中国西南部高山峡谷河流中溶解碳及水-空气二氧化碳通量的时空分布特征及其环境控制因素

《Journal of Environmental Sciences》：Spatiotemporal patterns and environmental controls of dissolved carbon and water-air CO? fluxes in Southwest China's alpine canyon rivers

本研究系统调查了四川西南部高山峡谷河流（UMR）的溶解无机碳（DIC）、溶解有机碳（DOC）及水体CO?通量（FCO?），发现DIC因碳酸盐风化显著减少，DOC在近人类活动区富集但与CO?通量关联弱，FCO?受无机碳供应、湍流及高海拔低气压驱动，整体呈现持续排放，验证了高山峡谷河流在区域碳循环中的关键作用。

　　

吴子涵|王宏伟|李勇|杨晓波

四川大学水力学与山区河流工程国家重点实验室，中国成都610065

摘要

山区河流在区域和全球碳循环中的作用仍不充分了解，尤其是对人为干扰和气候变化高度敏感的高坡度系统。我们通过2023年的五次季节性调查，研究了中国西南部一条高坡度高山峡谷河流（上游岷江），量化了溶解无机碳（DIC）、溶解有机碳（DOC）和水-空气CO₂通量（FCO?），并评估了其控制因素。DIC（8.28–58.97 mg/L；平均32.61 mg/L）从碳酸盐源头到下游非碳酸盐段逐渐减少，表明碳酸盐风化起着重要作用，并提供了维持CO₂过饱和状态的主要无机物质。DOC（0.01-8.21 mg/L；平均1.53 mg/L）在城镇和农业区附近浓度较高，其在雨季与氨氮的关联表明暴雨径流会携带人为产生的有机物。然而，DOC与FCO₂之间关联不大，这表明在陡峭河道中快速下游传输限制了DOC的矿化。FCO₂范围为?1.90至227.78 mmol/(m2·d）（平均24.05 mmol/(m2·d)，在95%的测量值中为正值，说明CO₂的排放主要由无机碳供应、湍流和高海拔地区的大气压降低驱动。以碳酸盐为底的湍流河段成为气体释放的热点，而滞留河段在高初级生产力期间表现出CO₂吸收减少。总体而言，碳酸盐风化、人为DOC输入和水动力条件共同调节了高山峡谷河流中的溶解碳和CO₂排放，突显了它们在区域碳预算评估中的重要性。

引言

全球碳循环的源汇动态和调控机制是当代地球系统科学的核心研究课题之一。内陆水生生态系统对全球碳循环至关重要（Ran等人，2021年；Raymond等人，2013年）。作为陆地-海洋碳传输的通道，河流通过水-空气CO₂交换影响碳预算（Khadka等人，2014年；Li等人，2020年；Zhang等人，2017年）。对河流的认识已从“被动管道”范式发展到“主动反应器”范式，强调了它们在碳转化和大量CO₂排放中的作用（Aufdenkampe等人，2011年；Battin等人，2009年；Cole等人，2007年；Tranvik等人，2009年）。研究表明，大多数河流系统表面水中的CO₂分压（pCO?）远高于大气水平，导致大量CO₂排放到大气中（Borges等人，2015年；Li等人，2013年）。据估计，全球河流通过水-空气气体交换每年向大气释放约1.80 Pg C的CO₂——大约是河流同期输送到海洋的碳量的两倍（Regnier等人，2013年）。因此，河流CO₂排放被认为是全球碳循环的关键组成部分。然而，以往关于河流碳循环的研究主要集中在平原或低海拔地区的河流上，对高山峡谷河流这一特殊类别的关注有限（Horgby等人，2019b）。中国西南部有许多典型的 Alpine 峡谷河流，其特征是地形深切和流动湍急，它们在区域碳循环中的作用需要专门研究。

近年来，在理解溶解碳（包括溶解无机碳（DIC）和溶解有机碳（DOC）以及水-空气CO₂通量（FCO?）方面取得了显著进展。世界各地不同气候和地理环境下的河流都进行了广泛的野外观测，为了解河流碳排放的特征和控制因素提供了见解（Bao等人，2023年；López-Rojo等人，2024年；Xu等人，2025年）。总体而言，大多数河流表现出明显的CO₂过饱和状态，是大气中的净碳源（Ran等人，2017年）。河流中的CO₂产生和排放受多种生物地球化学过程的共同调节，包括：通过地下水和径流从流域土壤呼吸产生的CO₂（Duvert等人，2018年；Wen等人，2022年）；通过碳酸盐和其他岩石风化释放大量无机碳（Li等人，2010年；Zhong等人，2017年）；降雨和径流对有机碳输入和水分稀释的调节（Matouskova等人，2024年；Wang等人，2019年）；水温对微生物呼吸和CO₂溶解度的影响（Van Dam等人，2021年）；pH值对碳酸盐平衡的影响（Li等人，2015年；Wen等人，2017年）；以及初级生产和有机物分解等生物过程（Cui等人，2024年；Liu等人，2024a）。研究表明，在高流量期间，大量新产生的陆地有机物被冲入河流并迅速分解，显著提高水柱中的pCO₂（Ran等人，2017年）。河流中的异养呼吸进一步维持了较高的pCO₂水平，而洪水期间的稀释可能部分抵消CO₂积累（Li等人，2013年）。在喀斯特流域，地质碳源也起着关键作用：相当一部分DIC来源于大气/土壤CO₂与碳酸盐岩石的反应（Duvert等人，2019年；Horgby等人，2019a），这些无机碳随后可能以CO₂的形式释放，影响流域规模的碳预算。总的来说，河流中溶解碳和CO₂通量的时空动态是由气候、水文、地质和生物因素共同作用的结果。从低地河流获得的知识为将这种理解扩展到高山系统提供了重要基础。

尽管在河流碳循环研究方面取得了重大进展，但对高山峡谷河流的碳循环特征和机制仍了解不足。关于高海拔或高坡度河流的CO₂排放的测量数据极其有限（Lin等人，2023年；Liu等人，2024b），导致对其排放量、时空变异性和控制机制的理解仅处于初步阶段。现有研究表明，高山和寒冷地区的河流表现出与低地河流不同的碳动态。例如，青藏高原上的雅鲁藏布江表现出明显的季节性pCO₂波动，但总体上是一个弱碳源，其特点是“弱排放但强下游传输”（Bao等人，2023年）——与低地河流常见的高CO₂排放形成鲜明对比。总体而言，对高山峡谷河流的系统性观测和分析不足，导致对其在区域和全球碳循环中作用的评估存在重大不确定性。上游岷江（UMR）是中国西南部典型的典型高山峡谷河流，其特征是明显的季风驱动的水文季节性、陡峭的坡度和快速的流动、多样的岩石类型以及密集的水电开发（Furlong等人，2021年；Su等人，2022年）。这些因素可能产生与低地河流不同的溶解碳和CO₂通量的时空模式。然而，该地区溶解碳和CO₂通量的长期观测和机制分析仍然缺乏，限制了准确评估高山峡谷河流对区域碳预算乃至全球碳循环贡献的努力。因此，迫切需要针对高山峡谷河流中的碳循环过程进行专门研究，以填补这些关键知识空白。

为了解决这些科学问题，本研究对中国西南部典型的高山峡谷河流UMR中的溶解碳和CO₂通量进行了系统研究。研究目标是：（1）描述UMR中溶解碳组分（DIC和DOC）和FCO₂的时空模式；（2）阐明控制溶解碳和CO₂通量时空变异性的关键因素；（3）探索高山峡谷河流中独特的碳转化和CO₂排放过程。这项研究加深了对高山峡谷河流碳循环的理解，为丰富高山河流系统中碳动态的研究提供了重要的实证证据，并为改进内陆水体碳通量估算和精炼区域及全球碳循环模型提供了科学依据。

研究区域

岷江位于中国西南部的山区，是长江的主要支流（图1a和b）。本研究将UMR流域定义为从源头到都江堰地区的河流段，包括主干流及其主要支流（图1c）。该地区位于从青藏高原过渡到四川盆地的Alpine-Gorge带，其特征是狭窄的山谷、湍急的流动和丰富的自然资源

气象、水化学和水文背景

为了便于不同数据集之间的比较，采用了标准差（SD）和变异系数（CV）来评估数据的离散程度。SD和CV值表明，UMR主干流和支流的环境参数表现出相似的离散程度。水温（WT）具有明显的季节性变化（附录A 图S3），8月份的均值最高（16.53 ± 1.26 °C），12月份最低（4.75 ± 2.41 °C）。主干流的年平均WT相似

溶解碳和CO₂通量的耦合控制机制

河流越来越被认为是不仅仅是物质传输的通道，还是积极调节碳转化和水-空气气体交换的动态生物地球化学反应器。在UMR中，DIC和DOC构成了两种主要的溶解碳池，共同驱动CO₂过饱和和随后的排放。这些碳池的动态受到水文、地质、气候和生物地球化学过程的共同影响（Li等人，2017年；Liu等人

结论

本研究首次综合评估了中国西南部高山峡谷UMR中的溶解碳动态和CO₂排放。在2023年的观测期间，UMR总体上作为大气中的净CO₂来源，其季节性和空间异质性受到碳酸盐风化、水文过程和人类活动的共同影响。高流量季节和高能量上游河段的通量较高，而

CRediT作者贡献声明

吴子涵：负责文献综述、监测计划设计、现场监测、室内实验数据收集、数据分析及文章撰写；王宏伟：负责资源管理和项目协调。李勇：负责监督监测计划、文本审阅和监督；杨晓波：负责数据收集、文献综述及相关研究领域的现场监测。

未引用参考文献

Li, 2018

CRediT作者贡献声明

吴子涵：撰写——初稿撰写、可视化、验证、软件使用、调查、数据分析、数据整理。王宏伟：资源管理、项目协调。李勇：撰写——审稿与编辑、监督、方法论制定、资金获取、概念构思。杨晓波：调查工作。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

我们衷心感谢审稿人和编辑的宝贵意见，这些意见极大地改进了本文。特别感谢杨晓波、卢云、焦一琳、谭晓和尤洪森在野外采样和实验室分析方面的贡献。本工作得到了中国国家重点研发计划（项目编号2022YFC3202403）的财政支持。