一、       研究背景

泥炭地是在长期淹水厌氧环境下有机质分解受抑制而导致泥炭层逐渐积累而发育形成的一类湿地生态系统，是地球上最具价值的生态系统类型之一，其在生物多样性保护、水净化和水循环调控、固碳和减缓气候变化等方面发挥着至关重要的作用。然而，过去百年来全球泥炭地受到了人为排水活动和气候变干的广泛影响，据统计，全球大约11–13%的泥炭地受到了人为排水活动的干扰。泥炭地排水后主要用于农作物种植、家畜放牧、牧草生产、林业经营或泥炭开采。排水活动引起泥炭地水位剧烈下降，导致厌氧环境下上万年才积累生成的泥炭土直接暴露在大气中而被快速氧化分解，释放出大量的温室气体如二氧化碳（CO2）和氧化亚氮（N2O），造成全球变暖，还引发泥炭地的大规模塌陷、显著改变地表形态、破坏土壤结构，为其生态恢复带来极大的难度。据估计，农业泥炭地排放的温室气体约占全球农田排放量的三分之一，但人们对这些排放的时间动态和控制知之甚少，尤其是氧化亚氮。

已排水的泥炭地仅占农业用地的1%，但据估计，它们排放的二氧化碳(CO2)当量(CO2e)占全球耕地排放量的32%。随着泥炭地土壤被排干并暴露在大气中，相对于其他生态系统，高有氧分解率导致了大量的二氧化碳呼吸率。泥炭的高分解率以及CH4和N2O等其他重要温室气体的排放可能导致这些农业生态系统的大量温室气体净排放。氮肥和洪水灌溉在泥炭地农业中很常见，可能为高反硝化率和N2O生产创造最佳条件。排水泥炭地已被证明是重要的N2O来源，IPCC平均估计值，排水的农业泥炭地为8kg N2O-N ha−1y−1。然而，很少有研究对多年来的氮排放进行连续测量，而且长期的农业泥炭地温室气体预算中往往没有氮通量，部分原因是由于在野外条件下进行连续、长期的N2O通量测量所面临的技术挑战。

在农业泥炭地，使用传统的手动静态室，大多数氮通量测量是间歇性进行的，采样频率通常从每天一次到每月一次。然而，CH4和N2O往往是温室气体排放的热点，使用不频繁的人工采样方法难以表征，土壤氧(O2)、温度、湿度和硝酸盐浓度的动态变化可能会影响土壤N2O通量的热时刻，因此这些事件的空间和时间动态如果没有高频测量就很难预测。手动采样方法很难捕捉到土壤甲烷通量的高峰时刻。尽管排水农业泥炭地的甲烷通量被认为很小，但灌溉等实践措施可以在一定时期内创造理想的厌氧条件，促进甲烷的产生。与恢复湿地中土壤温度、水位波动和植物活动对CH4交换的影响相比，灌溉农业土壤中CH4通量的时空控制较少被了解。因此，需要使用连续的测量方法来捕捉土壤甲烷通量的高峰时刻，并确定其在年度温室气体预算中的作用。

近几年发展起来的光腔衰荡光谱技术和自动化室测量方法极大地提高了进行连续温室气体通量测量的能力。连续测量可以增加捕捉净温室气体通量的高峰时刻的机会，并确定它们在年度温室气体预算中的作用。结合连续土壤传感器数据，可以利用时空密集的测量来探索土壤甲烷和氧化亚氮排放的潜在驱动因素。

二、       研究方法和数据分析

2.1研究方法

该研究在加利福尼亚州的萨克拉门托-圣华金三角洲地区进行，该地区的气候属于地中海气候，夏季炎热干燥，冬季凉爽潮湿。研究的田地连续种植了10多年的传统玉米作物，生长季节通过灌溉沟进行定期灌溉，冬季通过洪水灌溉使土壤表面上升30厘米，以限制杂草生长并为候鸟提供栖息地。施肥量为118 KgN ha−1 y−1（农民数据）。该地区的历史平均年温度为15.1±6.3℃，年平均降雨量为326±4 mm。研究地点也是一个AmeriFlux站点，自2017年中期以来一直进行着CO2、CH4和水蒸气的连续涡度相关测量。

从2017年6月30日到2020年6月30日，使用自动化系统连续测量了表层土壤的N2O、CH4和CO2通量。该系统由多路进样系统和九个不透明自动气体通量室（eosAC Eosense）组成。多路系统发出信号后，使自动气体通量室将气体传送至光腔衰荡光谱仪（Picarro G2508）进行测量。仪器按照顺序连续测量每个通量室，测试时间为10min，吹扫时间1.5min。自动气体通量室布置在10×10米的网格中，每个通量室间隔5米。为避免洪水事件对样地的影响，在通量室外部署了35cm高的项圈。除了田间管理活动(犁地、播种和收获)期间(通常持续1周)，整个田间活动期间，通量室都保持在原来的位置。

为了确定通量室的体积，大约每周测量一次圈口高度，并随着时间的推移插入数值，以解释土壤和地下水位高度的差异。使用Eosenseeosanalysis-acv.3.7.7软件进行通量计算和拟合，然后在R（RStudio, v.1.1.4633, O’Connell et al., 2018)）中进行数据质量评估和控制。计算过程中删除异常数据，这种数据过滤去掉了2.4%的通量测量周期，最终生成的数据集分别包含71262、70337和70554个CO2、N2O和CH4的通量测量值。为了计算土壤温室气体通量对站点级全球变暖潜力（GWP）的影响，研究使用了同一站点的净生态系统交换（NEE）涡度协方差值。

研究人员通过统计学数据分析量化CO2、CH4、N2O热时刻，计算观测到的N2O和CH4均值排放所需的最小样本量。

从2018年9月至2020年7月，在10厘米、30厘米和50厘米的深度安装了两套土壤传感器--。热敏电阻温度传感器和湿度传感器，2套传感器连接到CR1000数据记录仪，每隔15分钟存储数据。农业事件、作物收获期间、断电期间未采集温湿度数据。在传感器测量期间(n=665天)，共有58天的农业活动数据丢失或断电。

在农业沼泽地进行了每周的土壤气体采样。研究者在10厘米、30厘米和50厘米深度上与土壤传感器同时采集了CO2、CH4和N2O的两个重复样本。为了采集气体样本，研究者安装了不锈钢管道，并在管道上安装了多个采样孔。采样孔每个月更换一次。他们使用30毫升的注射器采集了两个气体样本，丢弃第一个样本以清除采样管道中的死体积。采样线在2019年5月和6月从田间移除，进行耕作、种植和翻耕。这些气体样本存储在过压20毫升玻璃瓶中，直到在Shimadzu GC-34上进行手动样品注射分析。这些采样数据用于研究土壤剖面中温室气体的产生分布情况。

2.2数据分析

使用一元方差分析（ANOVA）来比较不同时间段土壤气体浓度、氧气、湿度、矿物质氮和pH值之间的差异。还使用线性回归分析探索了土壤大气温室气体浓度与净土壤温室气体通量之间的关系。利用小波相干分析（Wavelet coherence analysis）和假设性放大计算帮助我们理解温室气体通量与土壤变量之间的关系，揭示其在不同时间尺度上的变化。估计农业玉米沼泽地排放对该地区的潜在影响。

三、       结果

3.1土壤CO2,N2O和CH4排放

农业泥炭地的年土壤温室气体排放量中，CO2的平均排放量为9.20±0.04千克/平方米/年，N2O的平均排放量为4.08±0.10克/平方米/年，CH4的平均排放量为681±157毫克/平方米/年。这些排放量分别代表了单位面积和单位产量的年均温室气体排放量。N2O的年排放量最高可达41.5±1.8千克/氮/公顷/年，三年的平均排放量为26.0±0.5千克/氮/公顷/年，占总温室气体排放量的26%。CH4的排放量变化较大，从年净消耗率-111.0±5.0毫克/平方米/年到净排放量2220.1±519.7毫克/平方米/年不等。这相当于每年最大排放量为6.1±1.4千克/碳/公顷，占该生态系统年总温室气体排放量的2%。土壤呼吸的变化较小，年值在6.61±0.07千克CO2/平方米/年到10.72±0.09千克CO2/平方米/年之间。

热点时刻被定义为单个通量测量值与年均值相差超过4个标准差的测量值。热点时刻的氧化亚氮通量仅占年度测量值的0.64%至1.50%，但将平均通量率提高了38.5%至76.3%。对于甲烷，热点时刻的通量仅占年度测量值的0.06%至0.8%，但在第2和第3年，将年均通量提高了132.1%至486.4%。在第1年，甲烷消耗的热点时刻将净甲烷汇增加249.2%。这些热点时刻驱动的甲烷通量变化主要是由于大多数甲烷通量测量值接近或等于零。二氧化碳排放的热点时刻对平均二氧化碳通量的影响显著较低，仅占所有通量的0.5%（年度范围为0.3%至0.6%）。这将整体平均通量提高了5%，年均二氧化碳通量提高了2.6%至9.2%。

3.2  N2O通量、CO2通量和CH4通量驱动因素

冬季洪水使土壤中的N2O排放呈指数增长，在生长季节进行的灌溉和施肥也显著增加了N2O排放。冬季洪水开始后不久，每日平均N2O通量增加了两个数量级，同时土壤湿度上升，土壤O2浓度相应降低。持续的淹没导致土壤中NO3−浓度下降，随之N2O通量下降。在非洪水期间，研究者发现，每日平均N2O通量与各深度的土壤N2O浓度显著相关，可能对土壤-大气界面的净通量有贡献。通过小波相干分析表明，所有深度的土壤湿度、土壤温度和土壤O2浓度的时间模式与每日时间尺度上的净N2O通量模式显着相关。在大约100天的季节时间尺度上，净N2O通量与不同深度的土壤O2浓度以及在大约300天的年度尺度上的土壤湿度具有显著的一致性。

土壤湿度、土壤温度和土壤氧气浓度驱动了日尺度上净甲烷通量的变化模式。只有土壤不同深度的氧气浓度与甲烷通量在周尺度上具有显著的相干性，而在更长的时间尺度上没有显著的相干性。而CO2通量的高度季节性变化可以解释观察到的高年内变异性。土壤呼吸速率在生长季节和收获后（7月至9月）较高，而在土壤饱和时（12月至3月）通量显著较低。在日尺度上，湿度、温度和氧气浓度与土壤CO2通量具有显著的相干性。在周尺度和季节尺度上，温度和O2浓度与土壤CO2通量具有显著的一致性。

        将自动化系统通量室测量与通过涡度协方差在该现场并行进行的生态系统呼吸(Reco)测量进行了比较。在整个研究期间，土壤CO2通量(9.20±0.04kg CO2m−2y−1)和Reco涡度协方差测量值(9.70±0.01kgCO2m−2y−1)类似,土壤CH4室通量(1.2±0.01gCH4m−2y−1)低于涡流协方差CH4通量(2.2±0.01gCH4m−2y−1)。同样采样频率对N2O和CH4通量估算的影响较大，减少测量采样间隔会导致显著的低估或高估N2O和CH4总通量。

四、       讨论

本研究中的农业泥炭地土壤是N2O*端排放源，平均排放率比其他非泥炭农田N2O排放量高4-27倍。令人惊讶的是，冬季洪水，而不是施肥，是氧化亚氮排放的主要驱动因素。冬季洪水过后不久，N2O排放量达到峰值。种植期间氮肥的施用也导致N2O排放量的短期增加，但这不是年度N2O排放量的主要来源。研究结果表明日平均N2O通量与土壤大气氮含量之间存在较强的相关性。

长时间的厌氧条件加上土壤温度高于10°C似乎会驱动这些系统中CH4通量的热时刻。洪水期间NH4+浓度短期升高可能会限制产甲烷作用或暂时改变产甲烷途径，并可能导致观察到的相当大的变异性。预计土壤二氧化碳通量的模式与每周和季节尺度的温度和氧气浓度有关。土壤温度和O2可用性是有氧土壤呼吸的重要控制因素，特别是在排水农业泥炭地等生态系统中，其中基质可用性不太可能限制异养生物，而自养生物的养分可用性很高。

大型连续数据集使我们能够探索N2O和CH4排放热点时刻在生态系统温室气体总预算中的重要性。虽然热点时刻分别仅占年度N2O和CH4通量测量值的0.63%–1.50%和0.06%–0.76%，但它们贡献了N2O总排放量的76%和CH4总排放量的486%。这相当于仅N2O热时刻排放就占这些农业泥炭地年GWP的18%。这凸显出错过热点时刻可能会导致生态系统总温室气体预算的严重低估。

研究结果进一步强调了连续测量的必要性，以准确估计生态系统N2O和CH4总通量。即使每周采样一次，也可能会低估年N2O通量高达20%，占总GWP的很大一部分，即使来自这些高排放农业泥炭地也是如此。虽然连续自动室或涡流协方差测量是捕获排放热点时刻的理想选择，但在许多地点和生态系统中，长期连续测量的成本仍然过高。如果热点时刻是可预测且明确定义的，则每日通量测量可能可以有效地适当量化N2O排放的热点时刻。然而，如果热点时刻的时间安排和控制未知或零星，那么不太频繁的采样可能会大大低估N2O排放量。

本研究是迄今为止最大、最长的农业泥炭地土壤通量数据集之一。我们的研究结果提供了证据，证明这些系统是农业温室气体排放的重要贡献者。连续数据集使我们能够探索土壤水分、土壤O2和土壤N有效性等土地管理变化对土壤CH4和N2O排放的影响。我们发现灌溉时间和持续时间是控制这些农业泥炭地土壤N2O和CH4排放的主要因素，而不是施肥。 

设备推荐

Picarro G2508 高精度气体浓度分析仪通过同时测量五种气体（N2O、CH4、CO2、NH3和H2O），从根本上简化了土壤通量研究，且描绘了温室气体土壤排放的全貌。土壤与大气之间的温室气体交换是全球碳循环和氮循环的关键一步。G2508易于集成土壤检测腔室，无需组装或同步不同的气体分析仪，就可以实现所有主要温室气体的行为观测。G2508采用精密光腔衰荡光谱（CRDS）技术，以达十亿分之一（ppb）的灵敏度测量气体浓度，其漂移可忽略不计。而且，Picarro的算法可以对N2O、CH4和CO2的浓度自动进行水汽影响校正。