2017, Vol. 38
2. 福建师范大学湿润亚热带生态地理过程教育部重点实验室, 福州 350007;
3. 福建师范大学亚热带湿地研究中心, 福州 350007
2. Key Laboratory of Humid Sub-tropical Eco-geographical Process of Ministry of Education, Fuzhou 350007, China;
3. Research Centre of Wetlands in Subtropical Region, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China
CO2和CH4作为两种重要的温室气体，贡献了全球气候变化约80%的辐射强度，对全球变暖具有重要影响[1]. 工业革命以来，大气中CO2和CH4浓度已分别从前工业化时期的280×10-6和715×10-9增加到 2011年的390.5×10-6和1 803×10-9，并继续以每年0.5%和1.1%的速度增加[1, 2]. 天然湿地作为全球大气CH4的重要排放源而受关注[3, 4]，其中每年向大气排放的CH4就达到187～224Tg，占全球总排放量的15%～40%[1].
河口感潮沼泽湿地是天然湿地的重要组成部分，近几十年来，河口感潮沼泽湿地CH4和CO2的产生和排放因水体及沉积物中营养物负荷日益上升而明显增加[5]. 目前，国内外关于河口湿地生态系统CH4和CO2通量观测主要集中在月动态、 季节动态或年际动态等时间尺度上[6]，对于日尺度内的动态变化关注甚少[7]，湿地土壤间隙水溶解性CH4和CO2浓度的日变化研究是准确估算大时间尺度下温室气体排放量的基础，具有相当的重要性[8]. 与内陆湿地不同，河口感潮湿地受到潮汐过程影响，在大潮日可经历明显潮水水淹过程，而在小潮日高潮滩则可能无潮水的影响[9]. 目前关于潮汐对于河口感潮沼泽湿地土壤间隙水溶解性CH4和CO2浓度的影响仍不清楚，包括大、 小潮日河口感潮沼泽土壤间隙水CH4和CO2浓度的日变化，以及大潮日涨落潮阶段和非涨落潮阶段的转化对其的影响，都鲜见报道.
分别于2010年的4月4～5日与9月2～3日(小潮日)和4月14～15日与9月9～10日(大潮日)，以每60 min(非涨落潮阶段)和每45 min(涨落潮阶段)的取样间隔，对闽江河口鳝鱼滩半咸水沼泽湿地土壤间隙水进行连续24 h采样，测定间隙水中溶解性CH4和CO2浓度，通过揭示闽江河口半咸水沼泽湿地土壤间隙水溶解性CH4和CO2浓度的日变化特征，通过深入认识河口感潮沼泽湿地CH4和CO2排放通量的规律，以期为精确评估河口感潮湿地碳排放提供科学数据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况研究区位于闽江河口区面积最大的鳝鱼滩湿地(119°34′12″～119°40′40″E，26°00′36″～26°03′42″N)，面积3 120 hm2. 闽江河口区地处中亚热带和南亚热带海洋性季风气候的过渡区，气候暖热湿润，多年平均温度19.6℃，年降水日数153d，多年平均降水量1 346 mm，降水多集中在3～9月，潮汐属于正规半日潮[10]. 区域内感潮沼泽湿地主要的优势植物包括土著种短叶茳芏(Cyperus malaccensis)、 芦苇(Phragmites australis)和外来入侵物种互花米草(Spartina alterniflora)[11]. 研究样地位于鳝鱼滩湿地中偏西部五门闸附近的中高潮滩过渡地段(119°37′31″E，26°01′46″N)，为短叶茳芏+芦苇半咸水沼泽(各自盖度约为 50%)，选取一块环境条件均匀一致的地段作为采样样地. 大潮日研究样地平均潮水水淹时间约为 3.5～4.0 h，潮水水位高度变化范围为0.1～1.2 m； 退潮后样地地表近乎全部出露，无潮水水淹.
1.2 样品采集在选定样地，随机布设3个间隙水采样点(3个重复，彼此间距约5 m). 采样时间为2010年4月2～3日(小潮日)、 4月14～15日(大潮日)、 9月2～3日(小潮日)和9月9～10日(大潮日). 上述采样日均从第1 d的 09:00(或10:00)开始至第2 d的09:00(或10:00)结束，采样频次为潮水水淹阶段每45 min采集一次样品，退潮后地表出露阶段每60 min采集一次样品. 为最大限度减少样品采集时对样地的破坏，样品采集工作在搭建的木制栈桥上进行.
每次样品采集时，在每个采样点利用土壤间隙水采集器采集5 cm深度间隙水样品2份：1份样品装入18 mL真空小瓶(3个重复)，并注入0.2 mL饱和HgCl2溶液(达到抑制微生物活动的效果)，低温遮光条件下保存并运回实验室，用于土壤间隙水溶解性CH4和CO2浓度的测定； 另1份装入50 mL白色聚乙烯瓶中并进行相同处理，用于间隙水NH4+-N、 NO3--N和TN浓度测定. 涨潮阶段间隙水样采集通过使用一根1.5 m长吸管将其一端连接吸泵，另一端插入土壤中的间隙水采集器中，然后利用泵吸法获得.
1.3 CH4和CO2浓度测定与计算利用顶空平衡-气相色谱法测定土壤间隙水溶解性CH4和CO2浓度[11, 12]. 具体操作步骤如下：首先，用气密性注射器向18 mL真空小瓶注入9 mL高纯N2(>99.999%)并排除相等体积水样，使瓶内形成顶空； 然后，在室温下将样品瓶剧烈振荡30 min，并静置5 min； 最后，待瓶内气-液两相达到平衡，抽取5 mL顶空气体注入GC-2014与GC-2010气相色谱仪(日本，岛津)分别测定CH4和CO2浓度，并根据以下公式计算土壤间隙水溶解性CH4和CO2浓度[11]:
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(1) |
式中，c为溶解性CO2或CH4浓度(μmol·L-1)，cH为顶空瓶上部空间气体中的CO2或CH4浓度(μmol·L-1)，VH为顶空瓶上部空间体积(mL)，VP为顶空瓶间隙水体积(mL).
由于仪器故障，4月大、 小潮日土壤间隙水溶解性CO2浓度数据缺失.
1.4 间隙水NH4+-N、 NO3--N和TN的测定土壤间隙水样用孔径为0.45 μm滤纸过滤，然后利用连续流动分析仪(SKALAR San++,荷兰)测定NH4+-N和TN浓度，仪器检测限为0.005 mg·L-1.
1.5 环境因子测定与间隙水样采集同步，利用IQ150便携式pH/氧化还原电位计(IQ Scientific Instruments,USA)和2265FS便携式电导盐分/温度计(Spectrum Technologies Inc,USA)原位测定采样点5 cm深度的土温、 氧化还原电位(Eh)、 pH和电导率(EC). 其中9月小潮日和大潮日由于IQ150 便携式pH/氧化还原电位计仪器故障，pH和Eh数据缺失.
1.6 数据处理与统计分析使用Excel 2010对原始数据进行处理和绘图. 采用SPSS 19.0统计软件包中的Independent-Samples T检验分析土壤间隙水CO2或CH4浓度和相关环境因子参数在白天与夜间差异的显著性； 土壤间隙水溶解性CO2或CH4浓度与环境因子的相关性检验采用Pearson相关性分析法进行分析. 以上统计分析中，显著性水平α=0.05，图中误差线均为标准误.
2 结果与分析 2.1 大、 小潮日土壤间隙水溶解性CH4浓度日变化特征 2.1.1 4月大、 小潮日土壤间隙水溶解性CH4浓度日变化特征4月小潮日，土壤间隙水溶解性CH4浓度变化范围为53.42～141.24 μmol·L-1，平均值为(100.67±16.48)μmol·L-1 [图 1(a)]，日变异系数为16%. 白天，土壤间隙水溶解性CH4浓度均值为(97.97±23.38)μmol·L-1，浓度变化从观测初始时刻开始降低至11:00达到最小值，之后开始增加至14:00达到最大值； 夜间，土壤间隙水溶解性CH4浓度均值为(103.95±21.07)μmol·L-1，最大值出现01:00，但其它时刻间隙水CH4浓度变化不大. 整个观测期间，白天土壤间隙水溶解性CH4浓度低于夜间，但差异性不显著(P>0.05).
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图 1 4月土壤间隙水溶解性CH4浓度的日变化 Fig. 1 Diurnal variations of dissolved methane concentration in porewater in the brackish marsh in April |
4月大潮日，土壤溶解性CH4的浓度变化范围为88.20～190.74 μmol·L-1，平均值为(106.42±21.07) μmol·L-1[图 1(b)]，日变异系数为20%. 白天和夜间土壤间隙水溶解性CH4浓度均值分别为(102.73±19.68)μmol·L-1和(110.79±39.50)μmol·L-1，呈现夜间浓度值高于白天的特征(P>0.05)； 整个观测期间，土壤间隙水溶解性CH4的浓度最大和最小值分别出现于23:00和15:00. 白天涨潮和非涨潮阶段，土壤间隙水溶解性CH4浓度均值分别为104.93μmol·L-1和102.07 μmol·L-1； 夜间涨潮和非涨潮阶段，土壤间隙水溶解性CH4浓度均值分别为145.10μmol·L-1和103.16 μmol·L-1； 白天和夜间涨潮阶段土壤间隙水溶解性CH4浓度均要高于非涨潮阶段(P>0.05).
2.1.2 9月大、 小潮日土壤间隙水溶解性CH4浓度日变化特征9月小潮日，土壤间隙水溶解性CH4的浓度变化范围为44.90～88.53 μmol·L-1，平均值(75.27±8.80) μmol·L-1 [图 2(a)]，日变异系数为12%. 白天，土壤间隙水溶解性CH4浓度均值为(79.85±6.89)μmol·L-1，最大值出现在13:00； 夜间，溶解性CH4浓度均值为(73.11±3.67)μmol·L-1； 整个观测期间，白天土壤间隙水溶解性CH4浓度显著高于夜间(P<0.01).
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图 2 9月土壤间隙水溶解性CH4浓度的日变化 Fig. 2 Diurnal variations of dissolved methane concentration in porewater in the brackish marsh in September |
9月大潮日，土壤间隙水溶解性CH4浓度变化范围介于16.27～81.89 μmol·L-1之间，平均值为(58.19±21.54)μmol·L-1 [图 2(b)]，日变系数为37%. 白天，土壤间隙水溶解性CH4浓度均值为(59.64±21.31)μmol·L-1，最大值出现在涨潮阶段； 夜间，土壤间隙水溶解性CH4浓度均值为(56.61±22.70) μmol·L-1，最大值出现在涨潮后的1 h. 整个观测期间，白天土壤间隙水溶解性CH4浓度显著高于夜间(P<0.05). 白天涨潮和非涨潮阶段，土壤间隙水溶解性CH4浓度均值分别为72.35μmol·L-1和42.15 μmol·L-1，前者显著高于后者(P<0.01)； 夜间涨潮和非涨潮阶段，溶解性CH4浓度均值分别为73.19μmol·L-1和46.92 μmol·L-1，亦呈现前者显著高于后者的特征(P<0.01).
2.2 9月大、 小潮日土壤间隙水溶解性CO2浓度日变化特征9月小潮日，土壤间隙水溶解性CO2的浓度变化范围为9.69～29.96 μmol·L-1，平均值(16.08±4.89) μmol·L-1[图 3(a)]，日变异系数为30%. 白天和夜间土壤间隙水溶解性CO2浓度均值分别为(15.12±1.19)μmol·L-1和(16.97±0.76)μmol·L-1； 其中，白天最小值出现在11:00，之后整体呈上升趋势至18:00达到当天最大值，夜间土壤溶解性CO2浓度最大值出现在20:00. 整个观测期间，白天土壤间隙水溶解性CO2浓度显著低于夜间(P<0.01).
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图 3 9月土壤间隙水溶解性CO2浓度的日变化 Fig. 3 Diurnal variations of dissolved carbon dioxide concentration in porewater in the brackish marsh in September |
9月大潮日，土壤间隙水溶解性CO2浓度在19.33～40.11 μmol·L-1之间，平均值为(26.34±4.31)μmol·L-1[图 3(b)]，日变异系数为16%. 白天，土壤间隙水溶解性CO2浓度均值为(25.04±1.39)μmol·L-1，从观测初始时刻开始，整体上呈现增加趋势，至14:00达到峰值，随后浓度呈现波动性降低与增加； 夜间，土壤间隙水溶解性CO2浓度均值为(27.63±0.52)μmol·L-1，期间浓度变化趋势较为平稳. 白天土壤间隙水溶解性CH4浓度显著低于夜间(P<0.01). 白天涨潮和非涨潮阶段，土壤间隙水溶解性CO2浓度均值分别为21.21μmol·L-1和27.44 μmol·L-1，前者显著低于后者(P<0.05)； 夜间涨潮和非涨潮阶段，土壤间隙水溶解性CO2浓度均值分别为27.17μmol·L-1和27.83 μmol·L-1，二者差异性不显著(P>0.05).
3 讨论 3.1 土壤间隙水溶解性CH4和CO2浓度日变化特征由图 1与图 2可知，4月大、 小潮日湿地土壤间隙水溶解性CH4浓度均呈现夜间高于白天的特征，而9月大潮日土壤间隙水溶解性CH4浓度呈现昼高夜低的特征. 前者的日变化特征主要受以下因素的影响：白天较强的太阳辐射增强了植物蒸腾作用和地表蒸发，CH4以传输效率较高的对流传输方式为主[12]，易引起土壤间隙水中溶解性CH4随同水分一起进入大气中[13, 14]，进而造成土壤间隙水中溶解性CH4浓度降低； 相反，夜间较弱的地表蒸发和较低的土温有利于土壤系统中产生的CH4气体溶解于土壤间隙水中[15]，从而促使土壤间隙水CH4浓度增加. 后者变化特征与昼夜间土壤间隙水NH4+-N浓度变化有关. 有研究表明，NH4+-N作为甲烷氧化菌的电子受体，会抑制其活性，并且NH4+-N在硝化过程中生成NO2--N对甲烷氧化菌产生较为强烈的毒害作用[16, 17]； 因此，在高NH4+-N浓度的湿地土壤系统通常保持着较高的甲烷浓度. 本研究发现，9月土壤间隙水NH4+-N呈现昼高夜低的特征，白天土壤间隙水NH4+-N浓度显著高于夜间(表 1，P<0.01)，并且研究期间土壤间隙水溶解性CH4浓度与NH4+-N浓度呈现极显著正相关关系(图 4，P<0.01). 结果表明白天较高的NH4+-N有利于土壤间隙水溶解性CH4浓度增加.
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图 4 土壤间隙水CH4浓度与土壤间隙水NH4+-N浓度的关系 Fig. 4 Relationship between dissolved methane concentration and NO3--N in the porewater in the brackish marsh |
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表 1 沼泽湿地土壤主要环境因子昼夜变化1) Table 1 Diurnal variation of soil environmental factors in the marsh |
由图 3可知，闽江河口潮汐沼泽湿地土壤间隙水溶解性CO2浓度整体呈现昼低夜高的特征，但昼夜差异性不显著(P>0.05). 正如前文所述，这种日变化特征可能与昼夜间植物蒸腾作用、 土壤蒸发强度、 温度高低有关，9月土壤间隙水溶解性CO2浓度与土温呈现显著的负相关(图 5，P<0.05). 与白天相比，夜间土温较低导致植物蒸腾作用和土壤蒸发作用减弱[12]，并且较低的土温更利于CO2气体溶解于土壤间隙水中[18]，夜间较强的植物根呼吸和土壤系统中微生物代谢活动产生了更多的CO2气体，进而促使土壤间隙水CO2其浓度增加[19]. 最后，昼夜间土壤盐度差异是引起间隙水溶解性CO2浓度时间动态的另一重要因素. 有研究表明，潮汐湿地土壤微生物活性和代谢能力在高盐度范围内通常受渗透胁迫、 离子毒害、 营养失衡以及盐胁迫的次级反应等而降低或抑制[20, 21]. 本文发现，研究期间土壤盐度(电导率表征)均呈现夜间低于白天(表 1)，且土壤间隙水溶解性CO2浓度与盐度呈现显著负相关关系[图 6(b)，P<0.05]，结果表明，夜间较低的盐度是引起夜间土壤间隙水溶解性CO2浓度高于白天的重要因素.
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图 5 9月土壤间隙水溶解性CO2浓度与土温的关系 Fig. 5 Relationship between porewater dissolved carbon oxide concentration and soil temperature in the brackish marsh in September |
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图 6 土壤间隙水溶解性CH4和CO2浓度与电导率的关系 Fig. 6 Relationship between dissolved methane，carbon dioxide concentration and conductivity in the porewater in the brackish marsh |
综合图 1-3可知，在大潮日观测期间，多数情况下白天和夜间涨潮阶段的土壤间隙水溶解性CH4浓度平均值均要高于非涨潮阶段(P<0.05)，而涨潮阶段的土壤间隙水溶解性CO2浓度均要高于非涨潮阶段，表明涨潮可能会增加溶解性CH4浓度，但在一定程度上降低土壤间隙水溶解性CO2浓度. 这一结果的主要机制与潮汐通过干湿交替改变沉积物氧化还原环境来影响不同微生物代谢活动有关. 涨潮时，沉积物通常被潮水淹没且处于厌氧或缺氧状态[22]. 这种低氧环境抑制了沉积物中有氧微生物呼吸及其对有机物质分解的能力[23~25]，造成土壤系统所产生的CO2较少，进而导致溶解于土壤间隙水中的CO2亦较低； 同时，处于深度淹水状态的沉积物却为甲烷产生菌提供了较为理想的厌氧环境，有利于促使微生物厌氧代谢产生CH4[26]，进而会促使土壤中产生的CH4溶解于间隙水. 非涨潮阶段，尤其是退潮后，随着水位下降，沉积物会接触越来越多的空气，更多的氧气将渗透至土壤[27]，进而促进了有氧微生物呼吸及其对有机物质的分解[28, 29]，有利于增加土壤CO2溶解于土壤间隙水； 而该种有氧环境有利于好氧的甲烷氧化菌生长和作用[30, 31]，因此，土壤间隙水溶解性CH4浓度会随甲烷氧化菌消耗CH4能力增强而降低. 统计分析结果表明，涨潮阶段潮水水位均要显著高于非涨潮阶段或落潮后的水位，且潮汐水位与间隙水溶解性CH4和CO2浓度分别呈现负相关和正相关关系(图 7)，说明潮汐对河口沼泽湿地土壤间隙水溶解性CO2和CH4浓度时间动态特征亦有重要影响.
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图 7 土壤间隙水溶解性CO2、 CH4 浓度与潮水水位的关系 Fig. 7 Relationship between porewater dissolved carbon dioxide，methane concentration and tidal levels in the brackish marsh |
(1) 2010年4月与9月闽江河口短叶茳芏+芦苇沼泽湿地土壤间隙水溶解性CH4浓度分别呈现昼低夜高(P>0.05)和昼高夜低特征(P<0.05)，而9月土壤间隙水溶解性CO2浓度呈现昼低夜高特征(P<0.01).
(2) 温度、 土壤间隙水NH4+-N浓度的昼夜差异是影响沼泽湿地土壤间隙水溶解性CH4浓度日变化的重要因素； 土壤间隙水溶解性CO2浓度日变化与土温与盐度昼夜差异有关.
(3) 潮汐对沼泽湿地土壤间隙水溶解性CO2和CH4浓度时间动态特征起着不可忽视的作用，潮汐通过水淹改变土壤氧化还原环境来影响土壤间隙水溶解性CO2和CH4浓度，在涨潮过程中降低了土壤间隙水溶解性CO2浓度，但增加了土壤间隙水溶解性CH4浓度.
| [1] | IP CC. Climate Change 2013:The Physical Science Basis. Contribution of Working group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel On Climate Change[M]. Cambridge, United Kingdom, New York, USA: Cambridge University Press, 2013. |
| [2] | Yang P, He Q H, Huang J F, et al. Fluxes of greenhouse gases at two different aquaculture ponds in the coastal zone of southeastern China[J]. Atmospheric Environment, 2015, 115 : 269–277. DOI: 10.1016/j.atmosenv.2015.05.067 |
| [3] | Allen D E, Dalal R C, Rennenberg H, et al. Spatial and temporal variation of nitrous oxide and methane flux between subtropical mangrove sediments and the atmosphere[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2007, 39(2) : 622–631. DOI: 10.1016/j.soilbio.2006.09.013 |
| [4] | Kao-Kniffin J, Freyre D S, Balser T C. Methane dynamics across wetland plant species[J]. Aquatic Botany, 2010, 93(2) : 107–113. DOI: 10.1016/j.aquabot.2010.03.009 |
| [5] | Sun Z G, Wang L L, Tian H Q, et al. Fluxes of nitrous oxide and methane in different coastal Suaeda salsa marshes of the Yellow River estuary, China[J]. Chemosphere, 2013, 90(2) : 856–865. DOI: 10.1016/j.chemosphere.2012.10.004 |
| [6] | Chang T C, Yang S S. Methane emission from wetlands in Taiwan[J]. Atmosphere Environment, 2003, 37(32) : 4551–4558. DOI: 10.1016/S1352-2310(03)00588-0 |
| [7] | Tong C, Huang J F, Hu Z Q, et al. Diurnal variations of carbon dioxide, methane, and nitrous oxide vertical fluxes in a subtropical estuarine marsh on neap and spring tide days[J]. Estuaries and Coasts, 2013, 36(3) : 633–642. DOI: 10.1007/s12237-013-9596-1 |
| [8] | 叶勇, 卢昌义, 林鹏, 等. 河口红树林湿地CH4通量的日变化研究[J]. 海洋学报, 2000, 22(3) : 103–109. Ye Y, Lu C Y, Lin P, et al. Diurnal change of CH4 fluxes from esturine mangrove wetlands[J]. Acta Oceanologica Sinica, 2000, 22(3) : 103–109. |
| [9] | 金玉凤, 胡智强, 仝川. 大、小潮日闽江口短叶茳芏+芦苇沼泽甲烷排放通量日变化特征[J]. 湿地科学, 2012, 10(2) : 228–234. Jin Y F, Hu Z Q, Tong C. Diurnal variations of methane emission flux from a marsh dominated by Cyperus malaccensis and Phragmites australis during neap and spring tidal days in Min river estuary[J]. Wetland Science, 2012, 10(2) : 228–234. |
| [10] | 郑彩虹, 曾从盛, 陈志强, 等. 闽江河口区湿地景观格局演变研究[J]. 湿地科学, 2006, 4(1) : 29–35. Zheng C H, Zeng C S, Chen Z Q, et al. A study on the changes of landscape pattern of estuary wetlands of the Minjiang river[J]. Wetland Science, 2006, 4(1) : 29–35. |
| [11] | 杨平, 张子川, 杜威宁, 等. 河口盐度梯度下短叶茳芏沼泽湿地土壤间隙水溶解性甲烷时空特征[J]. 环境科学, 2015, 36(10) : 3633–3640. Yang P, Zhang Z C, Du W N, et al. Porewater dissolved methane in Cyperus malaccensis marshes along salinity gradient in the Minjiang river estuary[J]. Environmental Science, 2015, 36(10) : 3633–3640. |
| [12] | 段晓男, 王效科, 欧阳志云. 维管植物对自然湿地甲烷排放的影响[J]. 生态学报, 2005, 25(12) : 3375–3382. Duan X N, Wang X K, Ouyang Z Y. Effects of vascular plants on methane emissions from natural wetlands[J]. Acta Ecologica Sinica, 2005, 25(12) : 3375–3382. |
| [13] | Nyerges G, Stein L Y. Ammonia cometabolism and product inhibition vary considerably among species of methanotrophic bacteria[J]. FEMS Microbiology Letters, 2009, 297(1) : 131–136. DOI: 10.1111/fml.2009.297.issue-1 |
| [14] | Schrier-Uijl A P, Veraart A J, Leffelaar P A, et al. Release of CO2 and CH4 from lakes and drainage ditches in temperate wetlands[J]. Biogeochemistry, 2011, 102(1-3) : 265–279. DOI: 10.1007/s10533-010-9440-7 |
| [15] | 刘冉, 王勤学, 唐立松, 等. 盐生荒漠地表水热与二氧化碳通量的季节变化及驱动因素[J]. 生态学报, 2009, 29(1) : 67–75. Liu R, Wang Q X, Tang L S, et al. Seasonal variation in water, heat and CO2 fluxes and its driving forces over a saline desert[J]. Acta Ecologica Sinica, 2009, 29(1) : 67–75. |
| [16] | De Visscher A, Van Cleemput O. Induction of enhanced CH4 oxidation in soils:NH4+ inhibition patterns[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2003, 35(7) : 907–913. DOI: 10.1016/S0038-0717(03)00122-6 |
| [17] | Castro M S, Peterjohn W T, Melillo J M, et al. Effects of nitrogen fertilization on the fluxes of N2O, CH4, and CO2 from soils in a Florida slash pine plantation[J]. Canadian Journal of Forest Research, 1994, 24(1) : 9–13. DOI: 10.1139/x94-002 |
| [18] | 景卫华. 湿地植物芦苇日腾发量的测量实验及理论分析计算[D]. 西安:西安理工大学, 2006. Jing W H. Measurement and theoretical calculation of daily evapotranspiration of the wetland plant-reeds[D]. Xi'an:Xi'an University of Technology, 2006. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10700-2006047162.htm |
| [19] | 刘绍辉, 方精云. 土壤呼吸的影响因素及全球尺度下温度的影响[J]. 生态学报, 1997, 17(5) : 469–476. Liu S H, Fang J Y. Effect factors of soil respiration and the temperature's effects on soil respiration in the global scale[J]. Acta Ecologica Sinica, 1997, 17(5) : 469–476. |
| [20] | Setia R, Marschner P, Baldock J, et al. Is CO2 evolution in saline soils affected by an osmotic effect and calcium carbonate[J]. Biology and Fertility of Soils, 2010, 46(8) : 781–792. DOI: 10.1007/s00374-010-0479-3 |
| [21] | Morrissey E M, Berrier D J, Neubauer S C, et al. Using microbial communities and extracellular enzymes to link soil organic matter characteristics to greenhouse gas production in a tidal freshwater wetland[J]. Biogeochemistry, 2014, 117(2-3) : 473–490. DOI: 10.1007/s10533-013-9894-5 |
| [22] | Chimner R A, Cooper D J. Influence of water table levels on CO2 emissions in a Colorado subalpine fen:an in situ microcosm study[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2003, 35(3) : 345–351. DOI: 10.1016/S0038-0717(02)00284-5 |
| [23] | Yang J S, Liu J S, Hu X J, et al. Effect of water table level on CO2, CH4 and N2O emissions in a freshwater marsh of Northeast China[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2013, 61 : 52–60. DOI: 10.1016/j.soilbio.2013.02.009 |
| [24] | 王海涛, 杨小茹, 郑天凌. 模拟潮汐和植被对湿地温室气体通量的影响研究[J]. 环境科学学报, 2013, 33(12) : 3376–3385. Wang H T, Yang X R, Zheng T L. Impact of simulated tide and vegetation on the wetland greenhouse gases fluxes[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2013, 33(12) : 3376–3385. |
| [25] | Blodau C, Moore T R. Mico-scake CO2 and CH4 dynamics in a peat soil during a water fluctuation and sulfate pulse[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2003, 35(4) : 535–547. DOI: 10.1016/S0038-0717(03)00008-7 |
| [26] | Kettunen A, Kaitala V, Lethinen A, et al. Methane production and oxidation potentials in relation to water table fluctuations in two boreal mires[J]. Soil Biology and Biochemistry, 1999, 31(12) : 1741–1749. DOI: 10.1016/S0038-0717(99)00093-0 |
| [27] | Verville J H, Hobbie S E, Chapin Ⅲ F S, et al. Response of tundra CH4 and CO2 flux to manipulation of temperature and vegetation[J]. Biogeochemistry, 1998, 41(3) : 215–235. DOI: 10.1023/A:1005984701775 |
| [28] | Silvola J, Alm J, Ahlholm U, et al. CO2 fluxes from peat in boreal mires under varying temperature and moisture conditions[J]. Journal of Ecology, 1996, 84(2) : 219–228. DOI: 10.2307/2261357 |
| [29] | Nykänen H, Alm J, Silvola J, et al. Methane fluxes on boreal peatlands of different fertility and the effect of long-term experimental lowering of the water table on flux rates[J]. Global Biogeochemical Cycles, 1998, 12(1) : 53–69. DOI: 10.1029/97GB02732 |
| [30] | Strack M, Waddington J M, Tuittila E S. Effect of water table drawdown on northern peatland methane dynamics:implications for climate change[J]. Global Biogeochemical Cycles, 2004, 18(4). DOI: 10.1029/2003GB002209 |
| [31] | Van der Nat F J, Middelburg J. Methane emission from tidal freshwater marshes[J]. Biogeochemistry, 2000, 49(2) : 103–121. DOI: 10.1023/A:1006333225100 |