华北平原农田生态系统臭氧通量微气象观测及其气孔吸收的定量估算

As a major pollutant, ground-level ozone has become a monitoring item of new “Ambient Air Quality Standards”of China, indicating that the elevated ground-level ozone concentration has threatened the health of human being and natural ecosystem. Compared with concentration-based indices，the ozone flux-based（especially stomatal uptake）indices are considered the better standards for evaluating the influence of ozone on ecosystems. In China, there are relatively few studies on the observation of ozone flux and quantitative estimation of stomatal uptake at ecosystem scale. The project intends to measure ozone flux with two micrometeorological methods (eddy covariance method and gradient method), and quantitatively estimate stomatal uptake over cropland ecosystem in North China Plain. The basic ideas are: Targeted at winter wheat and summer corn in the area, we will observe continuously ozone concentration and flux over the ecosystem by using the advanced eddy covariance method and gradient method. We will study the variations of ozone flux and its influencing factors, and explore the application prospect of gradient method for measuring ozone flux. Finally, combined to other environmental variables data observed by ChinaFLUX and Chinese Ecosystem Research Network (CERN), we will calculate stomatal resistance for ozone using semi-empirical BWB stomatal resistance models, and then quantitatively separate the ozone stomatal and non-stomatal uptake. The project will explore the research method and provide data support for more scientifically evaluating the influence of ozone on the cropland ecosystem in North China Plain.

作为一种主要污染气体，近地面臭氧已列入我国新的“环境空气质量标准”监测项目，表明臭氧浓度升高可能已威胁到人和生态系统健康。基于臭氧通量（特别是气孔吸收）的评估指标比基于浓度的指标能更好地反映臭氧对植物和生态系统的影响，目前我国在臭氧通量观测和气孔吸收定量估算研究都比较薄弱。本项目拟用两种微气象方法在我国华北平原农田生态系统观测臭氧通量，充分利用中国通量网等观测的其他数据，定量估算生态系统尺度的臭氧气孔吸收。基本思路是：以华北平原冬小麦和夏玉米为研究对象，以目前最先进的臭氧涡度相关观测系统和传统的梯度法为主要研究手段，连续观测农田上臭氧通量及其他环境因子，重点分析臭氧通量的日季变化规律及其影响因子，探索梯度法观测臭氧通量的应用前景。最后利用观测数据优化半经验BWB气孔阻抗模型，定量区分生态系统臭氧气孔吸收和非气孔吸收。为更科学地评估臭氧对华北平原农田生态系统的影响探索技术方法和提供数据支持。

随着我国工业化和城镇化的快速发展，不断升高的臭氧(O3)浓度已威胁到人和生态系统健康。研究表明基于O3通量和气孔吸收的评估指标比基于浓度的指标能更好地反映臭氧对植物和生态系统的影响，我国在O3通量观测和气孔吸收定量估算研究都相对比较薄弱。涡度相关方法是目前最好的通量观测技术，但该技术在O3通量测量方面还不具备大范围应用的可行性。本项目研究目标之一是以涡度相关系统为相对标准，分析和比较传统的梯度法在O3通量观测方面的精度和不确定性。为此，本项目用涡度相关技术和梯度法同时在中科院禹城站进行了O3通量观测，分析了梯度法三种湍流系数计算方法的差别及其对梯度O3通量的影响，评估了梯度法在O3通量观测方面的应用前景。与涡度相关O3通量相比，三种梯度法估算的O3通量平均变化范围为-30.4%~ 45.6%。用梯度法估算O3通量的准确度与交换系数计算方法有关，而其精度主要取决于O3梯度的数据质量。本项目另一个研究目标是开展农田生态系统上O3气孔吸收的定量估算。我们首先用人工神经网络（ANN）方法模拟了环境因子对冬小麦田O3通量的影响。结果表明，用5~8个主要的环境变量配合适当的ANN模型就可以很好地模型O3通量的日变化过程。通过分析影响O3通量的环境因子的重要性，发现CO2通量、O3浓度、风速、太阳辐射和温度是最重要的环境因子。另外，在O3气孔吸收估算方面也取得一定的进展，冬小麦生长期间气孔吸收是大气O3沉积的主要汇。梯度法为台站开展O3通量观测提供了长期观测技术和实现途径，该项目的研究结果可为今后更科学地评估O3对生态系统的影响提供技术支持。基于观测结果，本项目正式发表SCI论文2篇，后续的相关研究还在进行中。