境科学关注
2004-07-14 收稿 , 2004-11-01 收修改稿 * 国家重点基础研究发展规划项目 (编号 : G2002CB412501)和中国科学院知识创新工程重大项目 (编号: KZCX1-SW-01-01A)共同资助 ** E-mail: yugr@
中国科学 D 辑 地球科学 2004, 34 (增刊Ⅱ): 15~29
15
亚洲区域陆地生态系统碳通量观测研究进展*
于贵瑞
①**
张雷明
①②
孙晓敏
①
李正泉
①②
伏玉玲
①②
(① 中国科学院地理科学与资源研究所, CERN 综合研究中心, 北京 100101; ② 中国科学院研究生院, 北京 100039)
摘要
[5] [4] [1]
与生态系统类型上的分布并不均衡 . 按地带性划分 , 26 个站点分布在温带地区 , 约占总数的一半 . 按生 态系统类型划分 , 30 个集中在森林 , 农田观测站点 也大部分集中于稻田 . 由此可见 , 现有的站点还远 远不能覆盖各区域的主要生态系统类型 , 还需要不 断增加观测站点的数量 , 增强观测站点的区域和生 态系统的代表性 , 以准确评价亚洲区域的陆地生态 系统碳源、 汇强度 . 近年来 , 中国的通量观测保持了 很好的发展势头 , 中国林业科学院和国家气象局都 在启 动 一定 规模 的 通量 观测 研 究计 划 ( 个 人 交流 ), 将为发展亚洲地区的通量观测事业起到进一步的推 动作用 . 值得关注的是 , 亚洲区域的一些卫星遥感 和环境监测方面的大型研究计划正在与通量观测研 究网络密切配合 (图 1), 这无疑会极大地提高通量观 测研究网络的综合研究能力 , 拓宽观测成果的应用 领域 . 本文重点评述了亚洲地区在通量观测设备研发、 观测技术改进、 典型生态系统 CO2 通量特征及环境控 制机理和生态系统碳循环模型模拟等研究领域所取 得的重要进展 , 并探讨了亚洲地区通量观测研究所 面临的主要科学问题、解决途径和新的区域合作机 制.
国家自然科学基金选题指南
国家自然科学基金选题指南（一）中国海生态系统破汇格局、清单及不确定性(申请代码1选择地球科学部D下属代码)集成现场观测和卫星遥感数据，结合数值模拟等技术手段，系统评估中国海生态系统主要碳库时确定性，提供中国区域高时空分辨率的海洋碳收支清单。
(二)中国海生态系统固碳关键过程与调控机制(中请代码1选择地球科学部D下属代码)集成分析历史观测数据，深入研究我国邻近海域典型生态系统结构和碳汇功能的关系，揭示海水制，甄别自然和人类活动对碳汇的影响，厘清暖化和富营养化等环境变化对生态系统破汇功能的影响。
（三）海洋微型生物驱动与耦合的综合负排放机理（申请代码1选择地球科学部D下属代码)通过学科交叉同步研究微型生物代谢驱动的碳、氮、硫循环过程，从分子、基因水平到种群、生的有机碳-自生碳酸盐联合负排放路径，从实验观测到数值模拟建立微生物驱动的碳、氮、硫循环与矿技术储备。
（四）中国陆地生态系统碳库现存量及其不确定性(申请代码1选择地球科学部D下属代码)系统地评估2010-2020年间中国森林、草地、农田、湿地和内陆水体生态系统的全组分碳库的现关系；评估碳库的现存量与容量，揭示碳库的稳定性以及估算的不确定性。
（五）中国陆地生态系统固碳速率及其不确定性、稳定性和持续性（申请代码1选择地球科学部O基于长期调查样地、通量观测、多模型比对、多源数据整合等途径，定量分析森林、草地、农田主体的固碳速率，分析不同体系下固碳速率的不确定性；定量揭示中国陆地生态系统固碳速率的时空。
（六）中国陆地生态系统碳固持与碳汇功能的关键过程与调控机制（申请代码1选择地球科学部D研究土壤有机碳库关键属性的空间分布规律特征，解析森林、草地、农田、荒漠、湿地、内陆水性和土壤碳转化的关键过程对全球变化的响应及其生物与非生物机制；探究植物及土壤微生物群落对。
（七）中国陆地生态系统增汇潜力及风险评估（申请代码1选择地球科学部D下属代码)根据不同的气候变化和大气沉降情景，结合我国重大生态工程及各类人为管理措施等，探讨不同贡献，在充分考虑固碳速率(动态特征)、稳定性、持续性的基础上，提出陆地生态系统增汇的系统。
中国亚热带
第４０卷第１７期２０２０年９月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４０，Ｎｏ．１７Ｓｅｐ．，２０２０基金项目：国家自然科学基金重大项目（３１２９０２２３）；中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金（ＣＡＦＹＢＢ２０１９ＳＹ０２３⁃０４）收稿日期：２０１９⁃１１⁃２５；㊀㊀网络出版日期：２０２０⁃０７⁃１０∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｌｉｕｓｒ＠ｃａｆ．ａｃ．ｃｎＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１９１１２５２５４８牛晓栋，孙鹏森，刘晓静，栾军伟，刘世荣．中国亚热带⁃暖温带过渡区锐齿栎林净生态系统碳交换特征．生态学报，２０２０，４０（１７）：５９８０⁃５９９１．ＮｉｕＸＤ，ＳｕｎＰＳ，ＬｉｕＸＪ，ＬｕａｎＪＷ，ＬｉｕＳＲ．Ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｄｉｏｘｉｄｅｅｘｃｈａｎｇｅｉｎａｎｏａｋ（Ｑｕｅｒｃｕｓａｌｉｅｎａ）ｆｏｒｅｓｔａｔｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌｚｏｎｅｆｒｏｍｓｕｂｔｒｏｐｉｃｓｔｏｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅ，Ｃｈｉｎａ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２０，４０（１７）：５９８０⁃５９９１．中国亚热带⁃暖温带过渡区锐齿栎林净生态系统碳交换特征牛晓栋１，孙鹏森１，刘晓静２，栾军伟３，刘世荣１，∗１中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所／国家林业和草原局森林生态环境重点实验室，北京㊀１０００９１２河南宝天曼国家级自然保护区管理局，南阳㊀４７４３５０３国际竹藤中心竹藤资源与环境研究所，北京㊀１００１０２摘要：在２０１７年１月１日 ２０１７年１２月３１日期间，采用涡度相关法对位于亚热带⁃暖温带气候过渡区的河南宝天曼国家级自然保护区的６５年生锐齿栎（Ｑｕｅｒｃｕｓａｌｉｅｎａ）天然次生林的碳通量进行了连续观测㊂结果表明：在观测期间，该森林生态系统在生长季５ １０月份为碳汇，非生长季各月为碳源，净碳吸收量与释放量分别在７月和４月达到最大㊂净生态系统生产力为５６９．４ｇＣｍ－２ａ－１，生态系统呼吸为５２９．９ｇＣｍ－２ａ－１，总生态系统生产力为１０９９．３ｇＣｍ－２ａ－１㊂３０ｍｉｎ尺度上夜间净生态系统碳交换量与５ｃｍ深度土壤温度的关系可用指数方程表示（Ｒ２＝０．２１，Ｐ＜０．００１），其温度敏感性系数（Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，Ｑ１０）为２．２㊂如果排除夜间通量观测的误差，处在海拔较高地区的夜间低温和非生长季的低温抑制了生态系统呼吸排放，可能导致全年生态系统呼吸量较低㊂在生长季５ １０月份，各月的白天净生态系统碳交换量对光合有效辐射的响应符合直角双曲线模型，初始光能利用效率㊁平均最大光合速率和白天平均生态系统呼吸强度呈明显的季节变化，范围分别是０．０６ ０．１２μｍｏｌＣＯ２μｍｏｌ－１ｐｈｏｔｏｎ㊁０．４４ １．４７ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１和０．０７ ０．１９ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１㊂夏季７㊁８月份，较高的饱和水汽压差对白天锐齿栎林的碳吸收有明显的抑制作用；生长季末期９月份较高的土壤含水量对白天锐齿栎林的碳吸收也产生了抑制作用，表明生长末期降水过多影响森林的碳吸收㊂关键词：气候过渡带；锐齿栎；ＣＯ２通量；饱和水汽压差Ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｄｉｏｘｉｄｅｅｘｃｈａｎｇｅｉｎａｎｏａｋ（Ｑｕｅｒｃｕｓａｌｉｅｎａ）ｆｏｒｅｓｔａｔｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌｚｏｎｅｆｒｏｍｓｕｂｔｒｏｐｉｃｓｔｏｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅ，ＣｈｉｎａＮＩＵＸｉａｏｄｏｎｇ１，ＳＵＮＰｅｎｇｓｅｎ１，ＬＩＵＸｉａｏｊｉｎｇ２，ＬＵＡＮＪｕｎｗｅｉ３，ＬＩＵＳｈｉｒｏｎｇ１，∗１ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＦｏｒｅｓｔＥｃｏｌｏｇｙ，ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ／ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＦｏｒｅｓｔＥｃｏｌｏｇｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｏｆＳｔａｔｅＦｏｒｅｓｔｒｙａｎｄＧｒａｓｓｌａｎｄＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００９１，Ｃｈｉｎａ２ＢａｏｔｉａｎｍａｎＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒｅＲｅｓｅｒｖｅＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅＢｕｒｅａｕ，Ｎａｎｙａｎｇ４７４３５０，Ｈｅｎａｎ，Ｃｈｉｎａ３ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆｏｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｅｎｔｒｅｆｏｒＢａｍｂｏｏａｎｄＲａｔｔａｎ，ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＢａｍｂｏｏａｎｄＲａｔｔａｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｔａｔｅＦｏｒｅｓｔｒｙａｎｄＧｒａｓｓｌａｎｄＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０２，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：ＯａｋｆｏｒｅｓｔｓｃｏｍｐｒｉｓｅｔｈｅｌａｒｇｅｓｔｆｏｒｅｓｔａｒｅａｉｎｃｅｎｔｒａｌＣｈｉｎａａｎｄａｒｅｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｃａｒｂｏｎｓｉｎｋ，ｗｈｉｌｅｗｅｋｎｏｗｌｉｔｔｌｅａｂｏｕｔｔｈｅｃａｒｂｏｎｄｉｏｘｉｄｅｆｌｕｘｏｆｏａｋｆｏｒｅｓｔｓｉｎｔｈｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌｚｏｎｅｆｒｏｍｓｕｂｔｒｏｐｉｃｓｔｏｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅ，Ｃｈｉｎａ．Ｕｓｉｎｇａｎｏｐｅｎ－ｐａｔｈｅｄｄｙｃｏｖａｒｉａｎｃｅｓｙｓｔｅｍａｎｄｍｉｃｒｏ－ｃｌｉｍａｔｅｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ，ｔｈｅＣＯ２ｆｌｕｘ，ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｃｔｉｖｅｒａｄｉａｔｉｏｎ（ＰＡＲ），ａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｗｅｒｅｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙｏｂｓｅｒｖｅｄｉｎａｎａｔｕｒａｌｏａｋ（Ｑｕｅｒｃｕｓａｌｉｅｎａ）ｆｏｒｅｓｔａｔＢａｏｔｉａｎｍａｎＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒｅＲｅｓｅｒｖｅ．ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｄａｔａｓｅｔｓｄｕｒｉｎｇＪａｎｕａｒｙｔｏＤｅｃｅｍｂｅｒ２０１７，ｄｙｎａｍｉｃｃｈａｎｇｅｏｆＣＯ２ｆｌｕｘａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｅｍｐｏｒａｌｓｃａｌｅｓａｎｄｉｔｓｕｎｄｅｒｌｙｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｄｉｕｒｎａｌａｎｄｓｅａｓｏｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆＣＯ２ｆｌｕｘｅｓｓｈｏｗｅｄａｎｏｂｖｉｏｕｓｓｉｎｇｌｅｐｅａｋｐａｔｔｅｒｎ．Ｔｈｅｏａｋｆｏｒｅｓｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｗａｓａｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｄｕｒｉｎｇｔｈｅｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎ（Ｍａｙ Ｏｃｔｏｂｅｒ），ｗｈｉｌｅａｃａｒｂｏｎｓｏｕｒｃｅｏｃｃｕｒｒｅｄｄｕｒｉｎｇｔｈｅｎｏｎ－ｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎ．ＮｅｔｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎａｎｄｅｍｉｓｓｉｏｎｓｐｅａｋｅｄｉｎＪｕｌｙａｎｄＡｐｒｉｌ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｍｅａｎａｎｎｕａｌｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ（ＮＥＰ），ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ（Ｒｅ）ａｎｄｇｒｏｓｓｅｃｏｓｙｓｔｅｍｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ（ＧＥＰ）ｗｅｒｅ５６９．４，５２９．９ａｎｄ１０９９．３ｇＣｍ－２ｙｅａｒ－１，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅ（ＮＥＥ）ｍｅａｓｕｒｅｄａｔｈａｌｆ－ｈｏｕｒｉｎｔｅｒｖａｌｄｕｒｉｎｇｎｉｇｈｔａｎｄｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｔｄｅｐｔｈｏｆ５ｃｍｃａｎｂｅｅｘｐｒｅｓｓｅｄｂｙａｎｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｅｑｕａｔｉｏｎ（Ｒ２＝０．２１，Ｐ＜０．００１），ｗｉｔｈｉｔｓｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ（Ｑ１０）ｏｆ２．２．Ａｌｏｗｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｔｎｉｇｈｔａｎｄｉｎｔｈｅｎｏｎ⁃ｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎａｔｈｉｇｈｅｌｅｖａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｅｄｉｎｌｏｗｅｒＲｅｔｈｒｏｕｇｈｏｕｔｔｈｅｙｅａｒ．ＴｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎＮＥＥａｎｄＰＡＲａｔｄａｙｔｉｍｅｃｏｕｌｄｂｅｗｅｌｌｅｘｐｒｅｓｓｅｄｂｙａｒｅｃｔａｎｇｕｌａｒｈｙｐｅｒｂｏｌｉｃｅｑｕａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎｓ．Ｍｏｎｔｈｌｙｉｎｉｔｉａｌｌｉｇｈｔｕｓｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ｍａｘｉｍｕｍｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃｃａｐａｃｉｔｙａｎｄｄａｙｔｉｍｅＲｅｗｅｒｅ０．０６ ０．１２μｍｏｌＣＯ２μｍｏｌ－１ｐｈｏｔｏｎ，０．４４ １．４７ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１ａｎｄ０．０７ ０．１９ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ＢｏｔｈｈｉｇｈｅｒｖａｐｏｕｒｐｒｅｓｓｕｒｅｄｅｆｉｃｉｔｉｎＪｕｌｙａｎｄＡｕｇｕｓｔａｎｄｈｉｇｈｅｒｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅａｔｔｈｅｅｎｄｏｆｔｈｅｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎｉｎｈｉｂｉｔｅｄｃａｒｂｏｎｕｐｔａｋｅｏｆｔｈｅｏａｋｆｏｒｅｓｔ，ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇａｎｅｇａｔｉｖｅｅｆｆｅｃｔｏｆｉｎｃｒｅａｓｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｏｎｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎａｔｔｈｅｅｎｄｏｆｔｈｅｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌｃｌｉｍａｔｉｃｚｏｎｅ；ｎａｔｕｒａｌｏａｋｆｏｒｅｓｔ；ＣＯ２ｆｌｕｘ；ｖａｐｏｒｐｒｅｓｓｕｒｅｄｅｆｉｃｉｔ人类活动引起的大气ＣＯ２浓度升高是全球气候变化的主要驱动因素之一［１］，森林生态系统在减缓全球变暖方面扮演重要角色，据统计全球森林１年能吸收１４．９Ｐｇ大气中的ＣＯ２，这个量相当于全球化石燃料燃烧碳排放的一半［２］㊂因而，在区域和全球尺度上精准计算森林的碳吸收能力对于认识森林生态系统在减缓全球气候变化方面发挥的作用和潜力是非常重要的㊂涡度相关法是长期测算生态系统碳通量最可靠和切实可行的方法［３⁃４］㊂许多国家已经开展了多年的各类型森林生态系统的碳通量的观测，积累了大量翔实可靠的数据，并取得了一些阶段性的成果［３，５］㊂中科院于２００２年建立了中国陆地生态系统通量观测研究网络（Ｃｈｉｎａｆｌｕｘ），开始对森林水㊁碳通量进行观测，后来国内部分高校和科研单位也陆续开始采用涡度相关技术开展不同类型森林生态系统的碳通量研究㊂然而，目前为止在我国暖温带林区的森林碳汇的精准估算还存在较大的不确定性，因为这一区域缺乏长期的森林的通量观测站点㊂锐齿栎（Ｑｕｅｒｃｕｓａｌｉｅｎａ）是暖温带落叶阔叶林的主要建群树种之一，以锐齿栎为优势种的暖温带落叶阔叶林是我国自然地理南北分界秦岭山脉的代表森林类型，在北㊁中亚热带的湖北㊁湖南㊁江苏㊁四川等省亦广泛分布；在河南伏牛山㊁太行山海拔１０００ ２０００ｍ的山地常成纯林㊂陈存根［６］等报道秦岭锐齿栎林的生产量为１４．３３ｔｈｍ－２ａ－１，表明秦岭林区锐齿栎具有很高的生产力㊂然而，这种生物量测定法计算生产力时只考虑了植物的生物量碳，土壤碳的变化并没有进行考虑㊂森林土壤可能会积累碳［７］，也可能会排放碳［８］，因此，需要开展锐齿栎林生态系统尺度的碳通量研究，籍以准确评估该区域的森林碳收支㊂本研究选取河南内乡宝天曼地区典型土壤森林⁃锐齿栎林为研究对象，采用国际通用的涡度相关技术对该地区的锐齿栎林的碳通量进行观测研究，旨在探明该地区锐齿栎林的碳交换的日变化和季节变化规律，深入了解在不同时间尺度下锐齿栎的碳吸收／排放变化特征及其环境驱动机制㊂本研究在一定程度上可填补我国在亚热带⁃暖温带气候过渡区天然次生林碳交换研究的空白，为进一步准确评估我国森林的碳汇功能区分布提供科学依据㊂１㊀研究区概况与研究方法１．１㊀研究区概况本研究在国家林业和草原局河南宝天曼森林生态系统定位研究站进行㊂该站位于河南省内乡县宝天曼１８９５㊀１７期㊀㊀㊀牛晓栋㊀等：中国亚热带⁃暖温带过渡区锐齿栎林净生态系统碳交换特征㊀自然保护区（１１１ʎ４７ᶄ １１２ʎ０４ᶄＥ，３３ʎ２０ᶄ ３３ʎ３６ᶄＮ），相对海拔高度６００ １８００ｍ，最高峰曼顶海拔１８３０ｍ㊂生态站的水文㊁土壤和植被具体情况可参见文献［９］㊂图１㊀宝天曼森林生态站通量观测点的地形图㊀Ｆｉｇ．１㊀ＴｈｅｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃａｌｍａｐｏｆｆｌｕｘｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｉｔｅａｔＢａｏｔｉａｎｍａｎｆｏｒｅｓｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｉｏｎ通量塔位于海拔１４１０．７ｍ（图１），地理坐标３３ʎ２９ᶄ５９ᵡＮ，１１１ʎ５６̍０７ᵡＥ㊂观测林分下垫面比较平缓㊂以通量塔为中心建立１个永久的１ｈｍ２样地，样地内优势种为锐齿栎（Ｑｕｅｒｃｕｓａｌｉｅｎａ），其他伴生乔木有三桠乌药（Ｌａｕｒａｃｅａｅ．ｏｂｔｕｓｉｌｏｂａ）㊁垂枝条泡花树（Ｍｅｌｉｏｓｍａｆｌｅｘｕｏｓａ）㊁大椴（Ｔｉｌｉａｎｏｂｉｌｉｓ）㊁华榛（Ｃｏｒｙｌｕｓｃｈｉｎｅｎｓｉｓ）等㊂活立木密度为１３１４株／ｈｍ２㊂平均乔木树高１８ｍ，胸径１９．８ʃ２．８ｃｍ㊂灌木包括刚毛忍冬（Ｌｏｎｉｃｅｒａｈｉｓｐｉｄａ）㊁桦叶荚蒾（Ｖｉｂｕｒｎｕｍｂｅｔｕｌｉｆｏｌｉｕｍ）㊁接骨木（Ｓａｍｂｕｃｕｓｗｉｌｌｉａｍｓｉｉ）㊁连翘（Ｆｏｒｓｙｔｈｉａｓｕｓｐｅｎｓｅ）㊁毛花绣线菊（Ｓｐｉｒａｅａｄａｓｙａｎｔｈａ）和秦岭木姜子（Ｌｉｔｓｅａｔｓｉｎｌｉｎｇｅｎｓｉｓ）等，平均高度３．８ｍ㊂１．２㊀通量观测宝天曼通量站开路涡度协方差系统安装于塔２９ｍ（１．５倍林冠高）高处的主风方向位置㊂涡度系统由红外ＣＯ２／Ｈ２Ｏ气体分析仪（ＬＩ⁃７５００，Ｌｉ⁃ＣｏｒＩｎｃ．，ＵＳＡ）和ＧＩＬＬ三维超声风速仪（Ｇｉｌｌ，ＵＫ）组成㊂湍流脉动信号采样频率为１０Ｈｚ，脉动数据通过ＣＲ３０００（ＣａｍｐｂｅｌｌＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｃ．，ＵＳＡ）采集㊂在通量塔２２ｍ高处，采用１个光量子传感器（ＭｏｄｅｌＬＩ１９０ＳＢ，Ｌｉ⁃ｃｏｒ，Ｉｎｃ．，ＵＳＡ）测量光合有效辐射（Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃｅｆｆｅｃｔｉｖｅｒａｄｉａｔｉｏｎ）㊂采用ＨＭＰ⁃４５Ｄ空气温湿度仪（Ｖａｉｓａｌａ，Ｆｉｎｌａｎｄ）测量４层空气温度（Ａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，Ｔａ）㊁空气湿度（Ａｉｒｒｅｌａｔｉｖｅｈｕｍｉｄｉｔｙ，ＲＨ），高度分别为２，８，１４和２２ｍ㊂４层土壤温度（Ｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，Ｔｓ）采用传感器（１０７，ＣａｍｐｂｅｌｌＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｃ．，ＵＳＡ）进行测量，深度分别是５ｃｍ㊁１０ｃｍ㊁２０ｃｍ和４０ｃｍ㊂４层土壤含水量采用１套ＥａｓｙＡＧ型土壤湿度梯度仪进行测量，深度分别是１０ｃｍ㊁２０ｃｍ㊁３０ｃｍ和５０ｃｍ㊂所有常规气象因子测量频率为０．５Ｈｚ，通过ＣＲ３０００数据采集器（ＣａｍｐｂｅｌｌＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｃ．，ＵＳＡ）每３０ｍｉｎ自动记录其平均值㊂１．３㊀涡度相关数据处理采用具有自主知识产权的中国通量网（Ｃｈｉｎａｆｌｕｘ）通量观测数据处理系统［１０］对观测到的３０ｍｉｎ的ＣＯ２通量数据进行计算㊂数据处理的步骤包括二次坐标旋转［１１］㊁谱校正㊁ＷＰＬ校正［１２］㊁冠层储存通量修正［１３］等㊂本研究中，探头高度以下的大气ＣＯ２储存项Ｆｓ利用ＣＯ２／Ｈ２Ｏ分析仪测定的ＣＯ２浓度进行计算㊂净生态系统碳交换（ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅ，ＮＥＥ）由下面的公式计算出：ＮＥＥ＝Ｆｃ＋Ｆｓ式中：Ｆｃ为ＣＯ２湍流通量，由涡度系统观测获得；Ｆｓ为涡度相关仪器观测高度以下大气ＣＯ２储存通量，可由下式进行估算：Ｆｓ＝ΔＣ／ΔｔˑΔｚ式中：ΔＣ为高度ｚ处前后２次相邻时间测定的ＣＯ２浓度差（ｍｇ／ｍ３），Δｔ为前后２次测定的时间间隔，为１８００ｓ，Δｚ为ＣＯ２浓度观测高度［１１］，在本研究中为２９ｍ㊂ＮＥＥ为负时表示锐齿栎林净吸收大气ＣＯ２，反之表示净排放ＣＯ２㊂经过上述计算得到的ＣＯ２通量仍存在一些异常值，再对其进行一系列的质量控制，主要包括降水同期数据剔除㊁阈值剔除（－２ ２ｍｇｍ－２ｓ－１）㊁异常数据剔除（某一个数值与连续５点平均值之差的绝对值＞５个点方２８９５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀差的２．５倍）以及摩擦风速Ｕ∗筛选等㊂本文利用平均值检验法［１４］计算得到的摩擦风速阈值为０．１１ｍ／ｓ㊂将夜间摩擦风速在０．１１ｍ／ｓ以下的数据进行剔除㊂对上述被去除的数据和由于仪器故障㊁停电等原因造成的数据用下列方法进行插补：（１）小于２ｈ的缺失数据用线性内插法插补；（２）大于２ｈ的缺失数据采用查表法［１５］进行插补㊂具体做法为将温度与光合有效辐射作为主要环境因子，以相邻两月为一个时间段建立查找表㊂在一个时间段内，将光合有效辐射（Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙａｃｔｉｖｅｒａｄｉａｔｉｏｎ，ＰＡＲ）作为主分隔因子，以１００μｍｏｌｍ－２ｓ－１为间隔，在每个间隔内以温度作为次分隔因子，以２ħ为间隔划分为若干级别，然后分别计算每个间隔内有效ＮＥＥ平均值㊂不同月份的缺失值再根据缺失时的气象条件在相应查找表中查找相应有效ＮＥＥ来插补㊂１．４㊀生态系统呼吸和生态系统总生产力利用涡度相关法仅能直接获取ＮＥＥ，为了解生态系统呼吸（Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ，Ｒｅ）和总生态系统生产力（Ｇｒｏｓｓｅｃｏｓｙｓｔｅｍｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ，ＧＥＰ）的变化，需要将ＮＥＥ进行拆分㊂由于夜间（ＰＡＲɤ３μｍｏｌｍ－２ｓ－１）生态系统完全处于ＣＯ２排放状态，所以夜间生态系统呼吸值（Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎａｔｎｉｇｈｔ，ＲＥｎｉｇｈｔ）等于夜间ＮＥＥ值，而白天（ＰＡＲ＞３μｍｏｌｍ－２ｓ－１）生态系统呼吸（Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎａｔｄａｙｔｉｍｅ，ＲＥｄａｙ）则是依据ＲＥｎｉｇｈｔ与土壤温度拟合的呼吸模型再结合白天土壤温度计算出㊂具体见下式：Ｒｅ＝ＲＥｎｉｇｈｔ＋ＲＥｄａｙＧＥＥ＝ＮＥＥ－ＲｅＧＥＰ＝－ＧＥＥＮＥＰ＝－ＮＥＥ生长季每个月，３０ｍｉｎ尺度上ＰＡＲ与对应的白天（ＰＡＲ＞３μｍｏｌｍ－２ｓ－１）净生态系统碳交换量（Ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅａｔｄａｙｔｉｍｅ，ＮＥＥｄａｙ）的关系可以用直角双曲线模型［１６］表示㊂见下式：ＮＥＥｄ＝ＡｍａｘˑαˑＰＡＲ／（Ａｍａｘ＋αˑＰＡＲ）－Ｒｄ式中：ＮＥＥｄ为白天净生态系统碳交换量（ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１）；α为生态系统的初始光能利用效率（μｍｏｌＣＯ２μｍｏｌ－１ｐｈｏｔｏｎ）；Ｒｄ为生态系统白天的平均生态系统呼吸（ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１）㊂夜间ＮＥＥ与土壤５ｃｍ深处的温度用下式［１７］拟合：ＮＥＥｎｉｇｈｔ＝Ｒ０ˑＱ１０Ｔｓ／１０ＮＥＥｎｉｇｈｔ是夜间生态系统ＣＯ２交换量，Ｒ０是当土壤５ｃｍ温度为０ħ时的夜间生态系统呼吸速率，Ｑ１０是温度敏感性系数，Ｔｓ是深度为５ｃｍ处的土壤温度㊂１．５㊀统计分析每日的昼夜温差是用每天白天的所有３０ｍｉｎ的空气温度的平均值减去每天夜间的所有３０ｍｉｎ的空气温度的平均值㊂采用回归分析对生态系统净碳交换量及其组分与环境变量的关系进行分析㊂通过残差分析研究白天净生态系统碳交换量ＮＥＥｄ与多个环境因子的关系［１８］㊂３０ｍｉｎ尺度上，ＮＥＥｄ残差是指实测ＮＥＥ值与由ＰＡＲ得出的估算值的差值，正㊁负残差分别表示生态系统低于或高于由ＰＡＲ决定的生态系统碳吸收能力㊂选取主要生长季６ ９月白天的数据，以ＮＥＥｄ残差为因变量，温度㊁饱和水汽压差（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎｖａｐｏｒｐｒｅｓｓｕｒｅｄｅｆｉｃｉｔ，ＶＰＤ）和土壤含水量（Ｓｏｉｌｗａｔｅｒｃｏｎｔｅｎｔ，ＳＷＣ）为自变量进行相关分析，用Ｐｅｒｓｏｎ相关系数及ｔ检验得出的显著性评价不同变量间的相关关系㊂采用ＳＰＳＳ软件进行统计分析，采用ｏｒｉｇｉｎ软件制图㊂本文中空气温度选取２２ｍ高度处的数据，计算每日平均值；土壤温度选取深度为５ｃｍ处的数据，计算每日平均值；降雨量和光合有效辐射计算每日累积值，光合有效辐射高度为２２ｍ；ＶＰＤ由２２ｍ处空气温湿度根据下式计算得出：ＶＰＤ＝０．６１０７８ｅ１７．２７ＴａＴａ＋２３７．３（１－ＲＨ）计算每日平均值㊂３８９５㊀１７期㊀㊀㊀牛晓栋㊀等：中国亚热带⁃暖温带过渡区锐齿栎林净生态系统碳交换特征㊀２㊀结果与分析２．１㊀观测期间锐齿栎林中环境因子的季节变化㊀㊀本研究观测期间锐齿栎林的空气温度（Ａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，Ｔａ）与土壤温度（Ｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，Ｔｓ）具有相似的季节变化趋势（图２），其日平均温度最高值均出现在７月２７日（Ｔａ＝２３．７ħ，Ｔｓ＝２１．０ħ），日平均空气温度最低值和土壤温度最低值分别出现在１月３０日（Ｔａ＝－６．１ħ）和２月１２日（Ｔｓ＝０．５ħ），冬季的Ｔｓ明显高于Ｔａ，并滞后于Ｔａ㊂Ｔａ和Ｔｓ的日平均变幅分别为－６．７ ２３．７ħ和０．５ ２１．０ħ，观测期间内Ｔａ平均为９．９ħ，Ｔｓ平均为９．６ħ㊂观测期间锐齿栎林内最大的日总光合有效辐射（ＰＡＲ）（２２．５ｍｏｌｍ－２ｄ－１）出现在５月１６日（ＤＯＹ＝１３６），月总辐射呈现双峰型（图２），５月和７月的总辐射最高，１０月最低㊂同时受雨雪天气的影响，ＰＡＲ存在较大的短期波动㊂观测期间的总降雨量为１２３２．８ｍｍ（图２），比多年平均值７９１．９ｍｍ多出４４０．９ｍｍ，多出近３７．９％，生长季降雨占全年降雨的７７．６％，其中９月降水量最高（２３５ｍｍ），仅９月９日（ＤＯＹ＝２５２）１ｄ的降水量就高达７３．２ｍｍ㊂日均ＶＰＤ的最大值达２．８ｋＰａ出现在４月７日（ＤＯＹ＝９７）（图２）㊂５月平均ＶＰＤ最高，总体表现为春季高，夏季低㊂图２㊀２０１７年１月—２０１７年１２月宝天曼锐齿栎林中环境因子的季节变化Ｆｉｇ．２㊀ＳｅａｓｏｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓａｔｔｈｅＢａｏｔｉａｎｍａｎｏａｋｆｏｒｅｓｔｆｒｏｍＪａｎｕａｒｙ２０１７ｔｏＤｅｃｅｍｂｅｒ２０１７Ｔａ：空气温度Ａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；Ｔｓ：土壤温度Ｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；ＰＡＲ：光合有效辐射Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｃｔｉｖｅｒａｄｉａｔｉｏｎ；ＶＰＤ：饱和水汽压差Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎｖａｐｏｒｐｒｅｓｓｕｒｅｄｅｆｉｃｉｔ２．２㊀净生态系统碳交换的日变化研究表明，生长季（５ １０月）锐齿栎林ＮＥＥ具有明显的日变化规律（图３）㊂日出后，随着空气温度和光合有效辐射的增加，光合作用逐渐增加，锐齿栎林由释放ＣＯ２转为吸收ＣＯ２，ＮＥＥ由正变负㊂至１１：３０前后，锐齿栎林的ＣＯ２吸收量达到最大值㊂１５：００以后，随着光合有效辐射和空气温度的下降，光合作用逐渐变弱，４８９５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀锐齿栎林的ＣＯ２吸收量也逐渐减少㊂日落前后，锐齿栎林由吸收ＣＯ２转为释放ＣＯ２，ＮＥＥ由负变正㊂夜间锐齿栎林的ＣＯ２释放量波动较小，并明显小于白天ＣＯ２的吸收量㊂图３㊀天然锐齿栎林ＮＥＥ月平均日变化Ｆｉｇ．３㊀Ｄｉｕｒｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆｍｏｎｔｈｌｙｍｅａｎｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅ（ＮＥＥ）ｉｎａｎａｔｕｒａｌｏａｋｆｏｒｅｓｔ在植物生长季，不同月份锐齿栎林的ＮＥＥ日变化规律大体类似，但也有不同之处㊂２０１７年６月份锐齿栎林有明显的光合 午休 现象，在１３：００时ＮＥＥ降低为－０．４８ｍｇｍ－２ｓ－１，而最高时为１１点时的－０．６９ｍｇｍ－２ｓ－１；５月和７月的中午１４点也有轻微的下降，但很不明显，应该不能称之为常见的光合 午休 现象㊂２０１７年月平均日最大ＣＯ２吸收量在７月最大，为－０．８２ｍｇｍ－２ｓ－１，１０月最小为－０．２８ｍｇｍ－２ｓ－１㊂每日锐齿栎林吸收ＣＯ２开始时间以６，７月最早（约６：３０），１０月最晚（约８：００）；每日锐齿栎林吸收ＣＯ２的结束时间６ ７月在１９：００，５和８月在１８：３０左右，９月和１０月分别提前至１８点和１７点㊂每日锐齿栎林吸收ＣＯ２的持续时间以６，７月最大（１３ｈ），１０月最小（９．５ｈ）㊂进入非生长季（１１月至翌年４月），随着气温下降和光合有效辐射的降低，大部分锐齿栎的树叶枯黄凋落直至叶子完全掉光㊂这个阶段生态系统的光合作用和呼吸作用都很微弱，ＮＥＥ日变化趋势变得十分平缓㊂但由于少量针叶树种的存在，白天的ＮＥＥ可以看到有极微弱的碳吸收㊂２．３㊀生态系统碳通量的季节变化受温度㊁辐射和降水等因素的影响，锐齿栎林ＮＥＥ的季节变化较大㊂２０１７年日累积ＮＥＥ变化范围为－７．９ １．６ｇＣｍ－２ｄ－１（图４）㊂４月开始气温回升快，空气温度从３月的３ħ迅速增长到１０ħ㊂一些林下草本和灌木萌发早，树叶也开始萌发，使得锐齿栎林生态系统呼吸迅速增大，但由于冠层叶面积还很小，光合作用相比较３月份并无显著提高，使得４月份出现了一个碳排放的峰值㊂５月开始随着气温进一步回升，锐齿栎的叶子开始迅速生长，在一个月内即达到了叶面积的最大值㊂日平均ＣＯ２吸收量在这个月期间也逐步上升，并且在５月３１日达到了第一个峰值－７．６ｇＣｍ－２ｄ－１㊂由于５月末 ６月初这段时间降雨较少，同较高的气温一起导致了５月２４日 ６月３日这一期间空气中较高的ＶＰＤ，使得在５月３１日第一次ＣＯ２吸收峰值之后有５８９５㊀１７期㊀㊀㊀牛晓栋㊀等：中国亚热带⁃暖温带过渡区锐齿栎林净生态系统碳交换特征㊀个短期的吸收低值阶段㊂随后充足的降水使得锐齿栎林在６月５日至８月上旬这一阶段的碳吸收能力保持在较高的水平，并且在７月１２日达到了１年中日累积碳吸收最高值－７．９ｇＣｍ－２ｄ－１㊂８月１８日之后锐齿栎林吸收碳能力呈明显的下降趋势，并且在８月２４日 ９月５日有近半个月的持续的低的碳吸收阶段㊂９月６日之后，锐齿栎林的碳吸收能力又开始出现一个小幅度的持续的回升期，直至１０月开始后，随着气温明显下降，树叶开始慢慢变黄，锐齿栎林的碳吸收能力才开始稳步地下降，在１０月２８日之后开始进入持续地碳排放阶段㊂８月２５日 ９月５日这一时期是连续的阴雨天气（图１ｂ），连续阴雨导致的低温和低的光照使得锐齿栎林出现了连续的低的碳吸收（图４）㊂１１月的月平均空气温度低于５ħ，土壤５ｃｍ温度也降到了１０ħ以下，林内锐齿栎的叶子都已落光，只有很少量针叶林存在，加之气温㊁辐射很低，生态系统的光合作用与呼吸作用都很微弱，总体表现为弱的碳排放㊂综合分析表明，锐齿栎林在生长季５ １０月为碳汇，在非生长季１１月至翌年４月为微弱的碳源（图５）㊂图４㊀天然锐齿栎林ＮＥＥ，Ｒｅ，ＧＥＰ季节变化（２０１７年）㊀Ｆｉｇ．４㊀ＳｅａｓｏｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆＮＥＥ，Ｒｅ，ＧＥＰｉｎａｎａｔｕｒａｌｏａｋｆｏｒｅｓｔｄｕｒｉｎｇ２０１７ＮＥＥ：净生态系统碳交换量Ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅ；Ｒｅ：生态系统呼吸Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ；ＧＥＰ：总生态系统生产力Ｇｒｏｓｓｅｃｏｓｙｓｔｅｍｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ㊀图５㊀全年各月累积净生态系统ＣＯ２交换量（ＮＥＥ）㊁生态系统呼吸（Ｒｅ）和总生态系统生产力（ＧＥＰ）变化过程Ｆｉｇ．５㊀ＣｈａｎｇｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｍｏｎｔｈｌｙｃｕｍｕｌａｔｉｖｅＮＥＥ，Ｒｅ，ＧＥＰ２．４㊀夜间净碳交换和温度的关系３０ｍｉｎ尺度上５ｃｍ土壤温度能很好地解释夜间锐齿栎林生态系统的净ＣＯ２交换量的变异，计算得出生态系统呼吸的温度敏感性（Ｑ１０）的值为２．２，Ｒ０为０．０２５ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１（图６）㊂２．５㊀白天净生态系统碳交换与ＰＡＲ的关系３０ｍｉｎ尺度上生长季各月的白天ＮＥＥ随着ＰＡＲ的增大而逐渐增强，ＮＥＥ负值也随之增大，随着生态系统对ＣＯ２的吸收量增大的趋势，系统的碳汇能力也逐渐增大，白天最大光合速率和平均白天生态系统呼吸速率均在７月最大（表１），与光合有效辐射表现出相同的季节变化趋势，但当辐射增加到光饱和点（ＰＡＲ＝１０００μｍｏｌｍ－２ｓ－１）（图７）时，生态系统的碳吸收量接近饱和㊂生长旺盛期６ ８月的生态系统初始光能利用效率为０．０７ ０．０９μｍｏｌＣＯ２μｍｏｌ－１ｐｈｏｔｏｎ，平均值为０．０８㊂最大光合速率在７月份最大为１．４７ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１，在１０月份最小为０．４４ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１，白天呼吸速率最小在１０月份，为０．０７ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１，最大在７月份为０．１９ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１（表１）㊂６８９５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀㊀图６㊀强湍流条件下（Ｕ∗＞０．１１）夜间生态系统呼吸（Ｒｅ）与５ｃｍ深度土壤温度（Ｔｓ）的关系Ｆｉｇ．６㊀Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｎｉｇｈｔｔｉｍｅｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ（Ｒｅ）ａｎｄｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｍｅａｓｕｒｅｄａｔ５ｃｍｄｅｐｔｈ（Ｔｓ）ｕｎｄｅｒｈｉｇｈｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅ（Ｕ∗＞０．１１）ＮＥＥｎｉｇｈｔ：夜间净生态系统碳交换量Ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅａｔｎｉｇｈｔ；Ｔｓ：土壤温度Ｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ２．６㊀环境因子对ＮＥＥ的影响６月和９月的ＮＥＥｄ残差与１０ｃｍ深度土壤含水量（Ｓｏｉｌｗａｔｅｒｃｏｎｔｅｎｔａｔｄｅｐｔｈｓｏｆ１０ｃｍ，ＳＷＣ）极显著相关，但６月是负相关，９月是正相关㊂其他月份ＮＥＥｄ残差与ＶＰＤ极显著正相关（表２）㊂２．７㊀昼夜温差及日平均气温对碳通量的影响图８是生长季（６ ９月份）气温日较差和日均温对生长季每日ＮＥＥ值的影响结果㊂在生长季，随着昼夜温差的增大，ＣＯ２净吸收量增加，从Ｒ２来看，相比较日均温，ＮＥＥ与日较差具有更好的相关性（Ｒ２＝０．５１１４）㊂ＮＥＥ与日较差二者之间呈二次多项式关系，存在一个阈值为５．０３ħ㊂３㊀讨论３．１㊀锐齿栎林生态系统碳交换的环境影响因子在夜间，一个简单的指数方程经常被用来模拟净生态系统碳交换量和温度之间的关系［１９］㊂本研究的结果也证实了这一现象，虽然Ｒ２方值比较低，但是二者的相图７㊀２０１７年５ １０月白天生态系统净碳交换（ＮＥＥｄ）与光合有效辐射（ＰＡＲ）的关系Ｆｉｇ．７㊀ＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｄａｙｔｉｍｅｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍＣＯ２ｅｘｃｈａｎｇｅ（ＮＥＥｄ）ａｎｄＰＡＲｆｒｏｍＭａｙｔｏＯｃｔｏｂｅｒ，２０１７ＮＥＥｄ：白天净生态系统碳交换量Ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅａｔｄａｙｔｉｍｅ关性是极显著的㊂温度可以选择不同深度的土壤温度或不同高度的空气温度［１４］㊂本研究选取的５ｃｍ深处的土壤温度拟合效果最好㊂由于夜间森林土壤呼吸占生态系统呼吸量的绝大部分［２０］，而土壤温度是控制土壤呼吸的主要环境因子［９］，因此，以土壤温度作为驱动变量更为合理㊂这与北京八达岭人工林［１８］和长白山阔叶７８９５㊀１７期㊀㊀㊀牛晓栋㊀等：中国亚热带⁃暖温带过渡区锐齿栎林净生态系统碳交换特征㊀红松林［２１］的研究结果相似㊂另一方面，很多研究表明土壤水分对生态系统呼吸也有显著的影响，由于本研究选取的２０１７年是一个湿润年，降雨量为近几年最高值，因而未探讨土壤水分对生态系统呼吸的影响，下一步我们会重点关注土壤水分的影响㊂表１㊀白天生态系统净碳交换（ＮＥＥ）与光合有效辐射（ＰＡＲ）之间的相关参数比较Ｔａｂｌｅ１㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｓｆｏｒｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｄａｙｔｉｍｅｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍＣＯ２ｅｘｃｈａｎｇｅ（ＮＥＥ）ａｎｄｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙａｃｔｉｖｅｒａｄｉａｔｉｏｎ（ＰＡＲ）月份Ｍｏｎｔｈ初始光能利用效率ɑ／（μｍｏｌＣＯ２μｍｏｌ－１ｐｈｏｔｏｎ）最大光合速率Ａｍａｘ／（ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１）白天生态系统呼吸Ｒｄ／（ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１）５０．１２１．０３０．１８６０．０８１．４００．１５７０．０９１．４７０．１９８０．０７１．３３０．１４９０．０７１．０２０．１０１００．０６０．４４０．０７㊀㊀ɑ：初始光能利用效率Ｉｎｉｔｉａｌｌｉｇｈｔｕｓｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ；Ａｍａｘ：最大光合速率Ｍａｘｉｍｕｍｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃｒａｔｅ；Ｒｄ：白天生态系统呼吸Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎａｔｄａｙｔｉｍｅ表２㊀２０１７年６—９月ＮＥＥｄ残差与主要环境因子在３０ｍｉｎ尺度的相关性Ｔａｂｌｅ２㊀ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｄａｙｔｉｍｅＮＥＥｒｅｓｉｄｕａｌａｎｄｍａｉｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓａｔｔｈｅｈａｌｆ－ｈｏｕｒｌｙｓｃａｌｅｆｒｏｍＪｕｎｅｔｏＳｅｐｔｅｍｂｅｒ２０１７月份Ｍｏｎｔｈ空气温度Ａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ饱和水汽压差Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎｖａｐｏｒｐｒｅｓｓｕｒｅｄｅｆｉｃｉｔ土壤含水量Ｓｏｉｌｗａｔｅｒｃｏｎｔｅｎｔ６－０．１０２∗０．０３５－０．１０５∗∗７０．０１０．２２９∗∗０．０５５８０．００２０．２５１∗∗－０．０２３９－０．０４８０．１５∗∗０．１８５∗∗㊀㊀∗Ｐ＜０．０５；∗∗Ｐ＜０．０１．在生长季，白天净生态系统碳交换量除了主要受ＰＡＲ调控外，其他的环境因子如温度［２１］㊁土壤含水量ＳＷＣ［２２］和ＶＰＤ［２３］也会对白天ＮＥＥ的值产生影响㊂在生长季初期，土壤含水量对生态系统的碳通量有重要影响，如同小娟［２３］发现黄河小浪底的人工林碳通量的年际变异与全年的降水㊁土壤含水量和ＶＰＤ无关，但与春季尤其是５月份的ＳＷＣ显著相关，春季低的土壤含水量会导致全年的碳吸收量都变低㊂而在生长季中期，ＶＰＤ比ＳＷＣ对净生态系统生产力（Ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ，ＮＥＰ）的影响更大，如谢静等［２４］对北京奥林匹克森林公园人工林的研究表明，夏季（６ ９月）的ＮＥＰ除了与ＰＡＲ相关性最高之外，ＶＰＤ的影响最大㊂唐详［１８］在北京八达岭林场的人工林观测也证实了这一点，这与我们的研究结果一致㊂这可能是因为这一阶段植物的叶面积较大，对空气中的湿度更为敏感，而土壤含水量较低时，根系可以从较深的土壤中吸水［２５］而不影响碳吸收㊂我们也观测到９月份的土壤含水量升高会对碳吸收有抑制作用，这可能是因为２０１７年９月份整体降水量与往年相比偏高［２６］，而土壤中含水量变高会对根系呼吸产生抑制，进而影响植物叶片吸收碳的能力㊂昼夜温差大有利于碳积累这一现象在青藏高原东缘阿柔高寒草甸［２７］与海北高寒草甸［２８］都有发现，但是这一现象在森林生态系统的研究中还未见报道㊂本研究发现在宝天曼地区主要生长季期间每日的昼夜温差与每日的累积ＮＥＥ有明显的负相关关系，但有一个阈值为５．０３ħ，说明了昼夜温差对本地区碳吸收的重要作用㊂３．２㊀观测期内锐齿栎林生态系统的碳收支利用白天的３０ｍｉｎ尺度的ＮＥＥ和ＰＡＲ的关系可以计算出每月的初始光能利用效率，最大光合速率等参数㊂锐齿栎林生长季的月平均初始光能利用效率０．０８μｍｏｌＣＯ２μｍｏｌ－１ｐｈｏｔｏｎ比千烟洲人工林的０．０３２［２９］和黄河小浪底人工林［２３］的０．０２高，也明显高于Ｈａｒｖａｒｄ森林［３０］的０．０４４和鼎湖山常绿林［３１］的０．０３４㊂与长白８８９５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀图８㊀生长季气温日较差和日均温对生态系统净碳交换日总量的影响Ｆｉｇ．８㊀ＥｆｆｅｃｔｓｏｆｄａｉｌｙａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅａｎｄｄａｉｌｙａｖｅｒａｇｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｏｎｄａｉｌｙａｍｏｕｎｔＮＥＥｄｕｒｉｎｇｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎ山阔叶红松林６ ８月的０．０９［２９］和哀牢山老龄林［３２］的０．０７ ０．１１接近㊂表明该锐齿栎林生态系统具有较高的初始光能利用效率，一方面可能是因为拥有短暂生长季的落叶林比常绿林的光合利用效率高［３３］；另一方面可能因为观测对象所处的高海拔山区多云天气较多，导致散射辐射的比例较大，本研究结果与很多研究者认为的光合利用效率的强度在散射辐射条件中是直射辐射２倍的结论［３４］相吻合㊂２０１７年观测点总生态系统生产力㊁生态系统呼吸和净生态系统生产力的年总量分别为１０９９．３㊁５２９．９和５６９．４ｇＣ／ｍ２㊂方精云［３５］曾指出与样地实测数据相比较，涡度相关法所获得的ＮＥＰ值可能偏高㊂一般来说，使用涡度相关法观测的夜间的ＣＯ２通量总体是偏低的［１４］，使得对Ｒｅ估算可能偏低，由此导致对碳汇强度的估算可能偏高［３１］㊂中国区域报道的森林生态系统的ＮＥＰ范围为－２５６ ９０４ｇＣｍ－２ａ－１［１８，３２］㊂本研究得到的５６９．４ｇＣ／ｍ２在这一范围内，这一值高于纬度相近的黄河小浪底人工林［２３］的年碳吸收量（３５５ｇＣ／ｍ２）㊂表明宝天曼地区的天然锐齿栎林具有较高的碳吸收能力㊂研究区夜间温度明显低于白天温度，昼夜温差大，从而有利于植被碳同化作用，同时海拔较高温度较低，尤其夜间和非生长季的低温抑制了土壤微生物和植物的呼吸作用［３６］；生长季期间充足的水热，林龄又促使生态系统高的碳吸收量㊂上述原因叠加导致了宝天曼地区的锐齿栎林是一个较大的碳汇㊂３．３㊀通量观测结果的不确定性本研究利用国际流行的涡度相关法第一次定量计算出了宝天曼锐齿栎林生态系统的年碳吸收量，生态系统呼吸和总生态系统生产力㊂虽然之前的研究表明本站点的通量数据的能量闭合度为６７％，说明观测获取的数据是比较可靠的［３７］，但仍然需要指出涡度相关法在测量夜间ＮＥＥ时存在不确定性㊂王兴昌［３８］指出涡度相关法和生物量测定法，箱式法对比，会高估净生态系统生产力２５％，低估生态系统呼吸１０％，低估总生态系统生产力３％㊂目前大部分站点比较流行使用摩擦风速阈值剔除法来进行夜间ＮＥＥ数据的筛选，但一些研究［３９⁃４０］发现在一些站点并不存在摩擦风速的阈值，这种方法仍然会低估生态系统呼吸值，使用夜间最大呼吸法可以更准确地计算出真实的生态系统呼吸量㊂本文也初步探讨了当摩擦风速阈值为０．１５和０．２ｍ／ｓ时年通量的大小，结果表明当摩擦风速阈值取０．１５ｍ／ｓ时，净生态系统生产力，生态系统呼吸和总生态系统生产９８９５㊀１７期㊀㊀㊀牛晓栋㊀等：中国亚热带⁃暖温带过渡区锐齿栎林净生态系统碳交换特征㊀。
陆地生态系统定位观测研究站 建设标准
陆地生态系统定位观测研究站建设标准摘要：一、引言二、陆地生态系统定位观测研究站的建设意义三、陆地生态系统定位观测研究站的建设标准1.选址标准2.观测设备标准3.数据管理标准4.人员配备标准四、建设陆地生态系统定位观测研究站的步骤五、结论正文：一、引言随着环境问题的日益严重，人们对陆地生态系统的关注也越来越高。
为了更好地了解陆地生态系统的运行机制，科学家们需要建立陆地生态系统定位观测研究站。
这些研究站可以提供长期、连续的观测数据，为科学家们研究陆地生态系统提供重要依据。
二、陆地生态系统定位观测研究站的建设意义陆地生态系统定位观测研究站的建设对于科学研究和环境保护具有重要意义。
通过这些研究站，科学家们可以实时观测陆地生态系统的变化，了解气候变化和人类活动对陆地生态系统的影响，从而制定相应的保护措施。
此外，这些研究站还可以为政府部门提供科学依据，帮助他们制定环境保护政策。
三、陆地生态系统定位观测研究站的建设标准要建设一个成功的陆地生态系统定位观测研究站，需要遵循一定的建设标准。
1.选址标准研究站的选址应当具有代表性，能够反映所研究生态系统的整体特征。
此外，选址还应当考虑交通便利、基础设施完善等因素。
2.观测设备标准观测设备是研究站的核心部分，需要根据研究目的和观测内容选择合适的设备。
设备应当具有高精度、高稳定性、抗干扰能力强等特点。
3.数据管理标准数据管理是研究站的重要环节。
需要建立完善的数据收集、处理、分析和存储系统，确保数据的准确性和完整性。
4.人员配备标准研究站的人员配备应当根据研究任务和设备需求合理配置。
需要有专业的技术人员负责设备的维护和数据的处理，同时还需要有科研人员进行观测和研究。
四、建设陆地生态系统定位观测研究站的步骤建设陆地生态系统定位观测研究站的步骤可以分为：选址、购置设备、安装设备、招聘人员、建立数据管理系统、开始观测和研究等。
五、结论陆地生态系统定位观测研究站的建设是一个系统工程，需要综合考虑选址、设备、数据管理和人员等多方面因素。
森林生态系统碳汇能力的研究与发展
浅论森林生态系统碳汇能力的研究与发展摘要：“碳汇”是近几年森林生态建设围绕的重点，本文通过有关森林生态系统碳汇能力方面的研究成果，浅论当前森林生态系统碳汇能力发展的趋势，用以指导今后在森林生态系统方面的碳汇工作。
关键词森林生态系统碳汇研究发展中图分类号：s891+.5 文献标识码：a 文章编号：《联合国气候变化框架公约》将“碳汇”定义为：从大气中清除co2的过程、活动或机制；与之相反的，向大气中排放co2的过程、活动或机制，就称为“碳源”。
林业碳汇是指通过造林、再造林和森林管理，减少毁林等活动，吸收固定大气中co2以及与之相关的管理政策结合的过程、活动或机制。
发挥森林作用的核心之义，就是要努力减少由于森林破坏引起的co2排放，增加森林碳汇，抵销工业co2排放，从而减少大气中的含量co2。
据联合国政府间气候变化专门委员会估算：全球陆地生态系统中约储存了2.48万亿t 碳，其中1.15万亿t碳储存在森林生态系统中，占46%。
实践表明，在减缓气候变化的各种努力中，林业活动具有十分重要的和不可替代的地位和作用，集中反映在：增强碳吸收、碳替代和保护碳储存。
1 当前森林生态系统减缓全球变暖的作用根据我国第七次（2004—2008年）森林资源清查及森林资源状况的结果显示：全国森林面积19545.22万hm2，森林覆盖率20.36%，活立木总蓄积149.13亿m3，森林蓄积137.21亿m3；人工林保存面积6168.84万hm2，占有林地面积的34.01%，蓄积19.61亿m3；森林植被总碳蓄量78.11亿t，年生态服务功能价值10.01万亿元。
我国森林面积列世界第5位，森林蓄积列世界第6位。
近年来，co2排放量升高而影响全球气候变化引起了许多科学家对陆地生态系统中碳平衡以及碳存储和分布的关注[1]。
据上世纪八十年代初国外专家学者的研究表明，森林作为最主要的植被类型，在全球碳平衡及潜在的碳储存中扮演着重要的角色，已成为与全球气候变化密切相关的重要有机体，它维持的碳库占全球总碳库的46.3%，森林植被部分维持的碳库占全球植被碳库的77.1%，土壤碳贮量约占世界陆地土壤总碳库的73% [2]。
科技部办公厅关于印发《国家野外科学观测研究站建设发展方案（2019-2025）》的通知
科技部办公厅关于印发《国家野外科学观测研究站建设发展方案（2019-2025）》的通知文章属性•【制定机关】科学技术部•【公布日期】2019.06.20•【文号】国科办基〔2019〕55号•【施行日期】2019.06.20•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】基础研究与科研基地正文科技部办公厅关于印发《国家野外科学观测研究站建设发展方案（2019-2025）》的通知国科办基〔2019〕55号各省、自治区、直辖市及计划单列市科技厅（委、局），新疆生产建设兵团科技局，国务院有关部委、有关直属机构科技主管单位，各有关单位：根据《国家科技创新基地优化整合方案》（国科发基〔2017〕250号）和《国家野外科学观测研究站管理办法》（国科发基〔2018〕71号）的相关要求，在充分调研和广泛征求部门意见的基础上，科技部会同财政部研究制定了《国家野外科学观测研究站建设发展方案（2019－2025）》，现印发给你们，请认真贯彻执行。
科技部办公厅2019年6月20日国家野外科学观测研究站建设发展方案（2019－2025）国家野外科学观测研究站（简称“国家野外站”）是重要的国家科技创新基地之一，是国家创新体系的重要组成部分。
国家野外站面向社会经济和科技战略，依据我国自然条件的地理分布规律布局，通过长期野外定位观测获取科学数据，开展野外科学试验研究，加强科技资源共享，为科技创新提供基础支撑和条件保障。
为更好地推进新时期国家野外站的建设发展，按照《国务院关于全面加强基础科学研究的若干意见》《国家科技创新基地优化整合方案》《“十三五”国家科技创新基地与条件保障能力建设专项规划》等文件要求，制定本建设发展方案。
一、发展现状和建设需求1. 现状与成效。
我国历来高度重视野外科学观测和试验研究工作。
从1999年开始，科技部会同有关部门，围绕生态系统、特殊环境与大气本底、地球物理和材料腐蚀等4个方面，遴选建设了106个国家野外站。
国内外生态环境观测研究台站网络发展概况
国内外生态环境观测研究台站网络发展概况刘海江，孙聪，齐杨，何立环，彭福利，于洋【摘要】生态环境观测研究台站是开展生态环境研究的重要手段。
《国家环境保护“十二五”科技发展规划》将国家环境保护野外观测研究站作为“十二五”能力建设重点内容。
分析了目前国内外主要生态环境监测网络，如区域尺度的全球环境监测系统(GEMS)、全球陆地观测系统(GTOS)、国际长期生态研究网络(ILTER)、全球通量观测网络(FLUXNET)和国际生物多样性观测网络(GEO·BON)，以及国家尺度的美国长期生态研究网络(US-LTER)、英国环境变化监测网络(ECN)和中国生态系统研究网络(CERN)的发展历程、观测研究进展；总结了生态环境监测网站的发展趋势，即重视台站的联网观测研究，注重观测标准化和规范化及数据共享，重视观测手段智能化与自动化，注重综合观测与模型模拟相结合；提出国家环境保护生态监测台站网络是现有国家环境监测网络的拓展和完善，也是今后开展区域生态环境综合监测与评估的重要基础。
【期刊名称】中国环境监测【年(卷),期】2014(000)005【总页数】7【关键词】生态环境观测研究网络；国家环境保护“十二五”科技发展规划；国家环境保护野外观测研究台站生态系统作为地球生命支持系统，为人类社会发展提供多种生态服务和产品。
工业革命以来，随着人口增长和工业化、城市化发展，以及对生态系统的不合理利用和对自然资源的掠夺式经营，全球许多地方生态环境状况恶化，出现了诸如气候变化、荒漠化、环境污染、区域生态系统退化、生物多样性丧失等一系列生态环境问题。
为解决日益复杂化和复合化的生态环境问题以及更加科学地管理生态系统，各国科学家逐渐认识到开展生态环境长期定位观测研究非常必要。
生态环境观测研究台站是在特定区域或生态系统分布区建立长期观测研究设施，用于对自然状态或人为干扰下生态系统的动态变化格局与过程进行长期监测[1], 通过长期定位观测能够识别和剔除生态环境短期波动带来的不确定性，研究生态系统发生、发展、演替的内在规律和变化机制，揭示生态系统的周期性规律，为生态环境管理及调控提供支持[2]。
两叶光能利用率模拟结果与全球GPP产品的时空一致性
两叶光能利用率模拟结果与全球GPP产品的时空一致性单良;周艳莲【摘要】利用MODIS遥感数据、站点实测气象数据和通量观测数据,基于两叶光能利用率模型(TL-LUE),模拟2000—2011年500 m分辨率的中国总初级生产力(GPP_TL),分别比较GPP_TL与全球GPP产品Fluxcom GPP(GPP_MPI)在站点和区域的一致性.结果表明:GPP_TL和GPP_MPI均与站点实测GPP具有较好的一致性,GPP_TL相较于GPP_MPI提高了GPP模拟精度(R2提高了0.155,ERMS减小了0.650 g C/(m2·d);2000—2011年全国GPP的空间分布东南沿海最高,依次向西北内陆递减;年际波动在西北内陆较大,在东北与华南地区较小;在一年的范围内,全国GPP总量呈现明显夏高冬低的规律;2000—2011年全国GPP_TL与GPP_MPI 的月总量呈显著正相关(R2=0.990,ERMS=0.097 P g C/month);GPP_TL与GPP_MPI在73.0％的植被区域年均值差值在±400 g C/(m2·a)以内,在94.4％的植被区域月均值(全年)呈显著正相关(R2=0.692).【期刊名称】《陕西师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(047)003【总页数】12页(P103-114)【关键词】总初级生产力;两叶光能利用率模型;一致性分析【作者】单良;周艳莲【作者单位】南京大学地理与海洋科学学院,江苏南京 210023;南京大学地理与海洋科学学院,江苏南京 210023【正文语种】中文【中图分类】TP79;Q948.1作为陆地生态系统碳循环的一个关键组分，总初级生产力(gross primary productivity，GPP)是大气和陆地生态系统碳交换的主要决定因素之一[1]。
陆地生态系统生产力是指陆地绿色植被在单位面积、单位时间内通过光合作用所固定的有机物数量，是生态系统中物质和能量运转研究的基础[2]。
中国陆地生态系统通量观测研究网络
目前CERN(China Ecosystem Research Net, 中国生态系统研究网络) 由1个综合中心，5个学科分中心（水分、土壤、大气、生物、水体）和42个生态站共同组成的观测和实验研究网络，涵盖了农田、森林、草原、荒漠、湖泊、海湾、沼泽、喀斯特和城市9类生态系统，分布在我国的主要气候地带和经济类型区域。
CERN还建立了数据资源管理、质量控制和集成分析技术系统，构造了“观测数据-分析工具--模拟模型”协同共享信息系统，建成了“生态站-分中心-综合中心”3级数据质量控制管理和共享服务体系，促进了我国生态数据共享和生态信息综合分析能力。
通量：目前的通量网络由美国、欧洲、澳洲、加拿大、日本、韩国和中国7个主要区域网络中国生态系统通量观测研究网络(ChinaFLux)是以中国生态系统研究网络CERN为依托，在中国科学院知识创新工程和国家973计划的资助下于2002年创建的。
ChinaFLUX的建设参照了国际通量网络的标准，各台站采用统一的观测设备、规范化的观测项目和观测方法，以及研究工作的创新性和前瞻性。
ChinaFlux 现有的微气象观测站包括4个森林站（长白山、千烟洲、鼎湖山、西双版纳），3个草地站（海北、内蒙古、当雄）和1个农田站（禹城）主要进行CO2和H2O 热量通量的连续观测，并在每个站点系统地收集观测站区的植被、土壤、水温和气象等相关信息。
通量观测站分布图：通量站生态系统类型:长白山(CBS):温带针阔混交林千烟洲(QYZ):亚热带人工针叶林鼎湖山（DHS）：亚热带常绿阔叶林西双版纳（XSBN）：热带雨林内蒙古（NMG）：温带半干旱草原海北（HBGC）：海北灌丛草甸当雄（LSDX）：高寒草甸禹城（YC）：华北平原夏小麦/玉米农田。
陆地生态系统通量观测的原理与方法
陆地生态系统通量观测是指对陆地生态系统进行实时或近实时的监测，以获取其能量、物质和信息的流动情况。
这些流动情况可以帮助我们了解陆地生态系统的运作机制，为环境管理、生态系统模拟和模型建立提供数据支持。
通量观测的原理基于物理和化学定律，比如气体定律、热力学第一定律和热力学第二定律。
通量观测的方法通常包括测量气体浓度、温度、湿度、风速和风向等参数，以及利用生物标志物（如树干呼吸、土壤呼吸、植物光合作用等）来估算生态系统的能量和物质流动。
还可以使用传感器、监测站和遥感技术进行通量观测。
举个例子，对于森林生态系统的通量观测，可以使用气体分析仪测量森林中二氧化碳的浓度，从而估算森林的碳汇能力。
还可以利用森林的树干呼吸（即树干对大气中二氧化碳进行吸收和释放的过程）来估算森林的碳汇能力。
还可以使用遥感技术对森林的生长情况进行监测，如利用卫星遥感数据来估算森林的蓄积量、森林覆盖度和叶面积指数（LAI）等。
还可以使用生物标志物，如土壤呼吸、植物光合作用和蒸腾速率来估算森林的能量和物质流动情况。
对于草地生态系统的通量观测，可以使用气体分析仪测量草地中的氧气和二氧化碳浓度，从而估算草地的碳汇能力。
还可以使用生物标志物，如土壤呼吸、植物光合作用和蒸腾速率来估算草地的能量和物质流动情况。
通量观测也可以应用于其他陆地生态系统，如农田、城市和沙漠等。
不同的生态系统可能需要使用不同的观测方法和技术，但基本原理是相通的。
中国陆地生态系统通量观测研究网络简介
中国陆地生态系统通量观测研究网络简介中国陆地生态系统通量观测研究网络（ChinaFLUX）是以中国科学院生态系统研究网络为依托，以微气象学的涡度相关技术和箱式/气相色谱法为主要技术手段，对中国典型陆地生态系统与大气间CO2、水汽、能量通量的日、季节、年际变化进行长期观测研究的网。
ChinaFLUX在中国科学院知识创新项目"中国陆地及近海生态系统碳收支研究"（KZCX1-SW-01）以及国家重点基础研究发展规划项目（973项目）"中国陆地生态系统碳循环及其驱动机制研究"（2002CB412500）的支持下于2002年建成，拥有8个微气象和16个箱式/气相色谱法观测站。
在中国科学院知识创新工程重要方向项目"中国陆地生态系统碳通量特征及其环境控制作用研究"的支持下，有超过22个森林、草地、农田站结合野外植被、土壤生理生态学实验对碳、水及能量通量进行观测。
截止目前，ChinaFLUX的观测研究站点（网）已达79个（观测塔83座），其中包括18个农田站、19个草地站、23个森林站、15个湿地站、2个荒漠站、1个城市站和1个水域站（网）。
设计理念与科学布局:率先提出通量观测网络与全球变化陆地样带整合的设计理念，优化ChinaFLUX观测站的空间布局，带动中国生态系统研究走向国际前沿。
依据欧亚大陆森林和草地的地理分布特征、结合中国区域气候带区划成果，在中国区域原有的东北样带（NECT）和东部南北样带（NSTEC）基础上，提出了中国草地样带（CGT）、欧亚大陆东缘森林样带（EACEFT）和欧亚大陆草地样带（EACGT）的新概念，构造了亚洲区域全球变化科学研究的样带体系 (Yu et al., 2006; 于贵瑞和孙晓敏，2006)。
提出了将欧亚大陆陆地样带研究与观测站空间布局进行整合的中国通量网络（ChinaFLUX）设计理念，形成了亚洲区域陆地生态系统碳计划（CarbonEastAsia）国际合作的基础平台，填补了亚洲季风区观测研究的空白，增强了ChinaFLUX区域代表性，提高了ChinaFLUX在FLUXNET中的地位和作用。
中国陆地生态系统通量观测研究网络简介
中国陆地生态系统通量观测研究网络简介中国陆地生态系统通量观测研究网络（ChinaFLUX）是以中国科学院生态系统研究网络为依托，以微气象学的涡度相关技术和箱式/气相色谱法为主要技术手段，对中国典型陆地生态系统与大气间CO2、水汽、能量通量的日、季节、年际变化进行长期观测研究的网。
ChinaFLUX在中国科学院知识创新项目"中国陆地及近海生态系统碳收支研究"（KZCX1-SW-01）以及国家重点基础研究发展规划项目（973项目）"中国陆地生态系统碳循环及其驱动机制研究"（2002CB412500）的支持下于2002年建成，拥有8个微气象和16个箱式/气相色谱法观测站。
在中国科学院知识创新工程重要方向项目"中国陆地生态系统碳通量特征及其环境控制作用研究"的支持下，有超过22个森林、草地、农田站结合野外植被、土壤生理生态学实验对碳、水及能量通量进行观测。
截止目前，ChinaFLUX的观测研究站点（网）已达79个（观测塔83座），其中包括18个农田站、19个草地站、23个森林站、15个湿地站、2个荒漠站、1个城市站和1个水域站（网）。
设计理念与科学布局:率先提出通量观测网络与全球变化陆地样带整合的设计理念，优化ChinaFLUX观测站的空间布局，带动中国生态系统研究走向国际前沿。
依据欧亚大陆森林和草地的地理分布特征、结合中国区域气候带区划成果，在中国区域原有的东北样带（NECT）和东部南北样带（NSTEC）基础上，提出了中国草地样带（CGT）、欧亚大陆东缘森林样带（EACEFT）和欧亚大陆草地样带（EACGT）的新概念，构造了亚洲区域全球变化科学研究的样带体系 (Yu et al., 2006; 于贵瑞和孙晓敏，2006)。
提出了将欧亚大陆陆地样带研究与观测站空间布局进行整合的中国通量网络（ChinaFLUX）设计理念，形成了亚洲区域陆地生态系统碳计划（CarbonEastAsia）国际合作的基础平台，填补了亚洲季风区观测研究的空白，增强了ChinaFLUX区域代表性，提高了ChinaFLUX在FLUXNET中的地位和作用。
我国城市生态系统定位观测研究站的空间布局
㊀第２１卷㊀第３期２０２３年６月中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔｒｙＶｏｌ ２１㊀Ｎｏ ３Ｊｕｎ ２０２３我国城市生态系统定位观测研究站的空间布局∗李世东１㊀王㊀成２㊀孙振凯２１㊀国家林业和草原局科学技术司㊀北京㊀１００７１４２㊀中国林业科学研究院林业研究所㊀北京㊀１０００９１㊀收稿日期:２０２３－０６－２７∗基金项目:中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(ＣＡＦＹＢＢ２０２０ＺＢ００８)ꎻ国家重点研发计划政府间国际科技创㊀㊀㊀㊀㊀㊀新合作重点专项项目(２０２１ＹＦＥ０１９３２００)㊀第一作者:李世东(１９６６－)ꎬ男ꎬ博士ꎬ教授级高级工程师ꎬ研究方向为生态保护修复㊁林草发展战略㊁智慧林业等ꎮ㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｅ－ｍａｉｌ:ｅａｓｔｗｏｒｌｄ＠ｓｏｈｕ ｃｏｍ摘要:城市生态系统定位观测研究站是国家陆地生态系统定位观测研究站网的重要组成部分ꎬ是监测城市生态系统发展演变的主要手段ꎬ与其他类型生态系统定位观测研究站既有共性也有独特性ꎬ其科学合理的空间布局是科学定位观测的基础ꎮ文章在分析城市生态站布局现状㊁差距的基础上ꎬ从自然㊁经济㊁社会因素全方位全要素研究城市生态站的横向总体布局设计ꎬ从国家大㊁中㊁小等不同城市规模角度研究城市生态站的纵向总体布局设计ꎻ同时ꎬ对城市内一站多点布局进行系统梯度布点㊁分类复合布点㊁区位特殊布点设计ꎻ最后提出城市生态站理想布局展望ꎬ这对推动城市生态站科学发展㊁推动人与自然和谐共生具有重要意义ꎮ关键词:城市生态系统ꎻ定位观测研究站ꎻ空间布局ꎻ总体布局ꎻ市内布局ＤＯＩ:１０.１２１６９/ｚｇｃｓｌｙ.２０２３.０６.２７.０００３ＳｐａｔｉａｌＬａｙｏｕｔｏｆＵｒｂａｎＥｃｏｓｙｓｔｅｍＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈＳｔａｔｉｏｎｉｎＣｈｉｎａＬｉＳｈｉｄｏｎｇ１㊀ＷａｎｇＣｈｅｎｇ２㊀ＳｕｎＺｈｅｎｋａｉ２(１ ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＮａｔｉｏｎａｌＦｏｒｅｓｔｒｙａｎｄＧｒａｓｓｌａｎｄＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎꎬＢｅｉｊｉｎｇ１００７１４ꎬＣｈｉｎａꎻ２ ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙꎬＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙꎬＢｅｉｊｉｎｇ１０００９１ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｕｒｂａｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｔｈｅｎａｔｉｏｎａｌｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｅａｒｃｈｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｔｈｅｍａｉｎｍｅａｎｓｔｏｍｏｎｉｔｏｒｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｕｒｂａｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍ.Ｉｔｈａｓｂｏｔｈｓｉｍｉｌａｒｉｔｉｅｓａｎｄｕｎｉｑｕｅｎｅｓｓｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｏｔｈｅｒｔｙｐｅｓｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｉｏｎｓ.Ｉｔｓｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｎｄｒｅａｓｏｎａｂｌｅｓｐａｔｉａｌｌａｙｏｕｔｉｓｔｈｅｂａｓｉｓｆｏｒｃａｒｒｙｉｎｇｏｕｔｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ.Ｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎａｎｄｇａｐｓｏｆｕｒｂａｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｔａｔｉｏｎｌａｙｏｕｔꎬｔｈｅｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｌａｙｏｕｔｄｅｓｉｇｎｏｆｕｒｂａｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｔａｔｉｏｎｓｆｒｏｍａｌｌ￣ａｒｏｕｎｄｎａｔｕｒａｌꎬｅｃｏｎｏｍｉｃａｎｄｓｏｃｉａｌａｓｐｅｃｔｓａｎｄａｌｓｏｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｖｅｒｔｉｃａｌｌａｙｏｕｔｄｅｓｉｇｎｆｏｒａｌｌｓｉｚｅｓｏｆｃｉｔｉｅｓｆｒｏｍｂｉｇ￣ｓｉｚｅｄꎬｍｅｄｉｕｍ￣ｓｉｚｅｄｔｏｓｍａｌｌ￣ｓｉｚｅｄｃｉｔｉｅｓ.Ｆｏｒｔｈｅｍｕｌｔｉ￣ｐｏｉｎｔｌａｙｏｕｔｏｆｏｎｅｓｔａｔｉｏｎｉｎｃｉｔｙꎬｉｔｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｃａｒｒｙｏｕｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｔｉｃꎬｃｌａｓｓｉｆｉｅｄꎬａｎｄｒｅｇｉｏｎａｌｌａｙｏｕｔｄｅｓｉｇｎ.Ａｔｔｈｅｅｎｄꎬｔｈｅｉｄｅａｌｌａｙｏｕｔｓｃｈｅｍｅｆｏｒｕｒｂａｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｔａｔｉｏｎｓｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄꎬｗｈｉｃｈｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｐｒｏｍｏｔｅｔｈｅｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｕｒｂａｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｔａｔｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｈａｒｍｏｎｉｏｕｓｃｏｅｘｉｓｔｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｈｕｍａｎａｎｄｎａｔｕｒｅ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｕｒｂａｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍꎻｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｉｏｎꎻｓｐａｔｉａｌｌａｙｏｕｔꎻｇｅｎｅｒａｌｌａｙｏｕｔꎻｕｒｂａｎｌａｙｏｕｔ㊀第３期㊀李世东㊀王㊀成㊀孙振凯:我国城市生态系统定位观测研究站的空间布局㊀㊀㊀㊀建立长期定位观测研究站是揭示生态系统结构功能动态变化规律和开展生态系统服务功能科学评估的有效手段ꎬ欧美一些国家在这方面起步很早[１－２]ꎬ近年来在世界各国得到了迅猛发展ꎮ伴随着网络和信息技术的飞速发展ꎬ生态系统观测研究已从基于单个生态站的长期观测研究ꎬ向跨国家㊁跨区域㊁多站参与的全球化㊁网络化观测研究体系发展[３－４]ꎬ从单纯的科研过程发展成为政府决策或社会服务提供依据的信息渠道[５－６]ꎮ城市作为人类活动最为集中的地区ꎬ具有自然景观与人工景观相互交错㊁内部活动与周边活动相互影响的复杂性ꎬ是一个复合生态系统ꎬ同时也对区域生态系统有着重要的影响[７]ꎮ在应对全球气候变化㊁保护生物多样性和实现人与自然和谐共生的今天ꎬ亟需建立面向以城市生态系统为对象的长期定位观测研究站ꎬ以及时关注城市生态系统的功能变化和健康状况ꎮ我国林业部门开展森林㊁湿地㊁荒漠生态系统的定位观测研究比较早ꎬ从２０世纪５０年代就开始建立生态站ꎬ形成了覆盖全国㊁具有重要影响的中国陆地生态系统定位观测研究站网(ＣｈｉｎａＴｅｒｒｉｓｔｒｉａｌＥｃｏｓｙｓｔｅｍＲｅｓｅａｒｃｈＮｅｔｗｏｒｋꎬＣＴＥＲＮ)[４]ꎮ近年来ꎬ城市生态系统定位观测研究受到国家重视ꎬ２０１６年ꎬ原国家林业局发布了«国家陆地生态系统定位观测研究网络中长期发展规划(２００８ ２０２０)»(修编版)ꎬ新增了城市生态站建设内容ꎬ将上海㊁重庆㊁深圳㊁扬州等８个森林或湿地生态站纳入城市生态站管理[８]ꎬ截至２０２０年已批复建立了１８个城市生态站ꎮ２０２１年ꎬ国家科技部负责组织建设的国家生态系统观测研究网络(ＮａｔｉｏｎａｌＥｃｏｓｙｓｔｅｍＲｅｓｅａｒｃｈＮｅｔｗｏｒｋｏｆＣｈｉｎａ)将６９个野外站列入国家野外站择优建设名单ꎬ其中就有３个以城市化为背景进行长期定位研究的生态站ꎮ目前ꎬ我国城市生态系统的基础研究还需要全面提升ꎬ特别是对城市生态系统的结构㊁功能㊁价值和作用等方面缺乏系统㊁深入的研究[９－１０]ꎬ对城市生态系统的生态㊁经济和社会效益价值评估研究较少ꎬ难以满足政府和社会公众对城市生态系统服务功能进行全面㊁系统㊁科学和准确评价的要求ꎬ也影响了对城市生态系统的保护和合理利用ꎮ我国城市生态系统建设范围和研究尺度还需要提前布局ꎬ以避免城市生态系统科学研究和建设管理中 你说你的ꎬ我干我的 不匹配问题ꎬ要学会在个体㊁群落㊁建成区㊁城近郊区㊁市域行政区㊁城市群等多个尺度进行研究ꎬ回答不同利益相关者的问题与需求[７]ꎮ我国城市生态站建设起步晚㊁发展速度快ꎬ怎样科学合理布局全国范围内㊁单个城市内城市生态站建设ꎬ是我国城市生态系统定位观测研究健康发展的首要问题ꎮ本文通过分析我国城市发展特点和城市生态站建设现状ꎬ以服务全国城市可持续发展为目标ꎬ提出ＣＴＥＲＮ城市生态站空间布局建设的思路和对策ꎬ对于强化城市生态系统基础研究和实用技术研发ꎬ增强公众对城市生态建设成果的感知体验ꎬ进一步完善我国陆地生态系统定位研究站网ꎬ建设人与自然和谐共生的现代化城市具有重要意义ꎮ１㊀我国城市生态站布局现状１ １㊀城市生态站布局现状截至２０２０年ꎬ全国已批复建立１８个城市生态站ꎬ其中有２个面向城市群ꎬ即广东珠江口城市群生态站和湖南长株潭城市群生态站(图１㊁表１)ꎮ其所在城市中ꎬ有２个为直辖市ꎬ即上海和重庆ꎻ有１０个省会城市ꎬ即长沙㊁银川㊁杭州㊁广州㊁乌鲁木齐㊁西安㊁太原㊁郑州㊁南昌㊁合肥ꎻ有１个经济特区ꎬ即深圳ꎻ有１个国家级新区ꎬ即雄安新区ꎮ从表１可看出:按照城市城区人口规模划分ꎬ现有的１８个城市生态站所在城市有超大城市４个㊁特大城市５个㊁大型城市７个㊁中等城市２个ꎮ按照海拔和地貌区分[１１]ꎬ第三阶梯分布较多(１３个)ꎬ所在城市地貌类型较为丰富ꎻ第二阶梯分布有５个ꎬ所在城市地貌地类大多为山地和高原ꎻ第一阶梯未有分布ꎮ从所属生态地理分区看[１２]ꎬ中温带干旱地区分布２个ꎬ暖温带半干旱地区１个ꎬ暖温带半湿润地区３个ꎬ北亚热带湿润地区３个ꎬ中亚热带湿润地区５个ꎬ南亚热带湿润地区３个ꎬ中热带湿润地区１个ꎮ３５㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业㊀第２１卷注:中国地图来源于自然资源部ꎻ审图号:ＧＳ(２０１９)１８３１号ꎻ下同ꎮ图１㊀城市生态站现状分布表１ 城市生态站现状信息序号生态站名称生态站简称是否省会城市城区人口/万人城市规模海拔梯度和主要地貌所属生态地理分区所属城市群规划分区１上海城市森林生态系统国家定位观测研究站上海城市生态站是１９８７ ３１超大第三阶梯平原(临海)北亚热带湿润地区长江三角洲城市群长三角一体化发展区２湖南长株潭城市群森林生态系统国家定位观测研究站湖南长株潭城市群生态站是５５４ ６４(长沙)特大第三阶梯丘陵中亚热带湿润地区长江中游城市群长江经济发展带３宁夏银川城市森林生态系统国家定位观测研究站宁夏银川城市生态站是１５１ ９２大型第二阶梯高原中温带干旱地区宁夏沿黄城市群黄河流域生态保护和高质量发展区４江苏扬州城市森林生态系统国家定位观测研究站江苏扬州城市生态站否１５０ ３９大型第三阶梯平原北亚热带湿润地区长江三角洲城市群长三角一体化发展区５广东深圳城市森林生态系统国家定位观测研究站广东深圳城市生态站否１７４３ ８３超大第三阶梯丘陵(临海)南亚热带湿润地区珠江三角洲城市群粤港澳大湾区６广东珠江口城市群森林生态系统国家定位观测研究站广东珠江口城市群生态站否９５５ ７６(东莞)特大第三阶梯丘陵南亚热带湿润地区珠江三角洲城市群粤港澳大湾区７新疆乌鲁木齐城市生态系统国家定位观测研究站新疆乌鲁木齐城市生态站是３７３ ０３大型第二阶梯山地中温带干旱地区天山北坡城市群陆桥通道８浙江杭州城市森林生态系统国家定位观测研究站浙江杭州城市生态站是８７４ １７特大第三阶梯丘陵中亚热带湿润地区长江三角洲城市群长三角一体化发展区９重庆山地型城市森林生态系统国家定位观测研究站重庆山地型城市生态站是１６３４ ４超大第二阶梯山地中亚热带湿润地区成渝城市群长江经济发展带１０山西太原城市生态系统国家定位观测研究站山西太原城市生态站是４０４ ９７大型第二阶梯山地暖温带半干旱地区山西中部城市群黄河流域生态保护和高质量发展区１１广东广州城市生态系统国家定位观测研究站广东广州城市生态站是１４８７ ８４超大第三阶梯丘陵南亚热带湿润地区珠江三角洲城市群粤港澳大湾区１２陕西西安城市生态系统国家定位观测研究站陕西西安城市生态站是９２８ ３７特大第二阶梯半山半平原暖温带半湿润地区关中平原城市群黄河流域生态保护和高质量发展区１３河南郑州城市生态系统国家定位观测研究站河南郑州城市生态站是５３４ ４８特大第三阶梯平原暖温带半湿润地区中原城市群黄河流域生态保护和高质量发展区１４浙江温州城市生态系统国家定位观测研究站浙江温州城市生态站否２３８ １８大型第三阶梯丘陵(临海)中亚热带湿润地区粤闽浙沿海城市群沿海通道１５江西南昌城市生态系统国家定位观测研究站江西南昌城市生态站是３３４ ７５大型第三阶梯平原中亚热带湿润地区长江中游城市群长江经济发展带１６河北雄安新区城市森林生态系统定位观测研究站河北雄安新区城市生态站否５６ ７２中等第三阶梯平原暖温带半湿润地区京津冀城市群京津冀协同发展区１７海南三亚城市生态系统定位观测研究站海南三亚城市生态站否６９ ６６中等第三阶梯山地(临海)中热带湿润地区无海南全面深化改革开放区１８安徽合肥城市生态系统定位观测研究站安徽合肥城市生态站是３７７ ７６大型第三阶梯平原北亚热带湿润地区长江三角洲城市群长三角一体化发展区㊀㊀注:生态站按照批复建设时间排列ꎻ城区人口数据来自２０２０中国人口普查ꎮ４５㊀第３期㊀李世东㊀王㊀成㊀孙振凯:我国城市生态系统定位观测研究站的空间布局㊀㊀１ ２㊀城市生态站建设差距截止２０２０年ꎬ全国已有１０个省会城市建设城市生态站ꎬ还有１７个省会城市未布局城市生态站ꎬ即石家庄㊁呼和浩特㊁沈阳㊁长春㊁哈尔滨㊁南京㊁福州㊁济南㊁武汉㊁南宁㊁海口㊁成都㊁贵阳㊁昆明㊁拉萨㊁兰州㊁西宁ꎻ这些省会城市所在的省仅有江苏省㊁河北省㊁海南省已有城市生态站ꎬ其他省还未有城市生态站ꎻ４个直辖市中ꎬ北京和天津还未建设城市生态站ꎮ从城镇化空间格局来看ꎬ每个发展区基本都有城市生态站分布ꎬ但是兰州－西宁城市群㊁呼包鄂榆城市群㊁哈长城市群㊁辽中南城市群㊁山东半岛城市群㊁黔中城市群㊁滇中城市群㊁北部湾区城市群等８个城市群还没有城市生态站分布ꎬ尽管都有省会城市分布在其中ꎮ从城市规模看ꎬ由于省会城市本身中等规模较少ꎬ没有小规模城市ꎬ所以目前的城市生态站所在城市中等和小规模城市较少ꎮ从地理分区看[１２]ꎬ寒温带㊁高原温带㊁高原亚寒带㊁赤道热带未有城市生态站分布ꎬ其他生态地理分区中ꎬ中温带的湿润区㊁半湿润区和半干旱区未有城市生态站分布ꎮ特别是西北干旱㊁半干旱地区的城市生态站建设比较滞后ꎮ根据城市生态站资料分析ꎬ从具体每个城市生态站的观测点布设来看ꎬ主站和辅站设置情况较为合理ꎬ但是观测点网络的设置未能系统开展ꎬ未能充分体现城市化梯度以及水土气生等数据一体化ꎮ２㊀城市生态站总体布局设计城市生态站建设数量和地点直接关系到观测研究的理论科学性和实践指导性ꎮ因此ꎬ需要综合考虑城市的自然条件㊁经济条件㊁社会条件和规模大小等多种因素ꎬ建设总量适宜㊁类型全面㊁布局合理的城市生态站ꎮ２ １㊀按照自然㊁经济㊁社会因素进行横向布局２ １ １㊀自然因素:按照雨热条件和地势海拔布局㊀㊀根据降雨评价法ꎬ年降雨量是划分干湿区的指标ꎬ我国干旱区㊁半干旱区㊁半湿润区的年降雨量划分上线分别为２００㊁４００和８００ｍｍꎬ年降雨量>８００ｍｍ为湿润区[１３]ꎮ除了年降雨量划分干湿区方法外ꎬ考虑水面年蒸发量换算干燥指数来判断干湿区也得到了广泛应用[１２－１４]ꎮ根据ȡ１０ħ的天数与积温值㊁最暖月平均温度等指标ꎬ杨勤业等[１２]将全国划分为１１个温度带ꎬ分别为寒温带㊁中温带㊁暖温带㊁北亚热带㊁中亚热带㊁南亚热带㊁边缘热带㊁中热带㊁赤道热带㊁高原亚寒带及高原温带等ꎬ同时考虑年干燥指数㊁天然植被等指标划分４类干湿地区(图２)ꎮ在城市生态站建设过程中ꎬ要均衡布局㊁综合考虑雨热条件差异ꎬ建立不同雨热条件下的城市生态站ꎬ提高城市生态站网研究成果的指导性和全面性ꎮ中国是一个多山的国家ꎬ地势西高东低ꎬ大致呈三级阶梯状分布ꎮ青藏高寒区平均海拔４５００ｍ左右ꎬ内蒙古高原㊁黄土高原㊁云贵高原㊁准噶尔盆地㊁四川盆地㊁塔里木盆地等平均海拔在１０００~２０００ｍ间ꎬ东北平原㊁华北平原㊁长江中下游平原㊁辽东丘陵㊁山东丘陵㊁东南丘陵等平均海拔在５００ｍ以下[１１]ꎮ需要针对不同海拔地区ꎬ选择山地㊁高原㊁盆地㊁平原㊁丘陵等不同地形ꎬ以及河谷㊁滨江㊁沿海城市等不同地理位置ꎬ设立不同类型城市生态站ꎮ２ １ ２㊀经济因素:按照经济发展梯度布局城市是社会经济发展的产物ꎬ经济发展水平也是支撑城市长期稳定发展的条件ꎮ我国的经济区域划分为东部㊁中部㊁西部和东北四大地区ꎬ不同经济区的城市发展水平和面临的生态环境问题需求不一样[１５]ꎬ要考虑城市经济发展水平的差异ꎬ在合理布设经济发达城市㊁一般城市和欠发达城市生态站基础上ꎬ优先选择基础条件好的城市ꎬ积累研究成果和建设经验ꎮ２ １ ３㊀社会因素:按照城市区位价值布局首先ꎬ优先选择省会城市ꎬ在全国２３个省㊁５个自治区的省会级城市以及４个直辖市进行站点布局ꎬ发挥对当地城市生态建设的示范引领作用ꎮ其次ꎬ重点加强城市群地区的城市生态站建设ꎮ城市群是我国城市集中发展的一个特点ꎬ要关注主要城市群生态建设(图３)ꎮ继续完善京津冀㊁长三角等城市群区域的城市生态站布局ꎬ加强东北㊁西北㊁西南㊁东南沿海等城市群地区的建站步伐ꎬ并在各城市群内进行多站点布局ꎬ为国家城市群的健康发展和生态空间建设管理提供生态基础数据和技术服务ꎮ５５㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业㊀第２１卷㊀㊀注:Ａ湿润区ꎻＢ半湿润区ꎻＣ半干旱区ꎻＤ干旱区ꎮ生态地理分区数据来源于资源环境科学与数据中心(ｈｔｔｐｓ://ｗｗｗ.ｒｅｓｄｃ.ｃｎ/ｄａｔａ.ａｓｐｘ?ＤＡＴＡＩＤ＝１２５)ꎮ图２㊀中国生态地理分区注:参考«中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和２０３５年远景目标纲要»绘制ꎮ图３㊀中国城镇化空间格局２ ２㊀按照省－市－县(城市规模大小)纵向布局城市规模也是设立城市生态站需要考虑的因素之一ꎮ根据２０２２年中国统计年鉴(数据截至２０２１年底)ꎬ我国有２９３个地级市㊁９７７个市辖区㊁３９４个县级市㊁１３０１个县和１１７个自治县[１６]ꎮ根据２０２０中国人口普查数据ꎬ在全国２９３个地级市及４个直辖市中ꎬ５０万以下的小型城市８５个ꎬ５０~１００万人口的中等城市１１１个ꎬ１００~５００万的大型城市有８０个ꎬ５０~１０００万的特大城市有１４个ꎬ１０００万以上的超大城市有７个(含４个直辖市)ꎮ城市生态站建设除了关注特大㊁大型城市以外ꎬ还要选择一些代表性的中小城市㊁县城乃至典型城镇开展定位观测研究ꎬ为中小城镇健康发展服务ꎮ６５㊀第３期㊀李世东㊀王㊀成㊀孙振凯:我国城市生态系统定位观测研究站的空间布局㊀㊀３㊀城市生态站观测站点布局设计根据«城市生态系统定位观测研究站建设技术规范»(ＬＹ/Ｔ２９８９－２０１８)要求ꎬ城市生态站需要设置站点和观测点ꎬ站点即主站和辅站ꎬ而观测点定义为在典型城市生态系统中为开展气象㊁大气㊁游憩康养环境㊁水文㊁水质㊁土壤㊁植物群落等方面的综合观测和研究设置的观测位点[１７]ꎮ主站和辅站投入大ꎬ属于研究基础平台ꎬ能够获取的数据有限ꎬ真正能够回答科学问题的数据来自于数量充足的观测点ꎮ因此需要合理布局观测点ꎬ增强数据的系统性和代表性ꎮ城市生态系统的监测样地布局需要综合考虑自然和人类活动因素ꎬ针对拟研究的生态环境问题或生态过程特点ꎬ可以按分层布点㊁按流域㊁按风向或按人类活动强度布点[５]ꎮ比如从北京城市中心向西北远郊方向ꎬ多点位连续测定地表臭氧浓度ꎬ以监测研究臭氧浓度的梯度变化[１８]ꎮ本文同样基于梯度和代表性考虑ꎬ提出系统梯度布点㊁分类复合布点㊁区位特殊布点三种具有普适性和互补性的观测布点方法ꎬ使得每个城市生态站的观测站点布设ꎬ既考虑观测内容的需要ꎬ也兼顾城市森林㊁湿地㊁草地等多种生态空间类型ꎬ以及城乡环境梯度的变化等因素ꎮ３ １㊀系统梯度布点从市中心向城市郊区放射状系统布点ꎮ一般沿城市化梯度 十字形 或 米字形 设置轴线ꎬ沿轴线延长线的不同方向ꎬ等距离选择观测点ꎬ在城区内部至少有３个梯度ꎬ在城区外围至少有近郊和远郊两个梯度ꎮ例如广州城市生态站已建成以白云山主站点(梅花谷㊁麓湖)㊁越秀公园㊁海珠湿地公园㊁黄埔科学城体育公园㊁南沙滨海公园㊁浔峰山生态公园㊁马鞍山生态公园㊁花都湖湿地公园㊁石门国家森林公园９个长期定位观测站点及７个流动监测辅助站点ꎬ形成 一站多点 梯度分布的广州城市生态系统长期定位观测研究网络ꎮ上海城市站在崇明岛观测点的基础上ꎬ增加了城区公园㊁外环和滨海的观测点ꎬ形成中心城区－近郊－远郊观测梯度[１９]ꎮ３ ２㊀分类复合布点在沿着城市化梯度系统布点时ꎬ由于城市是一个森林㊁湿地㊁草地㊁沙地㊁农田㊁街区等多种类型生态系统构成的复合生态系统ꎬ市域内不同类型生态系统的空间异质性较强ꎬ观测点的布设在生态系统类型上可能会有遗漏ꎮ本着能够反映城市生态系统整体状况以及城市化梯度变化状况布点原则ꎬ要有目的地在森林㊁湿地㊁草地㊁沙地㊁农田㊁街区等不同类型生态系统布设观测点ꎬ以便于全面认识城市生态系统的整体状况ꎮ比如ꎬ美国巴尔的摩城市生态站在设置城市森林长期监测点时ꎬ结合不同土地利用权重及网格法ꎬ建立商业区㊁工业区㊁林地㊁单位㊁居住区㊁公园㊁交通㊁未利用地等８类样地[２０]ꎮ３ ３㊀区位特殊布点区位布点是关键区域布点ꎬ是对系统布点和分类布点的进一步补充ꎬ是基于城市的社会㊁经济㊁生态㊁文化发展背景等自然和人类活动特点考虑[５]ꎬ针对城市热点区㊁敏感区㊁重要区等特殊关键点布设观测点ꎬ服务于城市居民休闲游憩和生态旅游的发展需求ꎬ增强生态感知的服务能力ꎬ比如旅游城市需要在人流量较多的景点设立观测点ꎮ４㊀展望４ １㊀城市生态站的理想数量和布局我国城市生态站布局要综合考虑自然条件㊁经济发展水平和社会条件等因素ꎬ优先选择全国２２个省㊁５个自治区㊁４个直辖市的省会级城市ꎬ发挥对当地城市生态建设的示范引领作用ꎬ需要建设３１个城市生态站ꎻ在京津冀㊁长三角㊁珠三角㊁环渤海等主要城市群需加大布局密度ꎬ增加１０个生态站ꎻ为服务中小城市生态建设ꎬ需按照中国四大经济区域及气候带分区ꎬ选择山地㊁丘陵㊁平原㊁绿洲等不同类型城市设２０个生态站ꎮ因此ꎬ总体上我国城市生态站建设数量达到６１处比较理想(图４)ꎬ四大经济区域和三级阶梯的每个省㊁自治区至少有２处城市生态站(宁夏除外)ꎬ并且每个城市群均有城市生态站ꎬ各级城市规模数量也较为均衡ꎮ４ ２㊀近期城市生态站建设十四五 时期ꎬ继续完善省会级城市布局ꎬ重点从东中西部㊁南北方㊁海拔高低㊁地貌类型㊁大中小规模㊁发展速度等多个角度综合考虑ꎬ并７５㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业㊀第２１卷图４㊀城市生态站理想布局图５㊀ 十四五 时期城市生态站建设布局图(参考«国家陆地生态系统定位观测研究站发展方案(２０２３ ２０２５年)»绘制)根据城市群发展战略ꎬ完善京津冀㊁长三角等城市群生态站布局ꎬ增强全国城市生态系统研究的均衡性和代表性ꎮ重点建设北京㊁石家庄㊁哈尔滨㊁呼和浩特㊁福州㊁厦门㊁南宁㊁昆明㊁贵阳㊁成都㊁武汉等省会级城市生态站ꎬ推进岳阳㊁吉林等中小城市的城市生态站建设ꎬ建议新建１６个ꎬ使城市生态站的总量由２０２０年的１８个ꎬ增加到３４个(图５)ꎮ４ ３㊀每个城市生态站的站点布设国家林业和草原局从２０１６年开始单独设立城市生态站ꎮ前期的上海㊁深圳㊁重庆等生态站是由传统的森林生态站改建ꎬ因此需要按照城市生态站的建设要求㊁观测指标持续完善ꎬ特别是要增加完善不同类型观测点的数量和空间布局ꎬ按照城乡梯度㊁涵盖多种绿色生态空间类型等要求加密布设观测点ꎬ增加观测内容ꎮ对于新建的城市生态站ꎬ要结合城市自身特点和需求ꎬ突出服务所在城市生态建设和市民美好生活的总体定位ꎬ科学布设观测站点ꎬ加快完善基础设施和仪器设备ꎬ增加研究力量和完善团队人才结构ꎮ８５㊀第３期㊀李世东㊀王㊀成㊀孙振凯:我国城市生态系统定位观测研究站的空间布局㊀㊀４ ４㊀城市群地区生态站的协作研究城市群是我国城市发展的主要特色和重要方向ꎬ其生态建设需要有中国自己的科学理论和技术ꎮ目前城市群生态站只有珠江口城市群和长株潭城市群２个ꎬ京津冀㊁长三角两个城市群还没形成面向城市群的研究体系和布局ꎬ是传统意义上单类森林问题的研究ꎬ在研究内容和区域耦合上比较欠缺ꎬ所做的研究工作还未能体现城市群特色ꎬ需要加强城市群监测点布局㊁基础数据构建ꎬ以反映城市群生态系统过程与功能ꎮ４ ５㊀城市生态站的研究力量城市生态系统是一个复合生态系统ꎬ城市生态站关注的重点是森林㊁湿地㊁草地等城市生态空间ꎬ需要生态站的人才队伍拥有森林㊁湿地㊁生态学㊁风景园林㊁动物学㊁昆虫学㊁社会学㊁美学等多学科知识和研究技能ꎬ因此生态站建设要尽量选择科研机构数量多㊁科研人员充沛的城市ꎬ并在后期不断强化生态站的技术力量ꎮ４ ６㊀城市生态站的服务能力城市生态站既是一个科学研究站ꎬ也是一个科普教育㊁自然体验站ꎬ是一座城市生态建设的窗口ꎮ要围绕城市可持续发展㊁绿色生态系统建设㊁居民生态福祉需求㊁森林感知服务㊁政府决策需求等开展针对性的研究[２１]ꎬ提供接地气的理论㊁可落地的技术㊁易感知的服务ꎬ更多地把论文写在大地上ꎬ写在公众的心里ꎮ城市生态站是国家林业和草原局管理的八类国家陆地生态系统定位观测研究站网之一ꎬ是直接服务于城市可持续发展和居民美好生活的科学研究站ꎬ对于全面支撑我国建设人与自然和谐共生的中国式现代化具有重要意义ꎬ随着城市生态站建设布局的不断完善ꎬ理论和技术成果的不断应用ꎬ将会为中国城镇化绿色发展和美丽中国建设做出重要贡献ꎮ参考文献[１]ＧＲＩＭＭＮＢꎬＧＲＯＶＥＪＧꎬＰＩＣＫＥＴＴＳＴＡꎬｅｔａｌ.Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄａｐｐｒｏａｃｈｅｓｔｏｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍｓｔｕｄｉｅｓｏｆｕｒｂａｎｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｓ:ｕｒｂａｎｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｓｐｒｅｓｅｎｔｍｕｌｔｉｐｌｅｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｔｏｅｃｏｌｏｇｉｓｔｓ:ｐｅｒｖａｓｉｖｅｈｕｍａｎｉｍｐａｃｔａｎｄｅｘｔｒｅｍｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｏｆｃｉｔｉｅｓꎬａｎｄｔｈｅｎｅｅｄｔｏｉｎｔｅｇｒａｔｅｓｏｃｉａｌａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌａｐｐｒｏａｃｈｅｓꎬｃｏｎｃｅｐｔｓꎬａｎｄｔｈｅｏｒｙ[Ｊ].ＢｉｏＳｃｉｅｎｃｅꎬ２０００ꎬ５０(７):５７１－５８４.[２]ＭＩＲＴＬＭꎬＫＲＡＵＺＥＫ.Ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇａｎｅｗｓｔｒａｔｅｇｙｆｏｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｅｓｅａｒｃｈꎬｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔ:ｔｈｅＥｕｒｏｐｅａｎＬｏｎｇ￣ＴｅｒｍＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈＮｅｔｗｏｒｋ ｓ(ＬＴＥＲ￣Ｅｕｒｏｐｅ)ｒｏｌｅａｎｄｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ[Ｍ]//ＣｈｍｉｅｌｅｗｓｋｉＴ.Ｎａｔｕｒｅｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔ:ｆｒｏｍｉｄｅａｔｏｐｒａｃｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓꎬ２００７.[３]于贵瑞ꎬ何洪林ꎬ周玉科.大数据背景下的生态系统观测与研究[Ｊ].中国科学院院刊ꎬ２０１８ꎬ３３(８):８３２－８３７. [４]卢康宁ꎬ段经华ꎬ纪平ꎬ等.国内陆地生态系统观测研究网络发展概况[Ｊ].温带林业研究ꎬ２０１９ꎬ２(３):１３－１７. [５]王效科ꎬ欧阳志云ꎬ任玉芬ꎬ等.中美城市生态系统长期监测的内容和方法[Ｊ].地球科学进展ꎬ２０１４ꎬ２９(５):６１７－６２３. [６]刘国波ꎬ戎恺ꎬ唐力ꎬ等.深圳城市生态大数据智慧管理和服务平台技术集成与应用研究[Ｊ].生态学报ꎬ２０２２ꎬ４２(２４):１００５１－１００５９.[７]王成.中国城市森林建设范围与研究尺度[Ｊ].中国城市林业ꎬ２０２１ꎬ１９(４):１－５.[８]国家林业局.«国家陆地生态系统定位观测研究网络中长期发展规划(２００８ ２０２０)»(修编版)[Ｚ].２００８. [９]王效科ꎬ欧阳志云ꎬ仁玉芬ꎬ等.城市生态系统长期研究展望[Ｊ].地球科学进展ꎬ２００９ꎬ２４(８):９２８－９３５.[１０]杜乐山ꎬ刘海燕ꎬ徐靖ꎬ等.城市化与生态系统服务的双向影响综述[Ｊ].生态科学ꎬ２０１７ꎬ３６(６):２３３－２４０.[１１]冯绳武ꎬ徐德馥ꎬ雷新彦.中国自然地理[Ｍ].北京:高等教育出版社ꎬ１９８９.[１２]杨勤业ꎬ郑度ꎬ吴绍洪.中国的生态地域系统研究[Ｊ].自然科学进展ꎬ２００２ꎬ１２(３):２８７－２９１.[１３]赵宇铭ꎬ邱新法ꎬ朱晓晨ꎬ等.１９７１ ２０１０年中国干湿区降雨资源变化特征分析[Ｊ].长江科学院院报ꎬ２０１９ꎬ３６(５):３４－４１. [１４]惠庆华.中国全新世大暖期盛期气候带区的划分[Ｊ].青海师范大学学报(自然科学版)ꎬ２０２１ꎬ３７(３):６０－６５.[１５]李秉成.中国城市生态环境问题及可持续发展[Ｊ].干旱区资源与环境ꎬ２００６ꎬ２０(２):１－６.[１６]中华人民共和国国家统计局.２０２２年中国统计年鉴[Ｍ].北京:中国统计出版社ꎬ２０２２.[１７]中国林业科学研究院林业研究所ꎬ国家林业和草原局城市森林研究中心ꎬ国家林业和草原局生态定位观测网络中心ꎬ等.城市生态系统定位观测研究站建设技术规范:ＬＹ/Ｔ２９８９ ２０１８[Ｓ].北京:国家林业和草原局ꎬ２０１８. [１８]张红星ꎬ韩立建ꎬ任玉芬ꎬ等.北京城市与西北远郊地表臭氧浓度梯度移动监测研究[Ｊ].生态学报ꎬ２０１９ꎬ３９(１８):６８０３－６８１５.[１９]韩玉洁.基于叠置分析的上海城市森林长期定位观测网络布局[Ｊ].中国城市林业ꎬ２０２２ꎬ２０(２):８５－９０.[２０]姜莎莎.城市森林结构与服务功能变化及其驱动力研究:以美国巴尔的摩为例[Ｄ].北京:中国林业科学研究院ꎬ２０２２. [２１]裴柏洋.城市森林生态系统长期观测研究及服务管理:以许昌城市森林生态系统定位研究站为例[Ｊ].绿色科技ꎬ２０２０(９):１３２－１３４.９５。
陆地生态系统定位观测研究站 建设标准
陆地生态系统定位观测研究站建设标准
陆地生态系统定位观测研究站建设标准是根据评估和科学需求制定的，旨在提供优质的研究条件，以支持对陆地生态系统的定位观测和研究。
以下是陆地生态系统定位观测研究站的建设标准的一些建议：
1. 选址和规模：研究站应选址于具有典型或重要生态系统的地区，面积应足够支持不同尺度的观测和研究，并具备良好的生态完整性。
2. 基础设施：研究站应建立完善的基础设施，包括实验室、生物样本库、仓库、住宿和办公设施等，以满足研究人员的需求。
3. 观测和监测设施：研究站应配备现代化的观测和监测设施，包括气象站、水文站、遥感设备、生物采样设备等，以收集多源数据支持生态系统研究。
4. 研究设备：研究站应提供适用于不同研究目的的仪器和设备，如环境监测仪器、生态学调查工具、光谱仪、分析设备等，以促进研究的开展。
5. 数据管理系统：研究站应建立有效的数据管理系统，用于存储、整理和共享研究数据，以便其他研究人员能够利用这些数据进行进一步的分析和研究。
6. 人员支持：研究站应提供合适的技术和管理人员支持，以帮助研究人员进行定位观测和研究，并确保研究站的正常运行。
7. 安全和环保：研究站应遵守相关的安全和环保法规，并采取必要的措施保护研究人员和生态系统的安全。
以上是陆地生态系统定位观测研究站建设的一些建议，具体标准应根据具体情况进行评估和制定。
中国通量观测网络(ChinaFlux
中科院知识创新工程重大项目中国陆地和近海生态系统碳收支研究简报项目办公室编 第9期 2002年09月10日中国通量观测网络（ChinaFlux）正式启动自中国陆地和近海生态系统碳收支研究项目立项以来，碳通量微气象观测课题组的全体成员经过共同努力，已完成了仪器的采购、观测人员的技术培训、数据的采集分析及预处理工作。
到目前为止，长白山和千烟洲两站的碳通量观测设备已全部安装调试完毕，并且获得了中国陆地生态系统碳通量长期观测的第一批资料，标志着中国通量观测网络（ChinaFlux）正式启动。
现将近一时期的工作进展情况介绍如下：1．碳通量微气象观测仪器安装调试各实验台站的碳通量微气象观测仪器设备订购计划于2002年5月中旬完成。
所有仪器设备分两批发货，第一批碳通量涡度相关开路系统和常规气象系统设备已于7月15日全部安全运抵六个试验站，即长白山站、海北站、禹城站、鼎湖山站、千烟洲站、西双版纳站。
8月9日，第二批碳通量涡度相关闭路观测设备也运抵综合中心，并已发往各个安装台站，现已全部安全到达。
同时，从7月15日至8月12日，由我所水分分中心主任孙晓敏研究员带队，由美国Campbell公司在华代理Tempro公司的工程师以及其他相关人员组成的安装队伍分别前往长白山站和千烟洲站，完成了两站常规气象观测系统和涡度相关开路系统的安装调试工作。
8月15日，在美国Campbell公司副总裁Bertrand Tanner带领下，五位美国工程师抵达北京。
8月16日－8月24日期间，五位美国工程师及其在华代理Tempro公司的五位工程师完成了长白山站碳通量观测闭路系统设备的安装调试工作，并对其他仪器的安装情况进行了验收。
其他台站的有关观测人员也到现场观摩了整个安装调试过程，获得了对各仪器安装使用的初步认识。
全部人员于8月24日返回北京。
8月25日，美国Campbell公司的工程师分成两个工作小组，其中一组与我所孙晓敏研究员、Tempro公司工程师及其他相关人员一起组成安装队伍于当日前往第二个台站（千烟洲站）进行闭路系统设备的安装工作，至8月29日千烟洲站碳通量观测设备的安装调试工作全部完成，安装小组于8月30日全部返回北京。
中国陆地生态系统通量观测研究网络(China FLUX)的建设和发展
观测获取了中国典型的森林 、草地 、湿
地 、农 田和湖泊等十几种不同陆地生态
域 的 生态 系统类 型 和 区域的代表性 ， 并继续 成部分 ，并带动了中国区域通量观测事 业 的蓬 勃发 展。 自 ２ ０ ０ ２年始 建至 今 ，
Ｃ ｉａ Ｌ ｈｎＦ ＵＸ先后组织了 ５ 次通量观测技
系统的 Ｃ ， Ｈ 等温室气体交换的长 Ｏ 、Ｃ
顾了生态系统类型的完整性和区域代表
性 ，以
及 研
究 工
支 和区域 碳平衡 பைடு நூலகம்供 了重要 的基础数 据。 Ｃ ｉａ Ｌ ｈｎ Ｆ ＵＸ的建立和发展引起了
国际通量界的广泛关注 ，成为国际通量
多科研机构和大学院校也相继建立了一 批通量观测站 ， 极大地增强了中国通量 观测研究的力度。 ０ ５ １ 月３ ２ ０ 年 １ Ｏ日， 由
理 、历 史变化过程 、未来 变化趋势 以及
合理的人类调控 管理措施 ，不仅是全球
。
而分别于 １９ ９ ２年和 １９ 年 出台的 ９７
《联 国 气 候 变 化 框 架 公 约 》 合
依托 ，在中国科学院知识创新工程 重大 计划 “ 中国陆地和近 海生态系统碳 收支
（Ｎ Ｃ Ｃ Ｕ Ｆ Ｃ ）和 《 京都议定书）则是国 ） 际社会为保护全球气候资源及保障人类
生态系统碳水通量模型模拟等方面取得 了一系列重要进 展。通过近 ４年的连续
架进行 了热烈地 讨论 ， 并初步形成共识 。
今后 的发 展 中 ，
Ｃ ｉａ Ｌ ｈｎ Ｆ ＵＸ将在地球 系统 科学 框 架的 指导 下， 合理布局和增加观
测 站 点的 数 量 ，提高
Ｃ ｉａ ＬＵＸ在中国区 ｈｎ Ｆ
国家林业和草原局开展陆地生态系统定位观测研究站评估工作
国家林业和草原局开展陆地生态系统定位观测研究站评估工作张凤鹤
【期刊名称】《内蒙古林业》
【年(卷),期】2022()8
【摘要】近日,为加强陆地生态系统定位观测研究站(以下简称“生态站”)建设和管理,国家林业和草原局科技司对内蒙古自治区22个生态站2017--2021 年工作情况开展全面评估。
本次评估分为两组,科技司-级巡视员李世东一行负责评估4个生态站;中国林业科学研究院研究员卢琦等负责评估18个生态站。
内蒙古自治区林业和草原局、内蒙古自治区生态定位观测网络中心相关负责人参加。
【总页数】1页(PF0002)
【作者】张凤鹤
【作者单位】内蒙古自治区林业科学研究院
【正文语种】中文
【中图分类】F32
【相关文献】
1.“福建闽江河口湿地生态系统定位观测研究站”获国家林业局批准建设
2.新疆陆地生态系统定位观测研究站的建设
3.太行山森林生态系统定位观测研究站受到国家林业和草原局通报表扬
4.青海省林业厅来甘考察国家陆地生态系统定位观测研究站
5.《森林生态系统定位研究站建设技术要求》林业行业标准由国家林业局首次发布
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
中国陆地生态系统通量观测站点空间代表性王绍强;陈蝶聪;周蕾;何洪林;石浩;闫慧敏;苏文【摘要】涡度相关技术是测定大气与陆地生态系统之间CO2交换、水分和能量通量最直接的方法,可用于研究土壤、植被与大气间的CO2交换及其调控机制.收集了11个影响净碳交换量的主要变量信息,包括气象因素、土壤因素和地形因素的非生物因子、实际植被状态以及植被生产力,采用多元地理变量空间聚类分析方法,绘制出不同聚类数(25、50、75、85、100、150和200类)的通量生态区.结合中国现有通量观测站点的空间分布格局,与新生成的通量生态区和已有的自然地理区划进行对比分析,发现由于中国地形复杂,生态系统类型多样,现有85个涡度相关通量观测站点仅能刻画部分中国生态系统类型的净碳交换量时空特征,通量生态区划分为100-150类比较合适.考虑到涡度相关通量观测运行成本,通量站点可增加至150个,从而使得优化后的通量观测网络能够代表中国主要类型的生态系统,并且有利于通量观测数据与遥感资料的有效结合,提高碳水通量观测从站点扩展到区域尺度的精度,从而更好地检验过程机理模型的模拟结果.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2013(033)024【总页数】14页(P7715-7728)【关键词】涡度相关通量;生态区;多元地理变量;空间聚类【作者】王绍强;陈蝶聪;周蕾;何洪林;石浩;闫慧敏;苏文【作者单位】中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京100101;中国科学院大学,北京100049;中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京100101【正文语种】中文涡度相关技术是测定大气与生态系统之间CO2交换、水分和能量通量最直接的方法，所提供的数据越来越多地被用作区域性和全球性陆地生态系统和大气间CO2、水、能量交换的分析依据［1］。
全球先后建立了500多个基于涡度相关技术的通量观测站点，形成全球性和区域性的通量观测网络(Fluxnet)［2］，包括美国通量网(AmeriFLUX)、欧洲通量网(CarboEurope)、亚洲通量网(AsiaFlux)、中国通量网(ChinaFLUX)等共42个国家、23个区域性通量研究网络［3］。
由于通量站点构成的网络本身从未经过正式设计，新增通量观测塔的选址并没有严格地落在整个网络中碳水通量空间代表性较弱的区域，而只是根据建站可行性和经验性判断，并不一定能很好地监测特定区域范围内所有生态系统类型的通量变异特征［2］。
同时，通量塔的测量值仅仅代表贡献区尺度的通量，还需要通过尺度扩展方法，应用到区域、国家、洲际或全球尺度来定量化陆地生物圈和大气间的通量净交换量［4］。
近几年国外在涡度相关通量尺度扩展方面取得了较大的进展［5-6］，有7个区域性通量观测研究网络对尺度扩展进行了研究，研究内容包括:(1)评价通量网络的代表性［2］;(2)站点尺度的通量如何扩展到更大的空间尺度［7-8］;(3)研究区域、洲际或全球通量的幅度、分布和年际变化［7-8］;(4)评估空间异质性和参数变异性对通量估算的影响［7，9-10］。
因此，通量观测数据从站点到区域的尺度扩展，需要首先评价通量观测站点的空间代表性，才能用于区域尺度的生态系统和大气碳水通量交换的时空格局分析。
国外已有科学家对美国通量网和欧洲通量网的代表性开展了定量分析评价［2，11］。
例如，Hargrove等［11］研究了美国通量网实际设计对通量观测数据分析的影响，确定美国通量网现有涡度通量塔对整个美国大陆通量环境的代表性程度。
Sulkava等［2］提出一种网络设计定量化方法(Quantitative network design，QND)，用来评价现有网络的代表性，通过增加或移除观测站点来优化网络，合理设计使新的通量网络达到最优化。
因此，结合多元统计理论和空间分析技术［12］，使得生成的每个生态区内的碳通量都具有相似的影响因素，从而有助于定量表达通量塔代表的空间格局。
中国陆地生态系统通量观测研究网络(ChinaFLUX)于2002年建成，最初拥有8个微气象和16个箱式/气相色谱法观测站，对农田、草地、森林和水体等典型生态系统与大气间CO2、水汽、能量通量进行长期观测研究，带动了我国涡度相关通量观测研究的迅速发展［3］。
近几年来，我国科研和教育机构相继在国内建立了一批涡度相关通量观测站点，全国通量观测站达到85个，弥补了ChinaFLUX观测站在我国生态系统空间分布和植被类型代表性上的不足，增强了我国通量观测研究的实力。
但是，中国通量观测站点的建设和其他国家的网络建设相似，基本上是依托已有野外台站上进行建设的，覆盖了主要气候区内重要的土地利用类型，然而并没有完全考虑植物、土壤、地形和环境的多样性、干扰和管理措施等的因素，作为一个整体来监测区域尺度生态系统碳通量变异缺乏系统的评价。
目前中国对通量站点代表性的研究更多的是利用风浪区模型［13］，结合实际观测数据，对密云［14］、黑河流域［15］等通量观测站点的空间代表性进行初步分析。
由于中国地形复杂，经纬度跨度较大，生态系统类型多样，景观破碎化较严重，现有的通量观测站点仅能反映中国部分生态系统碳通量的空间分布特征。
因此，通过对现有观测站点空间代表性程度的定量分析评价，提出我国陆地生态系统通量站点的合理布局，从而使得优化后的通量网络能够代表大部分或主要类型的生态系统，有利于通量数据与遥感资料有效结合，提高碳水通量观测从站点扩展到区域尺度的精度。
1 研究方法与数据处理1.1 数据来源本文收集了中国大陆和台湾地区的涡度相关通量观测站点信息(附表1)，按照站点的不同属性如所在省份、所属部门和生态系统类型等分类统计，绘制现有通量观测站点的空间分布图，为通量生态区的划分判定提供依据。
通量是生态系统碳循环中最为重要的特征参数之一，进行陆地生态系统碳通量的生态区划时，主要选择影响植物光合作用的因素作为变量［16］。
涡度相关通量塔所观测到的是净生态系统 CO2交换量(Net ecosystem exchange，NEE，本文中简称碳通量)，本文收集了11个与生态系统碳通量最为相关的变量，数据空间分辨率1 km×1 km，时间分辨率为年，包括气象因素、土壤因素和地形因素的非生物因子，以及实际植被状态、植被生产力的生物因子。
气象资料来自中国生态系统研究网络(CERN)数据库，包括1970—2000年30a平均气温(TEM)、降水量(PRE)、太阳辐射(RAD)和年日照时数(SUN);地形因素选择1∶100万的数字高程模型(DEM);土壤数据包括20世纪80年代土壤普查数据得到的土壤有机碳(SOC)和土壤氮含量(STN);实际植被状况数据包括MODIS反演得到的2006—2008年平均叶面积指数(LAI)、2005年增强型植被指数(EVI)以及来自中国生态系统研究网络(CERN)数据库的1970—2000年平均光合有效辐射(PAR);参照欧洲通量网代表性评价中采用总初级生产力(GPP)作为评价指标［2］，本文采用BEPS模型模拟得到的1990—2000年年均GPP作为植被生产力变量。
所选变量数据大部分为多年平均值，尽管在时间尺度上无法完全统一，但是也能反映碳通量影响因素的平均状况和趋势。
1.2 数据处理1.2.1 标准化处理所有的输入数据都统一了坐标系和投影格式(Albers投影，南标准纬度线为25°N，北标准纬度线为47°N，中央经线为110°E)，并生成空间分辨率为1 km×1 km的栅格数据(行列数为4888×4000)。
由于不同的地图图层测量单位的差异会直接影响聚类算法的结果［11］，因此在聚类运算之前所有的变量图层都必须进行标准化处理。
首先统计每个输入图层所有像元的最大值和最小值，每个像元减去该变量图层的最小值后除以最大值与最小值的差值，从而使每个变量图层的像元值都归一化为0—1之间(图1)，所有变量图层采用统一的图例，剔除各个变量数量级的差异所导致的聚类误差。
1.2.2 相关性分析利用ARCGIS的空间相关性分析模块对选取的11个输入变量进行两两相关性分析。
根据相关性矩阵(表1)可以看出，土壤有机碳与土壤氮含量相关系数达90%，本文没有随意剔除其中一个，因为有可能10%的不相关中含有额外的信息能用来区分碳通量差异显著的两个地区［11］，所以，所选取的11个变量全都保留用于聚类运算。
1.2.3 主成分分析主成分分析(PCA)是将原来众多的变量重新组合成一组新的互相无关的综合变量，同时根据实际需要，从中取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量信息的统计方法。
对11个已作相关性分析的聚类输入变量进行主成分分析，计算特征值λi(i=1，2，…，11)并按从大到小顺序排列，分别计算主成分贡献率和累计贡献率。
一般来讲，为了达到降维的目的，只提取前几个主成分，由于第一、第二、第三主成分的累计贡献率达到86.68%(表2)，根据累计贡献率大于85%的原则［17］，故选取前三个主成分，用3个新变量PC1、PC2、PC3来代替原来的11个变量。
1.3 多元空间地理聚类图1 11个经过标准化的聚类图层Fig.1 11 standardized clustering layers表1 11个输入变量的相关性矩阵Table 1 Correlation matrix of 11 input layersTEM:年均气温temperature，PRE:年总降水量precipitation，RAD:年总太阳辐射radiation，SUN:年均日照时数sunshine hours，DEM:高程Digital elevation model，SOC:土壤有机碳含量Soil organic carbon，STN:土壤全氮含量Soil total nitrogen，LAI:叶面积指数 Leaf area index，EVI:增强型植被指数Enhanced vegetation index，PAR:光合有效辐射Photosynthetic active radiation，GPP:总初级生产力Gross primary productivityTEM PRE RAD SUN DEM SOC STN LAI EVI PAR GPP TEM 1.00 PRE 0.65 1.00 RAD －0.55 －0.70 1.00 SUN －0.67 －0.87 0.88 1.00 DEM －0.72 －0.38 0.63 0.44 1.00 SOC －0.17 0.21 －0.29 －0.19 0.04 1.00 STN －0.10 0.29 －0.35 －0.27 0.00 0.941.00 LAI 0.41 0.70 －0.69 －0.68 －0.44 0.37 0.43 1.00 EVI 0.58 0.81 －0.74－0.78 －0.51 0.34 0.42 0.85 1.00 PAR －0.01 0.17 0.30 －0.08 0.65 －0.05 －0.02 －0.13 －0.05 1.00 GPP 0.52 0.79 －0.64 －0.72 －0.38 0.19 0.26 0.71 0.72 0.04 1.00表2 特征值及主成分贡献率、累计贡献率Table 2 Eigen values，principal component contribution rate and cumulative contribution rate贡献率(%)=，累计贡献率(%)=主成分Principal component特征值Eigen values贡献率/%Contribution rate累计贡献率/%Cumulative contribution rate 1 0.09696 63.82 63.82 0.02104 13.85 77.67 3 0.01369 9.01 86.68 4 0.00763 5.02 91.71 5 0.00438 2.88 94.59 6 0.00365 2.40 96.99 7 0.00222 1.46 98.45 8 0.001370.90 99.35 9 0.00056 0.37 99.72 10 0.00024 0.16 99.88 11 0.00018 0.12 100 2空间聚类分析是将地理空间实体或地理单元集合依照某种相似性度量原则划分为若干个类似地理空间实体或地理单元组成的类或簇的过程，类中实体或单元彼此间具有较高相似性，类与类之间的实体或单元具有较大差异性，是空间数据挖掘的重要组成部分［18-19］。