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采伐对大兴安岭非连续冻土区毛赤杨沼泽碳源/汇的影响

姜宁 牟长城 韩丽冬 申忠奇

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采伐对大兴安岭非连续冻土区毛赤杨沼泽碳源/汇的影响

    作者简介: 姜宁。主要研究方向:森林湿地生态学。Email:329846108@qq.com 地址:150040黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路26号东北林业大学林学院.
    通讯作者: 牟长城,教授,博士生导师。主要研究方向:湿地生态学。Email:muccjs@163.com 地址:同上. 
  • 中图分类号: S753.7;S718.55+6

Impact of harvesting on carbon source/sink of Alnus sibirica var. hirsuta swamps in Daxing’anling Mountains discontinuous permafrost region of northeastern China

  • 摘要: 目的 气候变暖引起冻土退化将会增加冻土之上湿地的温室气体排放,但有关采伐干扰对冻土湿地温室气体排放有何影响仍不清楚。方法 运用静态箱−气相色谱,相对生长方程等方法,测定寒温带大兴安岭冻土生境毛赤杨沼泽林4种不同采伐处理(对照(D)、轻度择伐15%(Qz)、重度择伐45%(Zz)及皆伐(J))的土壤呼吸年碳排放量(ACE)(CO2和CH4),植被净初级生产力(NPP)与年净固碳量(VNCS)及相关环境因子(土壤温度、水位、化冻深度、土壤碳氮含量、雪被厚度等),依据生态系统净碳收支平衡,揭示采伐干扰对冻土生境毛赤杨沼泽林生态系统碳源/汇的影响规律及其机制。结果 (1) Zz和J显著降低土壤CH4年均通量(0.008 ~ 0.019 mg/(m2·h))52.6% ~ 57.9%,而Qz与对照相近(− 10.5%,P > 0.05),且其季节动态趋势存在2种类型(D、Qz双峰型−低排放及Zz和J双峰型−低吸收)。(2) Qz、Zz和J显著降低土壤CO2年均通量(103.69 ~ 133.65 mg/(m2·h))14.4% ~ 22.4%(P < 0.05),且其季节动态趋势存在2种类型(D、Qz单峰型−峰值于夏末及Zz和J单峰型−峰值提前于盛夏)。(3) 其土壤CH4通量受土壤温度、水位、雪被厚度综合控制,土壤CO2通量受土壤温度、土壤有机碳含量、化冻深度综合控制。(4) NPP(5.07 ~ 8.83 t/(hm2·a))和VNCS(2.10 ~ 3.83 t/(hm2·a))呈现随采伐强度增大而递减趋势,Qz与D相近(P > 0.05),Zz和J显著低于D 13.7% ~ 36.9%和14.2% ~ 43.5%(P < 0.05),J又显著低于Zz 26.9%和34.2%(P < 0.05)。(5) 净生态系统碳收支(− 0.42 ~ 1.30 t/(hm2·a))存在显著差异性,D、Qz、Zz均表现为碳的吸收汇,且Qz的汇强显著高于D和Zz 1.6和1.2倍(P < 0.05),但J已转化为碳的排放源(− 0.42 t/(hm2·a),P < 0.05)。结论 择伐干扰8年后寒温带冻土区毛赤杨沼泽林的碳汇功能已恢复,而皆伐后仍维持碳源,故在湿地碳汇管理中适宜采取择伐而应避免皆伐。
  • 图 1  寒温带大兴安岭非连续冻土区不同采伐处理森林湿地CH4(a)(b)和CO2(c)(d)排放季节动态

    Figure 1.  Seasonal dynamics of methane (a) (b) and carbon dioxide (c) (d) emission from forested wetland under different harvest treatments at discontinuous permafrost region in the cold temperate Daxing’anling Mountains of northeastern China

    图 2  不同采伐处理森林湿地环境因子与土壤CH4(a~d)和CO2(e~h)排放的最优结构方程模型

    Figure 2.  The best fitted structural equation models of methane (a−d) and carbon dioxide (e−h) emission fluxes to environmental factors at different harvest treatments forested wetland

    表 1  大兴安岭森林沼泽群落建群种毛赤杨相对生长方程

    Table 1.  Relative growth equations for Alnus sibirica var. hirsuta of forested swamps in Daxing’anling Mountains of northeastern China

    树种
    Species
    组分
    Component
    生物量方程
    Growth equation for biomass
    R2显著性
    Significance
    标准误
    Standard error
    毛赤杨 Alnus sibirica var. hirsuta干 TrunkW = 0.107 7D2.035 70.990 10.000 00.451 7
    枝 BranchW = 0.008 2D2.594 80.952 00.000 40.110 2
    叶 LeafW = 0.002 5D2.900 90.977 20.000 10.212 1
    皮 BarkW = 0.000 6D2.946 10.992 20.000 00.311 4
    根 RootW = 0.210 3D1.405 00.974 90.000 30.215 8
    单木 Single treeW = 0.239 3D1.996 70.992 80.000 40.151 0
    注:W为生物量(kg);D为胸径(cm)。Notes: W, biomass (kg); D, DBH (cm).
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    表 2  寒温带大兴安岭非连续冻土区不同采伐处理森林湿地环境因子状况

    Table 2.  Environmental factors of different harvesting treatments forested wetland at discontinuous permafrost region in the cold temperate Daxing’anling Mountains of northeastern China

    环境因子
    Environmental factor
    处理 Treatment
    DQzZzJ
    生长季水位
    Water level in growing season/cm
    − 8.32 ± 0.46c − 8.54 ± 0.06c − 11.05 ± 0.21b − 14.70 ± 0.44a
    非生长季水位
    Water level in non-growing season/cm
    − 32.33 ± 6.13a − 30.59 ± 6.07a − 30.69 ± 1.11a − 27.04 ± 0.86a
    化冻深度
    Freezing depth/cm
    68.34 ± 2.52a 68.67 ± 5.51a 73.33 ± 3.79a 75.38 ± 6.08a
    雪被厚度
    Snow cover thickness/cm
    19.23 ± 3.54b 18.13 ± 3.57b 14.30 ± 2.15a 15.07 ± 2.33a
    0 ~ 40 cm土壤温度
    Soil temperature in 0−40 cm/℃
    − 2.57 ± 0.16a − 2.42 ± 0.13a − 2.04 ± 0.12b − 1.98 ± 0.19b
    0 ~ 50 cm土壤有机碳
    Soil organic carbon content in 0−50 cm/(mg·g− 1)
    138.08 ± 8.47c 129.40 ± 12.47bc 121.30 ± 5.53ab 110.42 ± 1.21a
    0 ~ 50 cm碳氮比
    C/N ratio in 0−50 cm soil
    12.61 ± 0.34b 10.78 ± 0.34a 11.41 ± 0.45a 11.08 ± 0.07a
    0 ~ 50 cm含水率
    Soil water content in 0−50 cm/%
    80.68 ± 2.55b 71.45 ± 4.68a 69.10 ± 3.54a 64.50 ± 4.17a
    注:D为对照;Qz为轻度择伐;Zz为重度择伐;J为皆伐。下同。Notes: D, control; Qz, low intensity selective cutting; Zz, high intensity selective cutting; J, clear cutting. The same below.
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    表 3  结构方程模型各项检验指标及拟合结果

    Table 3.  Various test indices and fitting results of structural equation model

    指数
    Index
    参数名称
    Parameter name
    评价标准
    Evaluation criteria standard
    CH4CO2
    DQzZzJDQzZzJ
    绝对拟合指数
    Absolute fitting index
    χ2/df< 32.5060.6130.1562.7261.7532.8210.0170.461
    GFI> 0.90.9730.9830.9980.9710.9550.9510.9950.991
    P> 0.050.1130.4340.6930.0990.1540.1600.8950.231
    相对拟合指数
    Relative fitting index
    NFI> 0.90.9800.9880.9990.9830.9740.9710.9960.995
    TLI0.9080.9570.9780.9850.9390.9460.9990.979
    CFI0.9870.9961.0000.9880.9880.9801.0000.996
    信息指数
    Information index
    IFI> 0.90.9880.9960.9970.9890.9890.9810.9870.988
    ECVI越小越好
    The smaller, the better
    0.8720.8180.8040.8781.1791.2471.1431.112
    注:χ2/df为卡方自由度比;GFI为适配度指数;P为显著性概率值;NFI为规准适配指数;TLI为非规准适配指数;CFI为比较适配指数;IFI为增值适配指数;ECVI为信息标准指数。Notes: χ2/df, chi-square degrees of freedom; GFI, goodness of fitting index; P, significance probability value; NFI, normed fitting index; TLI, tucker-Lewis index; CFI, comparative fitting index; IFI, incremental fitting index; ECVI, expected cross validation index.
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    表 4  寒温带大兴安岭非连续冻土区不同采伐处理森林湿地土壤CH4、CO2年通量及季节通量

    Table 4.  Methane and carbon emission flux from soil of forested wetland under different harvest treatments at discontinuous permafrost region in the cold temperate Daxing’anling Mountains of northeastern China

    气体
    Gas
    季节
    Season
    处理 Treatment
    DQzZzJ
    甲烷通量
    CH4 flux/
    (mg·m− 2·h− 1)
    春季 Spring 0.023 ± 0.003Cb 0.018 ± 0.002Bab 0.023 ± 0.001Cc 0.013 ± 0.002Ab
    夏季 Summer 0.051 ± 0.009Ac 0.036 ± 0.010Ac 0.036 ± 0.001Ad 0.035 ± 0.009Ac
    秋季 Autumn 0.024 ± 0.004Bb 0.026 ± 0.005Bb 0.015 ± 0.003Ab 0.016 ± 0.002Ab
    冬季 Winter 0.012 ± 0.001Ba 0.011 ± 0.001Ba − 0.001 ± 0.001Aa − 0.000 2 ± 0.001Aa
    生长季 Growing season 0.029 ± 0.004Cb 0.022 ± 0.003ABb 0.024 ± 0.002BCb 0.018 ± 0.001Ab
    非生长季 Non-growing season 0.013 ± 0.000 4Ba 0.012 ± 0.001Ba − 0.001 ± 0.001Aa 0.001 ± 0.001Aa
    年均值 Annual average 0.019 ± 0.001B 0.017 ± 0.002B 0.009 ± 0.001A 0.008 ± 0.001A
    CO2通量
    CO2 flux/
    (mg·m− 2·h− 1)
    春季 Spring 178.06 ± 27.78Bb 130.49 ± 10.78Ab 163.31 ± 9.31Bb 114.77 ± 13.48Ab
    夏季 Summer 318.61 ± 41.73Bc 216.38 ± 8.09Ac 257.54 ± 29.76ABd 302.24 ± 21.51ABd
    秋季 Autumn 322.35 ± 51.55Bc 277.87 ± 28.08Bd 214.90 ± 19.95Ac 209.44 ± 10.23Ac
    冬季 Winter 51.11 ± 9.02Aa 46.23 ± 5.76Aa 52.14 ± 2.93Aa 46.17 ± 2.57Aa
    生长季 Growing season 241.51 ± 35.74Bb 180.18 ± 12.56Ab 194.74 ± 12.40Ab 183.77 ± 1.70Ab
    非生长季 Non-growing season 62.04 ± 9.70Ba 56.46 ± 4.10ABa 58.11 ± 2.41ABa 49.19 ± 1.25Aa
    年均值 Annual average 133.65 ± 14.86B 108.29 ± 10.09A 114.36 ± 9.49A 103.69 ± 5.96A
    注:大写字母表示同季节不同类型间差异(P < 0.05),小写字母表示同类型不同季节比较(P < 0.05)。下同。Notes: different capital letters indicate significant difference between different treatments in the same season (P < 0.05), different lowercase letters indicate significant difference between different seasons in the same treatment (P < 0.05). The same below.
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    表 5  结构方程模型中不同采伐处理森林湿地环境因子对CH4、CO2排放量的标准化效应

    Table 5.  Standardized effects of environmental factors on methane and carbon dioxide emission fluxes at different harvest treatments forested wetland in the structural equation model

    气体
    Gas
    环境因子
    Environmental factor
    处理 Treatment
    DQzZzJ
    对CH4的效应
    Effect to CH4
    水位
    Water level
    直接效应 Direct effect 0.51 0.48 0.15 0.02
    间接效应 Indirect effect − 0.05 − 0.07 0.02 0.05
    总效应 Total effect 0.46 0.41 0.17 0.06
    雪被厚度
    Snow cover thickness
    直接效应 Direct effect 0.10 0.06 − 0.35 − 0.40
    间接效应 Indirect effect
    总效应 Total effect 0.10 0.06 − 0.35 − 0.40
    化冻深度
    Freezing depth
    直接效应 Direct effect 0.43 0.39 0.30 0.16
    间接效应 Indirect effect
    总效应 Total effect 0.43 0.39 0.30 0.16
    土壤温度
    Soil temperature
    直接效应 Direct effect − 0.06 0.03 0.14 0.36
    间接效应 Indirect effect 0.68 0.61 0.57 0.40
    总效应 Total effect 0.63 0.64 0.71 0.76
    对CO2的效应
    Effect to CO2
    土壤含水率
    Soil water content
    直接效应 Direct effect − 0.20 0.03 − 0.10 − 0.04
    间接效应 Indirect effect − 0.11 − 0.09 − 0.02 0.03
    总效应 Total effect − 0.30 − 0.06 − 0.12 − 0.01
    土壤有机碳
    Soil organic carbon
    直接效应 Direct effect − 0.69 − 0.66 − 0.45 − 0.49
    间接效应 Indirect effect 0.22 0.22 0.15 0.14
    总效应 Total effect − 0.47 − 0.44 − 0.30 − 0.35
    土壤碳氮比
    Soil C/N ratio
    直接效应 Direct effect 0.34 0.26 0.17 0.19
    间接效应 Indirect effect
    总效应 Total effect 0.34 0.26 0.17 0.19
    化冻深度
    Freezing depth
    直接效应 Direct effect 0.06 0.16 0.24 0.49
    间接效应 Indirect effect 0.04 − 0.05 − 0.02 − 0.13
    总效应 Total effect 0.09 0.11 0.22 0.37
    土壤温度
    Soil temperature
    直接效应 Direct effect 0.41 0.47 0.53 0.57
    间接效应 Indirect effect 0.19 0.16 0.16 0.13
    总效应 Total effect 0.60 0.62 0.68 0.70
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    表 6  寒温带大兴安岭非连续冻土区不同采伐处理森林湿地植被净初生产力与年净固碳量

    Table 6.  Net primary productivity and net carbon sequestration of forested wetland under different harvest treatments at discontinuous permafrost region in the cold temperate Daxing’anling Mountains of northeastern China

    指标
    Item
    层次
    Layer
    处理 Treatment
    D QzZz J
    净初级生产力/
    (t·hm− 2·a− 1)
    NPP/(t·ha −1·year− 1)
    乔木层 Tree layer 6.35 ± 0.24B 6.16 ± 0.27B 3.91 ± 0.43A
    灌木层 Shrub layer 0.59 ± 0.08A 0.59 ± 0.04A 0.61 ± 0.08A 0.76 ± 0.13B
    草本层 Herb layer 1.10 ± 0.29A 1.59 ± 0.50A 2.42 ± 0.49B 4.31 ± 1.17C
    植被 Vegetation 8.04 ± 0.17C 8.83 ± 0.43C 6.94 ± 0.35B 5.07 ± 1.27A
    植被年净固碳量/
    (t·hm− 2·a− 1)
    VNCS/(t·ha−1·year − 1)
    乔木层 Tree layer 3.00 ± 0.04B 2.89 ± 0.06B 1.89 ± 0.02A
    灌木层 Shrub layer 0.26 ± 0.04A 0.27 ± 0.02A 0.27 ± 0.04A 0.35 ± 0.06B
    草本层 Herb layer 0.46 ± 0.11A 0.66 ± 0.21AB 1.02 ± 0.21B 1.75 ± 0.54C
    植被 Vegetation 3.72 ± 0.12C 3.83 ± 0.23C 3.19 ± 0.25B 2.10 ± 0.58A
    注: NPP为净初级生产力,VNCS为植被年净固碳量。不同字母表示不同处理间差异显著(P < 0.05)。下同。Notes: NPP, net primary productivity; VNCS, annual net carbon sequestration. Different letters mean the difference is significant among varied treatments (P < 0.05). The same below.
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    表 7  寒温带大兴安岭非连续冻土区不同采伐处理森林湿地碳源/汇

    Table 7.  Source or sink of carbon from forested wetland under different cutting treatments at discontinuous permafrost region in the cold temperate Daxing’anling Mountains of northeastern China

    指标
    Index
    处理 Treatment
    D Qz Zz J
    植被年净固碳量 /(t·hm− 2·a− 1) VNCS /(t·ha− 1·year− 1) 3.72 ± 0.12C 3.83 ± 0.23C 3.19 ± 0.25B 2.10 ± 0.58A
    年碳排放量 /(t·hm− 2·a− 1) ACE/(t·ha− 1·year− 1) 3.22 ± 0.15B 2.53 ± 0.02A 2.59 ± 0.03A 2.52 ± 0.06A
    碳源/汇 /(t·hm− 2·a− 1) CSS/(t·ha− 1·year− 1) 0.50 ± 0.17B 1.30 ± 0.21C 0.60 ± 0.28B − 0.42 ± 0.57A
    注:VNCS为植被年净固碳量,ACE为年碳排放量,CSS为碳源/汇。Notes: VNCS, annual net carbon sequestration; ACE, annual carbon emission; CSS, carbon source/sink.
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  • [1] Schuur E A G, Bockheim J, Canadell J G, et al. Vulnerability of permafrost carbon to climate change: implications for the global carbon cycle[J]. AIBS Bulletin, 2008, 58(8): 701−714.
    [2] Tarnocai C, Canadell J G, Schuur E A G, et al. Soil organic carbon pools in the northern circumpolar permafrost region[J]. Global Biogeochemical Cycles, 2009, 23(2): 1−11.
    [3] Abbott B W, Jones J B. Permafrost collapse alters soil carbon stocks, respiration, CH4, and N2O in upland tundra[J]. Global Change Biology, 2015, 21(12): 4570−4587. doi: 10.1111/gcb.13069
    [4] Davidson E A, Janssens I A. Temperature sensitivity of soil carbon decomposition and feedbacks to climate change[J]. Nature, 2006, 440: 165−173. doi: 10.1038/nature04514
    [5] Hinzman L D, Bettez N D, Bolton W R, et al. Evidence and Implications of recent climate change in northern Alaska and other Arctic regions[J]. Climatic Change, 2005, 72(3): 251−298. doi: 10.1007/s10584-005-5352-2
    [6] Kurylyk B L, Hayashi M, Quinton W L, et al. Influence of vertical and lateral heat transfer on permafrost thaw, peatland landscape transition, and groundwater flow[J]. Water Resources Research, 2016, 52(2): 1286−1305. doi: 10.1002/2015WR018057
    [7] Walvoord M A, Kurylyk B L. Hydrologic impacts of thawing permafrost:a review[J]. Vadose Zone Journal, 2016, 15(6): 14−15.
    [8] Baltzer J L, Veness T, Chasmer L E, et al. Forests on thawing permafrost: fragmentation, edge effects, and net forest loss[J]. Global Change Biology, 2014, 20(3): 824−834. doi: 10.1111/gcb.12349
    [9] Jansson J K, Taş N. The microbial ecology of permafrost[J]. Nature Reviews Microbiology, 2014, 12(6): 414−425. doi: 10.1038/nrmicro3262
    [10] Bockheim J, Vieira G, Ramos M, et al. Climate warming and permafrost dynamics in the Antarctic Peninsula region[J]. Global and Planetary Change, 2013, 100: 215−223. doi: 10.1016/j.gloplacha.2012.10.018
    [11] Lee H, Schuur E A G, Inglett K S, et al. The rate of permafrost carbon release under aerobic and anaerobic conditions and its potential effects on climate[J]. Global Change Biology, 2012, 18(2): 515−527. doi: 10.1111/j.1365-2486.2011.02519.x
    [12] Natali S M, Schuur E A G, Mauritz M, et al. Permafrost thaw and soil moisture driving CO2 and CH4 release from upland tundra[J]. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 2015, 120(3): 525−537. doi: 10.1002/2014JG002872
    [13] Schuur E A G, McGuire A D, Schädel C, et al. Climate change and the permafrost carbon feedback[J]. Nature, 2015, 520: 171−179. doi: 10.1038/nature14338
    [14] Voigt C, Marushchak M E, Mastepanov M, et al. Ecosystem carbon response of an Arctic peatland to simulated permafrost thaw[J]. Global Change Biology, 2019, 25: 1746−1764. doi: 10.1111/gcb.14574
    [15] Turetsky M R, Wieder R K, Vitt D H, et al. The disappearance of relict permafrost in boreal north America: effects on peatland carbon storage and fluxes[J]. Global Change Biology, 2007, 13(9): 1922−1934. doi: 10.1111/j.1365-2486.2007.01381.x
    [16] Schuur E A G, Vogel J G, Crummer K G, et al. The effect of permafrost thaw on old carbon release and net carbon exchange from tundra[J]. Nature, 2009, 459: 556−559. doi: 10.1038/nature08031
    [17] Abbott B W, Jones J B, Schuur E A G, et al. Biomass offsets little or none of permafrost carbon release from soils, streams, and wildfire: an expert assessment[J/OL]. Environmental Research Letters, 2016, 11(3): 034014 (2016−03−07) [2018−11−18]. https://doi.org/10.1088/1748-9326/11/3/034014.
    [18] Vestin P, Mölder M, Sundqvist E, et al. Significant emissions of methane and nitrous oxide following clear-cutting of a boreal forest stand[C]. San Francisco: AGU Fall Meeting, 2011.
    [19] Kubin E, Kemppainen L. Effect of clearcutting of boreal spruce forest on air and soil temperature conditions[J]. Acta Forestalia Fennica, 1991, 225(225): 1−41.
    [20] Sun G, Riekerk H, Kornhak L V. Ground-water-table rise after forest harvesting on cypress-pine flatwoods in Florida[J]. Wetlands, 2000, 20(1): 101−112. doi: 10.1672/0277-5212(2000)020[0101:GWTRAF]2.0.CO;2
    [21] Zerva A, Mencuccini M. Short-term effects of clearfelling on soil CO2, CH4, and N2O fluxes in a Sitka spruce plantation[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2005, 37(11): 2025−2036. doi: 10.1016/j.soilbio.2005.03.004
    [22] 郝利, 牟长城, 常怡慧, 等. 采伐对小兴安岭森林沼泽非生长季土壤温室气体排放的影响[J]. 应用生态学报, 2019, 30(5):1713−1725.Hao L, Mu C C, Chang Y H, et al. Effects of harvest on greenhouse gas emissions from forested swamp during non-growing season in Xiaoxing’an Mountains of China[J]. Chinese Journal Applied Ecology, 2019, 30(5): 1713−1725.
    [23] Iwahana G, Machimura T, Kobayashi Y, et al. Influence of forest clear-cutting on the thermal and hydrological regime of the active layer near Yakutsk, eastern Siberia[J/OL]. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 2005, 110: G02004 (2005−10−26) [2018−12−16]. https://doi.org/10.1029/2005JG000039.
    [24] Fedorov A N, Iwahana G, Konstantinov P Y, et al. Variability of permafrost and landscape conditions following clear cutting of larch forest in Central Yakutia[J]. Permafrost & Periglacial Processes, 2016, 28(1): 331−338.
    [25] 牟长城, 吴云霞, 李婉姝, 等. 采伐对小兴安岭落叶松-泥炭藓沼泽温室气体排放的影响[J]. 应用生态学报, 2010, 21(2):287−293.Mu C C, Wu Y X, Li W S, et al. Effects of forest cutting on greenhouse gas emissions from Larix gmelini-sphagnum swamps in Lesser Xing’ an Mountains of Heilongjiang, China[J]. Chinese Journal Applied Ecology, 2010, 21(2): 287−293.
    [26] 孙晓新, 牟长城, 宋长春, 等. 采伐对小兴安岭森林沼泽甲烷通量的影响[J]. 土壤通报, 2011, 42(1):190−194.Sun X X, Mu C C, Song C C, et al. Impact of harvesting on methane flux in Xiaoxing’an Mountains forest swamp[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2011, 42(1): 190−194.
    [27] 刘霞, 牟长城, 李婉姝, 等. 小兴安岭毛赤杨样地CH4、N2O排放规律及其对人为干扰的响应[J]. 环境科学学报, 2009, 29(12):2642−2650. doi: 10.3321/j.issn:0253-2468.2009.12.024Liu X, Mu C C, Li W S, et al. Emission of CH4 and N2O from Alnus sibirica swamps and the response to human disturbance the Xiaoxing’an Mountains[J]. Acta Scientiae Circumtantiae, 2009, 29(12): 2642−2650. doi: 10.3321/j.issn:0253-2468.2009.12.024
    [28] Huttunen J T, Nykänen H, Martikainen P J, et al. Fluxes of nitrous oxide and methane from drained peatlands following forest clear-felling in southern Finland[J]. Plant & Soil, 2003, 255(2): 457−462.
    [29] Gao S, Chen J, Tang Y, et al. Ecosystem carbon (CO2 and CH4) fluxes of a Populus dettoides plantation in subtropical China during and post clear-cutting[J]. Forest Ecology and Management, 2015, 357: 206−219. doi: 10.1016/j.foreco.2015.08.026
    [30] Olchev A, Kurbatova J, Mukhartova J, et al. The effect of deforestation and land-use changes on CO2 and H2O exchange between land surface and the atmosphere in the Upper Volga Area in Russia[C]. Berlin: EGU General Assembly Conference Abstracts, 2016.
    [31] Peckham S D, Gower S T. Simulated long-term effects of harvest and biomass residue removal on soil carbon and nitrogen content and productivity for two Upper Great Lakes forest ecosystems[J]. Global Change Biology Bioenergy, 2011, 3(2): 135−147. doi: 10.1111/j.1757-1707.2010.01067.x
    [32] Powers R F, Scott D A, Sanchez F G, et al. The North American long-term soil productivity experiment: findings from the first decade of research[J]. Forest Ecology and Management, 2005, 220(1−3): 31−50. doi: 10.1016/j.foreco.2005.08.003
    [33] Dawnm B, Kena E, Stephenb H, et al. The effects of partial harvest on the understory vegetation of southern Ontario woodlands[J]. Forest Ecology & Management, 2008, 255(7): 2204−2212.
    [34] Mu C, Lu H, Wang B, et al. Short-term effects of harvesting on carbon storage of boreal Larix gmelinii: Carex schmidtii forested wetlands in Daxing’anling, northeast China[J]. Forest Ecology and Management, 2013, 293: 140−148. doi: 10.1016/j.foreco.2012.12.031
    [35] Connell M J, Raison R J, Jenkins P. Effects of thinning and coppice control on stand productivity and structure in a silvertop ash (Eucalyptus sieberi L. Johnson) forest[J]. Australian Forestry, 2004, 67(1): 30−38. doi: 10.1080/00049158.2004.10676203
    [36] Scott N A, Hollinger D, Davidson E A, et al. Changes in the net carbon balance following a shelterwood harvest at Howland Forest in central Maine seven years after harvest[C]. San Francisco, California, United States: AGU Fall Meeting Abstracts, 2009.
    [37] Raymond C L, Healey S, Peduzzi A, et al. Representative regional models of post-disturbance forest carbon accumulation: integrating inventory data and a growth and yield model[J]. Forest Ecology and Management, 2015, 336: 21−34. doi: 10.1016/j.foreco.2014.09.038
    [38] Amiro B D, Barr A G, Black T A, et al. Carbon, energy and water fluxes at mature and disturbed forest sites, Saskatchewan, Canada[J]. Agricultural and forest meteorology, 2006, 136(3−4): 237−251. doi: 10.1016/j.agrformet.2004.11.012
    [39] Zha T, Barr A G, Black T A, et al. Carbon sequestration in boreal jack pine stands following harvesting[J]. Global Change Biology, 2009, 15(6): 1475−1487. doi: 10.1111/j.1365-2486.2008.01817.x
    [40] Fredeen A L, Waughtal J D, Pypker T G. When do replanted sub-boreal clearcuts become net sinks for CO2?[J]. Forest Ecology and Management, 2007, 239(1−3): 210−216. doi: 10.1016/j.foreco.2006.12.011
    [41] Clark K L, Gholz H L, Castro M S. Carbon dynamics along a chronosequence of slash pine plantations in north Florida[J]. Ecological Applications, 2004, 14(4): 1154−1171. doi: 10.1890/02-5391
    [42] Aguilos M, Takagi K, Liang N, et al. Dynamics of ecosystem carbon balance recovering from a clear-cutting in a cool-temperate forest[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2014, 197: 26−39. doi: 10.1016/j.agrformet.2014.06.002
    [43] Howard E A, Gower S T, Foley J A, et al. Effects of logging on carbon dynamics of a jack pine forest in Saskatchewan, Canada[J]. Global Change Biology, 2004, 10(8): 1267−1284. doi: 10.1111/j.1529-8817.2003.00804.x
    [44] Goulden M L, McMillan A M S, Winston G C, et al. Patterns of NPP, GPP, respiration, and NEP during boreal forest succession[J]. Global Change Biology, 2011, 17(2): 855−871. doi: 10.1111/j.1365-2486.2010.02274.x
    [45] Humphreys E R, Black T A, Morgenstern K, et al. Carbon dioxide fluxes in coastal Douglas-fir stands at different stages of development after clearcut harvesting[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2006, 140(1−4): 6−22. doi: 10.1016/j.agrformet.2006.03.018
    [46] 郭东信, 王绍令, 鲁国威, 等. 东北大小兴安岭多年冻土分区[J]. 冰川冻土, 1981, 3(3):1−9.Guo D X, Wang S L, Lu G W, et al. Zonation of permafrost in the Da-Xiao Xing anling Mountains in northeastern China[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 1981, 3(3): 1−9.
    [47] Jin H, Yu Q, Lü L, et al. Degradation of permafrost in the Xing’anling Mountains, northeastern China[J]. Permafrost and Periglacial Processes, 2007, 18(3): 245−258. doi: 10.1002/ppp.589
    [48] Liu X, Guo Y, Hu H, et al. Dynamics and controls of CO2 and CH4 emissions in the wetland of a montane permafrost region, northeast China[J]. Atmospheric Environment, 2015, 122: 454−462. doi: 10.1016/j.atmosenv.2015.10.007
    [49] Miao Y, Song C, Sun L, et al. Growing season methane emission from a boreal peatland in the continuous permafrost zone of Northeast China: effects of active layer depth and vegetation[J]. Biogeosciences, 2012, 9(11): 4455−4464. doi: 10.5194/bg-9-4455-2012
    [50] 王娇月, 韩耀鹏, 宋长春, 等. 冻融作用对大兴安岭多年冻土区泥炭地土壤有机碳矿化的影响研究[J]. 气候变化研究进展, 2018, 14(1):59−66.Wang J Y, Han Y P, Song C C, et al. Effects of freezing-thawing cycles on soil organic carbon mineralization in the peatland ecosystems from continuous permafrost zone, Great Hinggan Mountains[J]. Climate Change Reseach, 2018, 14(1): 59−66.
    [51] 蒋磊, 宋艳宇, 宋长春, 等. 大兴安岭冻土区泥炭地土壤碳、氮含量和酶活性室内模拟研究[J]. 湿地科学, 2018, 16(3):294−302.Jiang L, Song Y Y, Song C C, et al. Indoor simulation study on carbon and nitrogen contents and enzyme activities of soils in permafrost region in Greater Khingan Mountains[J]. Wetland Science, 2018, 16(3): 294−302.
    [52] 牟长城, 王彪, 卢慧翠, 等. 大兴安岭天然沼泽湿地生态系统碳储量[J]. 生态学报, 2013, 33(16):4956−4965. doi: 10.5846/stxb201212271884Mu C C, Wang B, Lu H C, et al. Carbon storage of natural wetland ecosystem in Daxing’anling of China[J]. Acta Ecologica Sinica, 2013, 33(16): 4956−4965. doi: 10.5846/stxb201212271884
    [53] Harden J W, Koven C D, Ping C L, et al. Field information links permafrost carbon to physical vulnerabilities of thawing[J]. Geophysical Research Letters, 2012, 39(15): 1−6.
    [54] Alm J, Schulman L, Walden J, et al. Carbon balance of a boreal bog during a year with an exceptionally dry summer[J]. Ecology, 1999, 80(1): 161−174. doi: 10.1890/0012-9658(1999)080[0161:CBOABB]2.0.CO;2
    [55] Kelley C A, Martens C S, Ussler Ⅲ W. Methane dynamics across a tidally flooded riverbank margin[J]. Limnology and Oceanography, 1995, 40(6): 1112−1129. doi: 10.4319/lo.1995.40.6.1112
    [56] 吴艺雪, 杨效东, 余广彬. 两种热带雨林土壤微生物生物量碳季节动态及其影响因素[J]. 生态环境学报, 2009, 18(2):658−663. doi: 10.3969/j.issn.1674-5906.2009.02.049Wu Y X, Yang X D, Xu G B. Seasonal fluctuation of soil microbial biomass carbon and its influence factors in two types of tropical rainforests[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2009, 18(2): 658−663. doi: 10.3969/j.issn.1674-5906.2009.02.049
    [57] Ström L, Christensen T R. Below ground carbon turnover and greenhouse gas exchanges in a sub-arctic wetland[J]. Soil Biology & Biochemistry, 2007, 39(7): 1689−1698.
    [58] Albert M R, Hardy J P. Ventilation experiments in seasonal snow cover[J]. IAHS Publications-Series of Proceedings and Reports-Intern Assoc Hydrological Sciences, 1995, 228: 41−50.
    [59] Leon E, Vargas R, Bullock S, et al. Hot spots, hot moments, and spatio-temporal controls on soil CO2 efflux in a water-limited ecosystem[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2014, 77: 12−21. doi: 10.1016/j.soilbio.2014.05.029
    [60] Sollins P, Spycher G, Glassman C A. Net nitrogen mineralization from light-and heavy-fraction forest soil organic matter[J]. Soil Biology and Biochemistry, 1984, 16(1): 31−37. doi: 10.1016/0038-0717(84)90122-6
    [61] N.C. 布雷迪. 土壤的本质与性状[M]. 北京: 科学出版社, 1982.Brady N C. The nature and properties of soils[M]. Beijing: Science Press, 1982.
    [62] Mallik A U, Newaz S, Mackereth R W, et al. Geomorphic changes of headwater systems 3-23 years after forest harvesting by clearcutting[J]. Ecosphere, 2011, 2(4): 1−14.
  • [1] 张玉红覃炳醒孙铭隆周志强 . 林火对大兴安岭典型林型林下植被与土壤的影响. 北京林业大学学报, 2012, 9(2): 7-13.
    [2] 任清胜赵雨森 . 重度火烧对大兴安岭落叶松天然林土壤团聚体有机碳和黑碳的影响. 北京林业大学学报, 2016, 13(2): 29-36. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150098
    [3] 谷会岩金屿淞张芸慧陈祥伟 . 林火对大兴安岭偃松—兴安落叶松林土壤养分的影响. 北京林业大学学报, 2016, 13(7): 48-54. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150510
    [4] 李明泽王雪高元科付瑜范文义 . 大兴安岭植被指数年际变化及影响因子分析. 北京林业大学学报, 2015, 12(5): 1-10. doi: 10.13332/j.1000-1522.20140220
    [5] 王涛董灵波刘兆刚张凌宇陈莹 . 大兴安岭天然次生林林木补植空间优化. 北京林业大学学报, 2019, 41(5): 127-136. doi: 10.13332/j.1000-1522.20190025
    [6] 崔巍牟长城卢慧翠包旭王彪 . 排水造林对大兴安岭湿地生态系统碳储量的影响. 北京林业大学学报, 2013, 10(5): 28-36.
    [7] 何潇曹磊徐胜林李海奎 . 内蒙古大兴安岭林区不同恢复阶段森林生物量特征与影响因素. 北京林业大学学报, 2019, 41(9): 50-58. doi: 10.13332/j.1000-1522.20190030
    [8] 刘玉杰满秀玲 . 大兴安岭主要林型土壤Zn、Mn形态及潜在生态风险分析. 北京林业大学学报, 2015, 12(7): 45-52. doi: 10.13332/j.1000-1522.20140482
    [9] 王竞红蔡体久葛树生刘敬旭琚存勇孙晓新 . 中俄输油管道工程建设对大兴安岭典型森林生态系统的影响. 北京林业大学学报, 2015, 12(10): 58-66. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150086
    [10] 池波蔡体久满秀玲李奕 . 大兴安岭北部兴安落叶松树干液流规律及影响因子分析. 北京林业大学学报, 2013, 10(4): 21-26.
    [11] 张功宝蔡体久徐飞 . 小兴安岭退化沼泽湿地植被恢复技术. 北京林业大学学报, 2014, 11(6): 112-118. doi: 10.13332/j.cnki.jbfu.2014.06.021
    [12] 左强何怀江张春雨赵秀海张君李金功 . 采伐对蛟河阔叶红松混交林土壤呼吸的影响. 北京林业大学学报, 2016, 13(4): 71-76. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160055
    [13] 米爽宋子龙秦江环孟令君张春雨赵秀海何怀江 . 抚育采伐对吉林蛟河针阔混交林幼苗更新的影响. 北京林业大学学报, 2019, 41(5): 159-169. doi: 10.13332/j.1000-1522.20190021
    [14] 李建彭鹏何怀江谭凌照张新娜吴相菊刘兆刚 . 采伐对吉林蛟河针阔混交林空间结构的影响. 北京林业大学学报, 2017, 39(9): 48-57. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170220
    [15] 张甜朱玉杰董希斌 . 抚育间伐对小兴安岭天然针阔混交次生林生境的影响. 北京林业大学学报, 2017, 39(10): 1-12. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170187
    [16] 韩士杰袁志友方运霆王智平 . 中国北方森林和草地生态系统碳氮耦合循环与碳源汇效应研究. 北京林业大学学报, 2016, 13(12): 128-130. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160384
    [17] 魏安然张雨秋谭凌照何怀江张春雨赵秀海 . 抚育采伐对针阔混交林林分结构及物种多样性的影响. 北京林业大学学报, 2019, 41(5): 148-158. doi: 10.13332/j.1000-1522.20190018
    [18] 段亮亮满秀玲刘玉杰刘海亮田野宏刘茜 . 大兴安岭北部天然落叶松林土壤水分空间变异及影响因子分析. 北京林业大学学报, 2014, 11(4): 36-41. doi: 10.13332/j.cnki.jbfu.2014.04.010
    [19] 王绪高李秀珍贺红士 , . 大兴安岭森林景观在不同火干扰及人工更新下的演替动态. 北京林业大学学报, 2006, 3(1): 14-22.
    [20] 杨光宁吉彬舒立福何诚邸雪颖 . 黑龙江大兴安岭卫星热点预报森林火灾准确性研究. 北京林业大学学报, 2017, 39(12): 1-9. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170147
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-04-25
  • 录用日期:  2019-07-29
  • 网络出版日期:  2020-03-09
  • 刊出日期:  2020-03-01

采伐对大兴安岭非连续冻土区毛赤杨沼泽碳源/汇的影响

    通讯作者: 牟长城, muccjs@163.com
    作者简介: 姜宁。主要研究方向:森林湿地生态学。Email:329846108@qq.com 地址:150040黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路26号东北林业大学林学院
  • 东北林业大学生态研究中心,黑龙江 哈尔滨 150040

摘要: 目的气候变暖引起冻土退化将会增加冻土之上湿地的温室气体排放,但有关采伐干扰对冻土湿地温室气体排放有何影响仍不清楚。方法运用静态箱−气相色谱,相对生长方程等方法,测定寒温带大兴安岭冻土生境毛赤杨沼泽林4种不同采伐处理(对照(D)、轻度择伐15%(Qz)、重度择伐45%(Zz)及皆伐(J))的土壤呼吸年碳排放量(ACE)(CO2和CH4),植被净初级生产力(NPP)与年净固碳量(VNCS)及相关环境因子(土壤温度、水位、化冻深度、土壤碳氮含量、雪被厚度等),依据生态系统净碳收支平衡,揭示采伐干扰对冻土生境毛赤杨沼泽林生态系统碳源/汇的影响规律及其机制。结果(1) Zz和J显著降低土壤CH4年均通量(0.008 ~ 0.019 mg/(m2·h))52.6% ~ 57.9%,而Qz与对照相近(− 10.5%,P > 0.05),且其季节动态趋势存在2种类型(D、Qz双峰型−低排放及Zz和J双峰型−低吸收)。(2) Qz、Zz和J显著降低土壤CO2年均通量(103.69 ~ 133.65 mg/(m2·h))14.4% ~ 22.4%(P < 0.05),且其季节动态趋势存在2种类型(D、Qz单峰型−峰值于夏末及Zz和J单峰型−峰值提前于盛夏)。(3) 其土壤CH4通量受土壤温度、水位、雪被厚度综合控制,土壤CO2通量受土壤温度、土壤有机碳含量、化冻深度综合控制。(4) NPP(5.07 ~ 8.83 t/(hm2·a))和VNCS(2.10 ~ 3.83 t/(hm2·a))呈现随采伐强度增大而递减趋势,Qz与D相近(P > 0.05),Zz和J显著低于D 13.7% ~ 36.9%和14.2% ~ 43.5%(P < 0.05),J又显著低于Zz 26.9%和34.2%(P < 0.05)。(5) 净生态系统碳收支(− 0.42 ~ 1.30 t/(hm2·a))存在显著差异性,D、Qz、Zz均表现为碳的吸收汇,且Qz的汇强显著高于D和Zz 1.6和1.2倍(P < 0.05),但J已转化为碳的排放源(− 0.42 t/(hm2·a),P < 0.05)。结论择伐干扰8年后寒温带冻土区毛赤杨沼泽林的碳汇功能已恢复,而皆伐后仍维持碳源,故在湿地碳汇管理中适宜采取择伐而应避免皆伐。

English Abstract

  • 分布于北半球高纬度和高海拔区的多年冻土储存有1 672 Pg的有机碳,约占全球土壤有机碳库50%[1-2],故其在全球碳循环及气候变化中占有重要地位[3-4]。但近百年来全球气候变暖使高纬度生态系统正经历着剧烈变化,气温升高引发深层冻土温度升高[5-6],引起地表水文,微生物活动及植被组成的改变[7-9]。冻土融化释放的有机物分解加快[10-11],将增加大气中的CO2浓度,使冻土退化后的湿地生态系统成为更强的源[12-14]。可能由于大气中CO2浓度增加对土壤的施肥作用,促进植物生产,进而增强了其汇的功能[15-16]。但也有研究表明,植被生产力的提高尚难弥补其源的损失[17]。可见,冻土存在或消失可能对湿地碳循环具有重要影响,故有必要开展相关研究。

    采伐干扰通过改变环境因子(土壤温度[18-19]、水位[18, 20]、含水率[21-22]、碳氮含量及冬季雪被厚度[22]、化冻深度[23])进而影响到湿地的碳排放(CH4和CO2),且土壤温度的提高也可能会导致冻土退化[24],但相关研究仍很缺乏。例如,择伐后温带森林湿地由CH4吸收汇转化排放源[25-26],或择伐降低CH4排放源[27],或择伐降低CH4吸收汇[26]。皆伐后温带与北方森林湿地由CH4吸收汇转化为排放源[18, 21, 25-26],或降低CH4排放源[27],或皆伐后CH4排放没有实质性变化[28]。采伐对森林湿地土壤CO2通量影响也有所不同,例如,皆伐能够增加其土壤CO2排放量[28-29],也可能会降低其排放量[21, 25, 30]。相对较少研究表明择伐也可能降低其土壤CO2排放量[25]。由此可见,目前国内外有关采伐干扰对温带和北方森林湿地土壤碳排放的影响存在诸多争议。

    采伐干扰对森林湿地或森林的碳汇也能产生影响。采伐使凋落物减少限制了土壤碳、氮的输入,降低了土壤养分含量[31-32],对植被恢复与生长可能有限制作用。但择伐后微环境(光照增强、土温升高、湿度增大等)的改变也会促进保留林木及下层植被的生长,进而提高植被生产力和固碳能力[33-35],故择伐干扰后森林或森林湿地碳汇恢复所需时间相对较短,一般只需要4 ~ 13年即可重新达到碳平衡[36-37]。皆伐由于伐除全部林木,冠层光合作用的消除影响自养呼吸与异养呼吸,导致林分在皆伐若干年内将会起着碳源的作用[38-40],且皆伐后森林碳平衡恢复时间与气候区及森林类型有关。例如,亚热带佛罗里达州松林(Pinus elliottii var. elliottii)只需3~4年[41],温带日本北部混交林一般需7年[42],北美加拿大北方森林一般需7 ~ 20年[43-45]。但有关采伐干扰后寒温带冻土区森林湿地的碳汇功能恢复时间仍不清楚,尚有待于对其加以系统研究。

    我国东北大小兴安岭地区处于欧亚大陆多年冻土带南缘[46],至1991—2000年间随着气候变暖,非连续冻土和岛状冻土分布面积较原面积[40]已减少35% ~ 37%[47]。现阶段,有关该冻土区碳循环的研究主要集中于碳排放[48-49],土壤有机碳矿化[50]及土壤碳与酶活性[51]方面,而冻土退化和采伐干扰对该区湿地碳源/汇具有何种影响仍不清楚。本文以我国寒温带大兴安岭冻土南缘(南翁河)毛赤杨(Alnus sibirica var. hirsuta)沼泽为研究对象,运用静态箱−气相色谱,相对生长方程方法,同步测定毛赤杨沼泽4种不同采伐处理(对照(D)、轻度择伐(Qz)、重度择伐(Zz)及皆伐(J))样地的土壤呼吸年碳排放量(CO2和CH4),植被净初级生产力与年净固碳量及其相关环境因子(土壤温度、水位、化冻深度、碳氮含量等),并依据生态系统净碳收支,揭示采伐干扰对冻土生境毛赤杨沼泽生态系统碳源/汇的影响规律及其机制,旨在为我国冻土区森林湿地碳汇管理及定量评估温室气体排放提供科学依据。

    • 南翁河国家级湿地自然保护位于我国寒温带大兴安岭永久冻土区南缘(51°05′07″ ~ 51°39′24″N、125°07′55″ ~ 125°50′05″E),年均气温− 3 ℃,极端最低温度− 48 ℃,冬季长达9个月,植物成长周期较短,年均降水500 mm,且主要集中于7—8月份,平均海拔500 ~ 800 m。土壤永冻层在一些地区呈岛状分布,季节冻层在全区普遍存在。地带性植被为以兴安落叶松(Larix gmelinii)为主的寒温带针叶林。地带性土壤主要为棕色针叶林壤,其次是暗棕壤,并有沼泽土和草甸土分布。典型森林沼泽类型为毛赤杨—沼泽交错群落和白桦—沼泽交错群落,乔木主要以毛赤杨(Alnus sibirica var. hirsuta)和白桦(Betula platyphylla)为主,灌木主要有绣线菊(Spiraea salicifolia)、丛桦(Betula dahurica),草本层以小叶章(Deyeuxia angustifolia)、修氏苔草(Carex schmidtii)、羊胡子草(Carex rigescens)为主。

    • 2017年初于大兴安岭多年冻土区南瓮河自然保护区内过往建立的毛赤杨沼泽林采伐试验地(2009年间采伐)选取4种不同采伐处理样地,包括对照(未采伐)、轻度择伐(15%)、重度择伐(45%)、皆伐。每个处理设置3块面积为20 m × 30 m的固定标准地,共计设置标准地12块,并于每个处理中设置3个静态箱,共计12个静态箱,用于采集观测土壤碳排放(CH4和CO2)及相关环境因子。

    • 乔木层净初级生产力测定:于2017年生长季末(9月)对各标准地内所有林木进行每木检尺,按2 cm径级划分选取标准木,各径级选取标准木2 ~ 3株。通过年轮分析仪观测近5年胸径生长量,运用已建立各器官相对生长方程(表1[52],结合林分径级分布拟合计算出天然状态下毛赤杨沼泽乔木层净初级生产力。

      表 1  大兴安岭森林沼泽群落建群种毛赤杨相对生长方程

      Table 1.  Relative growth equations for Alnus sibirica var. hirsuta of forested swamps in Daxing’anling Mountains of northeastern China

      树种
      Species
      组分
      Component
      生物量方程
      Growth equation for biomass
      R2显著性
      Significance
      标准误
      Standard error
      毛赤杨 Alnus sibirica var. hirsuta干 TrunkW = 0.107 7D2.035 70.990 10.000 00.451 7
      枝 BranchW = 0.008 2D2.594 80.952 00.000 40.110 2
      叶 LeafW = 0.002 5D2.900 90.977 20.000 10.212 1
      皮 BarkW = 0.000 6D2.946 10.992 20.000 00.311 4
      根 RootW = 0.210 3D1.405 00.974 90.000 30.215 8
      单木 Single treeW = 0.239 3D1.996 70.992 80.000 40.151 0
      注:W为生物量(kg);D为胸径(cm)。Notes: W, biomass (kg); D, DBH (cm).

      灌木层和草本层净初级生产力测定:于每个标准地沿对角线分别设置5个2 m × 2 m灌木样方和10个1 m × 1 m随机草本样方,采用收割法获得灌木,草本植被全部(地上,地下)生物量鲜质量,于65 ℃下烘干至恒质量,计算含水量以推算草本,灌木全部生物量干质量。灌木生物量除以平均年龄(5年生)即为灌木层净初级生产力,草本层初级生产力为其地上部生物量与地下部当年新生根(靠近茎干、颜色较浅部分)生物量相加。

      植被有机碳浓度及年净固碳量测定:运用干烧法通过碳/氮分析仪Multi N/C 3100,HT 1300 Solids Module(Analytik Jena AG,Germany)测定乔木层(干、根、枝、叶)、灌木层(根、茎、叶)、草本层(地上茎叶、地下根系)有机碳浓度,乘以各组分净初生产力即为相应组分年净固碳量,将各层年净固碳量相加即为植被年净固碳量[28]

    • 运用静态箱−气相色谱法进行CH4、CO2通量观测。采集箱(0.5 m × 0.5 m × 0.5 m)主要材质为不锈钢,由箱体和带有水封槽的箱底座(0.5 m × 0.5 m × 0.1 m)两部分构成,外部罩有隔热板,内部设有小风扇和箱顶取样口。晴天采样,采样前将底座内植物及其根系清除,防止其对土壤异样呼吸干扰,采样时将箱体扣于底座上,加水于水封槽内(防止气体漏出),连接蓄电池使箱内小风扇运转,使气体处于湍流状态,保证其均匀分布。用连接三通阀的聚氯乙烯注射器(70 mL)插入箱顶橡胶取样口抽取气样,将气样转移至铝箔集气袋中,记录采样时间,每间隔10 min取样1次,共计取样4次,用时30 min。所取气样于72 h内完成分析。

      采样期为1年(2017年5月—2018年5月)。2017年5月—2018年2月每15天取样1次,2018年3月—2018年5月(冻融期)每10 d取样1次。每次取样时间为8:00—11:00。季节划分为:5月中旬—6月末为春季,7月上旬—8月上旬为夏季,8月中旬—10月下旬为秋季,11月上旬—次年5月上旬为冬季。5月中旬—9月中旬为生长季,9月下旬—次年5月上旬为非生长季。

      取样时同时测定的环境因子包括:气温、土壤温度(0、5、10、15、20、30、40 cm)、水位、化冻深度、雪被厚度。每次取气之前,使用带有刻度探针的便携数字温度计(JM624)插于箱顶和土壤内测定温度,挖井测量水位,土钻测量化冻深度、硬直尺测量雪厚度。并于每月下旬用土钻采集土样,将土壤按10 cm分层,共取5层。用环刀(100 cm3)法测量土壤密度,75 ℃下烘干测量其干质量,计算体积含水率。通过碳/氮分析仪Multi N/C 3100(Analytik Jena AG,Germany)测定土壤有机碳含量,凯式定氮仪(FOSS Kjeltec 8400,Denmark)测定全氮含量。各处理样地的土壤理化性质及环境因子状况见表2

      表 2  寒温带大兴安岭非连续冻土区不同采伐处理森林湿地环境因子状况

      Table 2.  Environmental factors of different harvesting treatments forested wetland at discontinuous permafrost region in the cold temperate Daxing’anling Mountains of northeastern China

      环境因子
      Environmental factor
      处理 Treatment
      DQzZzJ
      生长季水位
      Water level in growing season/cm
      − 8.32 ± 0.46c − 8.54 ± 0.06c − 11.05 ± 0.21b − 14.70 ± 0.44a
      非生长季水位
      Water level in non-growing season/cm
      − 32.33 ± 6.13a − 30.59 ± 6.07a − 30.69 ± 1.11a − 27.04 ± 0.86a
      化冻深度
      Freezing depth/cm
      68.34 ± 2.52a 68.67 ± 5.51a 73.33 ± 3.79a 75.38 ± 6.08a
      雪被厚度
      Snow cover thickness/cm
      19.23 ± 3.54b 18.13 ± 3.57b 14.30 ± 2.15a 15.07 ± 2.33a
      0 ~ 40 cm土壤温度
      Soil temperature in 0−40 cm/℃
      − 2.57 ± 0.16a − 2.42 ± 0.13a − 2.04 ± 0.12b − 1.98 ± 0.19b
      0 ~ 50 cm土壤有机碳
      Soil organic carbon content in 0−50 cm/(mg·g− 1)
      138.08 ± 8.47c 129.40 ± 12.47bc 121.30 ± 5.53ab 110.42 ± 1.21a
      0 ~ 50 cm碳氮比
      C/N ratio in 0−50 cm soil
      12.61 ± 0.34b 10.78 ± 0.34a 11.41 ± 0.45a 11.08 ± 0.07a
      0 ~ 50 cm含水率
      Soil water content in 0−50 cm/%
      80.68 ± 2.55b 71.45 ± 4.68a 69.10 ± 3.54a 64.50 ± 4.17a
      注:D为对照;Qz为轻度择伐;Zz为重度择伐;J为皆伐。下同。Notes: D, control; Qz, low intensity selective cutting; Zz, high intensity selective cutting; J, clear cutting. The same below.
    • 利用气相色谱仪(Aglient GC 7980A,America)于72 h内完成CH4、CO2气体浓度测定。经测定标准气体对仪器进行校准后,用注射器抽取10 mL气样注入进样口。CH4、CO2气体浓度分析主要由前FID完成,温度设置为250 ℃。其中,CO2经燃烧气(高纯氢气)点火,在375 ℃的镍转化炉中被还原为CH4后进行测定。采用外标法对测定结果计算。

      气体排放通量计算公式:

      $ F = \frac{{{\rm{d}}c}}{{{\rm{d}}t}}\frac{M}{{{V_0}}}\frac{P}{{{P_0}}}\frac{{{T_0}}}{T}H $

      式中:F为气体通量(mg/(m2·h)),正值为排放,负值为吸收;P0V0T0分别为标准状态下的标准大气压、气体摩尔体积和绝对温度;dc/dt为采样时气体浓度随时间变化的直线斜率;M为被测气体的摩尔质量;PT为采样点的实际大气压和温度;H为采样箱高度。年碳排放量根据CH4和CO2中碳元素所占分子式比例进行折算加和推算所得。

    • 依据生态系统净碳收支平衡,利用上述研究所得年净固碳量与土壤异氧呼吸年碳排放量计算差值,评价生态系统碳源/汇功能,正值为碳汇,负值为碳源。

    • 采用SPSS20.0和Microsoft Office Excel 2013软件进行数据分析,SigmaPlot12.5绘图。数据分析采用单因素方差分析法(one-way ANOVA),Duncan分析不同数据组建的差异性,显著性水平设置为α = 0.05。利用Pearson法对CH4及CO2与环境因子进行相关性分析,优先选择相关性大的环境因子纳入构建SEM模型。构建SEM模型前为避免系统误差,对输入数据进行正态性检验,剔除变量指标异常的样方数据,并将所有数据进行Z-score标准化处理。利用Amos21.0构建CH4及CO2与环境因子之间的显变量关系,利用最大似然法对模型进行修正。由表3可见,修正模型的χ2/df均小于3,显著性概率值P均大于0.05,接受虚无假设,其他检验指标也均达到标准,说明模型拟合良好。

      表 3  结构方程模型各项检验指标及拟合结果

      Table 3.  Various test indices and fitting results of structural equation model

      指数
      Index
      参数名称
      Parameter name
      评价标准
      Evaluation criteria standard
      CH4CO2
      DQzZzJDQzZzJ
      绝对拟合指数
      Absolute fitting index
      χ2/df< 32.5060.6130.1562.7261.7532.8210.0170.461
      GFI> 0.90.9730.9830.9980.9710.9550.9510.9950.991
      P> 0.050.1130.4340.6930.0990.1540.1600.8950.231
      相对拟合指数
      Relative fitting index
      NFI> 0.90.9800.9880.9990.9830.9740.9710.9960.995
      TLI0.9080.9570.9780.9850.9390.9460.9990.979
      CFI0.9870.9961.0000.9880.9880.9801.0000.996
      信息指数
      Information index
      IFI> 0.90.9880.9960.9970.9890.9890.9810.9870.988
      ECVI越小越好
      The smaller, the better
      0.8720.8180.8040.8781.1791.2471.1431.112
      注:χ2/df为卡方自由度比;GFI为适配度指数;P为显著性概率值;NFI为规准适配指数;TLI为非规准适配指数;CFI为比较适配指数;IFI为增值适配指数;ECVI为信息标准指数。Notes: χ2/df, chi-square degrees of freedom; GFI, goodness of fitting index; P, significance probability value; NFI, normed fitting index; TLI, tucker-Lewis index; CFI, comparative fitting index; IFI, incremental fitting index; ECVI, expected cross validation index.
    • 图1a1b表4可以得到,采伐对大兴安岭毛赤杨沼泽土壤CH4年均通量具有显著影响。各采伐处理样地土壤CH4年均通量分布在0.008 ~ 0.019 mg/(m2·h),其中,Zz与J使其显著降低52.6%和57.9%(P < 0.05),两者也显著低于Qz 47.1%和52.9%(P < 0.05),但Qz与对照相近(− 10.5%,P > 0.05)。因此,采伐干扰8年后,重度择伐与皆伐显著降低了寒温带大兴安岭非连续冻土区毛赤杨沼泽林土壤CH4年排放通量,而轻度择伐对其无显著影响。

      图  1  寒温带大兴安岭非连续冻土区不同采伐处理森林湿地CH4(a)(b)和CO2(c)(d)排放季节动态

      Figure 1.  Seasonal dynamics of methane (a) (b) and carbon dioxide (c) (d) emission from forested wetland under different harvest treatments at discontinuous permafrost region in the cold temperate Daxing’anling Mountains of northeastern China

      表 4  寒温带大兴安岭非连续冻土区不同采伐处理森林湿地土壤CH4、CO2年通量及季节通量

      Table 4.  Methane and carbon emission flux from soil of forested wetland under different harvest treatments at discontinuous permafrost region in the cold temperate Daxing’anling Mountains of northeastern China

      气体
      Gas
      季节
      Season
      处理 Treatment
      DQzZzJ
      甲烷通量
      CH4 flux/
      (mg·m− 2·h− 1)
      春季 Spring 0.023 ± 0.003Cb 0.018 ± 0.002Bab 0.023 ± 0.001Cc 0.013 ± 0.002Ab
      夏季 Summer 0.051 ± 0.009Ac 0.036 ± 0.010Ac 0.036 ± 0.001Ad 0.035 ± 0.009Ac
      秋季 Autumn 0.024 ± 0.004Bb 0.026 ± 0.005Bb 0.015 ± 0.003Ab 0.016 ± 0.002Ab
      冬季 Winter 0.012 ± 0.001Ba 0.011 ± 0.001Ba − 0.001 ± 0.001Aa − 0.000 2 ± 0.001Aa
      生长季 Growing season 0.029 ± 0.004Cb 0.022 ± 0.003ABb 0.024 ± 0.002BCb 0.018 ± 0.001Ab
      非生长季 Non-growing season 0.013 ± 0.000 4Ba 0.012 ± 0.001Ba − 0.001 ± 0.001Aa 0.001 ± 0.001Aa
      年均值 Annual average 0.019 ± 0.001B 0.017 ± 0.002B 0.009 ± 0.001A 0.008 ± 0.001A
      CO2通量
      CO2 flux/
      (mg·m− 2·h− 1)
      春季 Spring 178.06 ± 27.78Bb 130.49 ± 10.78Ab 163.31 ± 9.31Bb 114.77 ± 13.48Ab
      夏季 Summer 318.61 ± 41.73Bc 216.38 ± 8.09Ac 257.54 ± 29.76ABd 302.24 ± 21.51ABd
      秋季 Autumn 322.35 ± 51.55Bc 277.87 ± 28.08Bd 214.90 ± 19.95Ac 209.44 ± 10.23Ac
      冬季 Winter 51.11 ± 9.02Aa 46.23 ± 5.76Aa 52.14 ± 2.93Aa 46.17 ± 2.57Aa
      生长季 Growing season 241.51 ± 35.74Bb 180.18 ± 12.56Ab 194.74 ± 12.40Ab 183.77 ± 1.70Ab
      非生长季 Non-growing season 62.04 ± 9.70Ba 56.46 ± 4.10ABa 58.11 ± 2.41ABa 49.19 ± 1.25Aa
      年均值 Annual average 133.65 ± 14.86B 108.29 ± 10.09A 114.36 ± 9.49A 103.69 ± 5.96A
      注:大写字母表示同季节不同类型间差异(P < 0.05),小写字母表示同类型不同季节比较(P < 0.05)。下同。Notes: different capital letters indicate significant difference between different treatments in the same season (P < 0.05), different lowercase letters indicate significant difference between different seasons in the same treatment (P < 0.05). The same below.

      采伐对其各季节土壤CH4通量也有显著影响。其各季节CH4通量分布在− 0.000 2 ~ 0.051 mg/(m2·h),其中,春季通量呈现Qz和J显著低于对照和Zz(21.7% ~ 43.5%,P < 0.05),J又显著低于Qz(27.8%,P < 0.05)。夏季通量呈现Qz、Zz和J低于对照(29.4% ~ 31.4,P > 0.05);秋季通量呈现Zz和J显著低于对照和Qz(33.3% ~ 42.3%,P < 0.05)。而冬季通量Zz和J显著低于对照和Qz(前两者冬季表现吸收)。因此,轻度择伐仅在春季显著降低了毛赤杨沼泽林土壤CH4排放通量,而重度择伐在秋、冬季及皆伐在春、秋、冬季显著降低了其CH4排放通量。

      此外,各采伐处理样地CH4通量的季节动态及其分布格局也有所不同。各采伐处理样地CH4通量的季节动态均呈现双峰型变化趋势,即春季开始波动升高,直至7月末均达到首个峰值(0.047 ~ 0.057 mg/(m2·h)),随即开始先降后升并于秋季10月末均达到次峰值(0.021 ~ 0.032 mg/(m2·h)),但进入冬季则开始分化,对照和Qz整个冬季维持低排放,而Zz和J却表现为CH4的吸收。其季节分布格局存在夏 > 春≈秋 > 冬(对照和J)、夏 > 秋 ≧ 春 ≧ 冬(Qz)及夏 > 春 > 秋 > 冬(Zz)3种类型,但各样地生长季CH4通量均显著高于非生长季基本一致(对照和Qz提高83.3% ~ 123.1%,Zz和J提高17.0 ~ 24.0倍,P < 0.05),且后两者生长季与非生长季CH4通量的波动幅度大于前两者。可见,重度择伐与皆伐改变其CH4通量的季节动态趋势,轻、重度择伐改变了其季节格局。

    • 图1c1d表4可以得到,采伐对大兴安岭冻土生境毛赤杨沼泽林土壤CO2年均通量具有显著影响。各处理样地土壤CO2年均通量分布在103.69 ~ 133.65 mg/(m2·h),其中,Qz、Zz、J依次显著低于对照 19.0%、14.4%和22.4%(P < 0.05),但Qz、Zz、J三者间并无显著差异性(4.2% ~ 9.3%,P > 0.05)。因此,择伐(轻度与重度)与皆伐均显著降低了寒温带大兴安岭非连续冻土区毛赤杨沼泽林土壤CO2年均排放通量,且择伐与皆伐影响程度相近。

      各处理样地土壤CO2的季节通量也存在显著差异性。其CO2季节通量分布在46.17 ~ 322.35 mg/(m2·h),其中,春季通量呈现Qz、J显著低于对照、Zz(20.1% ~ 35.5%,P < 0.05)。夏季通量呈现Qz显著低于对照(32.1%,P < 0.05)。秋季通量呈现Zz、J显著低于对照、Qz(22.7% ~ 35.0%,P < 0.05)。而冬季通量4种处理之间并无显著差异性。可见,轻度择伐、重度择伐和皆伐依次显著降低了毛赤杨沼泽春夏季、秋季和春秋季的土壤CO2排放通量。

      此外,各处理样地土壤CO2通量的季节动态及季节分布格局也有所不同。各采伐样地土壤CO2通量的季节动态均呈现出春季波动升高、夏季高排放、秋季波动下降及冬季低排放的单峰型变化趋势。但各采伐样地CO2排放峰值出现时间却不同,Zz和J样地峰值出现于盛夏(7月22日)(368.36和357.88 mg/(m2·h)),对照和Qz样地峰值却出现于夏末(8月10日)(464.78和444.90 mg/(m2·h)),且后两者的峰值高于前两者17.2% ~ 29.9%。在季节分布格局方面存在夏 ≈ 秋 > 春 > 冬(对照)、秋 > 夏 > 春 > 冬(Qz)及夏 > 秋 > 春 > 冬(Zz和J)3种类型,但各样地生长季土壤CO2通量均显著高于非生长季却相一致(219.1% ~ 289.3%,P < 0.05)。可见,重度择伐与皆伐改变了毛赤杨沼泽土壤CO2通量季节动态趋势(峰值降低且提前),择伐和皆伐均改变了其季节格局。

    • 图2表5可以得到,采伐改变了大兴安岭毛赤杨沼泽土壤CH4和CO2排放的主控因子。对照样地CH4通量主要受土壤温度影响,其次为水位,总效应分别为0.63和0.46,水位及化冻深度与其存在显著正效应,但土壤温度、雪被厚度与其均无直接关系。采伐干扰8年后,Qz与对照主控因子均为土壤温度和水位,总效应分别为0.64和0.41。Zz与J仍主要受土壤温度影响,次要主控因子却由水位转变为雪被厚度,总效应分别为0.71和− 0.35、0.76和− 0.40,其中,J增加了土壤温度与CH4通量的正效应,Zz与J均减少了水位与其的正效应及增加了雪被厚度与其的负效应。因此,毛赤杨沼泽土壤CH4通量主要受土壤温度及水位控制。采伐干扰后,随着采伐强度增大土壤温度主控作用逐渐增强,轻度择伐水位的主控作用有所减弱,重度择伐和皆伐均使其由水位转变为雪被厚度主控。

      图  2  不同采伐处理森林湿地环境因子与土壤CH4(a~d)和CO2(e~h)排放的最优结构方程模型

      Figure 2.  The best fitted structural equation models of methane (a−d) and carbon dioxide (e−h) emission fluxes to environmental factors at different harvest treatments forested wetland

      表 5  结构方程模型中不同采伐处理森林湿地环境因子对CH4、CO2排放量的标准化效应

      Table 5.  Standardized effects of environmental factors on methane and carbon dioxide emission fluxes at different harvest treatments forested wetland in the structural equation model

      气体
      Gas
      环境因子
      Environmental factor
      处理 Treatment
      DQzZzJ
      对CH4的效应
      Effect to CH4
      水位
      Water level
      直接效应 Direct effect 0.51 0.48 0.15 0.02
      间接效应 Indirect effect − 0.05 − 0.07 0.02 0.05
      总效应 Total effect 0.46 0.41 0.17 0.06
      雪被厚度
      Snow cover thickness
      直接效应 Direct effect 0.10 0.06 − 0.35 − 0.40
      间接效应 Indirect effect
      总效应 Total effect 0.10 0.06 − 0.35 − 0.40
      化冻深度
      Freezing depth
      直接效应 Direct effect 0.43 0.39 0.30 0.16
      间接效应 Indirect effect
      总效应 Total effect 0.43 0.39 0.30 0.16
      土壤温度
      Soil temperature
      直接效应 Direct effect − 0.06 0.03 0.14 0.36
      间接效应 Indirect effect 0.68 0.61 0.57 0.40
      总效应 Total effect 0.63 0.64 0.71 0.76
      对CO2的效应
      Effect to CO2
      土壤含水率
      Soil water content
      直接效应 Direct effect − 0.20 0.03 − 0.10 − 0.04
      间接效应 Indirect effect − 0.11 − 0.09 − 0.02 0.03
      总效应 Total effect − 0.30 − 0.06 − 0.12 − 0.01
      土壤有机碳
      Soil organic carbon
      直接效应 Direct effect − 0.69 − 0.66 − 0.45 − 0.49
      间接效应 Indirect effect 0.22 0.22 0.15 0.14
      总效应 Total effect − 0.47 − 0.44 − 0.30 − 0.35
      土壤碳氮比
      Soil C/N ratio
      直接效应 Direct effect 0.34 0.26 0.17 0.19
      间接效应 Indirect effect
      总效应 Total effect 0.34 0.26 0.17 0.19
      化冻深度
      Freezing depth
      直接效应 Direct effect 0.06 0.16 0.24 0.49
      间接效应 Indirect effect 0.04 − 0.05 − 0.02 − 0.13
      总效应 Total effect 0.09 0.11 0.22 0.37
      土壤温度
      Soil temperature
      直接效应 Direct effect 0.41 0.47 0.53 0.57
      间接效应 Indirect effect 0.19 0.16 0.16 0.13
      总效应 Total effect 0.60 0.62 0.68 0.70

      图2e ~ 2h表5可以得到,对照样地土壤CO2通量主要受土壤温度影响,其次为土壤有机碳含量,总效应分别为0.60和− 0.47,且土壤温度及土壤C/N与其呈显著正效应,土壤含水量及土壤有机碳与其呈显著负效应,但化冻深度与其无直接关系。采伐干扰后,Qz、Zz及对照主控因子均为土壤温度和土壤有机碳含量,总效应分别为0.62和− 0.44、0.68和− 0.30,J仍主要受土壤温度影响,次要主控因子却由土壤有机碳含量转变为化冻深度,总效应分别为0.70和0.37,其中Zz与J均增加了化冻深度与CO2通量的正效应及减少了土壤C/N与其的正效应,Qz、Zz及J均减少了含水率与其的负效应。因此,毛赤杨沼泽土壤CO2排放主要受土壤温度及土壤有机碳含量控制。采伐干扰后,随着采伐强度增大土壤温度的主控作用逐渐增强,轻度、重度择伐依次减少土壤有机碳含量的主控作用,皆伐使其由土壤有机碳含量转变为化冻深度主控。

    • 表6可以得到,采伐对大兴安岭冻土生境毛赤杨沼泽林植被净初生产力和年净固碳量具有显著影响。各采伐样地的植被净初级生产力分布在5.07 ~ 8.83 t/(hm2·a),其中Qz略高于对照(9.8%,P > 0.05),而Zz和J显著低于对照 13.7%和36.9%(P < 0.05),J又显著低于Zz 26.9%(P < 0.05)。植被年净固碳量分布在2.10 ~ 3.83 t/(hm2·a),Qz略高于对照(3.0%,P > 0.05),而Zz和J显著低于对照 14.2%和43.5%(P < 0.05),J又显著低于Zz 34.2%(P < 0.05)。因此,寒温带大兴安岭毛赤杨沼泽的植被固碳能力随采伐强度增大总体上呈现出递减的变化规律性。

      表 6  寒温带大兴安岭非连续冻土区不同采伐处理森林湿地植被净初生产力与年净固碳量

      Table 6.  Net primary productivity and net carbon sequestration of forested wetland under different harvest treatments at discontinuous permafrost region in the cold temperate Daxing’anling Mountains of northeastern China

      指标
      Item
      层次
      Layer
      处理 Treatment
      D QzZz J
      净初级生产力/
      (t·hm− 2·a− 1)
      NPP/(t·ha −1·year− 1)
      乔木层 Tree layer 6.35 ± 0.24B 6.16 ± 0.27B 3.91 ± 0.43A
      灌木层 Shrub layer 0.59 ± 0.08A 0.59 ± 0.04A 0.61 ± 0.08A 0.76 ± 0.13B
      草本层 Herb layer 1.10 ± 0.29A 1.59 ± 0.50A 2.42 ± 0.49B 4.31 ± 1.17C
      植被 Vegetation 8.04 ± 0.17C 8.83 ± 0.43C 6.94 ± 0.35B 5.07 ± 1.27A
      植被年净固碳量/
      (t·hm− 2·a− 1)
      VNCS/(t·ha−1·year − 1)
      乔木层 Tree layer 3.00 ± 0.04B 2.89 ± 0.06B 1.89 ± 0.02A
      灌木层 Shrub layer 0.26 ± 0.04A 0.27 ± 0.02A 0.27 ± 0.04A 0.35 ± 0.06B
      草本层 Herb layer 0.46 ± 0.11A 0.66 ± 0.21AB 1.02 ± 0.21B 1.75 ± 0.54C
      植被 Vegetation 3.72 ± 0.12C 3.83 ± 0.23C 3.19 ± 0.25B 2.10 ± 0.58A
      注: NPP为净初级生产力,VNCS为植被年净固碳量。不同字母表示不同处理间差异显著(P < 0.05)。下同。Notes: NPP, net primary productivity; VNCS, annual net carbon sequestration. Different letters mean the difference is significant among varied treatments (P < 0.05). The same below.

      此外,各采伐样地各植被层的净初生产力和年净固碳量也存在显著差异性。其中,乔木层的净初生产力和年净固碳量为Qz略低于D 3.0%和3.7%(P > 0.05),Zz显著低于D 38.4%和37.0%(P < 0.05),J两者均降低100%;灌木层净初生产力和年净固碳量则为J显著高于对照、Qz、Zz 24.6% ~ 28.8%和29.6% ~ 34.6%(P < 0.05);草本层净初生产力和年净固碳量为J显著高于对照、Qz、Zz 78.1% ~ 291.8%和71.6% ~ 280.4%(P < 0.05),且Zz高于对照、Qz 52.2% ~ 120.0%(P < 0.05)和54.5% ~ 121.7%。因此,重度择伐和皆伐显著降低了毛赤杨沼泽乔木层的固碳能力,但皆伐显著提高了灌木层和草本层的固碳能力及重度择伐仅显著提高草本层的固碳能力。

    • 表7可以得到,采伐对大兴安岭冻土生境毛赤杨沼泽碳源/汇具有显著影响。各采伐样地的净生态系统碳收支分布在− 0.42 ~ 1.30 t/(hm2·a),其中,对照、Qz、Zz样地的生态系统净碳收支均为正值(0.50 ~ 1.3 t/(hm2·a)),均表现为碳的吸收汇,且Qz的汇强显著高于对照和Zz 1.6和1.2倍(P < 0.05),而对照和Zz间并无显著差异性(0.2倍,P > 0.05)。但J的生态系统净碳收支为负值(− 0.42 t/(hm2·a),P < 0.05),已转化为碳的排放源。因此,寒温带非连续冻土区毛赤杨沼泽为碳的弱汇,轻度择伐使其汇强显著提高,重度择伐使其得到恢复,而皆伐却使其由碳汇转化为碳源。

      表 7  寒温带大兴安岭非连续冻土区不同采伐处理森林湿地碳源/汇

      Table 7.  Source or sink of carbon from forested wetland under different cutting treatments at discontinuous permafrost region in the cold temperate Daxing’anling Mountains of northeastern China

      指标
      Index
      处理 Treatment
      D Qz Zz J
      植被年净固碳量 /(t·hm− 2·a− 1) VNCS /(t·ha− 1·year− 1) 3.72 ± 0.12C 3.83 ± 0.23C 3.19 ± 0.25B 2.10 ± 0.58A
      年碳排放量 /(t·hm− 2·a− 1) ACE/(t·ha− 1·year− 1) 3.22 ± 0.15B 2.53 ± 0.02A 2.59 ± 0.03A 2.52 ± 0.06A
      碳源/汇 /(t·hm− 2·a− 1) CSS/(t·ha− 1·year− 1) 0.50 ± 0.17B 1.30 ± 0.21C 0.60 ± 0.28B − 0.42 ± 0.57A
      注:VNCS为植被年净固碳量,ACE为年碳排放量,CSS为碳源/汇。Notes: VNCS, annual net carbon sequestration; ACE, annual carbon emission; CSS, carbon source/sink.
    • 重度择伐与皆伐显著降低大兴安岭毛赤杨沼泽林CH4年排放量,而轻度择伐对其无显著影响。这与择伐或皆伐后温带森林湿地土壤CH4排放量降低[27]一致,但不同于择伐或皆伐后CH4由汇转源[18, 21, 25-26],或择伐降低其汇[26],或皆伐后其无显著变化[28]。其原因在于本研究对象为非连续冻土区森林沼泽全年尺度CH4通量,而后几者[21, 25-26, 28]多为季节性冻土区森林沼泽生长季CH4通量,结果势必不同。

      Zz与J显著降低CH4年排放量,其原因在于湿地CH4排放是CH4产生菌与氧化菌综合作用的结果,择伐与皆伐对相关环境因子的影响程度不同,故两者对CH4排放的影响也不同。具体存在5方面原因:(1)采伐提高土壤温度(Qz、Zz、J分别为 0.2、0.5、0.6 ℃)(以下均见表2),增加土壤微生物生物量和活性[53],且Zz和J显著提高,故两者促进CH4菌活性更强。(2)水位的波动主要受土壤蒸发[54]与植被蒸腾作用[20]影响。采伐降低生长季水位(Qz、Zz、J分别为0.2、3.0、6.4 cm),减少甲烷产生菌所需的厌氧反应空间[55],而增大甲烷氧化菌所需的有氧反应空间,且Zz和J显著降低,故两者显著降低CH4排放。(3)采伐增加冻土化冻深度(Qz、Zz、J分别为0.3、5.0、7.0 cm),增大了有氧反应空间,且Zz和J化冻更深,故两者增加CH4氧化作用也强于Qz。(4)采伐降低雪被厚度(Qz、Zz、J分别为1.1、4.9和4.2 cm),增加了土壤含氧量及促进CH4氧化菌活性,且Zz和J显著降低,故更能增强冬季CH4吸收。(5)采伐降低土壤湿度(Qz、Zz、J分别为 9.2%、11.6%、16.2%),形成良好的土壤通气条件,J降低幅度大促进CH4氧化消耗更强。

    • 择伐与皆伐均显著降低大兴安岭毛赤杨沼泽林土壤CO2年排放量,且择伐与皆伐影响程度相近。这与北方泥炭地森林择伐[25]或皆伐[21, 25, 30]后CO2排放量降低一致,不同于皆伐后CO2排放量提高[18, 29]。其原因在于本研究为寒温带冻土生境毛赤杨沼泽,而后者为亚热带人工杨树沼泽林[29],气候区和生境的差异使两者对采伐干扰的响应势必不同。

      择伐(Qz与Zz)与皆伐均降低土壤CO2排放量可能存在4方面原因:(1)土壤微生物量的变化受凋落量节律及土壤有机碳含量的影响[56],采伐显著降低土壤有机碳含量(12.2 ~ 20.0%)(均见表2),减少土壤微生物量及其分解所需反应底物,导致土壤呼吸减弱。(2)采伐提高非生长季水位(1.6 ~ 5.3 cm),减少微生物分解所需的有氧反应空间,限制了土壤CO2排放。(3)采伐显著降低土壤层碳氮比(1.2 ~ 1.8),增强土壤有机质的腐殖化过程,减少了土壤CO2的排放。(4)采伐显著降低土壤湿度(9.2 ~ 16.2%),在春秋季干旱时期,可能对微生物分解活性产生抑制作用,故减少土壤CO2排放。

    • 大兴安岭毛赤杨沼泽土壤CH4通量主要受土壤温度及水位控制。采伐干扰后,随采伐强度增大土壤温度主控作用逐渐增强,轻度择伐水位的主控作用有所减弱,重度择伐和皆伐使其由水位转变为雪被厚度主控。这与天然沼泽CH4排放与水位正相关相一致[27, 57],但还发现其CH4排放与化冻深度也存在显著正效应,这可能源于增大了厌氧反应空间及冻土融化释放更多的有机碳[9, 12]。至于采伐改变CH4排放主控因子的原因可能有:(1)采伐提高了土壤温度(0.2 ~ 0.6 ℃),解除了低温对微生物分解活动的限制,故随着采伐强度增大土壤温度对CH4通量的总效应逐渐增加。(2)Qz(− 8.5 ~ − 30.6 cm)水位波动较对照(− 8.3 ~ − 32.3 cm)有所减小,但Zz(− 11.1 ~ − 30.7 cm)和J(− 14.7 ~ − 27.0 cm)水位波动较对照和Qz相对稳定,故Qz水位主控作用有所减弱,Zz和J减少了水位与其的正效应。(3)Zz和J由水位转变为雪被厚度主控,源于两者冬季以吸收CH4为主,雪被厚度增加能够阻隔大气氧向土壤中传输[58],进而限制CH4氧化菌活性,反之雪被厚度降低(4.2 ~ 4.9 cm),则有助于CH4吸收。

      其天然土壤CO2排放主要受土壤温度及土壤有机碳含量控制。采伐干扰后,随着采伐强度增大土壤温度的主控作用逐渐增强,择伐减少土壤有机碳含量的主控作用,皆伐使其由土壤有机碳含量转变为化冻深度主控。这与沼泽湿地CO2排放与温度正相关相一致[25, 45, 48]。但还发现其土壤CO2与土壤含水率、有机碳含量呈显著负效应及与C/N呈显著正效应,原因在于土壤含水率过高(90.1%)可能阻碍氧气传输限制土壤微生物分解活性[59]以及C/N低于25 ~ 30(12.6)时能够增强有机物的腐殖质化过程减少CO2排放[60-61]。而有机碳含量与其呈显著负效应则可能是反映了两者的正/负反馈关系,特别是沼泽湿地具有富含有机碳的泥炭层,这种负效应可能更加明显。至于采伐后CO2排放主控因子改变的原因可能有:(1)采伐依次提高了土壤温度(0.2 ~ 0.6 ℃),解除了低温对微生物分解活动的限制,故土壤温度对CO2排放的主控作用逐渐增强。(2)Qz、Zz降低土壤有机碳含量(6.3 ~ 12.2%),底物的减少抑制微生物的分解作用,故减弱了土壤有机碳含量对其的主控作用。(3)J较大幅度增加了化冻深度(7.0 cm),增大了土壤微生物分解的反应空间,增强了化冻深度对其的主控作用。

    • 大兴安岭毛赤杨沼泽的植被净初生产力和年净固碳量随采伐强度增大呈递减趋势(Qz无影响,Zz降低1/7,J降低约2/5)。择伐(Qz和Zz)影响不同于本区择伐5年后轻度择伐提高或强度择伐维持其植被净初生产力或固碳能力的现有结论[34],源于两者沼泽类型及其生境不同(后者为落叶松苔草沼泽、水位相对较低及树木生长相对较快)。此外,还得到皆伐8年后植被固碳能力已恢复至近3/5,且草本层和灌木层发挥了重要作用。

      至于植被净初生产力和年净固碳量随采伐强度增大而递减的原因则在于择伐后林木间竞争减小,促进保留木的生长,加之光照增强、土壤温度升高等微气候改变促进林下植被的生长[33],且Qz仅伐除少量林木,择伐后植被固碳能力恢复较快,Zz伐除相对较多林木,择伐后固碳能力显著降低且短期内尚难以恢复,而J伐除全部上层林木,其带来的生态系统损伤更为严重且至少需要15年甚至更长时间才能够恢复[62]。而皆伐8年后植被固碳能力已恢复近3/5,主要源于皆伐后促进了草本层和灌木层生长,如草本层和灌木层的年净固碳量显著高于对照34.6%和280.4%,且两者占J的植被年净固碳量83.3%和16.7%。故应加强皆伐迹地的下层植被碳汇管理。

    • 寒温带非连续冻土生境毛赤杨沼泽为碳的弱汇,采伐干扰8年后轻度择伐显著提高其汇强,重度择伐基本恢复碳汇,而皆伐仍维持碳的弱排放源(− 0.42 t/(hm2·a))。择伐(Qz、Zz)与现有结论北美温带森林择伐后碳汇恢复需4 ~ 13年[37-38]相一致。皆伐很可能与北方森林皆伐后需10 ~ 20年后重新达到碳平衡[43-44]相一致。但不同于温带混交林皆伐7年后即可恢复碳汇[43],原因主要为本研究区地处寒温带,而后者地处温带,水热条件以及森林类型不同导致两者皆伐后的恢复时间势必不同。

      至于择伐与皆伐后碳源/汇功能恢复程度不同的原因,主要取决于采伐对植被固碳与土壤呼吸碳排放两方面的综合作用。采伐干扰8年后,植被固碳能力随采伐强度增大而递减,而土壤碳排放量均显著降低且相近,正是由于Qz的植被固碳能力已经恢复(3.0%),但其土壤碳排放量却显著降低(21.4%),故其汇强高于对照;Zz的植被固碳能力尚未恢复及土壤碳排放量显著降低(14.2%和19.6%),且两者降低幅度相近,故Zz的汇强与对照相近;而J的植被固碳能力恢复相对缓慢且降低幅度大于土壤碳排放量降低幅度(43.5%和21.7%)(见表7),故J仍维持其碳的弱排放源。因此,择伐干扰后森林湿地碳汇在相对较短时间内能够得到恢复,而皆伐则可能需要更长时间,故寒温带湿地碳汇管理实践中采取择伐方式比较适宜,而应避免皆伐方式。

参考文献 (62)

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