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淡水養(yǎng)殖塘甲烷通量觀測時(shí)段的選取對年排放量的影響研究

2022-05-29 12:34趙佳玉張彌石立新肖薇謝燕紅蒲旖旎賈磊甄曉菊馮兆忠
關(guān)鍵詞:日數(shù)通量淡水

趙佳玉,張彌,石立新,肖薇,謝燕紅,蒲旖旎,賈磊,甄曉菊,馮兆忠

(1.南京信息工程大學(xué)大氣環(huán)境中心,南京 210044;2.河北省氣象與生態(tài)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,石家莊 050021;3.南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院,南京 210044)

淡水養(yǎng)殖塘中飼料和肥料的大量輸入以及較淺的水深,為甲烷(CH)的產(chǎn)生和傳輸創(chuàng)造了有利條件,因此是重要的CH排放源。據(jù)估計(jì),養(yǎng)殖塘的CH排放強(qiáng)度約為自然池塘和大型水體(如太湖、鄱陽湖、三峽水庫)的10~20倍。近年來全球淡水養(yǎng)殖面積正高速擴(kuò)張,尤其在我國,養(yǎng)殖塘面積從1983 年至2019 年增加了約70%。鑒于當(dāng)前區(qū)域及全球尺度碳收支核算等多基于年尺度,因此準(zhǔn)確評估淡水養(yǎng)殖塘CH排放量,特別是年排放量,已成為完善CH源排放清單以及準(zhǔn)確估算碳收支等相關(guān)研究的焦點(diǎn)問題之一。

當(dāng)前區(qū)域及全球養(yǎng)殖塘CH年排放量的估算多基于CH通量年均值與養(yǎng)殖面積的乘積,其中年均值的參考依據(jù)主要來源于已有研究的原位通量測定值。目前養(yǎng)殖塘CH通量測定約有95%采用靜態(tài)箱、傳輸系數(shù)以及倒置漏斗等觀測方法。這些方法雖原理簡單、操作方便,但耗費(fèi)人力物力較大,因此多數(shù)研究通常每月僅選取2~3 d 進(jìn)行觀測,并且每日的采樣也多基于單一時(shí)段。然而,這種低頻非連續(xù)的觀測可能會(huì)導(dǎo)致測定的CH通量年均值具有較大的誤差,特別是對于具有明顯日變化和季節(jié)變化特征的內(nèi)陸水體CH通量觀測,如基于低頻非連續(xù)觀測方案,位于北緯50°的湖泊CH通量年均值估算不確定性可高達(dá)30%。而養(yǎng)殖塘相比自然水體(如湖泊、自然池塘等),其水-氣界面CH通量在環(huán)境要素和人為措施的雙重驅(qū)動(dòng)下,具有更高的日變化以及季節(jié)變化幅度,最高可達(dá)10 倍左右。因此針對以上問題,在無高頻連續(xù)CH通量觀測前提下,亟需制定一日當(dāng)中合理的觀測時(shí)間和一年內(nèi)適宜的觀測日數(shù),從而得到準(zhǔn)確的日均排放和年均排放量,這也是進(jìn)行尺度上推準(zhǔn)確估算區(qū)域及全球養(yǎng)殖塘CH年排放量的關(guān)鍵步驟。

渦度相關(guān)通量觀測方法具有高頻、連續(xù)且對觀測環(huán)境無干擾等優(yōu)勢,并且其在小型水體溫室氣體通量觀測中的適用性也已得到驗(yàn)證,因此可為確定通量觀測時(shí)段選取方案提供重要技術(shù)支撐。本研究選取淡水養(yǎng)殖面積最大的長江三角洲典型淡水養(yǎng)殖塘為研究對象,采用EC方法測定的5 a(2016—2020年)淡水養(yǎng)殖塘CH通量觀測數(shù)據(jù),旨在制定進(jìn)行通量觀測的低頻觀測時(shí)最佳觀測時(shí)段的選取方案,以期準(zhǔn)確估算養(yǎng)殖塘CH年排放量。研究結(jié)果可為制定淡水養(yǎng)殖塘CH通量觀測時(shí)段計(jì)劃、完善養(yǎng)殖塘CH排放清單等提供數(shù)據(jù)參考和科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究地點(diǎn)

本研究實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)位于安徽省滁州市全椒縣官渡村(31°58' N,118°15'E,圖1)。該研究區(qū)屬于亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候,年平均氣溫和降水量分別為15.8 ℃和1 090 mm(數(shù)據(jù)來源:http://data.cma.cn/)。淡水養(yǎng)殖塘是該研究地點(diǎn)的主要土地利用類型。本研究選取用于實(shí)驗(yàn)觀測的淡水養(yǎng)殖塘于1984 年由常規(guī)稻田轉(zhuǎn)換而來,此后一直被用于水產(chǎn)養(yǎng)殖,其平均面積約為7 000 m(約110 m×60 m),平均水深依據(jù)養(yǎng)殖類型不同而變化。

圖1 研究地點(diǎn)及養(yǎng)殖塘示意圖Figure 1 Location of the study site and aquaculture ponds

本研究的觀測時(shí)段為2016 年3 月—2020 年12月,2016年2號池塘、4號池塘以及2017年1號池塘均進(jìn)行小龍蝦魚苗混養(yǎng),其他時(shí)間段內(nèi)池塘采用河魚河蚌混養(yǎng)模式。本研究具體養(yǎng)殖模式如下:在小龍蝦魚苗混養(yǎng)系統(tǒng)中,投喂大豆和人工合成為主的飼料,投放時(shí)間為每日的8:00 和18:00,年投入總量分別為418 kg·hm和9 766 kg·hm。小龍蝦魚苗混養(yǎng)系統(tǒng)在1—5 月處于曬塘階段(水深:0 m),5 月初開始加水,隨后水深維持在1.0 m 左右。在河魚河蚌混養(yǎng)池塘中投放人工飼料,且大部分飼料集中在夏季投放,每日喂食3 次,時(shí)間分別在9:30、12:30 和17:00 左右(喂食比例:30%∶35%∶35%),在11月份到次年4月左右不喂食,人工飼料的年總投入量約為17 440 kg·hm。此外,每年2 月和11 月向河魚河蚌混養(yǎng)池塘中投入雞糞,為河蚌提供養(yǎng)分,年總投入量為13 950 kg·hm(濕質(zhì)量)。該混養(yǎng)池塘除在短暫的捕撈期外,水深均維持在1.8 m 左右。不同于小龍蝦魚苗混養(yǎng)系統(tǒng),河魚河蚌混養(yǎng)池塘中心架設(shè)了一臺渦輪式曝氣機(jī),在每年8—10月22:00至次日5:00進(jìn)行曝氣措施。具體養(yǎng)殖措施可參考ZHAO等的研究。

通過文獻(xiàn)調(diào)研,長三角的淡水養(yǎng)殖模式基本相同,均包括曬塘、曝氣、飼料投入等關(guān)鍵人為措施,但飼料具體投入的時(shí)間和數(shù)量則依據(jù)養(yǎng)殖品種制定,因此,本研究的淡水養(yǎng)殖塘在長三角地區(qū)具有代表性。

1.2 渦度相關(guān)觀測系統(tǒng)

本研究利用開路式甲烷氣體分析儀(測量大氣中CH密度,型號:LI-7700,LI-COR Inc.,Lincoln,Nebraska,美國)和三維超聲風(fēng)速儀(測量三維風(fēng)速/超聲虛溫,型號:CSAT3A,Campbell Scientific Inc.,Logan,Utah,美國)構(gòu)建開路式渦度(Eddy covariance,EC)相關(guān)系統(tǒng),以此獲取養(yǎng)殖塘水-氣界面凈CH交換量。上述觀測儀器采樣頻率均為10 Hz。通過數(shù)據(jù)采集器(型號:CR3000,Campbell Scientific Inc.)記錄和儲存原始的10 Hz數(shù)據(jù),用于后續(xù)的離線通量計(jì)算。

1.3 渦度相關(guān)數(shù)據(jù)處理方法

本研究采用Eddypro 軟件(Version 6.2.1,LI-COR Inc.)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,并得到30 min 通量數(shù)據(jù),具體處理步驟如下:首先,對渦度相關(guān)儀器觀測的10 Hz 原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),檢驗(yàn)的內(nèi)容包括異常值計(jì)數(shù)/去除、振幅分辨率、缺失值、絕對限度、偏度和峰度,所有閾值以及計(jì)算方法均采用軟件默認(rèn)值。其次,對數(shù)據(jù)進(jìn)行兩次坐標(biāo)旋轉(zhuǎn),剔除由儀器傾斜引起的誤差;采用空氣密度效應(yīng)校正消除由濕度和溫度波動(dòng)變化對通量數(shù)據(jù)產(chǎn)生的影響;鑒于溫度、壓強(qiáng)和水汽波動(dòng)對分析儀光譜測量的影響,采用儀器內(nèi)部基于MCDERMITT 等提出的光譜校正方法對CH通量進(jìn)行光譜校正。再次,考慮到養(yǎng)殖塘較小的風(fēng)浪區(qū),為了保證EC 觀測結(jié)果的空間代表性,EC安裝高度距離水面約為1.5 m。本研究在前期工作中,已利用多種通量貢獻(xiàn)區(qū)模型對EC 觀測信號的范圍進(jìn)行了量化,在不同觀測時(shí)段內(nèi)80%的EC 通量貢獻(xiàn)區(qū)范圍均落入養(yǎng)殖塘風(fēng)浪區(qū)之內(nèi),且EC 與通量梯度觀測方法測量的CH通量具有較好的一致性和較小的誤差,以上結(jié)果表明EC 觀測的CH通量能夠作為養(yǎng)殖塘水-氣界面真實(shí)氣體交換信號的代表。但同時(shí)研究也發(fā)現(xiàn)較低的測量高度會(huì)引起明顯的高頻信號損失,因此本研究開通Eddypro 頻譜分析校正模塊,采用軟件內(nèi)部默認(rèn)的校正方法對所有通量數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜校正。最后,基于大氣平穩(wěn)性檢驗(yàn)和總體湍流特征檢驗(yàn)等質(zhì)量控制,Eddypro 將30 min通量數(shù)據(jù)分為3 個(gè)等級:0(best quality)、1(good quality)以及2(bad quality)。為了保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度,本研究使用EC 質(zhì)量等級為0 和1 的通量數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析。

在完成上述質(zhì)量控制和數(shù)據(jù)篩選后,為準(zhǔn)確捕捉養(yǎng)殖塘水-氣界面CH通量的日變化特征,本研究僅采用每日30 min 有效數(shù)據(jù)量超過70%的日數(shù)進(jìn)行日變化特征分析。觀測期間內(nèi)(2016—2020 年)各個(gè)季節(jié)有效日數(shù)的總數(shù)分別為75 d(春季:3—5 月)、44 d(夏季:6—8 月)、50 d(秋季:9—11 月)和88 d(冬季:12 月、次年1—2月)。

1.4 通量觀測時(shí)段選取方案的評價(jià)方法

對于一日內(nèi)最佳觀測時(shí)間的選?。菏紫龋肊C測定的高頻連續(xù)CH通量數(shù)據(jù),明確養(yǎng)殖塘水-氣界面各季節(jié)CH通量的日變化特征,以此排除不同季節(jié)環(huán)境要素(如溫度)變化對觀測時(shí)間選取造成的不確定性;其次,考慮到利用箱式法等低頻觀測方法工作強(qiáng)度較大,因此本研究選取各季節(jié)一日內(nèi)與日均值最為接近的觀測時(shí)刻作為參考時(shí)刻,具體方法為:計(jì)算各季節(jié)內(nèi)所有有效日數(shù)不同時(shí)刻的平均值,通過與季節(jié)平均日均值做對比,選取平均誤差最小的觀測時(shí)刻作為初始采樣參考時(shí)刻(ref);由于單一30 min觀測的不確定性較大,因此進(jìn)一步選取ref 前后時(shí)段,形成觀測時(shí)間組合方案;通過量化基于不同觀測時(shí)間組合方案計(jì)算的日均值與基于EC獲取的連續(xù)數(shù)據(jù)計(jì)算日均值之間的差異,進(jìn)而判斷觀測時(shí)間組合方案的有效性。

基于上述觀測日數(shù)選取方案,可初步提供每月內(nèi)具體通量觀測日數(shù)()的參考。本研究為提供一月內(nèi)觀測日數(shù)的具體分配方法,進(jìn)一步比較了4 種分配方案的有效性,其中方案一至方案三分別指從每月的上旬、中旬和下旬選取日進(jìn)行觀測,方案四是指從每月的上旬、中旬以及下旬中均勻選取樣本,樣本總量共計(jì)日。以上觀測日數(shù)選取方法均基于隨機(jī)采樣且次數(shù)均設(shè)置為100 次。通過比較不同分配方案獲取個(gè)樣本的平均值與真實(shí)月均值之間的差異,可進(jìn)一步評估各分配方案的有效性。

1.5 數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)方法

研究采用OriginPro 9.0軟件對各季節(jié)CH通量晝間和夜間平均值進(jìn)行差異顯著性分析(雙樣本檢驗(yàn),<0.05);基于Matlab R2019a 軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行后處理及制圖。

2 結(jié)果與討論

2.1 一日內(nèi)觀測時(shí)間的選取方案

2.1.1 淡水養(yǎng)殖塘水-氣界面CH通量的日變化特征

觀測期間淡水養(yǎng)殖塘水-氣界面CH通量日變化特征以及晝夜平均值如圖2 和表1 所示。由圖2 可知,除秋季外,其他三季CH通量均呈現(xiàn)了晝間高夜間低的日變化趨勢,高值主要出現(xiàn)在上午9:00至12:00 之間,低值分布在夜晚20:00 左右,并且春季和夏季晝夜CH通量平均值存在顯著性差異(<0.05,表1)。此外,不同季節(jié)之間CH通量的日變化幅度(最高值與最低值的差異)也存在較大差異,其中夏季最高,為4.99μg·m·s;冬季最低,僅為0.50μg·m·s。

圖2 2016—2020年觀測期間淡水養(yǎng)殖塘水-氣界面CH4通量各季節(jié)日變化特征Figure 2 Diurnal variation of CH4 flux from freshwater aquaculture ponds during the observation period from 2016 to 2020

表1 2016—2020年觀測期間淡水養(yǎng)殖塘水-氣界面CH4通量各季節(jié)晝夜通量(μg·m-2·s-1)Table 1 Mean value(±standard deviation)of CH4 flux in the daytime and nighttime from freshwater aquaculture ponds during the observation period from 2016 to 2020(μg·m-2·s-1)

表2歸納了目前已有研究中關(guān)于養(yǎng)殖水體水-氣界面CH通量的晝夜比(即晝間與夜間CH通量平均值的比值)。雖然不同研究的區(qū)域氣候背景、水質(zhì)底泥參數(shù)、人工管理方式等都會(huì)影響CH通量的日變化特征,但由于多數(shù)研究針對該特征的觀測還僅限于單一季節(jié),且觀測日數(shù)較短,因此無法準(zhǔn)確表征各季節(jié)養(yǎng)殖水體CH通量日變化特征的真實(shí)情況。因此,基于以上已有觀測結(jié)果獲取的日均值具有較大的誤差,并將進(jìn)一步傳遞到最后的年總量估算中。例如,如果僅基于晝間觀測結(jié)果作為日均值的代表,溫帶的T?mnaren 湖和北寒帶(50° N)湖泊CH年排放量分別被低估40%和高估15%。本研究為評估僅基于晝間觀測結(jié)果獲取的2014 年全球養(yǎng)殖水體CH總排放量的不確定性,利用表2 中所有養(yǎng)殖水體CH通量晝夜比的平均值(1.2)作為校正因子,對其總量不確定性進(jìn)行了簡單估算,結(jié)果表明,若僅基于晝間觀測結(jié)果估算養(yǎng)殖水體CH總排放量,會(huì)高估約10%。

表2 養(yǎng)殖水體水-氣界面CH4通量晝夜比Table 2 Studies on diel variability of CH4 fluxes in aquaculture ponds

2.1.2 淡水養(yǎng)殖塘CH通量觀測時(shí)間的選取

本研究在明確淡水養(yǎng)殖塘各季節(jié)CH通量日變化特征的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提出了各季節(jié)在一日內(nèi)觀測時(shí)間的最佳選取方案。由圖2 可知,通過比較各季節(jié)不同時(shí)刻均值與日均值的差異,對于各季節(jié)最佳的觀測時(shí)間組合方案分別為春季的14:30—16:30、夏季和秋季的6:30—8:30 以及冬季的11:30—13:30,相比EC 連續(xù)觀測獲取的各季節(jié)日均值,利用以上觀測時(shí)間組合方案計(jì)算的日均值具有較小的不確定性,變化范圍為0.1%~4%。

以往養(yǎng)殖塘CH通量研究在無高頻連續(xù)觀測時(shí),在一日內(nèi)多選取9:00—12:00 進(jìn)行觀測,理由是多數(shù)研究發(fā)現(xiàn)溫度是影響CH通量日變化特征的主要因子,而該時(shí)間段的溫度均值與日均值最為接近。本研究為明確以往觀測時(shí)間選取方案的有效性,量化了利用9:00—12:00 觀測時(shí)段獲取的平均值與EC 高頻連續(xù)獲取的日均值之間的差異,結(jié)果表明基于經(jīng)驗(yàn)觀測方案計(jì)算的日均值具有較大的不確定性,夏季可達(dá)30%,冬季最低為4%。本研究推測產(chǎn)生上述現(xiàn)象的原因是以往觀測時(shí)段的選取僅考慮了溫度等環(huán)境要素對CH通量的影響,而忽略了養(yǎng)殖塘中人為措施的干擾。為驗(yàn)證該猜測,本研究進(jìn)一步評估了不同季節(jié)內(nèi)溫度日變化幅度對CH通量日變化幅度的貢獻(xiàn)率,結(jié)果表明,各個(gè)季節(jié)之間呈現(xiàn)明顯差異,其中夏季貢獻(xiàn)率僅為20%,而其他季節(jié)全部高于60%。引起該差異的原因可能與養(yǎng)殖塘飼料投入及其投入時(shí)間有關(guān)。一般養(yǎng)殖塘飼料的投入主要集中在夏季晝間,由于養(yǎng)殖塘內(nèi)飼料有效利用率相對較低(4%~27%),未被消耗的有機(jī)飼料、餌料等會(huì)累積在池塘底泥上方,為CH產(chǎn)生提供了充足的有機(jī)質(zhì),因此在夏季晝間高溫作用下會(huì)進(jìn)一步提升CH的生成速率,導(dǎo)致夏季CH通量日變化幅度明顯高于其他季節(jié)。由此可見,若采用9:00—12:00 觀測時(shí)段對養(yǎng)殖塘CH通量日均值進(jìn)行估算,會(huì)引起較大的不確定性,特別是在夏季。綜上,為提高日均值估算的準(zhǔn)確性,觀測時(shí)間需綜合考慮環(huán)境要素和人為措施的影響。本研究基于EC 觀測的5 a數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果,給出了不同季節(jié)一日內(nèi)觀測時(shí)間的最佳選取方案,推薦在養(yǎng)殖塘CH通量高頻連續(xù)觀測受限時(shí),利用該統(tǒng)計(jì)結(jié)果作為采樣時(shí)間的參考。

2.2 一年內(nèi)觀測日數(shù)的選取方案

2.2.1 觀測日數(shù)對淡水養(yǎng)殖塘CH排放年均值估算的影響

在獲取CH通量準(zhǔn)確日均值的基礎(chǔ)上,一年當(dāng)中觀測日數(shù)是進(jìn)一步影響內(nèi)陸水體CH通量年均值估算準(zhǔn)確性的重要因素。本研究采用2016—2020 年插補(bǔ)后的完整日尺度EC 通量數(shù)據(jù),模擬了觀測日數(shù)對CH通量年均值估算的影響,結(jié)果如圖3 和圖4 所示。圖3 中橫坐標(biāo)為觀測日數(shù),以1 d 為步長,從第1 日增加到第366 日;縱坐標(biāo)是每個(gè)窗口內(nèi)CH通量平均值與該年份CH通量年均值參考值的比值的變化范圍,代表的是由于觀測日數(shù)差異引起的CH通量年均值估算不確定性范圍。由圖3可知,觀測日數(shù)越少,CH通量年均值估算的不確定性范圍越大,當(dāng)觀測日數(shù)少于20 d 時(shí),相比年均值參考值,估算值最高可達(dá)兩個(gè)量級的差異。

圖3 不同觀測日數(shù)引起的CH4年通量不確定性變化范圍Figure 3 Ranges in uncertainty versus number of observational days

圖4 基于不同采樣日數(shù)獲取的CH4通量高精度估計(jì)以及高估和低估的概率分布Figure 4 Chances of high-accuracy CH4 flux versus number of sampling days and risk of overestimating or underestimating fluxes versus

進(jìn)一步計(jì)算每個(gè)窗口內(nèi)落入CH通量年均值參考值±20%之內(nèi)、之上和之下的比例,結(jié)果見圖4a,當(dāng)觀測日數(shù)在80 d 左右時(shí)(變化范圍:76~83 d),窗口內(nèi)幾乎所有的數(shù)值全部落入預(yù)設(shè)年均值參考值±20%之內(nèi)。與圖3類似,觀測日數(shù)越少,CH通量年均值高估和低估的概率越高,當(dāng)觀測日數(shù)少于20 d,會(huì)引起較為顯著的高估和低估,并且隨著觀測日數(shù)的減少,低估的概率也逐漸高于高估的概率(圖4b)。

此外,本研究進(jìn)一步利用隨機(jī)采樣的方法,評估了一個(gè)月內(nèi)觀測日數(shù)分布方案的有效性,如圖5 所示,其中基于方案四獲取的月均值CH通量在不同月份均具有最小的誤差,總體平均約為1%(±0.5%),而方案一、二、三的月均值CH通量誤差分別為15%(±7%)、10%(±4%)和18%(±7%)。由此可見,基于方案四獲取的月均值最為接近真實(shí)值。因此,建議為獲取淡水養(yǎng)殖塘CH通量年均值的高精度估算,在每月選取6~7 d 進(jìn)行觀測,觀測日數(shù)應(yīng)均勻分布在每月的上中下三旬。

圖5 基于一月內(nèi)不同觀測日數(shù)分配方案獲取的CH4通量月均值估算誤差Figure 5 Errors of monthly CH4 flux estimation based on different distribution schemes of observational days during one month

2.2.2 淡水養(yǎng)殖塘CH通量觀測日數(shù)的選取

養(yǎng)殖塘CH通量通常具有夏季高冬季低的季節(jié)變化特征。因此,在無連續(xù)CH通量觀測時(shí),一年當(dāng)中的觀測日數(shù)需保證能夠涵蓋CH通量的季節(jié)變化信息。當(dāng)前,養(yǎng)殖塘CH通量觀測通常在各季節(jié)選取5~10 d 或每月2~3 d 進(jìn)行觀測。少量研究為提高年均值估算的準(zhǔn)確性,觀測頻率提高到每周2~3 d?;诒狙芯糠治鼋Y(jié)果,當(dāng)觀測日數(shù)為20~40 d時(shí),對應(yīng)的CH通量年均值高精度估算的概率為50%~80%;而當(dāng)觀測日數(shù)少于20 d 時(shí),進(jìn)行高精度估算的概率不足50%。為提高年均值估算結(jié)果的準(zhǔn)確性,本研究建議在以往觀測方案基礎(chǔ)上需盡可能地增加觀測日數(shù)。

值得注意的是,本文的研究結(jié)論存在適用范圍,具體包括以下3 方面:首先,適用于CH總排放量觀測。若僅對CH通量單一傳輸途徑如擴(kuò)散或冒泡進(jìn)行觀測,其觀測日數(shù)與本研究提供的觀測方案并不相同。例如,由于冒泡具有較強(qiáng)的隨機(jī)性,為獲取準(zhǔn)確的CH冒泡通量年均值,一般情況下其觀測日數(shù)要高于擴(kuò)散通量或總通量?;趯θ鸬涞腣illasj?n 等湖泊的研究結(jié)果,在無冰期內(nèi)至少分別隨機(jī)選取11 d和39 d 對CH擴(kuò)散和冒泡通量進(jìn)行采樣,才能作為無冰期CH排放量的近似值;當(dāng)觀測日數(shù)較少時(shí),CH擴(kuò)散和冒泡通量存在較大的不確定性,其中冒泡通量不確定性可達(dá)4 個(gè)量級的差異,較CH擴(kuò)散通量顯著高出1個(gè)量級。

其次,適用于亞熱帶淡水養(yǎng)殖塘。本研究選取的養(yǎng)殖塘位于亞熱帶區(qū)域,導(dǎo)致研究結(jié)果具有一定的區(qū)域局限性,這主要是由于水體CH交換會(huì)受到如溫度、土壤有機(jī)質(zhì)含量等環(huán)境要素的影響,導(dǎo)致不同區(qū)域CH排放特征存在明顯差異,因此為準(zhǔn)確捕捉不同區(qū)域CH年排放量,還需在明確其研究區(qū)域CH通量不同時(shí)間尺度變化特征基礎(chǔ)上,進(jìn)行時(shí)間觀測方案設(shè)計(jì)。

最后,適用于具有類似養(yǎng)殖模式的養(yǎng)殖塘。盡管本研究選取的養(yǎng)殖塘能夠作為長三角多數(shù)淡水養(yǎng)殖塘的代表,但不同地區(qū)的養(yǎng)殖管理方式仍存在部分差異(如池塘是否清淤等),其中清淤可通過改變底泥有機(jī)質(zhì)含量以及水深等要素進(jìn)一步改變CH的主要傳輸途徑及其與環(huán)境要素的響應(yīng)關(guān)系,使其CH排放特征不同于本研究結(jié)果。建議未來在CH通量觀測時(shí)間方案設(shè)計(jì)中還需綜合考慮如區(qū)域氣候背景、水體特征(如面積和深度)以及人工管理方式等因素,進(jìn)一步提高基于低頻非連續(xù)時(shí)間觀測方案獲取CH年排放量的準(zhǔn)確性。

3 結(jié)論

(1)綜合考慮CH通量的日變化特征以及自然要素、人為措施雙重因素的作用,一日內(nèi)基于經(jīng)驗(yàn)觀測時(shí)段(9:00—12:00)估算的CH通量日均值其不確定性較大,變化范圍為4%~30%。本研究建議各季節(jié)的最佳觀測時(shí)間為春季14:30—16:30、夏季和秋季6:30—08:30、冬季11:30—13:30,在這些時(shí)段進(jìn)行觀測日均值估算不確定性明顯下降,變化范圍為0.1%~4%。

(2)若要觀測結(jié)果包含CH通量的季節(jié)變化信息,并滿足CH通量年均值的高精度估算,全年需進(jìn)行72~84 d 的觀測,具體的觀測頻率為每月6~7 d,且應(yīng)均勻分布在每月的上中下三旬中。

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