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2025 , Vol. 23 >Issue 1: 96 - 107

DOI: https://doi.org/10.13248/j.cnki.wetlandsci.20240049

Flux factorial analysis and the absorption mechanism of soil inorganic CO2 in coastal wetland of Jiaozhou Bay

  • Guo Yaoyu , 1, 2 ,
  • Wang Xiaotong 1, 2 ,
  • Yang Shaoxu 1, 2 ,
  • Yu Jimin 1, 2 ,
  • Xi Min , 1, 2, *
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Received date: 2024-02-23

  Revised date: 2024-05-29

  Online published: 2026-03-12

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Copyright ©2025 Wetland Science. All rights reserved.
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Abstract

To explore the characteristics of inorganic CO2 flux (Rio) in coastal wetland soil and the inorganic absorption mechanism of CO2 in soil, soils from three representative wetland types of mudflat, Suaeda salsa marsh, and Phragmites australis marsh in Jiaozhou Bay were collected. Based on the laboratory-controlled experiments, the characteristics of soil Rio were analyzed. The main influencing factors of Rio and their interactions were identified through the construction of a multifactor factorial model. In addition, the distribution of the absorbed CO2 in wetland soil was clarified by isotope tracer technology. Results showed that the CO2 absorption process existed in different types of soils in Jiaozhou Bay coastal wetland and the difference of Rio was significant, with the specific order of Phragmites australis marsh (average Rio of −0.171 mg/(kg·d)), Suaeda salsa marsh (average Rio of −0.230 mg/(kg·d)), mudflat (average Rio of −0.274 mg/(kg·d)). The soil Rio was negatively correlated with pH (r=0.82, p<0.05). Results of multifactor factorial model showed that the pH was the most significant influence for soil Rio in coastal wetland, and the interaction between pH and EC was the most intense. The 13C isotope tracer showed that the absorbed CO2 was converted into soil dissolved inorganic carbon and soil inorganic carbon. In addition, within 1 - 24 h of the reaction, about 10% of dissolved inorganic carbon in the soil was converted to soil inorganic carbon, fixed directly into the soil in a solid form.

Cite this article

Guo Yaoyu , Wang Xiaotong , Yang Shaoxu , Yu Jimin , Xi Min . Flux factorial analysis and the absorption mechanism of soil inorganic CO2 in coastal wetland of Jiaozhou Bay[J]. Wetland Science, 2025 , 23(1) : 96 -107 . DOI: 10.13248/j.cnki.wetlandsci.20240049

工业革命以来，气候变化对全球生态系统和人类社会产生了重大影响[1-2]。滨海湿地蓝碳生态系统具有较大的固碳速率以及长期的固碳能力，在降低大气CO2浓度、减缓气候变化方面扮演着重要角色[3-5]。滨海湿地固碳的主要途径为湿地植物光合作用吸收CO2和土壤中有机质的埋藏沉积[3]。但是有研究认为，盐碱土普遍存在土壤直接吸收CO2的过程[6-7]，这是滨海湿地固碳的另一个潜在途径。在崇明东滩、黄河三角洲等滨海盐碱湿地开展的土壤CO2通量(Rs)观测中，滨海湿地土壤CO2通量有负值出现，即存在土壤吸收CO2的现象[8-9]。事实上，土壤CO2通量是有机CO2通量(Ro)和无机CO2通量(Rio)的综合体现[10]。目前，相关研究都是基于土壤CO2通量来自有机源的假设，但其负值的产生并不能用土壤呼吸的有机过程来解释[11]，因此推测该现象是由土壤直接吸收CO2的无机过程导致的。最近的研究证实，滨海湿地土壤存在无机吸收CO2的过程[12]，但是关于这个过程随时间的变化特征、影响因素及影响因素之间的相互作用尚不清楚。
土壤Rio受土壤温度、pH、盐度、含水率等多种因素影响[13-15]。对于盐碱性一致的土壤，其无机CO2通量主要受环境温度控制，并与之正相关；对于盐碱性不同的土壤，土壤Rio随着土壤pH的升高而增加，即无机吸收过程相对强烈[16]。此外，土壤Rio在不同生态系统之间差异较大，且其对不同影响因素的响应也存在很大差异，在沙漠干旱地区，土壤Rio主要受土壤pH、盐度和含水率影响[8,16-19]；在寒带南极地区，除温度、含水率外，土壤Rio还受到土壤粒径的显著影响[20-21]。目前，关于土壤Rio的研究大多针对其通量大小及时空动态，并未考虑不同影响因素之间的交互作用。
大气CO2被土壤吸收后的最终去向是确定土壤能否真正固碳的关键。在毛乌素沙漠开展的研究显示，CO2溶于盐碱性的土壤溶液后生成溶解性无机碳(DIC)[22]，并随地下水位的上升和下降向深层土壤移动[12]；内蒙古自治区河套地区盐碱土吸收的CO2同样大部分转化为了DIC[6]；荒漠区碳酸盐系统中，土壤无机碳(SIC)的沉淀/溶解过程构成了土壤吸收CO2的主导机制[23]，且这一过程在气候变暖和土地利用变化的影响下明显增加。不同生态系统的生物地球化学循环过程差异较大，滨海湿地经历周期性的潮汐淹水过程，具有独特的水文地貌[24]，这可能导致滨海湿地土壤在吸收大气CO2的机制上与其他生态系统存在显著差异。但是，当前针对滨海湿地开展的此类研究比较匮乏。
本研究选取胶州湾光滩、盐地碱蓬(Suaeda salsa)沼泽和芦苇(Phragmites australis)沼泽3种典型湿地[25]采集土样。将土样配置成不同盐度、碱度及含水率的土壤，通过室内控制试验，探究滨海湿地土壤无机CO2通量的变化特征及影响因素；构建多因素析因模型，识别影响土壤Rio的关键因子，并分析不同因子间的交互作用；结合13C同位素示踪试验，明确CO2被土壤吸收后的去向。本研究将为正确理解滨海湿地土壤固碳机理，科学评估湿地碳汇功能提供参考和依据。

1 材料与方法

1.1 研究区

胶州湾(36°03′N~36°22′N，120°06′E~120°19′E)位于中国山东省山东半岛南部，南北长32 km，东西宽28 km，面积近500 km2，该区气候属受海洋影响的大陆性季风气候。汇入胶州湾的河流主要有大沽河、洋河、白沙河、墨水河等[12]。本研究采样区位于胶东半岛最大的河流—大沽河河口以及植被资源丰富的洋河河口，主要包括光滩、盐地碱蓬沼泽和芦苇沼泽3种类型的湿地。

1.2 样品采集

根据水文条件和植被分布情况，于2022年10月，在研究区内选取光滩、盐地碱蓬沼泽和芦苇沼泽3种具有代表性的湿地，采集土壤样品(图1)。在每种湿地采样地，设置3个采样点，每个采样点用四分法采集0~20 cm深度的土壤。将在每种采样地采集到的土壤样品混合，代表该采样地的土样。将土壤样品带回青岛大学环境科学与工程学院湿地生态与环境实验室，剔除土壤样品中残存的植物残体、石块后，风干2~3周，研磨并过2 mm筛，保存于自封袋中，待测。
1 The distribution of sampling sites in Jiaozhou Bay

胶州湾采样地位置分布

1.3 样品测定方法

将待测土样过100目筛，用于土壤理化性质分析(土水比为1∶5)。测定指标包括pH、电导率(EC)、\begin{document}${\mathrm{CO}}_3^{2-} $\end{document}、\begin{document}${\mathrm{HCO}}_3^{-} $\end{document}、Ca2+、Mg2+、全盐含量、土壤无机碳含量、全氮含量、含水率。分别用pH计(PHS-3CW，上海版特仪器制造有限公司)和数字电导仪(DDS-307A，上海仪电科学仪器股份有限公司)测定土壤pH和电导率；采用双指示剂滴定法，测定土壤\begin{document}${\mathrm{CO}}_3^{2-} $\end{document}和\begin{document}${\mathrm{HCO}}_3^{-} $\end{document}含量；采用EDTA络合滴定法，测定土壤Ca2+和Mg2+含量；采用质量法，测定土壤全盐含量；采用气量法，测定土壤无机碳含量；采用凯氏法，测定土壤全氮含量；采用烘干法，测定土壤含水率[26]。

1.4 土壤盐碱度设置

同一采样地的土壤盐碱度差异较小，目前所测得自然环境中土样EC为0.14~3.39 mS/cm，pH为8.20~8.69。由于自然土样的盐碱度梯度不能满足试验要求，为了探究不同盐碱度和含水率条件下土壤Rio特征及其影响因素，本研究对土样的盐碱度进行人工配置。将2种中性盐(NaCl和Na2SO4)和2种碱性盐(NaHCO3和Na2CO3)按照不同比例混合，获得不同盐碱度的盐溶液[27]。将各类型湿地土样均匀浸泡在配置好的盐溶液中24 h，待土样风干后，再对其理化指标进行重新测定，得到3种盐度、3种碱度，盐碱度交互后共9种不同盐碱度(低盐低碱、低盐中碱、低盐高碱、中盐低碱、中盐中碱、中盐高碱、高盐低碱、高盐中碱、高盐高碱)的土样，再使用去离子水将9种盐碱土的含水率分别恢复为15%(低含水率)、30%(中含水率)和45%(高含水率)。最终每种类型的采样地分别得到27种处理后的土壤样品。
对盐地碱蓬沼泽、芦苇沼泽、光滩土壤的盐碱度进行人工调配，得到的供试土壤按EC(mS/cm)梯度分为：1.0~4.0为低盐，4.0~7.0为中盐，7.0~10.5为高盐；按pH梯度分为：7.5~8.5为低碱，8.5~9.5为中碱，9.5~10.5为高碱。

1.5 无机CO2通量的分离与测量

为了将土壤Rio从CO2通量中有效地分离出来，根据Fa等[22]所述的高温蒸汽灭菌法，对土壤进行灭菌处理。
将配制好的盐碱土装入1 L棕色广口瓶，每种盐碱土都设置两个平行。每个广口瓶内含300 g干土，恢复好相应含水率后，用纱布和牛皮纸包裹瓶口，防止灭菌过程中瓶内含水率变化。将广口瓶放入高压蒸汽灭菌锅内，在121 ℃条件下灭菌4 h(经预试验平板培养法检验，此灭菌方法可以彻底灭菌)，将灭菌后的土壤转移至超净无菌台内，冷却12 h至室温，并在无菌条件下通风10 min。将带有2个双向阀的橡胶塞塞入瓶口，并在周围涂抹凡士林，以保证瓶内气密性，整个测量过程瓶塞不再开启(图2)。测量时，用便携式红外线气体分析器(GXH-3010E型)连接橡胶塞双向阀，测定瓶内CO2浓度，每个广口瓶的测量时间为20 s，测量完成后将胶塞阀门关闭。由于仪器设备和人力有限，按照光滩、盐地碱蓬沼泽、芦苇沼泽土壤的顺序依次进行试验，试验过程中各环境条件均保持一致。测量开始后，每隔1 h测量一次；试验开始8 h后，每隔2 h测量一次；试验开始48 h后，每隔4 h测量一次；试验开始72 h后，每隔24 h测量一次；按此测量频率测定至试验开始384 h时，测量结束。土壤Rio计算公式为：
2 Diagram of CO2 measuring device

CO2浓度测量装置图

\begin{document}$ F=\rho\times\frac{\mathrm{d}c}{\mathrm{d}t}\times\frac{273}{T＋273}\times\frac{V}{A} $\end{document}
公式(1)中，F[mg/(kg·d)]为CO2排放通量；ρ为标准状态下的气体密度(CO2为1.96 kg/m3)；V和A分别代表广口瓶容积(0.001 m3)和横截面积(0.035 m2)；dc/dt(mg/h)为瓶内CO2浓度随时间的线性回归斜率；T(℃)为取样室内的温度。

1.6 多因素析因模型构建

1.6.1 主效应分析

析因分析通过取单个参数A于低、中、高三个水平值时Rio的变化，来研究这个参数对Rio的主效应，可以表达为：
\begin{document}$ \begin{split} & A\left(\mathrm{Main\; effect}\right)＝\mathrm{max}(\overline{y}_L,\overline{y}_M,\overline{y}_H)- \\ & \qquad\mathrm{min}(\overline{y}_L,\overline{y}_M,\overline{y}_H)\end{split} $\end{document}
公式(2)中，\begin{document}$ {\bar {y}}_{H} $\end{document}为取高水平参数值时的Rio；\begin{document}$ {\bar {y}}_{M} $\end{document}为取中水平参数值时的Rio；\begin{document}$ {\bar {y}}_{L} $\end{document}为取低水平参数值时的Rio。

1.6.2 交互效应分析

A、B两个参数的交互作用具体表现为参数A对Rio的效应受到参数B取值水平的影响，交互效应可以表达为：
\begin{document}$ \begin{split} & AB\left(\mathrm{Inter\; active\; effect}\right)＝ \\ & \qquad\frac{1}{6}\left|\left(\overline{y}_{HH}-\overline{y}_{LH}\right)-\left(\overline{y}_{HL}-\overline{y}_{LL}\right)\right|+ \\ & \qquad\frac{1}{6}\left|\left(\overline{y}_{HH}-\overline{y}_{LH}\right)-\left(\overline{y}_{HM}-\overline{y}_{LM}\right)\right|+ \\ & \qquad\frac{1}{6}\left|\left(\overline{y}_{HM}-\overline{y}_{LM}\right)-\left(\overline{y}_{HL}-\overline{y}_{LL}\right)\right|\end{split} $\end{document}
公式(3)中，\begin{document}$ {\bar {y}}_{HH} $\end{document}为A和B同时取高水平参数值时的Rio；\begin{document}$ {\bar {y}}_{LL} $\end{document}为A和B同时取低水平参数值时的Rio；\begin{document}$ {\bar {y}}_{LH} $\end{document}为A的低水平参数值且B的高水平参数值时的Rio；\begin{document}$ {\bar {y}}_{HL} $\end{document}为A的高水平参数值且B的低水平参数值时的Rio；\begin{document}$ {\bar {y}}_{HM} $\end{document}为A的高水平参数值且B的中水平参数值时的Rio；\begin{document}$ {\bar {y}}_{LM} $\end{document}为A的低水平参数值且B的中水平参数值时的Rio。

1.7 同位素示踪试验

根据试验结果，选取吸收CO2最明显的光滩高碱低盐高含水率处理组土壤开展13C同位素示踪试验，以确定CO2被土壤吸收后的去向。土壤预处理及灭菌方法同1.5。土壤灭菌恢复12 h后，在紫外无菌条件下，利用纯氮气通入广口瓶，将瓶内原气体全部置换为氮气，后抽取1 mL 13CO2通过瓶塞阀门充入瓶内，关闭阀门使土壤与气体充分交换。分别于试验开始、开始1 h、开始24 h，采集瓶内气体及土壤，并无菌密封保存，每个样品均含3个平行。分别测定气体、土壤DIC和SIC中的13C丰度。
利用同位素比质谱仪(Delta V Advantage; Thermo Fisher Scientific, Inc., 美国)，测定各样品中无机物的稳定同位素组成(δ13C、δ12C)，其分析精度为0.05‰(相对于国际标准)[22]。样品中13C丰度根据下式计算：
\begin{document}$ X(\text{‰})＝\left(\frac{R_{\mathrm{sample}}}{R_{\mathrm{reference}}}-1\right)\times1000\ \text{‰} $\end{document}
公式(4)中，X(‰)为样品中δ13C丰度；R为δ13C/δ12C的比值。

2 结果与分析

2.1 土壤基本理化性质

不同盐碱度土壤的理化性质见表1。土壤全盐质量比为4.39~24.63 g/kg，无机碳质量比为2.23~20.78 g/kg，土壤有机碳质量比为0.90~9.51 g/kg，Ca2+质量比为0.04~1.50 g/kg，Mg2+质量比为0.02~2.40 g/kg，HCO3−质量比为0.19~2.40 g/kg，CO32−质量比为0.00~6.50 g/kg，全氮质量比为0.14~0.71 g/kg，容重为1.22~2.44 g/cm3。
1 Soil physical and chemical indicators of various types of marsh wetlands in Jiaozhou Bay

胶州湾各类型湿地土壤理化指标

盐碱条件 pH 电导率/
(mS/cm)		 全盐
质量比/
(g/kg)		 土壤无机碳
质量比/
(g/kg)		 土壤有机碳
质量比/
(g/kg)		 Ca2+
质量比/
(g/kg)		 Mg2+
质量比/
(g/kg)		 \begin{document}${\mathrm{HCO}}_3^- $\end{document}
质量比/
(g/kg)		 \begin{document}${\mathrm{CO}}_3^{2-} $\end{document}
质量比/
(g/kg)		 土壤全氮
质量比/
(g/kg)		 土壤容重/
(g/cm3)
低碱低盐7.10~8.152.18~2.884.76~7.023.58~8.291.10~9.510.14~0.210.11~0.590.19~0.310.000.25~0.691.52~2.13
中盐7.16~7.705.30~6.4610.94~12.432.23~14.662.52~5.910.23~1.000.20~0.440.33~0.660.000.27~0.671.69~2.07
高盐7.23~7.399.25~10.8017.71~24.272.93~12.622.00~6.600.39~1.000.20~0.870.31~0.660.000.31~0.641.53~1.79
中碱低盐8.76~9.351.47~3.844.39~6.613.80~17.281.69~5.990.06~0.570.02~0.710.46~0.950.08~6.500.19~0.561.59~2.44
中盐8.80~9.344.92~5.319.69~11.462.62~16.611.63~5.650.06~0.200.03~0.440.50~0.840.12~5.000.21~0.631.13~1.97
高盐8.82~9.239.36~10.5117.20~24.633.50~17.501.86~6.600.04~1.040.09~0.870.51~1.310.05~5.000.41~0.491.78~1.9
高碱低盐10.00~10.411.30~4.065.50~7.7733.23~18.590.90~5.600.04~1.040.05~2.400.67~1.140.77~4.290.33~0.711.41~2.09
中盐10.00~10.494.95~6.8710.20~14.083.89~20.201.36~6.050.04~1.500.11~1.331.62~2.401.32~4.500.14~0.591.22~2.37
高盐9.93~10.089.64~10.2118.15~21.523.41~20.781.90~5.860.04~0.100.03~1.470.36~1.181.65~4.470.22~0.641.62~2.12

2.2 各类型湿地土壤无机CO2通量

在384 h内，不同类型湿地土壤对CO2的吸收能力差异显著(n=3，p<0.05)。其土壤Rio值由高到低依次为芦苇沼泽[Rio平均值为−0.171 mg/(kg·d)]、盐地碱蓬沼泽[Rio平均值为−0.230 mg/(kg·d)]和光滩[Rio平均值为−0.274 mg/(kg·d)]。由图3可知，3种类型湿地土壤Rio的变化均表现出明显的2个阶段特征。第一阶段是Rio随着时间表现出明显的“吸收期”或“排放期”，“吸收期”是指试验开始后前6 h内存在一个Rio值全为负、土壤吸收CO2的时期，其中，在前1 h内吸收现象最明显；“排放期”则与之相反，表现出明显的正通量。第二阶段是在此之后的“波动期”，是指在“吸收期”或“排放期”后，Rio值在0左右波动，这表明土壤与大气CO2存在频繁的CO2交换，但土壤吸收与释放CO2的量基本相等。光滩和盐地碱蓬沼泽土壤Rio变化的第一阶段均为“吸收期”，光滩土壤在“吸收期”Rio平均值为−20.916 mg/(kg·d)，盐地碱蓬沼泽土壤在“吸收期”Rio平均值为−7.224 mg/(kg·d)。在芦苇沼泽，中、高碱处理组土壤的第一阶段同样为“吸收期”，其“吸收期”Rio平均值为−8.708 mg/(kg·d)；芦苇沼泽低碱处理组Rio值全部为正，即为“排放期”，其“排放期”Rio平均值为18.452 mg/(kg·d)。在“波动期”，各类型湿地土壤Rio值基本为0。“波动期”内Rio的极差(图3)与含水率显著正相关(p<0.05，R2＝0.84)，含水率越高，土壤吸收或释放CO2的能力越强。
3 Time courses of soil inorganic CO2 flux at different sampling sites in Jiaozhou Bay

胶州湾不同采样地土壤无机CO2通量随时间的变化

Rio的极差。]]>

2.3 各类型湿地土壤无机CO2通量的影响因素

2.3.1 不同pH梯度下土壤Rio的差异

随着土壤pH升高，各类型湿地土壤对CO2的吸收能力都增强(图4)。不同pH条件下，各类型湿地土壤Rio差异显著(n=3，p<0.05)。各类型湿地土壤Rio值与pH显著负相关(r=0.82，p<0.05)。在光滩(图4a)，低碱组土壤Rio平均值最高，为−0.174 mg/(kg·d)，其次为中碱组[Rio平均值为−0.280 mg/(kg·d)]和高碱组[Rio平均值为−0.372 mg/(kg·d)]。在盐地碱蓬沼泽(图4b)，低碱组土壤Rio平均值最高，为−0.081 mg/(kg·d)，其次为中碱组[Rio平均值为−0.282 mg/(kg·d)]和高碱组[Rio平均值为−0.319 mg/(kg·d)]。在芦苇沼泽，低碱组土壤Rio平均值最高，为0.017 mg/(kg·d)(图4c)，其次为中碱组[Rio平均值为−0.241 mg/(kg·d)]和高碱组[Rio平均值为−0.403 mg/(kg·d)]。
4 Average values of soil inorganic CO2 flux at different sampling sites in Jiaozhou Bay

胶州湾不同采样地土壤无机CO2通量平均值

Rio的平均值，圆圈表示土壤Rio平均值为0，圈外柱形表示Rio平均值为负，圈内柱形表示Rio平均值为正。]]>

2.3.2 不同EC梯度下土壤Rio的差异

随着土壤EC升高，光滩土壤对CO2的吸收能力整体减弱(图4)。光滩高盐组土壤Rio平均值最高，为−0.224 mg/(kg·d)，显著高于低盐组[Rio平均值为−0.266 mg/(kg·d)]和中盐组[Rio平均值为−0.274 mg/(kg·d)](n=3，p<0.05)。
盐地碱蓬沼泽和芦苇沼泽土壤对CO2的吸收能力整体随着EC的升高而增强(图4)。不同EC之间土壤Rio差异显著(n=3，p<0.05)。在盐地碱蓬沼泽，低盐组土壤Rio平均值最高，为−0.196 mg/(kg·d)，其次为中盐组[Rio平均值为−0.210 mg/(kg·d)]，显著高于高盐组[Rio平均值为−0.280 mg/(kg·d)]。在芦苇沼泽，低盐组土壤Rio平均值最高，为−0.048 mg/(kg·d)，显著高于中盐组[Rio平均值为−0.176 mg/(kg·d)]和高盐组[Rio平均值为−0.300 mg/(kg·d)]。

2.3.3 不同含水率梯度下土壤Rio的差异

在光滩，45%含水率组的土壤对CO2的吸收能力显著高于15%和30%含水率组(n=3，p<0.05)。在光滩，15%含水率组土壤Rio平均值最高，为−0.232 mg/(kg·d)，其次为30%含水率组[Rio平均值为−0.246 mg/(kg·d)]和45%含水率组[Rio平均值为−0.283 mg/(kg·d)]。在盐地碱蓬和芦苇沼泽，土壤对CO2的吸收能力整体随含水率升高而增强(图4)；15%含水率组土壤Rio与30%和45%含水率组差异显著(n=3，p<0.05)。在盐地碱蓬沼泽，15%含水率组土壤Rio平均值最高，为−0.174 mg/(kg·d)，其次为30%含水率组[Rio平均值为−0.255 mg/(kg·d)]和45%含水率组[Rio平均值为−0.258 mg/(kg·d)]。在芦苇沼泽，15%含水率组土壤Rio平均值最高，为−0.104 mg/(kg·d)，其次为30%含水率组[Rio平均值为−0.207 mg/(kg·d)]和45%含水率组[Rio平均值为−0.213 mg/(kg·d)]。

2.4 土壤pH、EC和含水率对Rio的主效应及交互效应析因结果

主效应(单因素对土壤Rio的影响)结果表明(图5)，各类型湿地土壤Rio的最主要影响因素均为pH。在光滩土壤Rio主效应参数中，pH的平均拟合差值最高，为0.522，其次为含水率(0.181)、EC(0.091)；在盐地碱蓬沼泽土壤Rio主效应参数中，pH的平均拟合差值最高，为0.082，其次为含水率(0.031)、EC(0.024)；在芦苇沼泽土壤Rio主效应参数中，pH的平均拟合差值最高，为0.201，其次为EC(0.172)、含水率(0.040)。
5 The main effect model of influencing factors of soil inorganic CO2 flux at different sampling sites in Jiaozhou Bay

胶州湾不同采样地土壤无机CO2通量影响因素主效应模型

2通量影响因素(pH、EC、含水率)的3个梯度。]]>

图6显示了各类型湿地土壤Rio的3种影响因素之间的交互效应。3种类型湿地土壤都表现为pH与EC的交互效应对土壤Rio的影响最强。在光滩，土壤pH与EC的交互作用参数平均拟合差值最高，为0.130，其次为EC与pH(0.083)、含水率与pH(0.063)、EC与含水率(0.040)、含水率与EC(0.031)、pH与含水率(0.022)；其中，EC与pH之间的交互作用最为强烈，随着EC升高，由pH升高引起的土壤Rio值的降低量减少，即EC升高会削弱由 pH 升高引起的土壤吸收 CO2能力增强这一现象。在盐地碱蓬沼泽，土壤pH与EC的交互作用参数平均拟合差值最高，为0.018，其次为EC与pH(0.016)、EC与含水率(0.015)、含水率与EC(0.015)、含水率与pH(0.014)、pH与含水率(0.013)；其中，EC与pH之间的交互作用同样最为强烈，但是随着EC的升高，由pH升高引起的土壤Rio值的降低量增多，即EC升高会增强由pH升高导致的土壤吸收CO2能力增强这一现象，交互结果与光滩土壤相反。在芦苇沼泽，土壤EC与pH的交互作用参数平均拟合差值最高，为0.030，其次为pH与含水率(0.020)、含水率与pH(0.018)、含水率与EC(0.018)、pH与EC(0.018)、EC与含水率(0.012)，其中，pH与EC的交互作用最为强烈，随着pH的升高，由EC升高引起的土壤Rio值的降低量先减少后增多，且减少量显著大于增加量(n=3，p<0.05)，即pH升高会削弱由EC升高导致的土壤吸收CO2能力增强这一现象。
6 The interactive effect model of influencing factors of soil inorganic CO2 flux at different sampling sites in Jiaozhou Bay

胶州湾不同采样地土壤无机CO2通量影响因素交互效应模型

2通量影响因素(pH、EC、含水率)的3个梯度。]]>

2.5 CO2、土壤无机碳和溶解性无机碳中13C的丰度

同位素分析结果显示，试验开始时(第0 h)与试验开始后1 h、24 h瓶内CO2的13C丰度差异显著(n=3，p<0.01)。第0 h的13C丰度最高，为319.61‰，其次为1 h(13C丰度为161.17‰)、24 h(13C丰度为158.43‰)(图7)。由第0 h到1 h和24 h，瓶内气体13C丰度分别减少了158.43‰和161.17‰，表明土壤发生了13C的吸收，且此吸收过程主要集中在前1 h内，这与前文“吸收期”的出现对应。
7 13C isotope abundance in CO2, soil inorganic carbon and dissolved inorganic carbon at different times

不同时间CO2、土壤无机碳和溶解性无机碳中13C同位素丰度

在第0 h、1 h、24 h，土壤DIC与SIC中的13C丰度差异显著(n=3，p<0.05)(图7)。试验1 h DIC中的13C丰度最高，为128.92‰，其次为24 h(111.60‰)、第0 h(−8.59‰)。试验24 h SIC中的13C丰度最高，为43.33‰，其次为1 h(28.16‰)、第0 h(−6.47‰)。试验1 h和24 h后，DIC与SIC中总13C丰度的增加量分别为172.14‰和169.99‰，这与气体中所减少的13C相近。土壤吸收的13C以13C-DIC和13C-SIC的形式储存在土壤中，且13C转化为13C-DIC的比例高于13C-SIC：试验1 h，13C-DIC和13C-SIC的比例分别为79.99%和17.47%，24 h 13C-DIC和13C-SIC的比例分别为70.44%和27.35%。比较试验1 h与24 h的丰度值，发现DIC中的13C丰度降低了17.32‰，占比9.55%；而SIC中13C的丰度增加了15.17‰，占比9.88%。表明在此期间，约10%的DIC转化为SIC。

3 讨　论

3.1 胶州湾湿地土壤无机CO2通量的变化特征

在试验第一阶段，光滩、盐地碱蓬沼泽和芦苇沼泽土壤的高碱处理组土壤均存在CO2“吸收期”，这是由于吸收期内盐碱土壤较高的pH对Rio起主导作用。CO2进入土壤溶液后形成H2CO3并产生H+，当土壤pH较高时，其中的OH−不断中和H+，从而使土壤持续吸收CO2[16-17]。主效应模型结果也证实(图5)，各类型湿地土壤“吸收期”影响因素主效应参数中，pH的平均拟合差值大于含水率和EC，表明在“吸收期”由pH升高引起的土壤吸收CO2能力的增强程度高于其他2个因素，即pH对高碱处理组土壤Rio变化起主导作用。然而，芦苇沼泽低碱组土壤存在短暂的CO2“排放期”(土壤Rio为正，图3)，该过程可能的原因包括：芦苇沼泽土壤全氮含量相对较低(表1)，灭菌后土壤较高的氮含量将导致土壤中的铵态氮与SO42-结合形成硫酸铵，引起土壤酸化，致使SIC溶解并产生CO2[28]，已有研究证实，碱性土壤在高氮含量的情况下会出现CO2排放现象[29]；此外，与其他类型湿地相比，芦苇沼泽土壤容重较高(表1)，研究表明，容重较高的土壤其孔隙度相对较低，而土壤孔隙度低不利于土壤吸收CO2[30]；芦苇沼泽的土壤pH也相对较低(表1)，OH−离子浓度低，其酸碱中和反应能力较弱[30]，土壤对CO2的吸收能力较弱。以上综合原因导致芦苇沼泽低碱处理组土壤对CO2的吸收能力降低，并在前期出现释放CO2的现象。
在本研究中，各处理组土壤Rio在经历第一阶段的“吸收期”或“排放期”之后均出现了Rio的“波动期”，这与其他地区的研究结果类似。如松嫩平原土壤在试验开始后24 h内一直吸收CO2(即土壤Rio为负值)，而在试验开始4 d后出现吸收与排放交替现象[31]；同样，在新疆维吾尔自治区盐生荒漠、宁夏回族自治区毛乌素沙漠开展的土壤Rio研究结果也与本研究结果相符[13-15,32-33]。土壤Rio出现“波动期”这一现象，可以通过热力学定律来解释[34-35]，温度变化通过影响土壤溶液中CO2的分压来影响其溶解度，室内控制试验温度波动不大，但由于瓶内气体空间是密闭的，使得土壤溶液中的CO2分压在第一阶段后发生变化，进而出现由压力差引起土壤溶液中CO2释放或土壤吸收CO2的现象，随后，土壤溶液中的CO2分压又变化，继续出现土壤吸收或排放CO2的现象，以此反复。土壤含水率越高，波动期内土壤Rio的极差越大(图3)，即土壤吸收或释放CO2能力越强，土壤含水率和波动期内Rio极差显著正相关，也侧面印证了“波动期”主要是土壤溶液和气体之间的交换作用造成的。

3.2 土壤pH、EC和含水率对无机CO2通量的影响

各类型湿地的土壤Rio与pH均负相关(即pH越高，土壤吸收CO2能力越强)，这一结果与大多数研究结果一致[13-15,32-33,36-37]。其主要原因是土壤pH升高促进了CO2在土壤溶液中的溶解，CO2溶于土壤水后能够形成\begin{document}${\mathrm{HCO}}_3^- $\end{document}、\begin{document}${\mathrm{CO}}_3^{2-} $\end{document}和H+，H+与盐碱土壤中的OH−发生中和反应[16-17]，同时，\begin{document}${\mathrm{CO}}_3^{2-} $\end{document}与盐碱土壤中的盐离子(如Ca2+、Mg2+等)结合形成碳酸盐，使得碳酸盐反应平衡右移[38]，从而促进了土壤对CO2的无机吸收[38]。此外，部分CO2被土壤吸收后转化为碳酸盐(如SIC)[38-39]，这些无机碳酸盐在碱性条件下更加稳定[39]。因此，土壤碱度的升高不仅有利于土壤对CO2的吸收，也有利于CO2的固存。
各类型湿地土壤吸收CO2的能力对土壤EC的响应规律总体一致。盐地碱蓬和芦苇沼泽土壤吸收CO2的能力随着EC的升高而升高，仅光滩部分处理组呈负相关关系。松嫩平原盐碱土Rio室内控制试验中，不同EC的土壤均表现出无机吸收CO2的能力，并且土壤的吸收能力随着EC升高而升高[31]；新疆维吾尔自治区埠康沙漠盐碱土壤Rio也表现出同样的趋势，土壤以无机方式大量吸收大气中的CO2，土壤无机吸收CO2能力与土壤盐度正相关，且在相同碱度条件下，盐度是土壤Rio的主要控制因素[7]。以上研究结果与本研究中盐地碱蓬和芦苇沼泽土壤Rio的结果一致，原因主要与土壤Ca2+含量相关。表1显示，随着EC升高，土壤中Ca2+含量逐渐增大，而Ca2+会与土壤吸收的CO2结合生成碳酸钙(SIC)沉淀，因此较高的盐度下土壤Ca2+含量的增加能够促进土壤对CO2的吸收。此外，相关研究也表明，CO2在高盐度溶液中的溶解度也较高，且随着EC的升高呈线性升高趋势[13]，这些结果均表明土壤盐度的增加越有利于土壤对CO2的吸收。
随着土壤含水率升高，各类型湿地土壤吸收CO2的能力均升高，这是因为高含水率土壤有利于CO2在土壤溶液中溶解[40]。如上文所述，CO2在土壤溶液中溶解后的产物(H+、\begin{document}${\mathrm{CO}}_3^{2-} $\end{document}等)与土壤中其他物质(如Ca2+、Mg2+等)的后续反应也会促进土壤对CO2的无机吸收[17,38]。在南极极地荒漠观测到的土壤CO2负通量被认为主要是CO2溶于土壤溶液的结果，相反，正通量的出现则是由于溶解的CO2从土壤溶液中析出[14,41]。然而，含水率变化对土壤Rio的影响规律在已有的研究中并不统一。有研究认为，土壤含水率升高反而降低了灭菌土壤对CO2的吸收[7]；也有研究证明，土壤含水率升高会导致碳酸盐分解产生CO2，但又由于水分过多，CO2无法向土壤外扩散，导致CaCO3的溶解[42]。这些差异结果可能与不同生态系统土壤本底理化性质的差异有关。结合本研究中pH对Rio的影响来看，在滨海湿地生态系统，土壤含水率升高还可以增加土壤中的OH−和H+发生中和反应的介质，进一步促进土壤对CO2的吸收。

3.3 3种因素主效应及交互效应分析

主效应模型结果表明，pH是解释土壤Rio变化的最主要因素。研究表明，土壤与大气CO2无机交换的能力主要由土壤pH决定，且土壤pH每升高5%会使CO2无机吸收量增加138% [17]。这一现象可以由酸碱中和的化学反应解释，在盐碱土吸收CO2的过程中，土壤系统倾向于自我稳定和自我中和，即高碱性土壤会通过吸收CO2形成碳酸盐和碳酸氢盐来降低其自身碱度[7]。
交互效应模型显示，EC与pH的交互作用对土壤Rio变化的影响在光滩和盐地碱蓬沼泽土壤中存在差异，这是由于两种湿地土壤的容重存在差异，与盐地碱蓬沼泽相比，光滩土壤容重更高(表1)，其土壤渗透能力相对更强[43]。已有研究表明，土壤EC越高，其溶液重力势能越大，土壤溶液倾向于穿过土壤孔隙向深层移动[44]，该过程会导致表层土壤溶液的减少，CO2在表层土壤溶液中的溶解量减少[41]，使得土壤中酸碱中和反应减弱，即土壤EC升高通过影响表层土壤溶液中CO2溶解量而间接影响土壤中OH−和H+的反应强度，最终削弱了由pH升高带来的土壤吸收能力的增强(即土壤pH升高增强了土壤吸收CO2的能力，但与此同时，土壤EC升高使得这一增强作用减弱)。此外，这一过程也解释了前文中光滩土壤EC与吸收CO2呈相反趋势的原因。盐地碱蓬沼泽土壤因其渗透能力相对较差，溶液向深层土壤的迁移量相比光滩更少，而土壤EC升高增强了CO2在土壤溶液中的溶解度，即增加了碳酸的形成，从而间接加强了土壤中的酸碱中和，因此土壤EC升高加强了由pH升高导致的土壤吸收CO2能力的增强。另外，芦苇沼泽土壤pH升高会削弱由EC升高引起的土壤吸收能力的增强，这可能是由于pH升高，更多的CO2溶解到土壤溶液中后直接与OH−反应，使更多的CO2形成了\begin{document}${\mathrm{HCO}}_3^{-} $\end{document}而不是\begin{document}${\mathrm{CO}}_3^{2-} $\end{document}，导致碳酸钙或碳酸镁沉淀减少，继而出现了这一现象。

3.4 胶州湾滨海湿地土壤对CO2的吸收机理

同位素示踪试验的结果表明，胶州湾滨海湿地土壤能够以无机的方式吸收CO2，吸收的CO2转化为土壤DIC和SIC，且转化形式以DIC为主，这与在毛乌素沙地开展的同位素示踪试验结果一致[15]。13CO2进入土壤后转化成DI13C的主要过程为13CO2 + H2O⇔H213CO3⇔H13\begin{document}${\mathrm{CO}}_3^{-} $\end{document}⇔13\begin{document}${\mathrm{CO}}_3^{2-} $\end{document}。随着土壤pH升高，反应向右进行，更多的13CO2被盐碱土吸收并转化为DI13C[6]。相较于土壤初始状态(第0 h)，δ13C-SIC也显著升高(图7)，这与刘宇斌等[45]的结果一致。一般而言，自然界中SIC的形成主要有2种途径，首先是土壤碳酸盐的重结晶过程，但由于受温度、压力等因素影响，碳酸盐在沉积物埋藏后重结晶过程非常缓慢，其往往发生在1~100万年的尺度上[46-47]；排除这种情况后，本研究中δ13C-SIC的显著升高可能是由于被土壤吸收的13CO2与土壤中某些含量较高的碱性物质(如氢氧化钙、氢氧化镁等[25])发生化学反应，形成碳酸钙、碳酸镁等沉淀，并以固体形态保存在土壤固相中[48]，导致δ13C-SIC值显著升高。
与SIC相比，CO2转化为土壤DIC的过程更加直接，因此δ13C-DIC显著高于δ13C-SIC。研究表明，滨海湿地土壤DIC易随周期性潮汐引起的地下水排放过程迁移到深层土壤，并最终输入海洋[12,49-50]。此外，由2H13\begin{document}${\mathrm{CO}}_3^{-} $\end{document}+Ca2+=Ca13CO3+H2O+13CO2可知，1 mol H13\begin{document}${\mathrm{CO}}_3^{-} $\end{document}会转化为0.5 mol Ca13CO3和0.5 mol 13CO2，而δ13C-DIC的减少量与δ13C-SIC的增加量大致相同，基于此，推测DIC向SIC转化过程中释放出去的CO2会再次以SIC的形式被直接固定。综上所述，在滨海湿地，大气CO2被土壤吸收后形成DIC和SIC的过程能够实现土壤碳固存。

4 结　论

胶州湾滨海湿地不同类型湿地土壤均存在吸收CO2的现象，且其土壤Rio差异显著。光滩、盐地碱蓬沼泽、芦苇沼泽土壤对CO2的吸收能力均随着土壤pH和含水率的升高而增强，盐地碱蓬沼泽、芦苇沼泽土壤对CO2的吸收能力均随着土壤EC升高而增强，光滩土壤与之相反。
主效应分析结果表明，土壤pH是影响各类型湿地土壤Rio的主要因素。交互效应分析进一步证实，土壤pH与EC的交互作用对各类型湿地土壤Rio影响最强。
同位素示踪试验结果显示，土壤吸收CO2过程主要集中在前1 h内，且土壤吸收CO2后，以土壤DIC和SIC的形式储存于土壤中，其中土壤DIC为主要储存形式，此外，在试验开始后的1~24 h内，部分DIC会向SIC转化。滨海湿地土壤CO2的无机固存过程是湿地蓝色碳汇功能中不可或缺的一环。

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