区分土壤蒸发和植物蒸腾的稳定同位素研究进展(内容同生态学报英文版)

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10.蒸发与蒸腾new

10.蒸发与蒸腾new

LE S(Rn G) aCP (es ea ) / ra (W / m2 ) S [(ra rc ) / ra ]
其中: CP 1005J / kg.deg 为空气的定压比热, G为土壤热通量密度;
ra、r
分别为空气与植被阻抗
c
5.鲍恩比法(能量平衡法)
鲍恩(Bowen)于1926年提出了感热通量密度H与潜热通量
现求叶片温度tL对应的饱和水汽压es
由前面所学感热通量密度H
CV
tL t rH
(其中CV
1300J
/ m3.deg)
可得tL
t
HrH CV
20 100 50 23.8(0C) 1300
7.6323.8
因此叶温所对应的饱和水汽压es 6.1110241.923.8 29.48(hpa )
2. 植物蒸腾潜热通量密度E
Rn H LE G(W / m2 )
(1)感热通量密度H CV (t / rH )
其中: 空气的容积热容量CV 1300J / m3.deg
t ts ta为下垫面与大气的温度差,
rH为热量输送阻抗(Re sis tan ce _ for _ heat _ transfer),单位s / m
(2)潜热通量密度LE

Lw
R*T
(es
ea ) rt

L RT
(es
ea ) rt
其中: 潜热(latent _ heat)L 2500 2.4t(J / kg), E为蒸发速率,
w为水汽的摩尔质量, 普适气体恒量R* 8.31J / mol.K ,
(es ea )为饱和差, rt为水汽输送总阻抗(s / m)

叶片水H 18O富集的研究进展 2

叶片水H 18O富集的研究进展 2

植物生态学报 2008, 32 (4) 961~966Journal of Plant Ecology (Chinese Version)叶片水H218O富集的研究进展温学发张世春孙晓敏于贵瑞(中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京 100101)摘要植物叶片水H218O富集对大气中O2和CO2的18O收支有着重要影响。

蒸腾作用使植物叶片水H218O富集, 而植物叶片水H218O富集的程度主要受大气水汽δ18O和植物蒸腾水汽δ18O的影响。

过去, 通过引入稳态假设(蒸腾δ18O 等于茎水δ18O)得到Craig-Gordon模型的闭合形式, 或将植物整个叶片水δ18O经过Péclet效应校正后得到植物叶片水δ18O的富集程度。

然而, 在几分钟到几小时的短时间尺度上, 植物叶片蒸腾δ18O是变化的, 稳态假设是无法满足的。

最近成功地实现了对大气水汽δ18O和δD的原位连续观测, 观测精度(小时尺度)可达到甚至优于稳定同位素质谱仪的观测精度。

在非破坏性条件下, 高时间分辨率和连续的大气水汽δ18O和蒸腾δ18O的动态观测, 将提高植物叶片水H218O富集的预测能力。

该文综述了植物叶片水H218O富集的理论研究的新进展、研究焦点和观测方法所存在的问题, 旨在进一步加深理解植物叶片水H218O富集的过程及其机制。

关键词稳定同位素 Craig-Gordon模型稳态/非稳态RECENT ADVANCES IN H218O ENRICHMENT IN LEAF WATERWEN Xue-Fa, ZHANG Shi-Chun, SUN Xiao-Min, and YU Gui-RuiKey Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, ChinaAbstract There is considerable interest in the use of atmospheric C18O16O and 18O16O as a tracer for resolving the role of the terrestrial biosphere in the global carbon cycle. Leaf transpiration will result in the enrichment of the heavy H218O isotopes. The δ18O of leaf water at the evaporating site in the stomatal cavity directly influences the C18O16O and 18O16O exchanges, instead of that of the bulk leaf water. How to best quantify this enrichment effect remains an active area of research. In the past, a closed form of the Craig-Gordon model was obtained by invoking the steady-state assumption (δ18O of the transpired water is identical to δ18O of the xylem water). For the purpose of verification, the predictions of Craig-Gordon model are compared with δ18O of the bulk leaf water after appropriate corrections for the Péclet effect. On small time scales of minutes to hours, δ18O of the transpired water is variable in field conditions, implying that the steady state assumption is invalid. Recently, in-situδ18O and δD measurement technology has been developed that has potential for improving our understanding of isotopic exchanges between the Earth’s surface and the atmosphere. The precision of hourly δ18O and δD is comparable to the precision of mass spectrometry. It has the potential to improve prediction of δ18O of leaf water at the evaporating site within the stomatal cavity for the temporal dynamics of atmospheric water vapor δ18O and the δ18O of the transpired water, especially if its measurement is made in a non-destructive manner and on a continuous basis. Because the isotopic flux of δ18O and δD is influenced by a similar set of biological and meteorological variables, simultaneous observations of δ18O and δD will provide additional constraints on the hydrological and ecological processes of the ecosystem. We review the theory and measurement techniques for the enrichment of H218O in leaves and focus on the recently developed in-situ measurement technology and its potential for improving our understanding of H218O enrichment in leaf water and C18O16O and 18O16O exchanges between the ecosystem and atmosphere.Key words stable isotope, Craig-Gordon model, steady versus nonsteady state——————————————————收稿日期: 2007-11-26 接受日期: 2008-02-25基金项目: 国家自然科学基金(30770409和30670384)、中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2-YW-432)、中国科学院百人计划“基于样带的草地生态系统碳水循环过程研究”和中国科学院知识创新工程青年人才领域前沿项目E-mail: wenxf@962 植 物 生 态 学 报www. 32卷DOI: 10.3773/j.issn.1005-264x.2008.04.026由于同位素效应的存在, H 218O 、HD 16O 和H 216O 成为土壤、植被、大气和海洋之间不同形式水分运动的最佳示踪剂, 成为涉及大气、水文和生态等多种学科的重要研究工具(Gat, 1996; Yakir & Sternberg, 2000; Farquhar et al ., 2007)。

生态系统水分利用效率研究进展

生态系统水分利用效率研究进展

第29卷第3期2009年3月生态学报ACT A ECOLOGI CA SI N I CA Vol .29,No .3Mar .,2009基金项目:国家自然科学基金重大资助项目(30590381);中国科学院院长奖获得者科研启动基金资助项目;中国科学院知识创新工程重要方向资助项目(KZCX22Y W 2432)和国家自然科学基金资助项目(30800151)和国家自然基金项目(30800151)收稿日期:2007210216; 修订日期:2008204215致谢:感谢中国科学院地理科学与资源研究所李胜功研究员对本文写作的帮助。

3通讯作者Corres ponding author .E 2mail:yugr@igsnrr .ac .cn;huz m@igsnrr .ac .cn生态系统水分利用效率研究进展胡中民1,2,于贵瑞1,3,王秋凤1,赵风华1,2(1.生态系统网络观测与模拟重点实验室,中国生态系统研究网络综合研究中心,中国科学院地理科学与资源研究所,北京 1001012.中国科学院研究生院,北京100049)摘要:水分利用效率(WU E )是反映生态系统水碳循环相互关系的重要指标,开展生态系统水平WU E 的时空变异性的研究有助于预测气候变化对生态系统水碳过程的影响。

目前不同研究常常基于不同的算法估算生态系统WU E ,一方面不同算法因包含了不同复杂程度的水过程而有着不同的内涵,另一方面各种算法又因包含了相同的核心过程而有着密切的联系。

长期以来人们通过传统的生物量动态调查和生态系统水文过程的测定来估算生态系统的WU E ,但该方法大大限制了在短时间尺度上对生态系统WU E 进行分析,近年来发展起来的以涡度相关为代表的新技术的应用使得研究生态系统WU E 在多个时空尺度上的变异特征取得了突破性的进展。

生态系统WU E 的主要影响因子与叶片尺度相似,主要有空气饱和水气压差(V PD )、土壤水分、大气CO 2浓度、C i /C a 等,另外,生态系统水分平衡特征也有着重要影响。

土壤蒸散发模型研究

土壤蒸散发模型研究

土壤蒸散发模型研究土壤蒸散发是一种被广泛应用于自然科学研究中的过程,它涉及到水土保持系统中的多种组成要素,如水位、气温、风向等,因此研究非常复杂。

本文将介绍土壤蒸散发模型的研究内容,它按照蒸发过程分为三类:传统模型,改进模型和计算模型。

一、传统模型传统的土壤蒸散发模型有许多,其中最常用的是Penman模型、Priestley-Taylor模型、Gash模型和Priestley-Darcy模型。

Penman 模型是一种复杂的蒸散发模型,它的基本思想是利用力学原理和物理原理,把水蒸发与地表及大气环境之间的相互作用表示出来,从而对水蒸发量进行预测。

此外,Penman模型还可以考虑到地表和大气中具有特殊性质的水分,如冷却效应、湿度、降水及土壤含水量等。

Priestley-Taylor模型可以用于预测绿化覆盖下的水分损失,而Gash模型可以计算出农作物年蒸发量,而Priestley-Darcy模型则可以用于考察大气边界层剂量平衡示踪研究中的水分蒸发量。

二、改进模型除了传统模型外,研究者还改进了一些模型,以便更好地描述土壤蒸散发过程。

其中,最常用的是AquaCrop模型、S-B-S模型、Hargreaves模型、DeWalle模型和Grey-DeWalle模型等。

AquaCrop 模型是一种基于水分流动和降水消散的水文模型,可以用于估算不同参数系统下的水分损失情况;S-B-S模型则可以用于预测多变量环境条件下的土壤蒸发量;Hargreaves模型可以用于模拟不同土壤类型下的土壤蒸发量;DeWalle模型则能够准确地计算日蒸发量;而Grey-DeWalle模型则可用于模拟影响土壤蒸发的多种因素,如温度、湿度、降水量等。

三、计算模型与传统模型和改进模型不同,计算模型的研究重点放在利用电脑程序或模拟软件来模拟土壤蒸散发过程,在模拟过程中,可以考虑太阳辐射、气象等多种变量,以更加精细地模拟土壤蒸散发过程。

其中,最常用的模拟软件有 InfoCrop、InfoSoil和SWAT等。

AquaCrop 作物模型研究和应用进展

AquaCrop 作物模型研究和应用进展

Y= f H IB H I o 冠层覆盖度调节
土壤肥力胁迫
花期前的水分胁迫 水分胁迫 受胁迫出现的时间和程度的影响 授粉失败 产量形成过程中的水分胁迫 热胁迫 冷胁迫
图 1 AquaCrop 的总体设计方案
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中国农学通报
图 2 作物生长季内土壤水平衡模拟
3 、 作物蒸腾模拟 3 、 作物蒸腾模拟
冠层老闭 土壤盐分胁迫
土壤水分胁迫 厌氧胁迫
* B= K s W P b i
4 、 地上生物量的模拟 4 、 地上生物量的模拟
T r i E T o i
二氧化碳浓度调节 综合产量调节 温度胁迫
5 、 作物产量模拟 5 、 作物产量模拟
121土壤水分平衡模拟为了精确的模拟土壤剖面在整个作物生长季的水分情况aquacrop将土壤剖面和时间轴都切割成小的片段如图2所示假使土壤深度为z时间为t每个片段的大小为z模型默认为12t为1天对于土壤剖面延g时间轴上土壤深度为zi时间为tj的节点zitj的土壤水平衡ijm式中ij1为节点zitj在上一个时间节点tj1时刻的土壤含量水it时间内的土壤水分的变化量可以由式5计算
朱秀芳等: AquaCrop 作物模型研究和应用进展
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AquaCrop 模型的研究较多, 内容涉及到 AquaCrop 模 型原理 [6]、 算法介绍 [4]、 模块设计开发 [4]、 参数校正 [7]、 模 型验证和应用 [8] 等。而国内对该模型的应用尚处于 起步阶段, 模型在中国的适宜性也有待进一步验证。 笔者旨在为国内同仁更深入的了解该模型以及该模 型在中国的进一步验证和应用提供有用的背景和参考 信息。 1 模型概述 1.1 基本原理 FAO 灌概与排水第 33 号文件给出了作物产量和 水分响应的转换方程, 见式(1)。 Y Y ET æ x oö æ x - ET o ö ç ÷ = kyç ÷ …………………… (1) è Yx ø è ET x ø 式中, Yx 和 Yo 分别是潜在产量(kg/m2)和实际产量 (kg/m ), ETx 和 ETo 分别为作物潜在蒸发量(mm)和实际

基于稳定同位素的干旱半干旱区SPAC水分运移过程研究进展

基于稳定同位素的干旱半干旱区SPAC水分运移过程研究进展

基于稳定同位素的干旱半干旱区SPAC水分运移过程研究进

张宇;张明军;王家鑫;鲁睿;刘灵灵
【期刊名称】《生态学报》
【年(卷),期】2024(44)4
【摘要】土壤-植物-大气连续体(SPAC)是生态水文学的重点研究对象,其水分运移过程对于干旱半干旱区生态植被建设和水资源综合管理具有重要意义。

氢氧稳定同位素较高的灵敏性和准确度有助于揭示这一过程。

介绍了氢氧稳定同位素在土壤-大气界面、土壤-地下水界面、土壤-植物界面和植物-大气界面水分补给传输过程中的应用,包括土壤水分来源和蒸发;水分补给入渗机制和滞留时间;植物水分来源和水力再分配;蒸散发分割和叶片吸水的相关研究,同时明确了氢氧稳定同位素技术在应用过程中存在的一些不确定性以及未来亟需加强的方面,以期为利用稳定同位素技术对生态水文过程的研究提供参考依据。

【总页数】14页(P1360-1373)
【作者】张宇;张明军;王家鑫;鲁睿;刘灵灵
【作者单位】西北师范大学地理与环境科学学院;甘肃省绿洲资源环境与可持续发展重点实验室;西北农林科技大学资源环境学院
【正文语种】中文
【中图分类】S15
【相关文献】
1.干旱半干旱地区灌溉条件下的土壤水盐运移研究进展
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3.干旱半干旱区土壤水稳定性氢氧同位素混合模型研究
4.干旱半干旱荒漠化草原区降水-地表水-地下水同位素分布特征——以达尔罕茂明安联合旗为例
5.半干旱雨养农业区集雨补灌对马铃薯田水分运移的影响
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土壤环境化学省公开课一等奖全国示范课微课金奖课件

土壤环境化学省公开课一等奖全国示范课微课金奖课件
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c. 断键: 硅酸盐黏土矿物在破碎时,引发晶层断 裂,使硅氧片和水铝片断裂边角上出现电性未中和键。 腐殖质胶体也常发生碳键断裂,从而产生剩下负电荷;
d. 胶体表面从介质中吸附离子: 使得土壤胶体带 电。
3)土壤胶体分散性和凝聚性 因为土壤胶体微粒带负电荷,胶体粒子相互排斥, 含有分散性。负电荷越多,负电动电位越高,
土壤还含有同化和代谢外界进入土壤 物质能力——净化能力。所以, 土壤又是保 护环围土壤环境问题 (Environmental Problem in Soil)
土壤酸化、盐碱化、土壤污染 土壤沙漠化(石漠化) 陆地植被破坏 水土流失
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一、研究简史 1850s’ 英国学者Way和Lawes发觉土壤
特征:
(1)不连续性,存在于土粒间隙之间;
(2)湿度高; 大气
土壤
(3)OO22少,C20O.925%多,有机0-质20.腐90%烂分解;
CO2
0.03%
0.03%-20%
(4)有还原性气体(H2S、NH3.H2、CH4)存 在。
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5. 土壤生物(Organisms in Soil)
土壤中存在大量生物群落,包含微生物和 土壤动物两大类。
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3. 土壤水分(Water in Soil) (1)土壤水分存在形式 土壤颗粒吸附水分称吸着水, 几乎不移动, 不被植物吸收。 外层膜状水称内聚水或毛细管水, 为植物 生长主要水源。 (2)土壤水分意义 土壤水分既是植物营养物起源, 也是污染 物向其它圈层迁移媒介。
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4. 土壤空气(Atmosphere in Soil)
b. 土壤质地越细,阳离子交换量越高;
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土壤蒸散发模型研究

土壤蒸散发模型研究

土壤蒸散发模型研究土壤蒸散发是指土壤中的水分被大气中的热量吸收而蒸发形成的,这是一种重要的气候过程和水文过程。

每日蒸散发发挥着重要的作用,为全球水文循环、微气候系统以及水文统计提供了重要参数。

随着全球气候变暖的不断加剧,土壤蒸散发的变化将引起全球水文循环和气候变化的重要影响。

因此,进行土壤蒸散发的模型研究已成为当前水文研究的热门课题。

土壤蒸散发模型是用来计算土壤蒸散发量的统计模型,其中考虑到土壤物理特性、气象因子、土壤水分因子及其他重要因子。

目前,主要有三类土壤蒸散发模型:第一类是基于气象数据的经典爬山气象模型;第二类是基于气象和土壤数据的多参量模型;第三类是土壤蒸散发模型和植被参量相结合的模型。

经典的爬山气象模型,例如Penman-Monteith模型,是基于气象数据的土壤蒸散发模型,模型计算土壤蒸散发的重要参数主要包括:8小时平均风速、6-8小时着陆气温、日照时间长度、平均气温、当日最大气温。

该模型准确性较高,但其需要大量的气象数据支撑,同时也受到气候变化的巨大影响,难以进行长期预测。

多参量模型是近年来发展起来的新型土壤蒸散发模型,着重考虑土壤物理特性和土壤水分因子,可以有效地提高模型的准确性,同时也不受气候变化的影响,有独特的优势。

例如,Tiedtke模型是一种多参量模型,它将土壤特性和土壤水分因子作为参数,以改善土壤蒸散发模型准确性。

另外,植被参量与土壤蒸散发模型的相结合,也是近年来研究的重点。

将植被参量与土壤蒸散发模型相结合,可以更好地反映土壤蒸散发的真实情况,可以更好地预测不同植被覆盖下的土壤蒸散发量。

例如,Beven和Quinton提出的模型就考虑了植被参量的影响,可以更准确地预测土壤蒸散发量。

土壤蒸散发模型的研究非常重要,它可以有效地模拟土壤蒸散发的长期变化,并及时发现和分析土壤蒸散发的变化,以期能够更好地管理水资源,为区域水文统计以及水文循环提供重要参数。

目前,科学家们正在致力于开发新型土壤蒸散发模型,以更好地反映土壤蒸散发的真实情况,未来必将取得更大的进步。

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Abstract: It’s crucial to partition evapotranspiration (ET) into evaporation (E) and transpiration (T) components for better understanding eco-hydrological processes and their underlying mechanisms, and improving the establishment and validation of hydrological models at the ecosystem scale. Traditional eddy covariance technique serves as a useful tool to estimate ET, but it encounters difficulties in quantifying the relative contribution of E and T to ET. Combining with eddy covariance technique, it’s possible to partition ET based on the measurements of stable oxygen and hydrogen isotopes in liquid and gas phases. The key challenge is to precisely determine the oxygen-18 and deuterium isotope ratios of ET (δET), E (δE) and T (δT). δE can be estimated based on the Craig-Gordon model. δT is usually
区分土壤蒸发和植物蒸腾的稳定同位素研究进展
张世春 1,2,温学发 1,王建林 3,于贵瑞 1,孙晓敏 1*
(1.中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京 100101; 2.中国科学院研究生院,北京 100049; 3.青岛农业大学,青岛 266109)
摘要:精确区分生态系统蒸散组分土壤蒸发和植物蒸腾是解析生态系统生态水文过程与机制以及构建和验证生态 系统水循环模型的客观需要。传统涡度相关技术可以直接确定生态系统蒸散的强度,但无法解决区分土壤蒸发和 植物蒸腾对生态系统蒸散贡献的难题。与涡度相关技术结合,基于液态和气态水 δ18O 或 δD 的观测可以实现土壤 蒸发和植物蒸腾的拆分。其核心的科学问题是准确确定生态系统蒸散 δ18O 和 δD(δET)、土壤蒸发 δ18O 和 δD(δE)以 及植物蒸腾 δ18O 和 δD(δT),从而量化土壤蒸发和植物蒸腾贡献的比例。δE 可以 利用 Craig-Gordon 模型求解。δT 通常基于稳态假设即假设未发生分馏的植物茎秆或枝条水 δ18O 和 δD(δx)与 δT 相等而获得;然而,稳态假设只有 在中午才近似有效。受大气水汽 δ18O 和 δD(δv)和叶片气孔腔内蒸发点液态水 δ18O 和 δD(δL,e)以及相对湿度等因素 昼夜变化的影响,δT 通常处于非稳态条件。基于大气水汽混合比(w)和 δv 的廓线观测数据,δET 可以利用通量-廓线 技术直接计算或 Keeling 图方法间接估算。但传统的大气水汽冷阱/同位素质谱仪技术限制了大气水汽 δv 数据的时 间分辨率,因而只能获取离散的 δET 数据。近年来,随着气态和液态水 δ18O 和 δD 观测技术与仪器的进步,高时 间分辨率和连续的大气水汽 δ18O 和 δD 的动态原位观测以及土壤和植物水 δ18O 和 δD 的大量样本测定成为可能, 这将有助于改进 δL,e 的预测精度,从而避免稳态假设而直接计算 δT。与通量-廓线技术或 Keeling 图方法结合,可 以获得连续的 δET 数据,从而可能实现土壤蒸发和植物蒸腾过程的精细拆分。该文综述了确定土壤蒸发和植物蒸 腾贡献比例的稳定同位素途径的最新进展、研究热点与难点。 关键词:稳定同位素;蒸散;植物蒸腾;土壤蒸发;原位观测;稳态/非稳态;Keeling 图
approximated by the δ18O and δD of water in xylem or twig (δx), assuming δT equals to δx under isotopic steady state (ISS). However, the steady-state assumption(SSA) is only likely satisfied during midday in field conditions. The diurnal variations of δT is affected by isotopic composition of atmospheric water vapor (δv) and leaf water at the evaporating sites (δL,e) and environmental factors such as relative humidity, reflecting the non-steady-state behavior of δT at the sub-daily cycles. δET can be estimated using the flux-gradient approach or the Keeling plot from multi-level water vapor mixing ratio and δv dataset. However, δv observations by the traditional cold trap/mass spectrometer method are limited to a coarse time resolution, leading to discrete time series of δET. It’s now possible to make in-situ and high time resolution measurements of δv and to analyze a large number of plant and soil samples due to technical and instrumental advances in recent years. It will benefit to improve the model prediction of δL,e, and more importantly, to calculate δT from δL,e without invoking SSA. Combining with the flux-gradient approach or the Keeling plot technique, continuous δET measurements can be made. It offers us a premise for accurate ET partitioning at diurnal scale. In this review we introduced the recent advances, foci and challenges for studies on ET partitioning into E and T components using the stable isotopes technique. Key words: stable isotope; evapotranspiration; transpiration; evaporation; in-situ measurement; isotopic steady state; keeling plot 生态系统蒸散(Evapotranspiration, ET)是植物蒸腾(Transpiration, T)和土壤蒸发(Evaporation, E) 的总和,是生态学、水文学和气象学共同关注的土壤-植被-大气系统重要的水交换过程。生态系 统蒸散强度可以利用涡度相关技术直接测定,但这并不能为理解和预测生态系统蒸散过程提供足 够的信息[1]。生态系统蒸散主要由土壤蒸发和植物蒸腾的强度和相对变化所决定,而土壤蒸发和 植物蒸腾受环境影响的方式与程度不同。 由于同位素效应的存在,H218O,HD16O 和 H216O 成为土壤、植被、大气和海洋间不同形式水 分运动的最佳示踪剂,成为涉及大气、水文和生态等多种学科的重要研究工具[2-4]。自然环境中某 一样品的 18O 和 D(或 2H)含量通常用其与主要元素 16O 和 1H 的摩尔数之比即同位素比值 R 来表示, 通常用 δ 的符号表达为 δ = ( R / RV −SMO期:
修订日期:
基金项目:国 家自然科学基金项目(30770409,30670384),中国科学院知识创新工程重要 方向项目(编号:KZCX2-YW-423),中国科学院百 人计划“基于 样带的草 地生态系统碳水循环过程研究”和中国科学院 知识创新工程青年 人才领域前沿项目共同资助 *通讯作者 Corresponding author E-mail: sunxm@
式中 R 是所测定样品的同位素比值 18O/16O 或 D/H,RV-SMOW 是标准物质维也纳标准平均海水 (V-SMOW)的同位素比值, 其 18O/16O 为 0.0020052, D/H 为 0.00015576。 δ 的单位为千分之一(‰)。 [5] 18 Moreira 等 尝试利用稳定同位素(液态和气态水 δ O 和 δD)技术确定了土壤蒸发和植物蒸腾对 蒸散通量的贡献。目前,已有大量研究利用 δ18O 和 δD 技术实现了生态系统土壤蒸发和植物蒸腾 的区分[4, 6-11],但 δ18O 和 δD 技术在应用于区分土壤蒸发和植物蒸腾时仍存在一些未解决的难题, 至今仍难以实现土壤蒸发和植物蒸腾过程的精细(如日变化)拆分。如:对植物蒸腾 δ18O 和 δD(δT) 的估计大多基于稳态假设,但稳态假设只有在中午才近似有效[12];生态系统蒸散 δ18O 和 δD(δET) 可以通过通量廓线技术直接计算或 Keeling 图方法间接估算,但传统的大气水汽冷阱/同位素质谱 仪技术使得大气水汽 δ18O 和 δD(δv)的观测局限于离散观测[13, 14]或短期集中试验[15]。 近年来, 气态 18 水和液态水 δ O 和 δD 观测技术和仪器的进步为土壤蒸发和植物蒸腾过程的精确拆分研究提供了 新的契机[16-20]。如:大气水汽 δ18O 和 δD 高时间分辨率的原位连续观测成为可能,这将提高叶片 气孔腔内蒸发点 δ18O 和 δD(δL,e)的预测精度, 从而可能避免稳态假设, 实现利用 δL,e 直接计算植物 [12] 蒸腾 δT ;与通量-廓线技术结合时,可以直接测定并获得连续的 δET 数据[12, 21],这又为 ET 的精 细拆分提供了基础。图 1 描述了土壤-植被-大气系统水分运动过程中 δ18O 的分馏过程和主要影响
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