湿地生态过程

互花米草入侵下盐城滨海盐沼碳汇潜力研究

  • 樊龙凤 , 1, 2 ,
  • 程俊翔 1, 3, 4 ,
  • 徐力刚 , 1, 2, 3, * ,
  • 蒋名亮 1, 3 ,
  • 许加星 5
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徐力刚,研究员。E-mail:

樊龙凤(1993—),女,甘肃省泾川人,博士研究生,主要从事滨海湿地碳循环方面的研究。E-mail:

收稿日期: 2024-09-18

  修回日期: 2024-10-26

  网络出版日期: 2026-03-12

版权

版权所有©《湿地科学》编辑部2025
樊龙凤, 程俊翔, 徐力刚, 等. 互花米草入侵下盐城滨海盐沼碳汇潜力研究[J]. 湿地科学, 2025, 23(6): 1277-1287 [Fan L F, Cheng J X, Xu L G, et al. Carbon sequestration potential of coastal salt marshes in Yancheng under the invasion of Spartina alterniflora. Wetland Science, 2025, 23(6): 1277-1287

Carbon sequestration potential of coastal salt marshes in Yancheng under the invasion of Spartina alterniflora

  • Fan Longfeng , 1, 2 ,
  • Cheng Junxiang 1, 3, 4 ,
  • Xu Ligang , 1, 2, 3, * ,
  • Jiang Mingliang 1, 3 ,
  • Xu Jiaxing 5
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Received date: 2024-09-18

  Revised date: 2024-10-26

  Online published: 2026-03-12

Copyright

Copyright ©2025 Wetland Science. All rights reserved.

摘要

海岸带蓝碳生态系统正面临互花米草(Spartina alterniflora)入侵的威胁。为了全面评估互花米草入侵对盐城市滨海盐沼碳汇潜力的影响,对盐城市典型盐沼,包括入侵10 a和20 a的互花米草盐沼以及本土光滩、盐地碱蓬(Suaeda salsa)盐沼和芦苇(Phragmites australis)盐沼进行了碳通量(CH4和CO2)、植被生物量和土壤有机碳含量的测定和分析。研究结果表明,互花米草盐沼的碳排放总量低于芦苇盐沼,但高于光滩和盐地碱蓬盐沼。相比本土盐沼,互花米草入侵增加了植被和土壤碳库的储量。盐城市滨海盐沼每年的碳排放量(0.44 Tg/a)低于碳输入量(0.76 Tg/a),归因于互花米草群落扩张带来的碳固定和盐地碱蓬盐沼的负排放。2021年,盐城市滨海盐沼的碳汇潜力为3.73 Tg,较1987年减少了51.6%。其中,互花米草入侵增加的碳汇(1.39 Tg)未能补偿盐地碱蓬和芦苇盐沼面积萎缩带来的碳汇损失(1.59 Tg)。除湿地面积萎缩直接导致的土壤碳库损失外,互花米草长期入侵所引发的湿地环境变化也会间接削弱区域碳汇功能。

本文引用格式

樊龙凤 , 程俊翔 , 徐力刚 , 蒋名亮 , 许加星 . 互花米草入侵下盐城滨海盐沼碳汇潜力研究[J]. 湿地科学, 2025 , 23(6) : 1277 -1287 . DOI: 10.13248/j.cnki.wetlandsci.20240261

Abstract

Coastal wetlands play a crucial role in mitigating climate change due to their “blue carbon” function. However, the carbon sequestration capacity of these ecosystems is threatened by the invasion of Spartina alterniflora. Salt marshes represent the largest type of coastal wetland in China. To comprehensively assess the impact of Spartina alterniflora invasion on the carbon sequestration capacity of salt marsh ecosystems, we conducted measurements and analyses of carbon flux (e.g., methane [CH4] and carbon dioxide [CO2]), vegetation biomass, and soil organic carbon (SOC) content in typical salt marshes (including marshes invaded by exotic Spartina alterniflora for 10 a and 20 a, as well as native mudflat, Suaeda salsa marsh and Phragmites australis marsh) in Yancheng and assessed the carbon sequestration potential at the regional scale. The study results revealed that the total carbon emissions (comprising CO2 and CH4 fluxes) from Spartina alterniflora salt marshes (1.16-2.58 kg/(m2·a)) were lower than those from Phragmites australis salt marshes (10.60 kg/(m2·a)) but higher than those from bare mudflats and Suaeda salsa salt marshes (0.75 and −0.60 kg/(m2·a), respectively). Compared to the native salt marshes, the invasion of Spartina alterniflora led to an increase in the storage of both vegetation and soil carbon pools. Specifically, the high primary productivity of Spartina alterniflora significantly enhanced biomass carbon accumulation above and below ground. Concurrently, SOC content in the invaded marshes showed a notable increase compared to the native mudflat and Suaeda salsa marsh, particularly in the upper soil layers, although the magnitude of this increase varied with the duration of invasion. From an ecosystem carbon budget perspective, the annual carbon emissions from Yancheng coastal salt marshes (0.44 Tg/a) were lower than the total annual carbon input (0.76 Tg/a), attributed to carbon fixation associated with the expansion of Spartina alterniflora and the negative emissions from Suaeda salsa salt marshes. Despite the current net sink status, a historical analysis of carbon stocks revealed a significant decline in the overall carbon sequestration potential of the Yancheng coastal salt marshes. By 2021, the total estimated carbon sequestration potential was 3.73 Tg. This represents a substantial reduction of 51.6% compared to the estimated potential in 1987. This dramatic decrease is primarily driven by large-scale losses in the areal extent of native salt marshes due to land reclamation, coastal development, and ecological degradation. Crucially, the increase in carbon sequestration resulting from the areal expansion of Spartina alterniflora (contributing an estimated +1.39 Tg) was insufficient to offset the massive carbon sink loss caused by the shrinkage of native Suaeda salsa and Phragmites australis salt marshes (estimated at -1.59 Tg collectively). In addition to the direct loss of soil carbon stocks resulting from wetland area shrinkage due to anthropogenic reclamation, the long-term environmental changes in wetlands under Spartina alterniflora invasion also indirectly weakened the regional carbon sequestration function. The findings provide crucial scientific evidence and foundational data support for the management of carbon sequestration resources and the conservation of coastal salt marsh ecosystems.

气候变暖是亟待解决的全球性问题,也是人类在21世纪面临的最严峻挑战之一[1]。持续增加的温室气体排放是导致全球变暖加剧和气候变率增加的重要驱动因素[2]。滨海湿地(包括盐沼、红树林和海草床)是海岸带“蓝碳”生态系统的主体,具备很强的固碳能力[3-4]。然而,滨海湿地位于海陆过渡地带,属于全球变化的生态脆弱区和敏感区[5-6]。互花米草(Spartina alterniflora)作为一种入侵物种[7],对许多沿海地区(如欧洲、大洋洲和亚洲等)湿地生态系统的群落结构稳定性和碳汇功能产生了威胁[8-9]。在全球气候变暖的背景下,开展互花米草入侵对滨海湿地生态系统碳汇潜力的影响研究意义重大。
互花米草入侵通过提高地上生物量、产甲烷潜力和甲烷迁移效率刺激了CH4排放[10-11],但是有关其对CO2通量的影响一直备受争议[11-12]。互花米草是一种C4植物,其在植被和土壤碳储存方面比C3植物,如盐地碱蓬(Suaeda salsa)和芦苇(Phragmites australis)更具优势[13]。研究表明,互花米草入侵增加了土壤碳积累,但伴随而来的温室气体排放量的增加抵消了其土壤碳埋藏效益的7.2%[14]。多项研究表明,互花米草群落的土壤有机碳(SOC)含量随时间推移并非线性增加[15-17],表明其在提升滨海湿地固碳能力方面具有不确定性。因此,系统开展互花米草入侵下滨海湿地碳通量、植被生物量和SOC方面的研究,有利于科学估算滨海湿地碳收支。
中国最早于1979年引入互花米草,并于1982年开始在江苏沿海地区种植[18]。江苏省是中国互花米草分布面积最广的沿海省份,其中又以盐城市的分布最为集中[19]。由于互花米草繁殖能力强,短期内难以控制其发展态势。当前,关于盐城滨海盐沼温室气体通量和SOC的研究较全面[11, 19],但是缺乏针对碳汇潜力的系统研究。因此,选择盐城市典型滨海盐沼为研究对象,通过开展碳通量(CH4和CO2)、植被生物量和SOC监测,并利用遥感技术获取同期的滨海盐沼分布基线,系统估算盐城滨海盐沼生态系统的净碳汇能力,以期为该区域滨海盐沼碳汇资源管理与保护提供科学的数据支撑和参考依据。

1 材料与方法

1.1 研究区

2021年6月至2022年5月,在江苏省盐城市东台市弶港(32°41′N~32°53′N,120°53′E~120°57′E)的滨海盐沼开展野外观测(图1a)。研究区气候属于亚热带季风海洋性气候,多年平均气温为14.9 ℃,年平均降水量为1 095 mm (http://ncei.noaa.gov)。该地区为半日潮,振幅3~6 m (http://mds.nmdis.org.cn/)。盐沼植被自沿海无植被光滩向陆地依次为互花米草、盐地碱蓬和芦苇。互花米草生长在潮间带中部,高度可达1.6 m,根系发达(常密布于地下30 cm处),最深可达50~100 cm[19];盐地碱蓬生长在淹没不频繁的潮间带,植株低矮,根系短而细[20];芦苇生长在很少被淹没的高潮间带,高度可达2 m[21]。本研究在光滩、入侵10 a和20 a的互花米草盐沼、盐地碱蓬盐沼和芦苇盐沼,分别设置了3处采样地,采样地之间相距5 m以上(图1b)。其中,光滩和入侵10 a的互花米草盐沼深受潮汐影响,表现为厌氧环境,而其他盐沼(包括入侵20 a互花米草盐沼、盐地碱蓬盐沼和芦苇盐沼)则相对干燥,只有在大型台风暴发(例如2021年7月的“烟花”)时才会被淹没。
1 The location of sampling sites in Yancheng coastal salt marshes

盐城市滨海盐沼采样点位置示意

1.2 样品采集与分析

1.2.1 CH4和CO2通量监测

采用由PVC材料制成的透明静态箱(每层箱体长宽高均为50 cm, 根据植物生长高度灵活设置箱体层数),结合便携式温室气体分析仪(M-GGA-918, ABB Group, Saint-Laurent, QC, Canada)和PS-3010控制单元(理加联合科技有限公司,中国北京),原位观测CH4和CO2通量。为了充分混匀箱内空气,每层箱体内部设计有2个风扇。本研究最多使用了4 层箱体,静态箱体积范围为0.13~0.50 m3。静态箱底座(长×宽×高:50 cm×50 cm×30 cm)由316不锈钢制成,20 cm埋入地下(设有渗水孔),10 cm出露地面。为了适应沿海湿地的湿陷性,在底座地上与地下位置处设计有裙边,裙边上部设有密封软胶垫,以保证箱体连接处的气密性。在进行测量之前,先连接好装置,开机预热,检查气密性,待水气浓度波动状态稳定后,再开始测量,最后选择拟合R2>0.9的结果数据。根据研究区植被物候情况,在植物生长期(4—11月)每月上旬和下旬共采集2次,非生长期(12月至翌年3月)每月中旬采集1次。每次采集温室气体的时段为9︰00—15︰00。PS-3010控制单元使用的温室气体通量计算公式为:
\begin{document}$ F=10\times \frac{(V+A\times H)\times P\times \left(1-\dfrac{Q}{1000000}\right)}{8.314\times A\times (CT+273.15)}\times k $\end{document}
式(1)中,F [CH4单位为nmol/(m2·s);CO2单位为μmol/(m2·s)]为温室气体通量;V(cm3)为静态箱箱体体积加温室气体分析仪的系统体积;A(cm2)为静态箱底座横截面积;H(cm)为采样时静态箱底座裙边至地面的高度;P(kPa)为大气压强;Q(10−6)为水浓度;CT(℃)是静态箱内部温度;k是CO2浓度大小随时间变化的斜率。PCT的值取自每个样方测量时段开始时前10个数据点的平均值。

1.2.2 植物生物量测定

每次采集温室气体时,在每个静态箱底座附近,随机划定一个2 m×2 m的样方,各样方内沿对角线依次布设3个20 cm×20 cm的小样方,将小样方内植物齐地面刈割并混合,按照地上活体植物和立枯物分离,装入带有编号的样品袋。初次采样时同步调查了地下生物量,在每块样地,使用铁锹等工具,采集0~10 cm、>10~20 cm、>20~40 cm、>40~60 cm、>60~80 cm和>80~100 cm深度的土壤剖面样品,使用0.5 mm尼龙网袋洗净根部土壤,晾干水分后装入带有编号的样品袋。将植物样本置于75 ℃烘箱烘干至恒质量,称其质量记录。其他时期的地下生物量根据初次采集的根冠比进行估算[22]

1.2.3 土壤样品采集与分析

2021年6月10日、9月12日和12月30日,按照三点取样法,利用多功能土钻对地下1 m深度的土壤按照与地下根系同样的分层进行采样。将同一样方采集的3个土样混合装入带有编号的自封袋,带回实验室,于晾盘中剔除可见的动植物残体和石块,经自然风干、研磨、过筛(10目),备用。SOC含量通过元素分析仪(Thermo Scientific™ FlashSmart™,美国)测定:取10~20 g备用土样,研磨后全部过100目筛,称取约0.5 g土样于50 mL离心管中,逐滴加入3 mol/L的HCl溶液,滴至无气泡冒出,静置12 h使其充分反应以去除碳酸盐,并用超纯水洗涤土样3次至中性,烘干、研磨、过100目筛,最后取适量土样,用锡囊裹紧压实,用于测定SOC含量。
利用环刀法[23],测定不同土层的土壤容重。其中,入侵10 a的互花米草盐沼因土壤含水率高难以利用环刀法采样。由于滨海湿地为非耕地,该地点的土壤容重通过SOC含量推算求得[24]
\begin{document}$ \mathit{BD}\mathrm{=1.3565\times}\mathrm{\mathit{\mathrm{e}}^{-0.0046\mathrm{\times}\mathit{\mathrm{\mathit{SOC}}}}} $\end{document}
式(2)中,BD(g/cm3)为土壤容重;SOC(g/kg)为土壤有机碳含量。

1.3 数据计算

1.3.1 碳排放通量估算

基于实测的CH4和CO2通量数据,首先采用逐次累积法[1112],估算了年累积通量;其次引入可持续通量全球变暖/变冷潜能(Sustained-flux global warming/cooling potentials, SGWP/SGCP)[25],将CH4通量转换为等效的CO2单位。在百年尺度内,CH4的SGWP和SGCP分别为CO2的45倍和203倍[25]。正(+)和负(−)的温室气体通量分别表示向大气中排放或从大气中吸收温室气体。

1.3.2 碳储量

(1)植被碳库储量
研究表明,通常将植被生物量乘以碳转换系数即可得到植被生物量碳含量,本研究采用的碳转换系数为0.45[26]
(2)土壤有机碳储量
由于分层采集了土壤剖面样品,故盐沼单位面积SOC储量计算公式为:
\begin{document}$ S OC\mathrm{_{stocks}}=\sum_{i=1}^{n_1}\sum_{k=1}^{n_2}S OC_{\mathrm{stocks},ik} $\end{document}
式(3)中,SOCstocks(kg/m2)为盐沼单位面积SOC储量;SOCstocks,ik (kg/m2)为第k种盐沼在i土层的有机碳储量;n1为土壤剖面分层的数量;n2为盐沼类型的数量。
其中,\begin{document}$ S OC_{\mathrm{stocks},ik} $\end{document}的计算公式为:
\begin{document}$ {S OC}_{{\mathrm{stocks}},ik}=\sum _{i=1}^{{n}_{1}}\sum _{k=1}^{{n}_{2}}\left({CD}_{ik}\times {h}_{i}\right) $\end{document}
式(4)中,CDik(kg/m3)为第k种盐沼在i土层的有机碳密度;hi (m)为第i土层的深度。
其中,CDik的计算公式为
\begin{document}$ {CD}_{ik}=\sum _{i=1}^{{n}_{1}}\sum _{k=1}^{{n}_{2}}\left({S OC}_{ik}\times {BD}_{ik}\right) $\end{document}
式(5)中,SOCik(g/kg)为第k种盐沼在i土层的有机碳含量;BDik(g/cm3)为第k种盐沼在i土层的土壤容重。

1.3.3 碳汇潜力

估算生态系统的碳汇潜力除了考量生态系统现有的固碳量以外,还需兼顾生态系统净碳交换通量。鉴于在一定时空尺度内,某一生态系统既可能表现为碳源,也可能表现为碳汇。因此,滨海盐沼生态系统的碳汇潜力为植被和土壤两大碳库的固碳量减去碳排放量。
在进行碳汇潜力估算时,需要先将CO2当量通量换算为C含量,再进行相应计算。本研究在将CO2当量换算为碳排放量时,所采用的CO2和C的相对原子质量分别为44.01和12.01。

1.3.4 滨海盐沼分类制图

为了估算区域尺度上的碳排放量和碳储量,本研究基于Sentinel-2影像和支持向量机(support vector machine, SVM)机器学习算法实现滨海盐沼分类,分类流程见图2a。虽然本研究在估算湿地碳汇潜力时不包括水体,但在利用SVM分类时仍然包括水体,以免错分。为了方便识别盐沼地物,选取在不同盐沼间具有明显差异的9个预测变量用于SVM分类(图2b),包括可见光近红外波段(B8)、短波红外波段(B11和B12)、归一化植被指数(NDVI)[27]、修正归一化植被指数(EVI)[2829]、土壤调节指数(SAVI)[30]、归一化差异水体指数(NDWI)[31]、修正归一化差异水体指数(MNDWI)[32]和自动水体提取指数(AWEI)[33]。共选择了800个分类样本,训练样本和验证样本分别占80%和20%(图2c)。SVM分类结束之后,在ArcGIS10.6中通过边界消除和多数滤波以及目视解译(对照69个原位信息)对分类结果进行后续处理,并绘制空间分辨率为10 m×10 m制图单元的盐城市滨海盐沼分布图。
2 The flow chart of coastal salt marsh classification (a), classification indicator screening (b) and classification sample statistics (c)

滨海盐沼分类流程(a)、分类指标筛选(b)和分类样本统计(c)

1.4 统计分析

采用单因素方差分析(ANOVA)方法,检验不同盐沼的碳通量、植物生物量和SOC含量的差异,并使用最小显著差异法(least significant difference, LSD)进行多重比较。在进行方差分析之前,对所有变量进行了正态检验(Kolmogorov-Smirnov检验,K-S检验)。

2 结果与分析

2.1 碳排放通量

在年尺度上,光滩是一个弱CH4汇(−0.02 g/m2),而其他盐沼均表现为大气中CH4的排放来源,其中入侵10 a的互花米草盐沼的CH4排放量显著高于其他采样地(104.45 g/m2p<0.05)(图3a)。芦苇盐沼的年累积净CO2排放量显著高于其他采样地(p<0.05),其中入侵10 a的互花米草盐沼对CO2的吸收能力最强(−2.12 kg/m2),盐地碱蓬也表现为CO2的汇(−0.60 kg/m2)(图3b)。综合2种温室气体来看,只有盐地碱蓬盐沼表现为碳汇,其他湿地均表现为碳源(图3c)。具体而言,入侵10 a和20 a的互花米草盐沼的CO2当量通量分别为2.58 kg/(m2·a)和1.16 kg/(m2·a),显著低于芦苇盐沼[10.60 kg/(m2·a)](p<0.05),但是高于光滩[0.75 kg/(m2·a)]和盐地碱蓬盐沼[−0.60 kg/(m2·a)](图3c)。
3 Carbon emission fluxes from various types of coastal salt marshes in Yancheng City

盐城市各类型滨海盐沼碳排放通量

p<0.05)。]]>

2.2 植物和土壤碳库储量

表1可知,互花米草几乎所有器官的平均碳含量都较本土植物高,尤其入侵10 a的互花米草群落地上和地下生物量碳含量都最高,而盐地碱蓬群落的生物量碳含量最小。互花米草和芦苇的生物量碳含量表现为地下根系最高,其他依次为地上植物和立枯物,说明根系是生物量碳的主要累积器官;而盐地碱蓬的生物量碳含量表现为地上植物最高,其他依次为地下根系和立枯物,说明地上植物冠层是生物量碳的主要累积器官。总的来看,滨海盐沼植物群落的年平均总生物量碳含量由大到小依次为入侵10 a的互花米草盐沼、入侵20 a的互花米草盐沼、芦苇盐沼、盐地碱蓬盐沼,说明互花米草群落的固碳能力明显优于盐地碱蓬和芦苇群落。
1 Carbon content in plant biomass of the coastal salt marshes in Yancheng City /(kg/m2)

盐城市滨海盐沼植物生物量碳含量/(kg/m2)

器官入侵10 a互花米草盐沼入侵20 a互花米草盐沼盐地碱蓬盐沼芦苇盐沼
注:表中数据为(平均值±标准误差)。数据上标小写字母不同表示不同盐沼之间差异显著(p<0.05)。
地上活体植物(1.01±0.08)a(0.57±0.05)ab(0.22±0.01)b(0.59±0.03)ab
立枯物(0.28±0.01)a(0.32±0.06)a(0.06±0.00)b(0.29±0.00)a
地下1 m内根系(3.07±0.24)a(1.56±0.15)b(0.16±0.01)c(0.93±0.07)b
总生物量(4.36±0.33)a(2.39±0.20)b(0.41±0.01)c(1.78±0.12)bc
图4a可知,0~100 cm深度土壤中的总有机碳储量表现为入侵10 a的互花米草盐沼最高,其他依次为入侵20 a的互花米草盐沼、芦苇盐沼、光滩、盐地碱蓬盐沼,说明互花米草入侵有利于增加滨海盐沼土壤的固碳能力,但是同时也反映出这种促进作用并未随入侵时间的增加而增加。从土壤深度来看,光滩在各深度土层的有机碳储量占比都较为均衡,而其他盐沼在0~40 cm与>40~100 cm这2个深度存在较大差异(图4b)。此外,不同盐沼在表层0~20 cm深度的SOC储量为0.54~2.02 kg/m2(图4a),仅占0~100 cm深度SOC储量的17.4%~37.0%(图4b),表明忽视深层碳埋藏会低估滨海盐沼湿地土壤的固碳能力。
4 Soil organic carbon (SOC) stocks (a) and percentages (b) in coastal salt marshes in Yancheng City

盐城市滨海盐沼土壤有机碳(SOC)储量(a)及其占比(b)

2.3 滨海盐沼湿地碳汇潜力

表2可知,盐城滨海盐沼总体分类精度为97.6%,Kappa系数为0.969 7,分类效果良好。从图5可以看到,互花米草群落自北向南广泛分布于盐城市沿海一带,而自沿海泥滩向陆呈典型植被群落演替的分布模式,主要集中在中部核心区和南部弶港一带。2021年盐城市滨海盐沼(包括光滩、互花米草盐沼、盐地碱蓬盐沼和芦苇盐沼)总面积约为918.90 km2,其中光滩面积占72.4%,可以为候鸟提供重要的觅食栖息地;其他3种盐沼总面积为253.28 km2,其中互花米草盐沼占60.4%,芦苇盐沼占37.2%,而盐地碱蓬盐沼仅占2.5%。
2 Classification of coastal salt marshes in Yancheng City based on Support Vector Machine

基于支持向量机的盐城市滨海盐沼分类结果

总体分类
精度
水体 光滩 互花米草
盐沼
盐地碱蓬
盐沼
芦苇
盐沼
用户分类
精度/%
注:Kappa系数为0.969 7。
水体 26 0 0 0 0 96.3
光滩 1 24 0 0 0 92.3
互花米草盐沼 0 2 44 0 0 100.0
盐地碱蓬盐沼 0 0 0 30 0 96.8
芦苇盐沼 0 0 0 1 39 100.0
生产者精度/% 100.0 96.0 95.7 100.0 97.5 97.6
5 Distribution of coastal salt marshes in Yancheng City

盐城市滨海盐沼分布

表3比较了自互花米草引种以来,盐城市滨海盐沼碳汇潜力变化情况。由表3可知,2021年包括光滩、互花米草盐沼、盐地碱蓬盐沼和芦苇盐沼在内的盐城市滨海盐沼生态系统碳汇潜力为3.73 Tg,相比1987年(7.70 Tg)减少了51.6%。其中,光滩的碳汇潜力占53.2%,主要与其分布面积最广有关。互花米草盐沼贡献了37.1%的碳汇,而盐地碱蓬和芦苇盐沼分别只占3.0%和6.7%,除了与入侵植物的分布面积广泛相关外,关键在于互花米草群落本身具有高效的固碳能力。在整个盐城市沿海区域,互花米草盐沼植被生物量碳库和土壤有机碳库分别占总生物量碳库和土壤有机碳库储量的76.5%和69.3%。以上结果强调了不同盐沼生态系统在碳储存能力方面的巨大差异以及植物群落在碳固定过程中的重要性。
3 Variation of carbon sink potential in the coastal salt marshes of Yancheng City from 1987 to 2021

1987—2021年盐城市滨海盐沼碳汇潜力变化

采样地湿地面积/km2碳排放/(Tg/a)植被碳库/Tg土壤碳库/Tg碳汇潜力/Tg
1987202119872021198720211987202119872021
注: 1987年的盐沼面积引自左平等[34]。互花米草的数据为入侵10 a和20 a互花米草盐沼数据的平均值。
光滩1 926.09665.620.400.1406.1402.125.741.98
互花米草盐沼0.49143.53−0.000.0700.0020.490.0030.970.011.39
盐地碱蓬盐沼411.5530.58−0.07−0.0050.1700.011.2700.091.500.11
芦苇盐沼143.9479.170.420.2300.2600.140.6100.340.450.25
合计2 482.07918.900.750.4400.4300.648.0203.527.703.73
为了进一步全面评估滨海盐沼生态系统是否是有效的碳汇,综合植被生物量碳、每年新增的SOC含量(结合全球滨海盐沼沉积物累积速率(19.58 mm/a)[35]量化了碳累积速率)和温室气体通量,进一步对比分析了盐沼生态系统碳收支状况。如图6所示,不同盐沼生态系统在碳储存(包括植物和土壤)和温室气体交换通量方面存在明显差异。综合来看,盐城市滨海盐沼整体表现为正向平衡,即碳输入量(0.76 Tg/a)大于输出量(0.44 Tg/a),主要得益于互花米草群落扩张增加的碳固定和盐地碱蓬盐沼的负排放。
6 Carbon balance of coastal salt marsh ecosystems in Yancheng City

盐城市滨海盐沼生态系统碳收支

3 讨 论

3.1 互花米草入侵下滨海盐沼生态系统碳收支

除入侵20 a的互花米草盐沼的CH4排放量略低于芦苇盐沼外,整体上互花米草入侵相对刺激了CH4的排放(图3),主要得益于互花米草群落具有较高的初级生产力、较快的CH4传输速率和适宜CH4生成的厌氧条件(尤其是入侵10 a的互花米草盐沼)。该结果与Yuan等[11]和Xu等[12]在盐城市滨海盐沼观测到的结果,以及其他学者在闽江河口[10]和九龙江河口[14]的结果一致。相比本土C3植物盐地碱蓬和芦苇,C4植物互花米草拥有更强的CO2捕获能力[13],但是这种优势随入侵时间推移和环境逐渐变干燥(如从入侵10 a互花米草盐沼的厌氧环境逐渐过渡为入侵20 a互花米草盐沼的干燥环境)而减弱(图3b)。因此,在全球变暖的背景下,需持续关注互花米草入侵下滨海盐沼CH4和CO2的排放动态。
碳收支决定生态系统碳汇能力[36]。互花米草入侵是盐城滨海湿地植物碳储量变化的重要因素,进而对该区域生态系统碳收支起着重要作用[37]。尽管互花米草群落的固碳能力较强(表1图4a),但是互花米草盐沼同时也是碳源(图6)。特别是互花米草从入侵10 a到20 a,该盐沼由“净CO2汇”转变为“净CO2源”(图3),其SOC储量也显著降低(图4a),这不利于长期土壤碳封存。Yang等[38]在盐城滨海盐沼的研究也发现,互花米草导致的碳汇增加作用在入侵20 a时呈明显退化趋势,这是由于互花米草在向海扩张时,原靠近海域的地方渐渐深入内地,海洋环境特征减弱,盐生植被向淡水和旱生植被演替[39]。盐地碱蓬盐沼表现为负排放,说明保护和恢复该生态系统能够实现真正意义上的碳封存[40]。相比之下,光滩和芦苇盐沼的碳排放量超过碳输入量(图6)。其中,光滩因缺少植被以及受潮汐作用影响,有机碳稳定性差,表明应提升光滩沉积物有机碳的稳定性。而位于相对较高地势的芦苇盐沼在互花米草长期入侵的间接作用下,由于横向水文连通性变差[4142],完全处于碳流失状态,因此迫切需要保护芦苇盐沼的土壤碳库。

3.2 互花米草入侵对盐城滨海盐沼碳汇潜力的影响

互花米草的入侵以占据沿海无植被的泥滩为主[43],其快速大面积扩张提高了初级生产力,有利于植物碳固定和土壤碳积累[15, 44]。截至2021年,盐城市互花米草群落的分布面积仅占光滩的21.6%,但其生态系统碳汇潜力达光滩的70.2%(表3),体现了利用互花米草提升沿海泥滩碳汇能力的优势[45]。然而,考虑到互花米草广泛入侵造成的生态危害,需根据区域特征制定相应管理措施,以充分发挥其在生态工程方面的积极作用,同时防止其过度扩散,从而维护盐沼生态系统的平衡和稳定。
尽管互花米草入侵提高了盐沼单位面积SOC储量(图4a),但1987—2021年,盐城滨海盐沼土壤固碳能力的下降,导致其生态系统碳汇潜力减少了3.97 Tg (51.6%)(表3),主要归因于湿地面积的显著萎缩(减少63%)[46]。值得注意的是,互花米草入侵增加的碳汇潜力(1.39 Tg)未能弥补因盐地碱蓬和芦苇面积减少造成的损失(1.59 Tg)(表3),这可能是互花米草长期入侵下的环境演变及人为开垦(如养殖塘)导致先前封存的土壤碳库遭受大量损失[39, 4748]。因此,保护和恢复盐沼湿地生态系统已成为当务之急。鉴于互花米草入侵通过增加碳储量在缓解气候变化方面的不确定性(表1图4a),未来在湿地保护与修复研究中需开展深入探索与实践,以致力于实现长期碳封存和负排放。

4 结 论

盐城市互花米草盐沼的CH4和CO2排放总量低于芦苇盐沼,但高于光滩和盐地碱蓬盐沼。互花米草入侵通过增加植被生物量和土壤有机碳输入提高了滨海盐沼湿地的固碳能力,但是其固碳能力并未随着入侵时间增加而增加。盐城市滨海盐沼生态系统碳收支整体表现为正向平衡,即新碳输入量(0.76 Tg/a)大于输出量(0.44 Tg/a),主要得益于互花米草群落的碳固定和盐地碱蓬群落的负排放。
2021年,盐城市滨海盐沼生态系统的碳汇潜力为3.73 Tg,其中光滩因分布面积广占53.2%,互花米草盐沼贡献了37.1%的碳汇,而盐地碱蓬和芦苇盐沼分别占3.0%和6.7%。与1987年相比,2021年盐城滨海盐沼的碳汇潜力减少了51.6%,且互花米草入侵增加的碳汇潜力(1.39 Tg)低于因盐地碱蓬和芦苇面积缩减造成的损失量(1.59 Tg),主要与互花米草长期入侵下的湿地环境变化和人为开垦导致的湿地面积大幅萎缩有关。
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