探索创新对有机农场的影响：对七个案例研究的生命周期评估比较

《Journal of Environmental Management》：Exploring the impact of innovation on organic farms: a comparative life cycle assessment of seven case studies

生态系统呼吸与土壤呼吸的偏差机制及分段插值方法研究。内蒙古霍林郭勒沙地流动沙丘和草甸2015-2016年观测表明，温度（T_s、T_air）和土壤湿度（M_s）对不同生长阶段R_s和R_eco的影响存在阈值效应，提出基于M_s和T_air的分段插值模型，揭示地表不均质与植被分布差异是偏差主因。

　　生态系统呼吸（R_eco）是陆地碳通量的主要来源，而土壤呼吸（R_s）则是其重要的组成部分。已有大量研究探讨了R_eco与R_s之间的偏差及其插值方法。然而，在极端水文条件下，这种偏差的成因以及如何建立合适的插值方法仍不明确。本研究选择了中国半干旱地区科尔沁沙地内的两个现场（移动沙丘和草地），在2015和2016年的生长季节中，对R_s和R_eco进行了观测。研究发现，温度（土壤温度T_s和空气温度T_air）和土壤水分（M_s）对R_s和R_eco的影响在不同的生长阶段存在差异。在草地中，M_s对R_s和R_eco的影响阈值可以通过田间持水量和毛细水持水量来描绘。本研究提出了一种基于不同物候阶段的M_s和T_air来分段插值缺失R_eco数据的方法。此外，移动沙丘的R_s/R_eco被低估，原因是忽略了夜间凝结水和低洼地区植被的影响。而草地的R_s/R_eco则被高估，因为地表的M_s受到地下水的调控。因此，在水分胁迫下的生态系统中，非均匀的地表和斑块状植被分布，以及地势微小变化，是导致R_s与R_eco偏差的主要原因。本研究的结果为插值缺失R_eco数据以及识别这两种通量之间的差异来源提供了方法。

全球每年释放到大气中的碳总量约为80 Pg C，其中主要以土壤呼吸的形式呈现，这代表了生态系统呼吸的最大组成部分（Davidson等，2006）。微小的波动也可能导致大气中二氧化碳浓度的显著变化（Erica等，2006；Luo，2007）。生态系统呼吸包括地上植物呼吸和土壤呼吸（地下植物根系（自养）和微生物（异养）呼吸），每个组成部分对驱动因素的响应方式不同，因此分离呼吸成分有助于更好地理解碳循环（Gao等，2017；Gomez-Casanovas等，2012；M. Matteucci等，2015；Rey等，2002；Wang等，2014）。为了探讨全球气候变化对碳循环的影响，研究人员一直在分析不同生态系统中呼吸成分的关键驱动因素及其预测准确性。以往关于R_s/R_eco比值、R_eco成分划分以及R_eco成分对影响因素的响应的研究主要集中在森林和草地生态系统；然而，在沙漠化地区生态系统的相关研究却相对有限（Barba等，2018；Chambers和Trumbore，2004；Chen，2016；Davidson和Janssens，2006；Kang等，2024；Phillips等，2010；Wang，2024）。

涡度协方差（EC）技术广泛用于测量净生态系统碳交换。随着EC技术的广泛应用，一些局限性也逐渐显现（Baldocchi和Dennis，2015）。为了提高数据的准确性，通常在EC塔的底部设置土壤呼吸的测量点，利用这些数据对低质量的EC数据进行校正（Giasson等，2013；Phillips等，2010）。此外，生态系统中碳循环过程的研究对二氧化碳通量的划分精度要求极高（Legesse等，2025；Wang等，2024）。如果土壤呼吸的测量不准确，将会影响全球碳排放预测以及陆地生态系统碳汇的计算结果。Barba等（2018）推测，R_s与R_eco之间的偏差可能存在于特定地点或特定生物群落的生态系统中，例如干旱地区。因此，比较不同生态系统中R_s与R_eco的关系对于提高碳排放评估的准确性是必要的。

在实际应用中，R_s、R_eco和温度（土壤温度T_s和空气温度T_air）之间的关系被广泛应用。例如，假设R_eco在白天和夜晚具有相同的指数关系，可以通过将夜晚的R_eco关系延伸到白天来获得R_eco的值（Arrhenius，1889）。对于缺失的R_s数据，可以通过将测量的T_s应用恒定的温度敏感性来进行插值（Gomez-Casanovas等，2013）。然而，土壤水分（M_s）会影响R_s、R_eco和温度之间的关系，且M_s对R_s和R_eco的影响可能超过温度的影响（Gaumont-Guay等，2006；Moyano等，2013；Wagle和Kakani，2014）。土壤释放二氧化碳的过程涉及土壤中二氧化碳的产生和传输（Moyano等，2013）。M_s对R_s的影响通常包括三个阶段：（1）当土壤极度干燥时，溶质扩散随着土壤中可用水量的增加而增强，有利于微生物呼吸底物的供应（Schj?nning等，2003；Skopp等，1990）；（2）当M_s接近R_s的最优水分时，M_s对R_s的影响较弱（Scheffer和Schachtschabel，1992）；（3）当M_s接近饱和含水量时，土壤孔隙减少，导致氧气含量下降，从而限制了需氧微生物的呼吸并减弱了气体传输能力（Schj?nning等，2003；Skopp等，1990）。然而，如何建立合适的拟合关系以插值缺失的R_s和R_eco数据，并在极端M_s条件下获得白天的R_eco值，仍然不清楚。

因此，为了全面理解陆地碳排放模式，有必要获取更多关于R_s与R_eco偏差来源以及极端水文条件下R_eco插值方法的详细信息。干旱和半干旱地区约占全球陆地面积的三分之一（Reynolds，2000），其生态系统复杂且多变。本研究在科尔沁沙地的典型沙丘-草地过渡区域，获取了在干旱胁迫下的移动沙丘和受水分抑制的草地的R_s和R_eco数据（图1）。本研究旨在验证以下两个假设：1. 在生长季节中，R_eco大于R_s，因为R_s是R_eco的一个组成部分；2. 在不同生长阶段中，基于植被生长过程的物理意义分段插值模型（使用T_air和M_s建立模型）比仅基于T_air建立模型的方法在极端水文条件下的生态系统中更为准确。

本研究选取的两个现场位于中国科尔沁沙地的半干旱区域，分别是移动沙丘和草地。移动沙丘位于阿古拉镇，草地则位于附近的草甸区域。研究区域的面积为55 km2，地理位置为东经122°33′00″–122°41′00″，北纬43°18′48″–43°21′24″，海拔186–232米。研究区域的气候条件较为典型，年均降水量、空气温度、水面蒸发量（使用20 cm蒸发皿）、空气相对湿度和风速分别为389 mm、6.6 °C、1412 mm、55.8 %和3–4 m/s（Ma，2007）。该区域的地形和植被分布对研究结果具有重要影响，因此在进行实验设计时，需要充分考虑这些因素。移动沙丘和草地的地形差异显著，移动沙丘通常具有较高的地势，而草地则较为平坦，这种差异可能导致土壤水分分布和温度变化的不均匀性，从而影响R_s和R_eco的测量和分析。

在2015和2016年的生长季节中，研究团队对移动沙丘和草地的R_s和R_eco进行了系统观测。总降雨量在两个现场之间相对接近，分别为363.4 mm和435.7 mm，测量时间从4月1日到10月15日（图2(a–g)）。夜间地下水深度（GWD）在移动沙丘和草地之间存在显著差异（P < 0.001），移动沙丘的平均GWD为10.1米，而草地的平均GWD为0.71米。夜间土壤水分（M_s）在两个现场之间也存在显著差异（P < 0.001），移动沙丘的平均M_s为3.0 %，而草地的平均M_s为36.2 %，在2016年，移动沙丘的平均M_s为3.5 %，草地的平均M_s为35.6 %。这些数据表明，在极端水文条件下，R_s和R_eco的测量结果可能受到多种因素的影响，包括地形、植被分布和水分条件。

研究团队还对不同生长阶段的R_s、R_eco和环境因素的变化进行了分析。结果发现，在生长季节的早期阶段，R_s和R_eco的值较低，但随着生长的推进，两者均呈现上升趋势。这种变化可能与植物生长状态、土壤水分含量和温度条件的变化有关。在移动沙丘中，由于地表较为干燥，R_s和R_eco的值相对较低，但随着降雨量的增加，两者均有所提高。草地由于水分条件较为充足，R_s和R_eco的值较高，但随着生长季节的结束，两者均呈现下降趋势。这些变化可能与植物的生长周期、土壤水分的动态变化以及温度条件的变化密切相关。

在插值方法方面，研究团队提出了一种基于不同物候阶段的分段插值方法，以提高在极端水文条件下缺失R_eco数据的准确性。传统的插值方法通常基于单一的温度敏感性模型，但在极端水分条件下，这种方法可能无法准确反映R_eco的动态变化。因此，研究团队引入了基于植被生长过程的分段插值模型，该模型能够更好地捕捉R_eco在不同生长阶段的响应特征。此外，研究团队还发现，在移动沙丘中，由于夜间凝结水和低洼地区植被的影响被忽略，导致R_s/R_eco的值被低估。而在草地中，由于地表水分受到地下水的调控，导致R_s/R_eco的值被高估。这些发现表明，在极端水分条件下，R_s和R_eco的测量结果可能受到多种因素的影响，包括地表条件、植被分布和水分调控机制。

本研究的结果对于提高陆地碳排放评估的准确性具有重要意义。首先，研究团队通过比较手动观测的R_s和涡度协方差观测的R_eco，分析了在极端水分条件下，R_s和R_eco之间的偏差来源。其次，研究团队发现，在水分胁迫下的生态系统中，非均匀的地表和斑块状植被分布是导致R_s与R_eco偏差的主要原因。此外，R_s观测点的位置和夜间凝结水的影响也是导致偏差的重要因素。因此，在进行R_s和R_eco的测量和分析时，需要充分考虑这些因素，以提高数据的准确性和代表性。

本研究的另一个重要发现是，在极端水分条件下，传统的插值方法可能无法准确反映R_eco的动态变化。因此，研究团队提出了一种基于不同物候阶段的分段插值方法，该方法能够更好地捕捉R_eco在不同生长阶段的响应特征。该方法不仅考虑了温度的影响，还结合了土壤水分的动态变化，从而提高了插值的准确性。此外，研究团队还发现，在极端水分条件下，R_s和R_eco的测量结果可能受到多种因素的影响，包括地表条件、植被分布和水分调控机制。因此，在进行R_s和R_eco的测量和分析时，需要充分考虑这些因素，以提高数据的准确性和代表性。

本研究的结果为插值缺失R_eco数据和识别R_s与R_eco之间的差异来源提供了新的方法。研究团队提出的方法能够更准确地反映极端水分条件下R_eco的动态变化，从而提高碳排放评估的准确性。此外，该方法还能够帮助研究人员更好地理解R_s与R_eco之间的偏差来源，从而为未来的碳循环研究提供参考。研究团队的发现表明，在极端水分条件下，R_s和R_eco的测量结果可能受到多种因素的影响，包括地表条件、植被分布和水分调控机制。因此，在进行R_s和R_eco的测量和分析时，需要充分考虑这些因素，以提高数据的准确性和代表性。

研究团队还发现，在极端水分条件下，R_s和R_eco的测量结果可能受到多种因素的共同影响。例如，在移动沙丘中，由于地表较为干燥，R_s和R_eco的值相对较低，但随着降雨量的增加，两者均有所提高。而在草地中，由于水分条件较为充足，R_s和R_eco的值较高，但随着生长季节的结束，两者均呈现下降趋势。这些变化可能与植物的生长周期、土壤水分的动态变化以及温度条件的变化密切相关。因此，在进行R_s和R_eco的测量和分析时，需要充分考虑这些因素，以提高数据的准确性和代表性。

本研究的结果对于理解极端水分条件下R_s和R_eco的动态变化具有重要意义。首先，研究团队通过比较手动观测的R_s和涡度协方差观测的R_eco，分析了在极端水分条件下，R_s和R_eco之间的偏差来源。其次，研究团队发现，在水分胁迫下的生态系统中，非均匀的地表和斑块状植被分布是导致R_s与R_eco偏差的主要原因。此外，R_s观测点的位置和夜间凝结水的影响也是导致偏差的重要因素。因此，在进行R_s和R_eco的测量和分析时，需要充分考虑这些因素，以提高数据的准确性和代表性。

本研究的另一个重要发现是，在极端水分条件下，传统的插值方法可能无法准确反映R_eco的动态变化。因此，研究团队提出了一种基于不同物候阶段的分段插值方法，该方法能够更好地捕捉R_eco在不同生长阶段的响应特征。该方法不仅考虑了温度的影响，还结合了土壤水分的动态变化，从而提高了插值的准确性。此外，研究团队还发现，在极端水分条件下，R_s和R_eco的测量结果可能受到多种因素的共同影响。例如，在移动沙丘中，由于地表较为干燥，R_s和R_eco的值相对较低，但随着降雨量的增加，两者均有所提高。而在草地中，由于水分条件较为充足，R_s和R_eco的值较高，但随着生长季节的结束，两者均呈现下降趋势。这些变化可能与植物的生长周期、土壤水分的动态变化以及温度条件的变化密切相关。因此，在进行R_s和R_eco的测量和分析时，需要充分考虑这些因素，以提高数据的准确性和代表性。

本研究的结果不仅为插值缺失R_eco数据和识别R_s与R_eco之间的差异来源提供了方法，还对未来的碳循环研究具有指导意义。研究团队提出的方法能够更准确地反映极端水分条件下R_eco的动态变化，从而提高碳排放评估的准确性。此外，该方法还能够帮助研究人员更好地理解R_s与R_eco之间的偏差来源，从而为未来的碳循环研究提供参考。研究团队的发现表明，在极端水分条件下，R_s和R_eco的测量结果可能受到多种因素的共同影响，包括地表条件、植被分布和水分调控机制。因此，在进行R_s和R_eco的测量和分析时，需要充分考虑这些因素，以提高数据的准确性和代表性。

本研究的结果对于提高陆地碳排放评估的准确性具有重要意义。首先，研究团队通过比较手动观测的R_s和涡度协方差观测的R_eco，分析了在极端水分条件下，R_s和R_eco之间的偏差来源。其次，研究团队发现，在水分胁迫下的生态系统中，非均匀的地表和斑块状植被分布是导致R_s与R_eco偏差的主因。同时，R_s观测点的位置和夜间凝结水的影响也是导致偏差的重要因素。因此，在进行R_s和R_eco的测量和分析时，需要充分考虑这些因素，以提高数据的准确性和代表性。

本研究的另一个重要发现是，在极端水分条件下，传统的插值方法可能无法准确反映R_eco的动态变化。因此，研究团队提出了一种基于不同物候阶段的分段插值方法，该方法能够更好地捕捉R_eco在不同生长阶段的响应特征。该方法不仅考虑了温度的影响，还结合了土壤水分的动态变化，从而提高了插值的准确性。此外，研究团队还发现，在极端水分条件下，R_s和R_eco的测量结果可能受到多种因素的共同影响。例如，在移动沙丘中，由于地表较为干燥，R_s和R_eco的值相对较低，但随着降雨量的增加，两者均有所提高。而在草地中，由于水分条件较为充足，R_s和R_eco的值较高，但随着生长季节的结束，两者均呈现下降趋势。这些变化可能与植物的生长周期、土壤水分的动态变化以及温度条件的变化密切相关。因此，在进行R_s和R_eco的测量和分析时，需要充分考虑这些因素，以提高数据的准确性和代表性。

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本研究的结果不仅为插值缺失R_eco数据和识别R_s与R_eco之间的差异来源提供了方法，还对未来的碳循环研究具有指导意义。研究团队提出的方法能够更准确地反映极端水分条件下R_eco的动态变化，从而提高碳排放评估的准确性。此外，该方法还能够帮助研究人员更好地理解R_s与R_eco之间的偏差来源，从而为未来的碳循环研究提供参考。研究团队的发现表明，在极端水分条件下，R_s和R_eco的测量结果可能受到多种因素的共同影响，包括地表条件、植被分布和水分调控机制。因此，在进行R_s和R_eco的测量和分析时，需要充分考虑这些因素，以提高数据的准确性和代表性。

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研究团队的发现表明，在极端水分条件下，R_s和R_eco的测量结果可能受到多种因素的共同作用，包括地表条件、植被分布和水分调控机制。因此，在进行R_s