鄱阳湖生态经济区植被固碳研究
鄱阳湖生态经济区植被固碳研究金姝兰;朱子明;徐彩球【摘要】对鄱阳湖生态经济区的植被固碳研究表明,该区森林碳储量364.3×10<'6>t,草地植被固碳量90.65x10<'4>t,水稻固碳量18.51×10<'6>t,其他农作物固碳量20.64×10<'6>t;鄱阳湖湿地固定CO<,2>量为609 120t/a.因此,建议对现有森林进行科学抚育与合理采伐,进而形成合理的树种结构、林龄结构与林层结构,提高森林生态系统的稳定性与碳汇能力;运用保护性耕作、灌溉节水和合理施肥技术,培育新型氮素高效利用的农作物新品种,提高光合作用率,从而提高该区农作物的固碳能力;进行合理放牧和草地资源生态监测,严格控制养殖数量和规模,实现草地生态系统减少与固定CO<'2>的重要功能;严禁围湖造田,健全水域环境监测网络,保护湿地生态功能.【期刊名称】《亚热带植物科学》【年(卷),期】2011(040)001【总页数】4页(P24-27)【关键词】鄱阳湖生态经济区;植被;固碳【作者】金姝兰;朱子明;徐彩球【作者单位】上饶师范学院,江西,上饶,334001;上饶师范学院,江西,上饶,334001;上饶师范学院,江西,上饶,334001【正文语种】中文【中图分类】Q945.792009年12月12日，国务院正式批复《鄱阳湖生态经济区规划》，标志着建设鄱阳湖生态经济区（简称鄱区）上升为国家战略。
生态经济区的建设需要经济文明和生态文明的高度融合。
当今经济活动中释放的温室气体却成为生态恶化的首要原因。
如何减少温室气体的排放并寻找固碳减排方法已成为鄱区建设的当务之急。
大量研究认为，陆地植被具有强大的碳吸收能力，植被固碳不但成本低，而且具有多种生态效益，是最安全有效的固碳过程。
全球陆地植被（主要包括森林、草地和农田植被）中生物质固碳500×109 t，土壤含有机碳2 000×109 t，是大气中以CO2形式存在的碳含量的3.3倍，可见陆地植被具有强大的固碳功能。
据估算，陆地碳汇中约有一半贮存在森林生态系统中（1 146×109 t），其中植物占359×109 t（约1/3），土壤占787×109 t（约2/3）[1]。
森林不但能贮存大量的碳，它们与大气间的碳交换也十分活跃，陆地植被平均每7年可消耗掉大气中全部的CO2，其中 70％发生在森林生态系统。
在森林生态系统中发生的碳交换非常活跃，增加全球的森林面积，将会增加陆域的碳沉降，进一步减少大气中CO2浓度。
除森林生态系统外，草地和农田也是不可忽略的重要因素。
草地活生物量的碳贮量占全球陆地植被碳贮量的 1/6以上，土壤有机碳贮量占 1/4以上，在只考虑活生物量及土壤有机质的情况下，草地碳贮量约占陆地植被总碳贮量的25％[2，3]，可见草地在区域气候变化及全球碳循环中扮演着重要角色。
农业作为国民经济的基础产业，是温室气体的第二大来源，同时又受到气候变化的严重影响。
农田固碳不但是稳产的需要，更是鄱区建设的必然选择。
1 鄱区植被及相关要素概况鄱区地处江西省中北部，位于东经114º29′～117º42′，北纬26º29′～30º06′，属中亚热带湿润季风气候。
地形周围高中心低，南部高北部低，朝北敞口。
地貌以平原和低丘岗地为主。
土壤主要有红壤、黄壤、黄棕壤、冲积土、草甸土、沼泽土和水稻土。
区内植被类型多样，包括常绿阔叶林、针叶林、竹林、针阔混交林、常绿和落叶阔叶混交林、落叶阔叶林、夏绿林、山顶矮林、山地丘陵草灌、沙地植物、沼泽化草甸、沼泽、水生植物、农田植被。
2 鄱区植被固碳估算及措施袁芳等[4]已对江西省表层土壤有机碳库储量与空间分布特征做了研究，本文只对鄱区植被中植物固碳进行估算，并提出提高鄱区植被固碳的措施。
2.1 森林固碳根据魏文俊等[5]和王兵等[6]的研究，鄱区不同类型森林乔木层碳密度，由大到小依次为常绿阔叶林、针阔混交林、毛竹林、国外松林、杉木林、落叶阔叶林、灌木林、马尾松林和经济林，且碳密度随着林龄的增大而增大。
森林碳密度土壤层最大，植被层次之，枯落物层最小。
不同年龄森林乔木层碳储量，由大到小依次为中龄林、幼龄林、近熟林、成熟林、过熟林。
且幼龄林、中龄林和近熟林占鄱区森林面积的绝大部分。
不同森林碳储量由大到小依次为杉木林、马尾松林、常绿阔叶林、灌木林、经济林、毛竹林、针阔混交林、国外松林和落叶阔叶林。
由此可见，碳储量与碳密度的数量变化规律存在一定的差异，碳储量大的2种针叶林，均是以人工林为主的森林类型，其碳密度均小于阔叶林、针阔混交林和毛竹林；在未来森林演替成熟的过程中，森林植被乔木层的固碳能力仍将不断增强。
由于鄱区人们对常绿阔叶林的认识不足，许多地方将它当做杂木林、薪炭林，滥砍滥伐严重，极大地破坏了这一重要的生态系统，由此也造成了碳素的流失和碳素储存能力的下降。
对江西省森林碳储量与碳密度的研究表明，鄱区森林碳储量为364.3×106 t，为江西省森林碳储总量的24％，森林乔木层碳密度≤25.0 t/hm2，森林碳汇功能远低于20 世纪 70 年代之前[5，6]。
陈明皋等[7]研究表明，天然次生林物种多样性恢复最快，垂直结构复杂，系统的碳贮能力最强；人工林群落的结构相对比较简单，物种多样性相对较低，碳贮能力一般；而荒草地群落的结构最简单，物种多样性最低，碳贮能力也最差。
因此，建议对现有森林进行科学抚育与合理采伐形成合理的树种结构、林龄结构与林层结构，提高森林生态系统的稳定性与碳汇能力，如封山育林、保护天然次生林，大力营造复层林、针阔混交林，加强抚育间伐和对低质低效林的改造等，构建生态廊道、绿色乡村、生态城镇，继续推进荒山造林、退耕还林、沿湖防沙治沙与防护林建设工程、速生丰产林基地建设、油茶樟树毛竹等特色林业资源培育基地建设、生物质能源造林工程以及加快伐后更新造林等增加森林碳素积累量的措施。
2.2 水生植被和草地固碳鄱阳湖湿地是有机质的堆积场所，湿地中植物种类丰富，主要有湿生植物、挺水植物、浮水植物、漂浮植物、沉水植物。
这些植物通过光合作用使无机碳转为有机碳，使湿地成为碳库。
根据王晓鸿等[8]对鄱阳湖湿地生态系统的评估，鄱阳湖湿地的植物量（鲜重）429.03×104 t，风干后重37.6×104 t，固定CO2量为609 120 t/a。
为保护鄱阳湖湿地重要的固碳功能，应严禁围湖造田，健全水域环境监测网络，有组织地引进优良品种，建立人工栽培基地，对现有浮叶植物、水生植物和漂浮植物菱、荇菜、苦草等加强管理。
鄱阳湖是过水性湖，枯水期有大面积的湖滩草洲露出湖面，海拔 14.0～18.0 m的湖洲草地面积为12万hm2（理论载畜量为奶牛15万头/肉牛23万头）[9]。
鄱阳湖周边经济区零星的草地及田间坡地成片草场面积86.5万hm2，占全省可使用草原面积的34％（理论载畜量为61万个黄牛单位），鄱区草地面积占江西省的 37.3％。
根据朴世龙等[10]对中国草地植被生物量及其空间分布格局的研究，可推算出鄱区草地总生物量（地上生物量+地下生物量）为237×104 t，若风干草含水百分比取15％，植物生物量转换为碳采用系数0.45（按照文献[10]），可算出鄱区草地植被总固碳量为90.65×104 t。
人类活动如草地开垦、过度放牧、火烧等对草地碳循环过程有明显的影响。
草地开垦主要导致土壤中有机碳的大量损失。
就全球平均而言，草地开垦成农田，导致1 m深土层内的土壤碳损失20％～30％[11]，与森林被用作农田后1 m深土层内的土壤碳损失25％～30％相当[12]。
可见草地开垦成农田与毁林一样对全球碳循环有着重要的影响。
草地放牧利用是造成草地生态系统碳储量变化的另一个重要因素[13]。
孔玉华等[14]研究认为，合理放牧有助于土壤碳的积累，减少碳释放，过度放牧不仅使草地植物固定碳素的能力降低，大大减少了草地植被对土壤碳库的碳输入，而且促进了土壤的呼吸作用，加速碳素从土壤向大气中释放。
因此，必须加强草地生态系统碳循环过程与机理的理解，发展畜牧健康养殖区（健康养殖即在养殖环境自净能力限度内，养殖产生的污染对其他生物和养殖生物自身健康不产生危害状态下的养殖方式），进行合理放牧和草地资源生态监测，严格控制养殖数量和规模。
从而实现草地生态系统在减少与固定CO2过程中的重要功能。
2.3 农田植被固碳鄱区农田植被主要包括粮食作物、油料作物或经济林、棉麻作物、蔬菜等。
农田植被固碳量包括农田土壤固碳量（本文对土壤固碳量不作估算）和农作物固碳量。
农作物碳储量可根据下列公式计算[15]：式（1）中：Ti为i类农作物的总碳量，Ci为i类农作物的含碳量（％），Wi为i 类农作物的含水量（％），Ri为i类根冠比（地下生物量与地上生物量之比），Yi 为i类农作物的经济产量（收获产量）（t），Hi为 i 类农作物的经济系数（经济产量与生物产量的比值）；式（2）中：Di为 i 类农作物的碳密度（t/hm2），Ai 为 i 类农作物的总播种面积（hm2）。
不同作物的根冠比、经济系数和含碳量见表1 [16-19]，取 1 5％作为农作物的平均含水量。
根据鄱区2007年水稻和其他农作物的产量可得出鄱区水稻固碳量为18.51×106 t，其他农作物固碳量为2.13×106 t，鄱区农作物总固碳量为20.64×106 t，水稻碳密度为10 501.23 kg/hm2，农作物平均碳密度为9 615.89 kg/hm2（农作物产量和播种面积来自《2008江西省统计年鉴》）。
表1 不同作物的根冠比、含碳量和经济系数注：由于薯类的经济产量为块茎，因此，薯类作物的碳储量主要根据经济系数进行地上生物量计算。
作物根冠比含碳量经济系数水稻 0.60 41.44 0.55小麦 0.48 48.53 0.35玉米0.44 47.09 0.50大豆 0.92 43.99 0.435棉花 0.19 45.00 0.383油菜0.04 44.74 0.30薯类 - 44.19 0.80农作物固碳潜力指气温、水分、土壤肥力和农业技术措施等因素处在最适条件下，光能利用率达到上限时可能达到的最高产量的农作物固碳量。
根据菲律宾国际水稻研究所的结论，如果江西省光能利用率为5％，则双季稻平均产量可达8 381.25 kg/ hm2[20]。
国内外不少学者从不同角度对光能利用率的上限作过理论估算，Loomis等得出的结果为5.3％，黄秉维得出6.13％，因此，在逐步实现科学的农作物管理措施基础上，达到光能利用率 5％的固碳潜力水平是完全可能的。
鄱阳湖生态经济区建设背景下抚州低碳经济发展的研究
2012年4月内蒙古科技与经济A pril2012 第8期总第258期Inner M o ngo lia Science T echnolo gy&Economy N o.8T o tal N o.258鄱阳湖生态经济区建设背景下抚州低碳经济发展的研究许邦莲,胡 春,蔡志静,金 征(东华理工大学,江西抚州 344000) 摘 要:在分析抚州自身的环境和资源优势以及经济发展现状的基础上,提出了适宜抚州低碳经济发展的对策。
关键词:鄱阳湖;生态经济区;低碳经济 中图分类号:F127∶F205(256) 文献标识码:A 文章编号:1007—6921(2012)08—0003—02 全球气候变暖已成为事实,为减缓气候变暖,保护人类共同的家园,世界各国正在积极探索发展低碳经济,走低碳经济发展的道路。
发展低碳经济对中国既是挑战也是机遇,鄱阳湖生态经济区是新中国成立以来江西第一个上升为国家战略的区域规划,抚州作为鄱阳湖生态经济区规划的市区之一,充分利用自身的环境和资源优势,走低碳发展的道路,是该市推进工业化、城镇化,实现可持续发展,建立和谐城市的必然选择。
1 鄱阳湖生态经济区的内涵和意义鄱阳湖生态经济区是以江西鄱阳湖为核心,以鄱阳湖城市圈为依托,以保护生态、发展经济为重要战略构想,把鄱阳湖生态经济区建设成为全国生态文明与经济社会发展协调统一、人与自然和谐相处的生态经济示范区和中国低碳经济发展先行区。
国务院已于2009年12月12日正式批复《鄱阳湖生态经济区规划》,标志着建设鄱阳湖生态经济区正式上升为国家战略。
鄱阳湖生态经济区范围包括南昌、景德镇、鹰潭3市,以及九江、新余、抚州、宜春、上饶、吉安的部分县(市、区),共38个县(市、区),面积为5.12万km2,占江西省国土面积的30%,人口占江西省50%,经济总量占江西省60%,该区域是我国重要的生态功能保护区,是世界自然基金会划定的全球重要生态区,承担着调洪蓄水、调节气候、降解污染等多种生态功能。
环境保护和生态扶贫问题在鄱阳湖生态经济区的研究
《资源节约与环保》2017年第4期环境保护和生态扶贫问题在鄱阳湖生态经济区的研究郭家祯(都昌县环保局江西九江332600)」摘要:鄱阳湖作为我国重要的淡水湖泊，其^生态环境保护直接关系着经济区社会经济发展。
本文在对鄱阳湖生态经济区现状及其面临的形勢进行分析的基础上，对其存在的问题进行了探讨和研究，并提出了鄱阳湖生态经济区环境保护和生态扶贫策略，进一步保护好鄱阳湖环境,把生态环境优势转变成增收致富、兹济发展的动力源,D.关键词：鄱阳湖；生态经济区；环境保护;生态扶贫_________________________________________广鄱阳湖作为我国最大的淡水湖泊，对长江流域、江 西省乃至全国生态环境具有重要的作用。
国家在2009 年正式批复了《鄱阳湖生态经济区规划»，是扛西社会经 济发展的一个里程碑。
然而在鄱阳湖周边存在着工业泻 染、水土流失、滥砍滥发等生态环境问题，并且沿海地区 人口众多，西灾、因病导致农村贫祖问题突出，因此加强 鄱阳湖生态经济区环境保护和生态扶贫问题研究势在 必行，提高鄱阳湖及其周边环境质量，带动人们増收致 富，促进生态经济区乃至江西省社会经济发展。
1鄱阳湖生态经济区现状及其面临的形势鄱阳湖生态经济区位于江西省北部区域，涉及南 感、景德镇、鹰潭、九江等多个市区县，面积占江西省的 1/3,人口占江西省的1/2,经济总量占江西全省60%左 右。
鄱阳湖生态经济区的建设发展，主要以其自身的生 态环境和资源为特色，通过实现粗放型发展向集约化 发展方式转变，走出一条可持续发展、绿色崛起的社会 经济发展道路。
由于受到全球气候变化的影响，鄱阳湖水资源受 到了.严重的影响，并且随着沿湖周边工业化进程的加 快，鄱阳湖水质污染严童滥砍滥伐破坏了生态抵抗能 力，大风沙尘灾害经常发生，加重了鄱阳湖生态环境问 题;鄱阳湖区属于血吸虫病多发、区，影响r湖区社会经 济发展〇鄱阳湖周边原有经济基础力量薄弱，是江西省 贫困人口集中区域，而且不少县区还属于国家抉贫开 发的重点和享受西部大开发政策，其中省定扶贫重点 乡镇126个，占全省的22.4%，扶贫重点村973个，'占全省的22.8%…2鄱阳湖生态经济区环境保护和生态扶贫问题2.1鄱阳湖生态经济区环境保护问题(1) 大气、7J C污染严重,减排压力巨大。
鄱阳湖湿地优势植物枯落物的分解速率及碳、氮、磷释放动态特征
第４０卷第２４期２０２０年１２月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４０，Ｎｏ．２４Ｄｅｃ．，２０２０基金项目：国家自然科学基金项目（４１９７１１３３，４１４７１０８８）；中国科学院战略性先导科技专项（Ａ类）（ＸＤＡ２３０４０２０３）；地方合作项目（ＪＸＰＪＢ２０１６０１０１）；国家生态系统观测研究共享服务平台能力建设项目收稿日期：２０１９⁃０９⁃１６；㊀㊀修订日期：２０２０⁃０３⁃１０∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｙｕｘｂ＠ｉｇｓｎｒｒ．ａｃ．ｃｎＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１９０９１６１９２５张全军，张广帅，于秀波，刘宇，夏少霞，孟竹剑，许策，胡斌华，万松贤．鄱阳湖湿地优势植物枯落物的分解速率及碳㊁氮㊁磷释放动态特征．生态学报，２０２０，４０（２４）：８９０５⁃８９１６．ＺｈａｎｇＱＪ，ＺｈａｎｇＧＳ，ＹｕＸＢ，ＬｉｕＹ，ＸｉａＳＸ，ＭｅｎｇＺＪ，ＸｕＣ，ＨｕＢＨ，ＷａｎＳＸ．Ｄｙｎａｍｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｒａｔｅａｎｄｃａｒｂｏｎ，ｎｉｔｒｏｇｅｎａｎｄｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓｒｅｌｅａｓｅｏｆｔｈｅｄｏｍｉｎａｎｔｐｌａｎｔｓｉｎＰｏｙａｎｇＬａｋｅＷｅｔｌａｎｄ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２０，４０（２４）：８９０５⁃８９１６．鄱阳湖湿地优势植物枯落物的分解速率及碳㊁氮㊁磷释放动态特征张全军１，４，张广帅２，于秀波１，４，∗，刘㊀宇１，夏少霞１，孟竹剑１，许㊀策１，４，胡斌华３，万松贤３１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，北京㊀１００１０１２国家海洋环境监测中心，大连㊀１１６０２３３江西鄱阳湖南矶湿地国家级自然保护区管理局，南昌㊀３３００３８４中国科学院大学，北京㊀１０００４９摘要：植物枯落物分解对生态系统碳通量和养分循环有至关重要的作用，这一过程主要由３个相互作用的因素决定，即化学（枯落物理化特性）㊁物理（气候和环境）以及生物（参与枯落物分解的微生物和无脊椎动物）因素㊂在气候和立地环境条件相同的情况下，枯落物质量是制约分解的内在因素㊂在鄱阳湖湿地开展了野外定位观测实验，采用分解袋技术研究了鄱阳湖湿地优势植物芦苇（Ｐｈｒａｇｍｉｔｅ）㊁南荻（Ｔｒｉａｒｒｈｅｎａｌｕｔａｒｉｏｒｉｐａｒｉａ）和薹草（Ｃａｒｅｘ．ｃｉｎｅｒａｓｃｅｎｓＫüｋｅｎｔｈ）枯落物分解速率及碳（Ｃ）㊁氮（Ｎ）㊁磷（Ｐ）元素释放动态特的征差异性㊂结果表明，在０ １５０ｄ内三种植物枯落物的干物质分解速率和残留率以及碳相对归还指数（ＣＲＲＩ）㊁氮相对归还指数（ＮＲＲＩ）㊁磷相对归还指数（ＰＲＲＩ）差异性都极其显著㊂在０ １５０ｄ内分解速率都是芦苇的最大，薹草的次之，南荻最小㊂分解进行１５０ｄ后，芦苇㊁南荻和薹草枯落物干物质残留率依次约为５６．５７％㊁６７．９９％和６０．８８％，ＣＲＲＩ依次约为５７．４４％㊁３４．５８％和４１．７５％，ＮＲＲＩ依次约为５０．７１％㊁－２２．６６％㊁和２３．１８％，ＰＲＲＩ依次约为８８．９１％㊁７９．２７％和８５．６３％㊂用Ｏｌｓｏｎ负指数衰减模型拟合方程预测芦苇㊁南荻㊁薹草枯落物分解完成５０％所需的时间大约依次为１８４ｄ㊁２４９ｄ和２１０ｄ，分解完成９５％所需的时间依次为７９５ｄ㊁１０７８ｄ和９０８ｄ㊂芦苇和薹草枯落物碳㊁氮和磷在分解过程中都表现出净释放模式，而南荻枯落物的碳和磷也一直表现为净释放模式，但是氮一直表现为净积累模式㊂芦苇分解过程中的营养释放作用最强，而南荻群落对氮的吸收和富集效应最强㊂研究表明植物种类及基质物质量对枯落物分解及其养分释放有很强的调控作用㊂今后的研究应考虑不同物种枯落物混合时的分解过程以及分解过程中的微生物因素，以便能揭示植物群落物种多样性及微生物活动在湿地生物地球化学循环中的调控作用机制，以期为鄱阳湖湿地碳㊁氮和磷的生物地球化学循环提供更新的认识，为鄱阳湖湿地的科学管理㊁保护与恢复提供科学依据㊂关键词：鄱阳湖湿地；芦苇；南荻；薹草；枯落物分解；养分释放；化学计量比Ｄｙｎａｍｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｒａｔｅａｎｄｃａｒｂｏｎ，ｎｉｔｒｏｇｅｎａｎｄｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓｒｅｌｅａｓｅｏｆｔｈｅｄｏｍｉｎａｎｔｐｌａｎｔｓｉｎＰｏｙａｎｇＬａｋｅＷｅｔｌａｎｄＺＨＡＮＧＱｕａｎｊｕｎ１，４，ＺＨＡＮＧＧｕａｎｇｓｈｕａｉ２，ＹＵＸｉｕｂｏ１，４，∗，ＬＩＵＹｕ１，ＸＩＡＳｈａｏｘｉａ１，ＭＥＮＧＺｈｕｊｉａｎ１，ＸＵＣｅ１，４，ＨＵＢｉｎｈｕａ３，ＷＡＮＳｏｎｇｘｉａｎ３１ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥｃｏｓｙｓｔｅｍＮｅｔｗｏｒｋＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄＭｏｄｅｌｉｎｇ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃＳｃｉｅｎｃｅｓａｎｄＮａｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓＲｅｓｅａｒｃｈ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃｈｉｎａ６０９８㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀２ＮａｔｉｏｎａｌＭａｒｉｎｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＣｅｎｔｅｒ，Ｄａｌｉａｎ１１６０２３，Ｃｈｉｎａ３ＮａｎｊｉＷｅｔｌａｎｄＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒｅＲｅｓｅｒｖｅＡｇｅｎｃｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００３８，Ｃｈｉｎａ４ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｌｉｔｔｅｒｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｌｏｂａｌｃａｒｂｏｎ（Ｃ）ａｎｄｎｕｔｒｉｅｎｔｃｙｃｌｉｎｇ．Ｔｈｉｓｐｒｏｃｅｓｓｉｓｍａｉｎｌｙｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｂｙｔｈｒｅｅｆａｃｔｏｒｓｏｆｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ，ｎａｍｅｌｙ，ｃｈｅｍｉｃａｌ（ｐｈｙｓｉｃａｌａｎｄｃｈｅｍｉｃａｌｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｌｉｔｔｅｒ），ｐｈｙｓｉｃａｌ（ｃｌｉｍａｔｅａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ），ａｎｄｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ（ｍｉｃｒｏｏｒｇａｎｉｓｍｓａｎｄｉｎｖｅｒｔｅｂｒａｔｅｓｉｎｖｏｌｖｅｄｉｎｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｌｉｔｔｅｒ）ｆａｃｔｏｒ．Ｕｎｄｅｒｔｈｅｓａｍｅｃｌｉｍａｔｅａｎｄｓｉｔｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｌｉｔｔｅｒｉｓｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｆａｃｔｏｒｔｈａｔｒｅｓｔｒｉｃｔｓｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙａｉｍｓｔｏｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｒａｔｅａｎｄｄｙｎａｍｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｃａｒｂｏｎ，ｎｉｔｒｏｇｅｎ，ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓｒｅｌｅａｓｅｆｒｏｍｔｈｅｌｉｔｔｅｒｏｆＰｈｒａｇｍｉｔｅ，Ｔｒｉａｒｒｈｅｎａｌｕｔａｒｉｏｒｉｐａｒｉａ，Ｃａｒｅｘ．ｃｉｎｅｒａｓｃｅｎｓＫüｋｅｎｔｈｉｎＰｏｙａｎｇＬａｋｅｗｅｔｌａｎｄ，ｕｓｉｎｇｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｂａｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｒｅｗｅｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅｄｒｙｍａｓｓｒｅｍａｉｎｉｎｇｒａｔｅｓ，ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｒａｔｅｓ，ａｎｄｃａｒｂｏｎｒｅｌａｔｉｖｅｒｅｔｕｒｎｉｎｄｅｘ（ＣＲＲＩ），ｎｉｔｒｏｇｅｎｒｅｌａｔｉｖｅｒｅｔｕｒｎｉｎｄｅｘ（ＮＲＲＩ），ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓｒｅｌａｔｉｖｅｒｅｔｕｒｎｉｎｄｅｘ（ＰＲＲＩ）ｂｅｔｗｅｅｎｔｈｒｅｅｔｙｐｅｓｏｆｐｌａｎｔｓｌｉｔｔｅｒｗｉｔｈｉｎ０ １５０ｄ．ＴｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｒａｔｅｏｆＰｈｒａｇｍｉｔｅｗａｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔ，ｆｏｌｌｏｗｅｄｂｙＣａｒｅｘ．ｃｉｎｅｒａｓｃｅｎｓｌｉｔｔｅｒ，ａｎｄｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｒａｔｅｏｆＴｒｉａｒｒｈｅｎａｌｕｔａｒｉｏｒｉｐａｒｉａｗａｓｔｈｅｓｍａｌｌｅｓｔ．Ａｆｔｅｒ１５０ｄａｙｓｏｆｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｔｈｅｄｒｙｍａｓｓｒｅｍａｉｎｉｎｇｒａｔｅｓｏｆＰｈｒａｇｍｉｔｅ，ＴｒｉａｒｒｈｅｎａｌｕｔａｒｉｏｒｉｐａｒｉａＣａｒｅｘ．ｃｉｎｅｒａｓｃｅｎｓｗｅｒｅａｂｏｕｔ５６．５７％，６７．９９％，ａｎｄ６０．８８％．ＴｈｅＣＲＲＩｓｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅｐｌａｎｔｓｗｅｒｅ５７．４４％，３４．５８％ａｎｄ４１．７５％，ｔｈｅＮＲＲＩｓｏｆｔｈｅｍｗｅｒｅ５０．７１％，－２２．６６％，ａｎｄ２３．１８％，ａｎｄｔｈｅＰＲＲＩｓｏｆｔｈｅｍｗｅｒｅ８８．９１％，７９．２７％ａｎｄ８５．６３％，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆＯｌｓｏｎｎｅｇａｔｉｖｅｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｍｏｄｅｌｅｓｔｉｍａｔｅｄｔｈａｔｉｔｗｏｕｌｄｃｏｓｔ１８４，２４９ａｎｄ２１０ｄａｙｓｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｆｏｒｄｅｃｏｍｐｏｓｉｎｇ５０％ｏｆＰｈｒａｇｍｉｔｅ，Ｔｒｉａｒｒｈｅｎａｌｕｔａｒｉｏｒｉｐａｒｉａ，Ｃａｒｅｘ．ｃｉｎｅｒａｓｃｅｎｓｌｉｔｔｅｒａｎｄａｂｏｕｔ７５９，１０７８ａｎｄ９０８ｄａｙｓｆｏｒ９５％ｏｆｔｈｅｍ．ＴｈｅＣ，Ｎ，ＰｏｆＰｈｒａｇｍｉｔｅａｎｄＣａｒｅｘ．ｃｉｎｅｒａｓｃｅｎｓｌｉｔｔｅｒｓｈｏｗｅｄａｎｅｔｒｅｌｅａｓｅｐａｔｔｅｒｎｗｉｔｈｉｎ１５０ｄａｙｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｅＣａｎｄＰｏｆＴｒｉａｒｒｈｅｎａｌｕｔａｒｉｏｒｉｐａｒｉａｌｉｔｔｅｒａｌｓｏｓｈｏｗｅｄａｎｅｔｒｅｌｅａｓｅｐａｔｔｅｒｎ，ｂｕｔＮａｌｗａｙｓｓｈｏｗｅｄａｎｅｔａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎ．Ｏｕｒｓｔｕｄｉｅｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｌａｎｔｓｐｅｃｉｅｓａｎｄｔｈｅｐｈｙｓｉｃａｌａｎｄｃｈｅｍｉｃａｌｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｌｉｔｔｅｒｈａｄａｓｔｒｏｎｇｒｅｇｕｌａｔｏｒｙｅｆｆｅｃｔｏｎｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｒｅｌｅａｓｅｏｆｎｕｔｒｉｅｎｔｓ．Ｏｕｒｆｕｔｕｒｅｓｔｕｄｉｅｓｓｈｏｕｌｄｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｐｅｃｉｅｓｌｉｔｔｅｒｍｉｘｉｎｇａｎｄｔｈｅｍｉｃｒｏｂｉａｌｆａｃｔｏｒｓｉｎｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ，ｓｏａｓｔｏｒｅｖｅａｌｔｈｅｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｐｌａｎｔｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｐｅｃｉｅｓｄｉｖｅｒｓｉｔｙａｎｄｍｉｃｒｏｂｉａｌａｃｔｉｖｉｔｉｅｓｉｎｗｅｔｌａｎｄｂｉｏｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌｃｙｃｌｅ．ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｐｒｏｖｉｄｅａｒｅｎｅｗｅｄｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｆｏｒｔｈｅｂｉｏｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌｃｙｃｌｅｏｆＣ，Ｎ，ａｎｄＰｉｎＰｏｙａｎｇＬａｋｅｗｅｔｌａｎｄ，ａｎｄｔｏｐｒｏｖｉｄｅｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｂａｓｉｓｆｏｒｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｏｆＰｏｙａｎｇＬａｋｅｗｅｔｌａｎｄ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ＰｏｙａｎｇＬａｋｅｗｅｔｌａｎｄｓ；Ｐｈｒａｇｍｉｔｅ；Ｔｒｉａｒｒｈｅｎａｌｕｔａｒｉｏｒｉｐａｒｉａ；Ｃａｒｅｘ．ｃｉｎｅｒａｓｃｅｎｓＫüｋｅｎｔｈ；ｌｉｔｔｅｒｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ；ｓｔｏｉｃｈｉｏｍｅｔｒｉｃｒａｔｉｏ植物枯落物分解是生态系统功能的基本过程，对生态系统碳通量和养分循环都有至关重要的作用，能推动养分从植物枯落物返回到环境中，直接决定着植物吸收养分的有效性，对植被生产力起着关键的控制作用［１⁃２］㊂有研究表明，枯落物分解速率的变化往往会导致当地㊁区域甚至全球范围内碳库和氮库的巨大变化［３⁃４］㊂湿地生态系统仅覆盖全球面积的４％ ９％，但是它们初级生产力高，碳储存量却占整个陆地生态系统碳储量的３７％左右［５⁃６］㊂湿地植物枯落物分解会直接影响湿地生态系统中碳㊁氮㊁磷等生物必须营养元素的归还与积累［４，７⁃８］，是维持湿地生态系统能量流动㊁物质循环和养分平衡的关键生态过程［９⁃１０］㊂植物枯落物分解是一个非常复杂的过程，这一过程主要由３个相互作用的因素决定，即化学（枯落物理化特性）㊁物理（气候和环境）以及生物（参与枯落物分解的微生物和无脊椎动物）因素［４，１１⁃１２］㊂在温度和湿度不受限制的生态系统中，分解速率最重要的决定因素是枯落物的理化性质以及分解发生环境中的养分供应条件和分解者活动情况（即立地环境质量）［１３⁃１５］㊂枯落物的理化特性包括其表面性质㊁组织结构㊁营养元素及有机化合物的种类和含量等，Ｓｗｉｆｔ等［１６］将枯落物的化学属性称之为 基质质量（ｓｕｂｓｔｒａｔｅｑｕａｌｉｔｙ） ，定义为枯落物的相对可分解性㊂基质质量的描述指标主要有氮含量㊁磷含量㊁木质素含量㊁纤维素和半纤维素含量㊁酚类含量㊁以及ＣʒＮ㊁ＣʒＰ㊁ＮʒＰ和木质素ʒＮ等比例［１１］㊂基质质量对分解速率有很强的控制作用，能决定枯落物被破碎分解的难易程度，是制约枯落物分解的内在因素［１７］㊂在有些情况下从枯落物初始的ＣʒＮ或ＣʒＰ就能预测一些湿地枯落物的分解速率［１８］㊂然而，目前在气候相似但植被类型不同的局部地区枯落物分解的变异性究竟有多大，还有许多不清楚的地方［１９］㊂研究湿地枯落物分解及其影响机制有助于加深对全球尺度碳㊁氮生物地球化学循环的认识，也更加有助于湿地的保护和管理㊂鄱阳湖是我国第一大淡水湖泊，受流域来水和长江水位双重影响，年内丰水期和枯水期时间界限明显，丰枯期水位差可达十几米之多［２０］，这种独特的水文节律使得鄱阳湖湿地成为典型的季节性洪泛平原湿地，具有非常大面积干湿交替的洲滩湿地㊂这些洲滩上主要分布着大量的如芦苇（Ｐｈｒａｇｍｉｔｅｓ），南荻（Ｔｒｉａｒｒｈｅｎａｌｕｔａｒｉｏｒｉｐａｒｉａ）㊁薹草（Ｃａｒｅｘ）等挺水植物和湿生植物［２１⁃２４］，这些植物为湿地提供了大量的枯落物，其分解过程为湿地碳㊁氮和磷等养分元素的归还与积累做出了巨大的贡献［７，２５］㊂通过前期研究发，洲滩地下水位梯度［７］㊁湿地土壤养分条件和微生物条件［２６］以及湿地越冬水鸟粪便［１５］等因素对湿地薹草枯落物的分解及养分释放都有非常重要的影响㊂有研究表明鄱阳湖湿地不同类型的植物枯落物碳㊁氮和磷化学计量比差异非常明显［２７⁃２９］，分解速率可能也有所差异㊂然而迄今为止，涉及到鄱阳湖湿地不同类型湿地植物枯落物分解过程及养分元素释放特征的野外长期定位观测实验研究尚少㊂因此，本研究通过野外定位观测模拟实验，研究了鄱阳湖湿地优势植物芦苇㊁南荻和薹草枯落物分解速率及碳㊁氮和磷元素释放动态特的征差异性及其形成原因㊂以期为鄱阳湖湿地碳㊁氮和磷的生物地球化学循环提供更新的认识，为鄱阳湖湿地的科学管理㊁保护与恢复提供科学依据㊂１㊀材料和方法图１㊀样点在鄱阳湖湿地中的位置Ｆｉｇ．１㊀ＴｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｓａｍｐｌｉｎｇａｒｅａｉｎＰｏｙａｎｇＬａｋｅＷｅｔｌａｎｄ１．１㊀研究区域概况本研究区域位于鄱阳湖南矶山湿地国家级自然保护区内典型的碟形湖 白沙湖的洲滩上（图１）㊂该保７０９８㊀２４期㊀㊀㊀张全军㊀等：鄱阳湖湿地优势植物枯落物的分解速率及碳㊁氮㊁磷释放动态特征㊀护区位于鄱阳湖主湖区南部，地处赣江北支㊁中支和南支汇入鄱阳湖开放水域冲积形成的三角洲前缘，海拔在１２ １６ｍ（吴淞）［３０］㊂属亚热带暖湿型季风气候，夏季炎热多雨，冬季低温少雨［３１］㊂受鄱阳湖季节性水文节律的影响，保护区湿地有明显的丰水期和枯水期，丰水期（４月 ９月）内保护区除总面积不足４ｋｍ２的南山岛和矶山岛两个人居岛屿外其他草洲均被洪水淹没，处于典型的湖相水文状态㊂枯水期内（１０月 次年３月）湖水消退归入河道和一些碟形洼地，区内大小河流纵横，碟形湖泊星罗棋布，不同高程洲滩相继出露，整个三角洲地区呈现河㊁湖㊁洲交错的景观［３０］㊂这种特殊的水文节律使得保护区内形成了大量土壤肥沃㊁水热条件好的洲滩和浅滩，生长了丰富的湿生植物和水生植物，多样性极其丰富，其中以芦苇（Ｐｈｒａｇｍｉｔｅｓａｕｓｔｒａｌｉｓ）㊁南荻（Ｔｒｉａｒｒｈｅｎａｌｕｔａｒｉｏｒｉｐａｒｉａ）㊁薹草（Ｃａｒｅｘｃｉｎｅｒａｓｃｅｎｓ）等为优势种［２２，３２］㊂１．２㊀野外试验设计与实验室分析本研究始于２０１６年１１月中下旬㊂在调查鄱阳湖湿地植物分布格局的基础上，在白沙湖内选择人为干扰相对较少㊁植物群落发育良好㊁离湖心水线大约５００ｍ左右的洲滩上建立５块固定的试验样地，样地之间大约间隔５０ｍ左右（图１）㊂样地内的优势植物为芦苇㊁南荻㊁薹草等㊂在每个样地内选取一个点作为本次分解实验的５个重复样点（图１）㊂分解模拟实验采用分解袋法㊂选择１００目（孔径为０．１５ｍｍ）㊁规格为１５ｃｍˑ２０ｃｍ的白色网孔的尼龙网袋作为分解袋㊂这种网袋既能够避免分解袋中分解残体的非分解损失，也能保证分解作用不限制㊂图２㊀植物分解监测实验装置㊀Ｆｉｇ．２㊀Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄｅｖｉｃｅｔｏｐｅｒｆｏｒｍｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ㊀用于分解模拟实验的装置如图２所示㊂将直径０．４ｍ，高１ｍ的ＰＶＣ管固定在每个实验监测样点，埋入土壤中的深度为０．６ｍ，并在ＰＶＣ管内插入１ｍ高的竹竿，用于固定分解袋㊂２０１６年１０月上旬在固定样方周围洲滩的上采集芦苇㊁南荻和薹草成熟叶片㊂将采集好的植物叶片带回实验室用去离子水冲洗干净，剪成１０ｃｍ长小段后混合均匀（消除尺寸对分解的影响）装入牛皮纸信封内，置于烘箱１２０ħ杀青１ｈ后再６０ħ烘干７２小时㊂每种植物分别取５．００ｇ烘干的叶片５个重复测其初始养分含量（表２）㊂再将剩下的叶片分别装入尼龙网袋中制作成分解袋㊂分解袋内的样品有３种形式：第一种是内装５．００ｇ的芦苇叶片（以下简称ＬＷ），第二种内装５．００ｇ的南荻叶片（以下简称ＮＤ），第三种是内装５．００ｇ的薹草叶片（以下简称ＴＣ）㊂将制作好的分解袋带到样地固定在预先设置的５套装置内㊂将样品袋用短绳绑在在插入泥土中的竹竿管底部（不破坏地表原有枯落物结构），保证每个样品袋都充分地接触地表且相互不挤压㊂分别于实验开始后第１５天㊁３０天㊁６０天㊁９０天㊁１２０天和１５０天从各装置内取回分解袋㊂试验终止于４月中旬，因为洪水淹没样地改变了分解环境的水文条件㊂将取回的分解袋带回实验室，除去泥土㊁藻类以及吸附物等杂物，然后将所有样品装到有编号的牛皮信封中，置于６０ħ烘箱中烘干至恒重，称量其干物质残余量后再测定其中的总碳㊁总氮和总磷的含量㊂样品全碳和全氮含量使用元素分析仪（ＶａｒｉｏＭａｘＣＮＡｎａｌｙｚｅｒ，ＥｌｅｍｅｎｔａｒＡｎａｌｙｓｅｎｓｙｓｔｅｍｅＧｍｂＨ，Ｇｅｒｍａｎｙ）测定；全磷使用电感耦合等离子体发射光谱仪（ＩｎｄｕｃｔｉｖｅｌｙＣｏｕｐｌｅｄＰｌａｓｍａＯｐｔｉｃａｌＥｍｉｓｓｉｏｎＳｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ（ＩＣＰ⁃ＯＥＳ），Ｏｐｔｉｍａ５３００ＤＶ，Ｐｅｒｋｉｎ⁃Ｅｌｍｅｒ，Ａｍｅｒｉｃａ）测定㊂１．３㊀数据处理与统计分析植物枯落物分解过程的评估参数用以下公式计算：实测瞬时残留率（Ｔｈｅｒｅｍａｉｎｉｎｇｒａｔｅ，Ｒｔ）计算公式［３３］：Ｒｔ＝ＭｔＭ０ˑ１００％（１）８０９８㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀式中，Ｒｔ表示ｔ时刻残留率，Ｍｔ表示ｔ时刻重量，Ｍ０表示初始重量，ｔ表示分解时间㊂表１㊀芦苇㊁南荻和薹草成熟碳氮磷及化学计量比初始值Ｔａｂｌｅ１㊀Ａｂｕｎｄａｎｃｅｓｏｆｃａｒｂｏｎ，ｎｉｔｒｏｇｅｎ，ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓｉｎｉｎｉｔｉａｌｐｌａｎｔｓｌｉｔｔｅｒ芦苇Ｐｈｒａｇｍｉｔｅｓａｕｓｔｒａｌｉｓ南荻Ｔｒｉａｒｒｈｅｎａｌｕｔａｒｉｏｒｉｐａｒｉａ薹草Ｃａｒｅｘｃｉｎｅｒａｓｃｅｎｓ平均值标准差平均值标准差平均值标准差总碳Ｔｏｔａｌｃａｒｂｏｎ／％４３．８４３ａ１．２５８４３．０７８ｂ２．３０８４２．８２５ｃ１．２８６总氮Ｔｏｔａｌｎｉｔｒｏｇｅｎ／％３．８９３ａ０．５６４１．７６３ｂ０．１７４２．２１１ａ０．１６２总磷Ｔｏｔａｌｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓ／ɢ０．０６２ａ０．００９０．０５１ｂ０．００８０．０７３ａ０．００２碳氮比Ｃ／Ｎｒａｔｉｏ１１．２６２ａ０．８０３２４．４３４ｂ１．０４１１９．３６９ａ１．０４１碳磷比Ｃ／Ｐｒａｔｉｏ７１１．６７６ａ１０．１８５８４５．９０４ｂ１１．８２３５９０．２０９ａ２０．３７８氮磷比Ｎ／Ｐｒａｔｉｏ６３．１９３ａ５．４２３３４．６１９ｂ２．４５８３０．４７２ａ１．２５７㊀㊀差异显著性使用Ｔｕｋｅｙ检验㊂均值后的不同字母表示样本类型之间的显著差异（ｎ＝５，Ｐ＜０．０５）瞬时衰减系数（Ｔｈｅｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓｌｏｓｓｒａｔｅ，ｋ）用Ｏｌｓｏｎ负指数衰减模型［３４］计算：Ｍｔ＝Ｍ０ｅ－ｋｔ（２）式中，ｋ表示ｔ时刻瞬时分解速率参数，ｋ值越大分解速度越快㊂干物质残余率（ｙ）用负指数衰减模型［３５］ｌｅｖｅｎｂｅｒｇＭａｒｑｕａｒｄｔ算法进行模拟：ｙ＝ａˑｅ－ｋｔ（３）式中，ｙ为枯落物残留率，ａ为拟合参数，ｅ为自然底数㊂相对养分归还指数（ｒｅｌａｔｉｖｅｒｅｔｕｒｎｉｎｄｅｘ，ＲＲＩ）计算公式［３３］：ＲＲＩｔ＝Ｍ０ˑＣ０－ＭｔˑＣｔＭ０ˑＣ０ˑ１００％（４）式中，Ｃｔ为ｔ时刻某元素的浓度，Ｃ０为某元素的初始浓度㊂ＣＲＲＩ表示碳的相对归还指数（ｃａｒｂｏｎｒｅｌａｔｉｖｅｒｅｔｕｒｎｉｎｄｅｘ），ＮＲＲＩ表示氮积累指数（ｎｉｔｒｏｇｅｎｒｅｌａｔｉｖｅｒｅｔｕｒｎｉｎｄｅｘ），ＰＲＲＩ表示磷积累指数（ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓｒｅｌａｔｉｖｅｒｅｔｕｒｎｉｎｄｅｘ）㊂当ＲＲＩ为正数时表示枯落物分解过程中元素发生了净释放，当ＲＲＩ为负数时则表示发生了净累积㊂数据在Ｅｘｃｅｌ２０１６中统计分析，在Ｏｒｉｇｉｎ９．０软件中制图，在ＳＰＳＳ１９．０中进行单因素方差分析（ＡＮＯＶＡ），Ｔｕｋｅｙᶄｓｈｏｎｅｓｔｌｙ差异显著性检验以及Ｐｅａｒｓｏｎ相关性分析，在Ｏｒｉｇｉｎ９．０软件中进行单指数衰减模型拟合与制图㊂２㊀结果与分析２．１㊀植物枯落物分解速率及残留率的分异特征通过Ｏｌｓｏｎ负指数衰减模型Ｍｔ＝Ｍ０ｅ－ｋｔ计算出每个分解时间点的枯落物干物质瞬时衰减系数ｋ，结果表明：分解时间对芦苇㊁南荻和薹草枯落物ｋ值的影响极其显著（ＬＷ：Ｆ＝３７１．８２８，Ｐ＜０．０００１；ＮＤ：Ｆ＝１３２．８８９，Ｐ＜０．０００１；ＴＣʒＦ＝８９．０４７，Ｐ＜０．０００１）㊂三种植物枯落物干物质ｋ值都呈现出快速增大至最大值然后又迅速下降直至稳定的趋势（图３）㊂其中芦苇ｋ值在１５ｄ内增加至最大值１．１７，在１０ｄ到９０ｄ内快速下降至０．４９左右，第９０天后非常缓慢地变小直至稳定；南荻和薹草的ｋ值在３０ｄ左右增加至最大值，最大值分别约为０．５７和０．９２，在３０ ９０ｄ内快速下降，第９０天后也非常缓慢地变小直至稳定（图３）㊂单因素方差检验发现，在０ １５０ｄ内芦苇㊁南荻和薹草枯落物干物质ｋ值的差异性极显著（１０ｄ：Ｆ＝１４８．６４２，Ｐ＜０．０００１；３０ｄ：Ｆ＝１０８．１４７，Ｐ＜０．０００１；６０ｄ：Ｆ＝９．０６８，Ｐ＝０．００５；９０ｄ：Ｆ＝３０．６１７，Ｐ＜０．０００１；１２０ｄ：Ｆ＝２２．７６８，Ｐ＜０．０００１；１５０ｄ：Ｆ＝１７．８５７，Ｐ＜０．０００１）㊂此外，在每个分解时间点上ｋ值都是芦苇的最大，薹草的次之，南荻最小（图３）㊂９０９８㊀２４期㊀㊀㊀张全军㊀等：鄱阳湖湿地优势植物枯落物的分解速率及碳㊁氮㊁磷释放动态特征㊀０１９８㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀图３㊀芦苇㊁南荻和薹草枯落物干物质分解速率及残留率动态拟合Ｆｉｇ．３㊀ＤｙｎａｍｉｃｓｏｆｄｅｃａｙｒａｔｅａｎｄｒｅｍａｉｎｉｎｇｒａｔｅｏｆｄｒｙｍａｓｓｏｆＰｈｒａｇｍｉｔｅｓａｕｓｔｒａｌｉｓ，Ｔｒｉａｒｒｈｅｎａｌｕｔａｒｉｏｒｉｐａｒｉａ，Ｃａｒｅｘｃｉｎｅｒａｓｃｅｎｓｌｉｔｔｅｒ在０ １５０ｄ内，芦苇㊁南荻和薹草枯落物的干物质残留率呈现逐渐减小趋势（图３）㊂分解时间对三种植物枯落物的干物质残留率的影响极其显著（ＬＷ：Ｆ＝８６３．５９１，Ｐ＜０．０００１；ＮＤ：Ｆ＝９２７．０８６，Ｐ＜０．０００１；ＴＣ：Ｆ＝７５．４８８，Ｐ＜０．０００１）㊂分解０ １５０ｄ内，三种植物枯落物的干物质残留率也具有极显著的差异性（１０ｄ：Ｆ＝１５６．１９８，Ｐ＜０．０００１；３０ｄ：Ｆ＝１１７．４０９，Ｐ＜０．０００１；６０ｄ：Ｆ＝９．５７３，Ｐ＝０．００４；９０ｄ：Ｆ＝２９．７７，Ｐ＜０．０００１；１２０ｄ：Ｆ＝２３．３０２，Ｐ＜０．０００１；１５０ｄ：Ｆ＝２０．３８６，Ｐ＜０．０００１）㊂此外，在０ １５０ｄ内的干物质残留率总是南荻最大，薹草次之，芦苇最低㊂分解１５０ｄ后南荻㊁薹草和芦苇枯落物的干物质残留率依次约为６７．９９％㊁６０．８８％和５６．５７％（图３）㊂将干物质残留率用Ｏｌｓｏｎ负指数衰减模型的ｌｅｖｅｎｂｅｒｇＭａｒｑｕａｒｄｔ算法进行拟合，发现拟合效果非常好，拟合系数Ｒ２均在０．８４以上，拟合方程的各参数如图３与表２所示㊂通过拟合方程预测出芦苇㊁南荻㊁薹草枯落物分解完成５０％所需的时间大约依次为１８４ｄ㊁２４９ｄ和２１０ｄ，分解完成９５％所需的时间依次为７９５ｄ（约２．１８ａ）㊁１０７８ｄ（约２．９５ａ）和９０８ｄ（约２．４９ａ），并且３种样品的平均分解速率差异极显著（Ｐ＜０．０００１），分别约为０．００３７７㊁０．００２７８和０．００３３０．表２㊀芦苇㊁南荻和薹草枯落物分解过程Ｏｌｓｏｎ时间衰减模型拟合参数表Ｔａｂｌｅ２㊀ＦｉｔｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＯｌｓｏｎｄｅｃａｙＭｏｄｅｌｆｏｒｓａｍｐｌｅｓｄｕｒｉｎｇｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｐｒｏｇｒｅｓｓＯｌｓｏｎ时间衰减模型ＯｌｓｏｎｄｅｃａｙＭｏｄｅｌｋＲ２Ｔ０．５／ｄＴ０．９５／ｄ芦苇ＰｈｒａｇｍｉｔｅｓａｕｓｔｒａｌｉｓＲ＝９８．０９４４１ｅ－０．００３７７ｔ０．００３７７０．８４７３１１８３．８６７９４．６２南荻ＴｒｉａｒｒｈｅｎａｌｕｔａｒｉｏｒｉｐａｒｉａＲ＝９４．９９４５７ｅ－０．００２７８ｔ０．００２７８０．８７８８３２４９．３３１０７７．６０薹草ＣａｒｅｘｃｉｎｅｒａｓｃｅｎｓＲ＝９８．８３９０７ｅ－０．００１３３０ｔ０．００３３００．８９２０１２１０．０５９０７．８０㊀㊀样品分解完成５０％所需时间Ｔ０．５＝－ｌｎ（０．５）／ｋ，完成９５％分解所需时间Ｔ０．９５＝－ｌｎ（０．０５）／ｋ，ｋ是分解速率常数２．２㊀植物枯落物碳㊁氮㊁磷释放动态分异特征在整个分解０ １５０ｄ内芦苇㊁南荻和薹草枯落物的碳元素都表现为净释放模式（ＣＲＲＩ＞０），未出现积累的情况（图４）㊂不同分解时间段内三种植物枯落物ＣＲＲＩ值差异性极显著（１０ｄ：Ｆ＝１８５．６１３，Ｐ＜０．０００１；３０ｄ：Ｆ＝２３．９２７，Ｐ＜０．０００１；６０ｄ：Ｆ＝１３．３１９，Ｐ＝０．００３；９０ｄ：Ｆ＝１０４．３４９，Ｐ＜０．０００１；１２０ｄ：Ｆ＝５３．７４２，Ｐ＜０．０００１；１５０ｄ：Ｆ＝１０３．０９５，Ｐ＜０．０００１）㊂在每个分解时间都是芦苇的ＣＲＲＩ值最高，薹草次之，南荻最小㊂随着分解的进行三种植物枯落物的ＣＲＲＩ一直在持续增大，直到到１５０ｄ时芦苇㊁薹草和南荻枯落物的ＣＲＲＩ值依次增大至约为５７．４４％㊁４１．７５％和３４．５８％（图４）㊂图４㊀枯落物分解过程碳㊁氮㊁磷相对归还指数动态Ｆｉｇ．４㊀ＤｙｎａｍｉｃｓｏｆＲＲＩｓｏｆＰｈｒａｇｍｉｔｅｓａｕｓｔｒａｌｉｓ，Ｔｒｉａｒｒｈｅｎａｌｕｔａｒｉｏｒｉｐａｒｉａ，Ｃａｒｅｘｃｉｎｅｒａｓｃｅｎｓｌｉｔｔｅｒ在整个分解０ １５０ｄ内芦苇和薹草枯落物的氮元素都表现为净释放模式（ＮＲＲＩ＞０），未出现积累的情况，而南荻的氮元素一直表现为净积累模式（ＮＲＲＩ＜０），未出现释放的情况（图４）㊂分解０ １５０ｄ３种植物枯落物的ＮＲＲＩ值差异性极其显著（１０ｄ：Ｆ＝３９．４７２，Ｐ＜０．０００１；３０ｄ：Ｆ＝３８．２４８，Ｐ＜０．０００１；６０ｄ：Ｆ＝７１．２２３，Ｐ＜０．０００１；９０ｄ：Ｆ＝１７８．９９３，Ｐ＜０．０００１；１２０ｄ：Ｆ＝４７．０７４，Ｐ＜０．０００１；１５０ｄ：Ｆ＝３３．６１４，Ｐ＜０．０００１）㊂每个分解时间段的ＮＲＲＩ值均为芦苇最高，薹草次之，南荻最小㊂随着分解的进行ＮＲＲＩ值并不是一直都升高，而是波动起伏的㊂芦苇的的ＮＲＲＩ值波幅度很小，整体呈现出一直增大的趋势㊂薹草ＮＲＲＩ值在０ １０ｄ内快速升高，而１５ ３０ｄ内快速减小，在３０ １５０ｄ内一直以非常缓慢的速度增大㊂南荻的ＮＲＲＩ在０ ６０ｄ内迅速下降至最小值约－４４．５３％，在６０ １２０ｄ内缓慢上升至约－１８．０１％，在１５０ｄ时有减小至约－２２．６６％，南荻的ＮＲＲＩ在０ １５０ｄ内虽上下波动起伏，但均为负值（图４）㊂在整个分解０ １５０ｄ内芦苇㊁南荻和薹草枯落物的磷元素都表现为净释放模式（ＰＲＲＩ＞０），未出现积累的情况（图４）㊂不同分解时间段内三种植物枯落物ＰＲＲＩ值差异性极显著（１０ｄ：Ｆ＝２５．３２４，Ｐ＜０．０００１；３０ｄ：Ｆ＝１２０．０７１，Ｐ＜０．０００１；６０ｄ：Ｆ＝１０８．８７９，Ｐ＜０．０００１；９０ｄ：Ｆ＝３３９．１１８，Ｐ＜０．０００１；１２０ｄ：Ｆ＝１５９．２９６，Ｐ＜０．０００１；１５０ｄ：Ｆ＝９４．７１８，Ｐ＜０．０００１）㊂３种植物枯落物的ＰＲＲＩ值相差不大，但是每个分解时间段内ＰＲＲＩ值都是芦苇最高，薹草次之，南荻最小㊂随着分解的进行三种植物枯落物的ＰＲＲＩ值都持续升高，都在０ ３０ｄ内快速上升至最大值后再逐渐缓慢增大，到１５０ｄ时，芦苇㊁薹草㊁南荻枯落物的ＰＲＲＩ值分别依次约为８８．９１％㊁８５．６３％和７９．２７％（图４）㊂１１９８㊀２４期㊀㊀㊀张全军㊀等：鄱阳湖湿地优势植物枯落物的分解速率及碳㊁氮㊁磷释放动态特征㊀２１９８㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀图５㊀枯落物分解过程碳㊁氮㊁磷化学计量比动态Ｆｉｇ．５㊀ＤｙｎａｍｉｃｓｏｆｓｔｏｉｃｈｉｏｍｅｔｒｉｃｒａｔｉｏｏｆＰｈｒａｇｍｉｔｅｓａｕｓｔｒａｌｉｓ，Ｔｒｉａｒｒｈｅｎａｌｕｔａｒｉｏｒｉｐａｒｉａ，Ｃａｒｅｘｃｉｎｅｒａｓｃｅｎｓｌｉｔｔｅｒ２．３㊀植物枯落物碳㊁氮㊁磷化学计量比分异特征芦苇㊁南荻和薹草枯落物分解过程中的碳㊁氮㊁磷化学计量比动态变化十分明显（图５）㊂在分解的起始阶段，Ｃ／Ｎ比值的大小顺序为：南荻（约２４．４３）＞薹草（约１９．３７）＞芦苇（约１１．２６）㊂但是随着分解的进行，在１５ １５０ｄ内Ｃ／Ｎ的大小顺序变为：薹草＞南荻＞芦苇，并且芦苇Ｃ／Ｎ比一直比其他两种低很多，而薹草和南荻Ｃ／Ｎ比差值并不大㊂不同分解时间段内三种植物枯落物Ｃ／Ｎ比值差异性显著（Ｐ＜０．０５）㊂从植物种类来看，芦苇Ｃ／Ｎ比在一直在缓慢下降，在１５０ｄ时达到最小值（约９．８５），比初始值低约１２．５２％；南荻的Ｃ／Ｎ在０ ６０ｄ持续快速降低到最小值（约１２．８３），然后缓慢上升，到１５０时约为１３．０５，比初始值低约４６．５８％薹草的Ｃ／Ｎ比在０ ６０ｄ内小幅度增大，在６０ｄ时达到最小值（约１４．９８），而后逐渐缓慢增加，到１５０ｄ时约为１５．９６，比初始值低约１７．６０％（图５）㊂在分解的起始阶段，Ｃ／Ｐ比值的大小顺序为：南荻（约８４５．６０）＞芦苇（约７１１．６８）＞薹草（约５９０．２１）㊂但是随着分解的进行，在１５ｄ以及９０ １５０ｄ内Ｃ／Ｐ的大小顺序变为：芦苇＞南荻＞薹草，并且三者之间差值并不大；在３０ ６０ｄ内Ｃ／Ｐ的大小顺序变为：芦苇＞薹草＞南荻，并且芦苇Ｃ／Ｎ比一直比其他两种高很多，而薹草和南荻Ｃ／Ｎ比差值并不大㊂不同分解时间段内三种植物枯落物Ｃ／Ｎ比值差异性显著（Ｐ＜０．０５）㊂从植物种类来看，芦苇Ｃ／Ｐ比在０ ３０ｄ内迅速增大至最大值（约为３７５５．５８），然后缓慢减小，直至第１５０天时仍比初始值高约２８４．９３％；南荻的Ｃ／Ｐ在０ ３０ｄ内快速增加，在３０ １２０ｄ内持续缓慢增大到最大值（约３０９１．２９），然后缓慢下降，到１５０ｄ时仍比初始值高约２１５．６５％；薹草的Ｃ／Ｐ比在０ ３０ｄ内快速增加，在３０ １２０ｄ内持续缓慢增大到最大值（约２６９４．４７），而后逐渐缓慢下降，到１５０ｄ仍比初始值高约３１６．９６％（图５）㊂在分解的起始阶段，Ｎ／Ｐ比值的大小顺序为：芦苇（约６３．１９）＞南荻（约３４．６２）＞薹草（约３０．４７）㊂随着分解的进行，在０ １５０ｄ内Ｎ／Ｐ的大小顺序没有发生改变㊂芦苇Ｎ／Ｐ比一直比其他两种高很多，而薹草和南荻Ｎ／Ｐ比差值并不大㊂不同分解时间段内三种植物枯落物Ｎ／Ｐ比值差异性显著（Ｐ＜０．０５）㊂从植物种类来看，芦苇Ｎ／Ｐ比在０ ３０ｄ内迅速增大至最大值（约为３３３．４４），然后缓慢减小，直至第１５０天时仍比初始值高约３４８．５５％；南荻的Ｎ／Ｐ在０ ３０ｄ内快速增加，在３０ １２０ｄ内持续缓慢增大到最大值（约２２１．０２），然后缓慢下降，到１５０ｄ时仍比初始值高约４１９．９１％；薹草的Ｎ／Ｐ比在０ ３０ｄ内快速增加，在３０ ９０ｄ内持续缓慢增大到最大值（约１７６．３１），而后逐渐缓慢下降，到１５０ｄ仍比初始值高约４２８．９８％（图５）㊂３ 讨论通过在鄱阳湖湿地展开野外定位观测研究，对湿地不同优势植物芦苇㊁南荻和薹草枯落物进行１５０ｄ的分解模拟实验，发现３种植物枯落物干物质分解速率ｋ值及残留率都存在极显著的差异性（图３），这表明不同物种对枯落物的分解有不同程度的影响㊂本研究的分解模拟实验是在相同的非生物（光㊁温㊁水）条件下㊁相同的土壤类型和相同的试验持续时间内进行的，所以植物枯落物分解的差异性主要与不同物种枯落物之间的化学组成与其计量比的差异有关（表１），而不是与小气候［１１］㊁水分条件［７］及土壤微生物活性［３６］的差异有关㊂本研究中三种植物枯落物的碳㊁氮和磷含量及其化学计量比在０ １５０ｄ内差异性极显著㊂我们的研究结果与许多前人在这方面的研究结果是一致的［２，１１⁃１２，１９，３６］，认为在其他条件相同时，枯落物的质量，如木质素含量㊁碳㊁氮和磷等养分浓度及其化学计量比，特别是氮和磷的浓度与分解速率有着非常密切的关系［３７⁃３９］㊂在通常情况下，木质素等不容易分解的成含量高以及低氮㊁低磷的枯落物分解速率很慢［１１，４０］，反之，较高营养含量和较低木质素含量的枯落物往往能更快更容易地被分解［４１］㊂一般在湿地生态系统中植物叶片ＣʒＮ含量或ＣʒＰ含量越高，其分解速率越慢［４２］㊂本研究中芦苇叶片的碳和氮初始含量最高㊁薹草次之，而南荻的碳和氮含量最低，南荻初始ＣʒＮ和ＣʒＰ最高，而芦苇ＣʒＮ最低（表１），因此，在每个分解时间点上的分解速率都是芦苇的最大，薹草的次之，南荻最小（图３）㊂３种植物枯落物分解速率ｋ都呈现出０ １５ｄ内（芦苇）或０ ３０ｄ内（南荻和薹草）快速增大至最大值然后又迅速下降直至９０ｄ以后趋于稳定的趋势（图３）㊂这是可能由于鄱阳湖湿地环境中水分比较充足［４３］，分解前期植物枯落物中可溶解成分快速淋溶，水溶成分和非木质素碳水化合物优先分解，且分解速率非常快［４４］，而分解中后期期已木质化的未分解碳水化合物与原有木质素在微生物作用下同时降解，这个过程就比较缓慢，直到最后枯落物的木质素含量趋于稳定，残余物质逐渐腐殖化，这时候分解速率非常小也很稳定［４５］㊂３种植物枯落物分解过程中的碳㊁氮和磷归还指数及其化学计量比都存在极显著的差异性㊁并且碳㊁氮和磷归还指数的值都表现为芦苇的最高，薹草次之，南荻最小（图４），这与分解速率大小规律是高度一致的㊂这进一步说明枯落物的质量对枯落物分解过程中的养分释放也有十分重要的影响［４６］，植物叶片枯落物ＣʒＮ及ＣʒＰ对分解过程中碳㊁氮和磷释放量具有显著的调控作用［３９］㊂本研究中三种植物枯落物的ＣＲＲＩ一直在持续增大，并且前期增加速度快，后期增加速度较慢（图４）㊂这与前人的研究结果基本一致［３３，４７］㊂一般情况下，ＣＲＲＩ变化整体包含前期快速增加和后期缓慢增加两个过程［４８］，在前期淋溶过程中溶解性碳水化合物快速发生淋溶，ＣＲＲＩ会快速的增加，而后期受外部环境因子的激发作用或者外源营养元素输入等因素的影响［１５，４４］，土壤微生物数量变多㊁活力增强，分解残留物中剩余木质素㊁纤维素和单宁等难分解物质开始逐渐的被微生物所利用，此时ＣＲＲＩ的增加速度开始减缓甚至开始减小［４４］㊂３种植物枯落物的ＮＲＲＩ表现出不相同的趋势㊂在整个分解过程芦苇和薹草ＮＲＲＩ都正值，表现为波浪式缓慢增加，都是氮的净释放模式㊂而南荻的ＮＲＲＩ在整个分解过程中均为负值，呈现先迅速下降再缓慢增加的趋势，都是氮的净积累模式（图４）㊂这是因为淋溶过程氮元素会由于含氮盐的流失而释放，但是在微生物在分解大分子蛋白质时会因对氮需求的增加而导致氮积累［４９］，ＮＲＲＩ增加速度会减缓甚至会大幅下降［５０］，因此ＮＲＲＩ会表现出波动起伏的情况㊂另外，分解过程中氮元素净积累还是净释放还与初始状态下的ＣʒＮ和氮元素浓度有关［５１⁃５２］，当氮浓度高于２．０％或ＣʒＮ在２５ ３０之间时，氮元素开始释放，当氮浓度过低时则会发生氮的积累㊂本研究中，南荻叶片氮浓度约为１．７６３％，而薹草和芦苇叶片氮浓度均大于２．０％（表１）㊂因此，芦苇和薹草表现为氮释放，而南荻表现为氮积累㊂本研究中３种植物枯落物分解过程中ＰＲＲＩ都表现为在０ ３０ｄ内快速上升至最大值后再逐渐缓慢增大３１９８㊀２４期㊀㊀㊀张全军㊀等：鄱阳湖湿地优势植物枯落物的分解速率及碳㊁氮㊁磷释放动态特征㊀４１９８㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀直至稳定的趋势（图４）㊂这与前人的研究结果基本一致㊂由于植物组织中的磷主要以磷酸根或化合物的形式存在而容易发生淋溶损失的原因［５３］，分解初期磷的淋溶作用比较强，枯落物中磷归还速度的非常快，当磷释放到一定程度时浓度较低时归还速度就会减缓并趋于稳定［５４］㊂而在Ｋｕｅｈｎ和Ｓｕｂｅｒｋｒｏｐｐ［２１］的研究发现在灯芯草（Ｊｕｎｃｕｓｅｆｆｕｓｅｓ）的分解过程中，枯落物中磷元素浓度略有增加㊂这种研究结果的不一致主要是因为本研究所选择三种湿地植物叶片枯落物中磷元素的浓度远远高于灯芯草叶片中磷元素的浓度㊂在鄱阳湖湿地生态系统中主要优势植物的分解过程并不受到磷元素限制的影响，植物枯落物残存的磷元素足以供给微生物用于自身的生长，并且还会把多余的磷元素释放到环境中［７，１５，２９］㊂４㊀结论本研究在江西省鄱阳湖湿地展开野外定位观测实验，采用分解法对３种优势湿地植物芦苇㊁南荻和薹草枯落物分解过程进行了研究㊂表明在气候和立地环境条件相同的情况下，植物种类及基质物质量对枯落物分解及其养分释放有很强的调控作用㊂主要结论如下：（１）芦苇㊁南荻和薹草枯落物的分解速率㊁干物质残留率以及碳㊁氮和磷的相对归还指数都有极显著的差异性；（２）在０ １５０ｄ内分解速率都是芦苇的最大，薹草的次之，南荻最小㊂用Ｏｌｓｏｎ负指数衰减模型拟合方程预测芦苇㊁南荻㊁薹草枯落物分解完成５０％所需的时间大约依次为１８４ｄ㊁２４９ｄ和２１０ｄ，分解完成９５％所需的时间依次为７９５ｄ㊁１０７８ｄ和９０８ｄ；（３）三种植物枯落物Ｃ和Ｐ在分解过程中都表现出净释放模式，而南荻枯落物的Ｎ一直表现为净积累模式㊂芦苇分解过程中的营养释放作用最强，而南荻群落对氮的吸收和富集效应最强㊂开展枯水期鄱阳湖湿地优势植物分解过程的研究，不仅有助于深入理解湖泊湿地优势植物枯落物在碳㊁氮㊁磷生物地球化学循环过程的作用，为鄱阳湖水文节律变化背景下草洲营养元素释放过程的预测提供数据支持，而且有利于完善鄱阳湖生态安全预警机制，并为草洲管理提供科学认识㊂今后的研究应考虑不同物种枯落物混合时的分解过程以及分解过程中的微生物因素，以便能揭示植物群落物种多样性及微生物活动在湿地生物地球化学循环中的调控作用机制㊂致谢：感谢江西鄱阳湖南矶湿地国家级自然保护区管理局及相关工作人员对本研究野外工作的支持；感谢南昌大学生命科学研究院流域生态学研究所的金松斌老师㊁兰志春博士和沈瑞昌博士在室内试验提供的帮助；感谢南昌大学张欢老师㊁吴申浩同学和王鑫同学㊁中国科学院地理科学与资源研究所博士生饶滴滴同学对野外样地布设㊁取样以及制图的帮助㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀ＳｃｈｌｅｓｉｎｇｅｒＷＨ．Ｂｉｏｇｅｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ：ＡｎＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＧｌｏｂａｌＣｈａｎｇｅ．ＳａｎＤｉｅｇｏ：ＡｃａｄｅｍｉｃＰｒｅｓｓ，１９９１．［２］㊀ＨｏｏｒｅｎｓＢ，ＡｅｒｔｓＲ，ＳｔｒｏｅｔｅｎｇａＭ．Ｄｏｅｓｉｎｉｔｉａｌｌｉｔｔｅｒｃｈｅｍｉｓｔｒｙｅｘｐｌａｉｎｌｉｔｔｅｒｍｉｘｔｕｒｅｅｆｆｅｃｔｓｏｎｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ？Ｏｅｃｏｌｏｇｉａ，２００３，１３７（４）：５７８⁃５８６．［３］㊀ＳｕｎＺＧ，ＭｏｕＸＪ，ＳｕｎＷＬ．ＰｏｔｅｎｔｉａｌｅｆｆｅｃｔｓｏｆｔｉｄａｌｆｌａｔｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｎｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｎｕｔｒｉｅｎｔｄｙｎａｍｉｃｓｏｆＰｈｒａｇｍｉｔｅｓａｕｓｔｒａｌｉｓ，ＳｕａｅｄａｓａｌｓａａｎｄＳｕａｅｄａｇｌａｕｃａｌｉｔｔｅｒｉｎｎｅｗｌｙｃｒｅａｔｅｄｍａｒｓｈｅｓｏｆｔｈｅＹｅｌｌｏｗＲｉｖｅｒＥｓｔｕａｒｙ，Ｃｈｉｎａ．ＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１６，９３：１７５⁃１８６．［４］㊀ＢｅｒｇＢ，ＬａｓｋｏｗｓｋｉＲ．ＬｉｔｔｅｒＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ：ＡＧｕｉｄｅｔｏＣａｒｂｏｎａｎｄＮｕｔｒｉｅｎｔＴｕｒｎｏｖｅｒ．Ｌｏｎｄｏｎ：ＡｃａｄｅｍｉｃＰｒｅｓｓ，２００６．［５］㊀ＲｏｅｈｍＣＬ．Ｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｉｎｗｅｔｌａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓ／／ＤｅｌＧｉｏｒｇｉｏＰＡ，ＷｉｌｌｉａｍｓＰＪＬＢ，ｅｄｓ．ＲｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｉｎＡｑｕａｔｉｃＥｃｏｓｙｓｔｅｍｓ．Ｏｘｆｏｒｄ：ＯｘｆｏｒｄＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２００５．［６］㊀ＤｅｌＧｉｏｒｇｉｏＰＡ，ＬｅＢＷｉｌｌｉａｍｓＰＪ．ＲｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｉｎＡｑｕａｔｉｃＥｃｏｓｙｓｔｅｍｓ．Ｏｘｆｏｒｄ：ＯｘｆｏｒｄＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２００５．［７］㊀ＺｈａｎｇＱＪ，ＺｈａｎｇＧＳ，ＹｕＸＢ，ＬｉｕＹ，ＸｉａＳＸ，ＹａＬ，ＨｕＢＨ，ＷａｎＳＸ．Ｅｆｆｅｃｔｏｆｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｌｅｖｅｌｏｎｔｈｅｒｅｌｅａｓｅｏｆｃａｒｂｏｎ，ｎｉｔｒｏｇｅｎａｎｄｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓｄｕｒｉｎｇｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆＣａｒｅｘ．ｃｉｎｅｒａｓｃｅｎｓｋüｋｅｎｔｈｉｎｔｈｅｔｙｐｉｃａｌｓｅａｓｏｎａｌｆｌｏｏｄｐｌａｉｎｉｎｄｒｙｓｅａｓｏｎ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｒｅｓｈｗａｔｅｒＥｃｏｌｏｇｙ，２０１９，３４（１）：３０５⁃３２２．［８］㊀ＦｉｏｒｅｔｔｏＡ，ＤｉＮａｒｄｏＣ，ＰａｐａＳ，ＦｕｇｇｉＡ．Ｌｉｇｎｉｎａｎｄｃｅｌｌｕｌｏｓｅｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎａｎｄｎｉｔｒｏｇｅｎｄｙｎａｍｉｃｓｄｕｒｉｎｇｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｒｅｅｌｅａｆｌｉｔｔｅｒｓｐｅｃｉｅｓ。
鄱阳湖生态经济区发展低碳农业的模式选择和技术支持研究的开题报告
鄱阳湖生态经济区发展低碳农业的模式选择和技术支持研究的开题报告一、研究背景和意义鄱阳湖位于中国江西省北部，是中国第一个国家级自然保护区和湿地公约指定的重要湿地之一，也是中国五大淡水湖之一，面积约为3700平方公里。
鄱阳湖区拥有广泛的水资源和丰富的自然资源，近年来也逐渐成为了中国重要的农业和渔业生产基地。
但是，长期以来的无序开发和保护不力，已导致该区域生态破坏和环境恶化的问题日益突出。
在这种背景下，低碳农业成为鄱阳湖区域可持续发展的关键。
低碳农业是指通过应用现代科技手段，充分利用土地、水资源，减少农业生产中碳排放，降低浪费和污染，推动农业产业成为“绿色产业”的一种新模式，对于实现生态经济区的发展目标有着重要的意义。
本研究将围绕鄱阳湖生态经济区低碳农业的模式选择和技术支持展开探讨，旨在为该区域低碳农业的发展提供理论和实践支持。
二、研究内容和方法1. 研究内容（1）低碳农业发展的意义及现状：首先阐述低碳农业的概念、特点、意义，分析目前鄱阳湖生态经济区低碳农业的现状、存在的问题和挑战。
（2）低碳农业的模式选择：分析鄱阳湖区域的自然、人文、经济等特点，探讨实现低碳农业发展的模式选择，讨论“减排先行”、“资源化利用”、“循环农业”等模式的优劣，提出符合鄱阳湖区域实际情况的低碳农业模式。
（3）低碳农业的技术支持：根据鄱阳湖区域低碳农业模式的选择，研究该模式所应用的技术路线、技术手段和技术标准，探讨其实现的关键技术。
2. 研究方法（1）文献调查法：收集和阅读有关低碳农业方面的国内外政策、标准、标杆案例和文献资料，掌握低碳农业的相关理论研究和实践发展情况。
（2）数据分析法：收集和挖掘鄱阳湖区域的生态、经济、社会等方面的数据资料，分析和评估该区域现阶段低碳农业的发展状况和现存问题，为合理选择低碳农业模式和技术路线提供参考依据。
（3）实证研究法：通过实地考察和调查、专家访谈等方法，深入了解鄱阳湖区域低碳农业的生产方式、技术规范、政策措施等情况，并进一步验证所选择的低碳农业模式的可行性。
发展鄱阳湖生态经济区低碳产业的思考
碳种植业 、 力发展低碳养 殖业、 大 以发 展 林 业 实现 固碳 、 出发 展 加 工 农 业 。 突 实现 传 统 农 业 向低 碳 农 业 转 变 ： 力 拓 展 努
低 碳 金 融 、 先 发 展 商 贸物 流 、 力发 展 低 碳 旅 游 、 造 文 化 创 意 产业 ． 动 低 碳 排 放 的现 代 服 务 业 发 展 ， 优 大 打 推 形成 以 低 碳 工 业 、 碳 农 业 、 碳 服 务 业 为核 心 的低 碳 经 济 产 业 体 系 ， 而推 进 江 西绿 色掘 起 。 低 低 进
低碳 产 业转 变 ， 成 以低 碳 工业 、 碳 农业 、 碳 服 形 低 低
耗所 占 比重 高达 ８ ．％ｍ ３８ 。工业 作为 高耗 能产 业 ． 其 碳排 放远 高 于第 一和第 二 产业 发展 鄱 阳湖生 态经 济 区低 碳 产业 ． 把 推进 工 业 高碳 产 业 向低 碳 逐 步 应
产 业结 构 特征 ． 别是 在 其 工业 化 任务 尚未完 成 的 特
情 况 下 ． 能 因 工 业碳 排 放 而 放 弃 其 发 展 ． 应 通 不 而 过 信 息技 术 、 物 技术 、 代 管 理 技 术 与 制 造业 的 生 现
（ ） 二 着力发 展新 型工 业 。鄱 阳湖生 态经 济 区工 业 以传 统 工 业 为 主 ， 耗 能 、 排 放 的新 型工 业 不 低 低
【 键 词 】 阳湖 生 态经 济 区 低 碳 产 业 关 鄱
【 图 分 类 号 】０ １ 【 献 标 识 码 】 【 章 编 号 】０ ６ ２ ２ （００ １— ０ － ９ 中 Ｆ６． 文 ５ Ａ 文 １ ０ － ０５ ２ １ ）２ ０ １ ０
低 碳 经 济 是 最 大 限 度 地 减 少 煤 炭 和 石 油 等 高 碳 能 源 消耗 的经 济 ， 以 低 能 耗 、 污染 为基 础 的 即 低 经济 。 实 质 是 通 过 低 碳 生 产 与 消 费 ． 现 经济 社 其 实 会 可 持续 发 展 。发 展低 碳 经 济要 以产业 为 基 础 。 因 为有 什 么样 的产 业 就 会 形 成 什 么 样 的经 济 发 展 模
鄱阳湖生态经济区的低碳经济研究
态资源 ， 建有 ９ ９个森林公 园， 其中国家级 ３ ， ９个 居全国第一 位 ；拥有 自然保护 区 １６ ，其 中国家级 ８ ，列全国第 二 ５个 个
谐相处的生态经济示范区。这是一次对生态与经济协调发展
新路的探索 ，对大湖流域综合开发新模式 的构建 ，对促进 中
Ｌ Ｏ Ｕ ＩＮ Ｈ —３ Ａ Ｑ Ｊ Ｓ Ｅ． ４ Ａ
鄱 阳湖 生态经 济 区的低碳 经济研 究
部地 区崛起战略 的具体落实。
二 、 谓“ 碳经济” 何 低
２ ．生态优势 。 江西 良好 的生态优势为鄱阳湖生态经济地 区成为低碳经济天然实验场提供 了现实条件 。 鄱阳湖生态经济 区的面积 占全省国土面积 ５ ． ％ ； ７３ 全省
２１ ８ 老区建设 ０ １７
ＬＡｏ ＱＵ Ｉ Ｊ ＆Ｎ ＨＥ Ｓ
鄱阳湖生态经济区的低碳经济研究
●江 盎 廖 毅 杨雯婷 董 芸 郝 亚 曹光 四
【 提
要 ］“ 碳 经 济” 以低 能 耗 、 污染 、 排 放 为 基 础 的 经 济模 式 ， 在 全 球 气候 变 暖 给人 类 生存 和 发 展 带 低 是 低 低 是
森林 覆盖率达 ６ ．５ ， ０ ０ ％ 位居全国第二位 ； 依托丰富的森林生
工业革命以来 ，人类一味追求经济发展 ，无休止地利用
化石能源 ， 放任 Ｃ ２的高排放 ， 自己从农业社会 的 “ ０ 把 原生
态” 低碳经济体系带入 了工业社会的 “ 高碳经济 ” 系 ， 体 同时 也使 自己面临全球变暖、 气候恶化 、 资源濒临枯竭 、 经济发展 受桎梏等一系列危机。面对此危机 ，人类开始在经济发展与 环境保护的关系中寻求 一种理性权衡 ，提 出了低碳经济的发
气候变化背景下鄱阳湖地区植被覆盖及生产力变化研究
ｒ ｅ ｎ ｅ ｒ ｅ ｅ ｔｖ ａｓ．ｔ ｅａ ｎ ａ ａ ｅ ｅａｕ ｅ ａ ｄ ａ ｕ ｌｒｉ ａ ｎｃｅ ｓ ｄ ｏ ｖｏ ｓｙｉ ｈ ｅ ｉｎ ｏ ｏ ａ ｇ Ｌ ｋ ｈ ｎ ｕ ｌｍｅ ｎ ｔｍｐ ｒ ｔｒ ｎ ｎｎ ａ ａｎ ｈ ｓｉ ｒ ａ ｅ ｂ ｉｕ ｌ ｎ ｔｅ ｒ ｇｏ ｆＰ ｙ ｎ ａ ｅ，ｂ ｔｔｅ ｃ ａ ｇ ａ ｇ ｓ ｕ ｈ ｈ ｎ ｅ ｒｎ ｅ ｗａ
ＮＰＰ ｃ ａ ｇ ｈ ｎ ｅ．ｔｅ ｒｌｔ ｎ ｈ ｐｂ ｔ ｅ ⅣＤＶ ｎ ｌｍａｅ ｆｃｏｓ，ｔｅ ｒｌｔ ｎ ｈｉ ｔ ｅ ｈ ｅａｉ ｓ ｉ ｅｗｅ ｎ ｏ ／ａ ｄｃｉ ｔ ａ ｔｒ ｈ ｅａｉ ｓ ｐｂｅｗｅ ｎ ＮＰＰ ｎ ｌｍａｅ ｆｃｏ ．Ｔｈ ｅ ｕｔ ｈ ｗｅ ｈ ｔ ｎ ｏ ａ ｄｃｉ ｔ ａ ｔｒ ｅ ｒｓ Ｉｓｓ ｏ ｄ ｔａ ：ｉ
Ｓｐ ｔａ ａ ｉｌＣｈａ ａｃｅ ｉｔｃ ｇ ｔ ｉ ｕ Ｃｏ ｅ ｎ ＮＰＰ ａｎ ｅ ｕ ｅ ｉ ａ ｅ Ｃｈ ｎｇ ｎ Ｐｏｙ ｎ ｋ ｅ ｒ ｔ ｒｓｉｓｏｆＶｅ ｅａｔｏ ｖ ｒ ａ ｄ Ｃｈ 【 ｎｄ ｒ Ｃｌ ｇ ｍ ｔ ａ ｅ ｉ ａ ｇ Ｌａ ｅ Ａｒ ａ
摘要 利用 １８ ～ ０ ０年鄱 阳湖地 区的气 象台站 数据 、 Ｏ Ａ Ａ Ｈ Ｒ Ｎ Ｉ ９ １ ２０ Ｎ Ａ ／ Ｖ Ｒ — Ｄ ｑ数据 集 （ 间分辨 率 为 ８ｋ ） 空 ｉ 以及 光 能利 用率模 型 Ｇ Ｏ ｎ Ｌ— Ｐ Ｍ模 拟的鄱 阳湖地 区植 被净 第一性 生产力（ Ｐ ） 空 间分辨 率 为 ｌ ｍ）基 于最 小二 乘 法 ， 析 了全球 变化 背詈 下该地 区均温 和 降 Ｅ Ｎ Ｐ（ ｋ ， 分 水、 年最 大植 被指数 （ ＤＶ ａ ） Ｎ Ｉ ｘ 以及年 Ｎ Ｐ的年 际变化趋 势 ， ｍ Ｐ 探讨 了植被 年 Ｎ Ｖｍ ｘ Ｎ Ｐ变化 与 气候 变化 的 关 系。结果表 明 ， 年 来 Ｄ ｌ ａ、Ｐ 近 鄱 阳湖地 区气候 变化 比较 显著 ， 均温和年 降水量 均呈现 显著上 升趋 势 ， 变化 幅度 存在 着 明显的 区域 差异 。 区年 Ｎ Ｖｍ ｘ Ｄ ｌ ａ 存在 增加趋 势 ， 但也 有 少部 分地 区呈降低趋 势 ， 中增加 趋 势的 显 著性 水平 相对 较 高 ， 其 而降低 变化 趋 势不 够显 著 １８ ２０ 年 ， 阳湖地 区 Ｎ Ｐ变化主要 呈现增 加趋 势， ９０～ ００ 鄱 Ｐ 且显著性 水平较 高； 中 ， 其 整个鄱 阳湖地 区 Ｎ Ｐ年 变化 率为 ｌｌ ５ ／ ， Ｐ １ ２７ 年 Ｌ 滨湖 区为 ４ ２ 年 ， ９９０ ｔ 外围 区为 ６ ３ 年 ； 离湖 不同缓 冲距 离上 ，ＪＰ变化 的趋 势基本一 致 。鄱 阳湖地 区气候暖 湿化发展 对植 被 改 ／ １ ７ｔ 在 ３ ／ ？ ＼ Ｐ 善具有 一定的促进 作用 。 关键词 气候 变化 ； 植被覆 盖 ； 植被指 数（ Ｄ Ｉ ； Ｎ Ｖ） 净第一性 生产 力（ Ｐ ） Ⅳ Ｐ 中图分类 号 Ｆ ０ 文献标 识码 Ａ ３１ 文章编 号 ０ １ ６ １ （０ ９ ０ Ｏ ６ ｌ ｏ ５ ７— ６ １ ２０ ）８一 ３ ４ — ４
鄱阳湖生态经济区湿地固碳释氧和营养循环功能价值评估
（ １ ． 铜鼓县林业 局 ， 江西 铜鼓 ３ ３ ６ ２ ０ ０ ； ２ ． 南 昌市第 九中学 ， 江西 南昌３ ３ ０ ０ ４ ３ ；
３ ． 江西省林业有害生物防治检疫 局 ， 江西 南昌３ ３ ０ ０ ３ 化 学作 用与功能上 ， 而这种价值 又 因其地理位 置、 大小、
第３ １ 卷
第 ６期
江
面
科
学
Ｖｏ Ｉ ． ３ｌ Ｎｏ． ６
Ｄｅ ｃ ． ２ Ｏｌ ３
２ ０１ ３年 ｌ ２月
ＣＩ ＥＮＣＥ Ｊ Ｉ ＡＮＧ ＸＩ Ｓ
文章 编 号 ： １ ０ ０ １ — ３ ６ ７ ９ （ ２ ０ ｔ ３ ） ０ ６— ０ ８ ６ ５—０ ３
鄱 阳湖 生态 经 济 区湿地 固碳 释氧 和 营养 循 环 功 能价 值 评 估
项价值评估 为 ｌ ６ ． ２ ２亿 元
关键词 ： 鄱阳湖 ； 湿地 ； 固碳 释氧 ； 评 估
中 图分 类 号 ： ￥ ７ １ ８ ． ５ 文献标识码 ： Ａ
Ｖａ ｌ ｕｅ Ａｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｍｅ ｎｔ ｏ ｆ Ａｂ ｓ ｏ ｒ ｂｅ ｄ Ｃａ ｒ ｂｏ ｎ， Ｒｅ ｌ ｅ ａ ｓ ｅ ｄ Ｏｘ ｙ ｇ ｅ ｎ ａ ｎｄ Ｎｕｔ ｒ ｉ ｅ ｎｔ Ｃｙ ｃ ｌ ｅ Ｆｕｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｎ Ｗ ｅ ｔ ｌ ａ ｎｄ ｏ ｆ Ｅｃ ｏ － Ｅｃ ｏ ｎｏ ｍｉ ｃ Ｚｏ ｎ ｅ ｉ ｎ Ｐｏ ｙ ａ ｎ ｇ Ｌａ ｋ ｅ
（ ｗ ａ ｔ ｅ ｒ ｓ ）６ ６ ５ ４ ０ ０ ｈ ｍ ， ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｅ ｄ ｗ ｅ ｔ ｌ ａ ｎ ｄ ｓ （ ｐ ａ ｄ ｄ ｙ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ ） ９ ０ ０ ９ ８ ０ ｈ ｍ ． Ｔ ｈ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｏ ｆ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｉ ｔ ｓ
鄱阳湖生态环境分析与可持续发展对策
鄱阳湖生态经济区生态环境问题与可持续发展对策分析摘要2009年12月12日，国务院正式批复了《鄱阳湖生态经济区规划》，鄱阳湖生态经济区由此成为新中国成立以来江西省第一个上升至国家战略的区域规划。
鄱阳湖贵为中国第一大淡水湖，早就引起了国际社会的持续关注。
鄱阳湖是我国公布的首批国家重点湿地保护地之一，并于1992年被列入《国际重要湿地名录》，承担着重要的生态功能，然而鄱阳湖当前却面临着十分严峻的生态环境恶化问题。
本文通过对鄱阳湖生态经济区植被覆盖、生物多样性、土地利用方式、水情水势及泥沙等生态环境现状分析，指出了鄱阳湖生态经济区存在湿地植被退化比较严重、水土流失问题不断加剧、土地沙化情况日趋严重、旱涝灾害日益频繁、生物多样性破坏严重等的主要生态环境问题；同时，以“科学发展观”为指导，从长远战略和全局角度出发，提出了生态环境统筹布局、合理规划，合理开发、环境保护的若干对策与措施，为鄱阳湖生态经济区的可持续发展提供了决策的参考依据。
关键词:鄱阳湖地区；生态环境问题；可持续发展；对策AbstractIn December 12, 2009, the State Council officially approved the "Poyang Lake Ecological Economic Zone Planning",the Poyang Lake ecological economic zone has become the regional planning of Jiangxi province first rose to national strategy since the founding of new China.Poyang Lake is China's largest freshwater lake, has long attracted continuous attention internationally.Poyang Lake is one of China's announced the first batch of national key wetland protection, and in 1992 was included in the "list of wetlands of international importance", bear the important ecological functions, but Poyang Lake now faces serious deterioration of ecological environment. Based on the Poyang Lake Ecological Economic Zone vegetation cover, biodiversity, land use, water potential and sediment ecological environment present situation analysis, pointed out the existence of the Poyang Lake Ecological Economic Zone wetland vegetation degradation, soil erosion is severe, the increasing problems of land desertification is becoming more and more serious, drought and flood disasters have become increasingly frequent, the destruction of biodiversity ecological serious environmental problems and so on; at the same time, in order to "scientific outlook on development" as the guide, starting from the long-term strategic and global perspective, the overall layout of ecological environment, rational planning, some countermeasures and measures of rational development, environmental protection, provide decision-making reference for the sustainable development of Poyang Lake ecological economic zone.1研究区概况1.1鄱阳湖生态经济区概况鄱阳湖生态经济区(为了下文论述的需要，后文全部简称为“鄱阳湖区”)是以江西鄱阳湖为核心，以鄱阳湖城市圈为依托，以保护生态、发展经济为重要战略构想的经济特区。
环鄱阳湖城市群土地利用碳排放传导效应及预测
第31卷第2期2024年4月水土保持研究R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .31,N o .2A pr .,2024收稿日期:2023-04-12 修回日期:2023-04-24资助项目:江西省社会科学基金(20G L 08);江西省高校人文社会科学研究项目(G L 19128);江西省教育厅科学技术研究项目(G J J 210453) 第一作者:胡宜之(1998 ),男,河南信阳人,硕士研究生,研究方向为土地资源管理㊂E -m a i l :j x a u _h yz 9800@163.c o m 通信作者:余敦(1975 ),男,江西安义人,博士,教授,主要从事土地资源管理与利用研究㊂E -m a i l :j x a u yd @163.c o m h t t p :ʊs t b c y j .p a pe r o n c e .o r gD O I :10.13869/j.c n k i .r s w c .2024.02.033.胡宜之,余敦.环鄱阳湖城市群土地利用碳排放传导效应及预测[J ].水土保持研究,2024,31(2):342-353.HU Y i z h i ,Y U D u n .T r a n s m i s s i o n E f f e c ta n dP r e d i c t i o no fL a n d U s eC a r b o n E m i s s i o n si n U r b a n A g g l o m e r a t i o n A r o u n dP o y a n g La k e [J ].R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2024,31(2):342-353.环鄱阳湖城市群土地利用碳排放传导效应及预测胡宜之,余敦(江西农业大学国土资源与环境学院,南昌330045)摘 要:[目的]量化地类转化视角下土地利用碳传导效应,预测环鄱阳湖城市群未来土地利用碳排放趋势,并为区域低碳土地利用管理提供决策依据㊂[方法]基于2000 2020年环鄱阳湖城市群土地利用碳排放变化结果,构建碳传导效应测度模型揭示土地利用转移内部碳排放变化情况,并借助F L U S -M a r k o v 模型和G M -M a r k o v 模型对未来土地利用碳排放进行了预测㊂[结果]2000 2020年环鄱阳湖城市群共有1.01ˑ104k m 2土地发生转化,耕地与林地间的相互转化以及耕地转为建设用地最为活跃㊂2000 2020年环鄱阳湖城市群土地利用净碳排放由8.79ˑ106t 增至3.63ˑ107t,碳源/碳汇比值逐年上升,其中,建设用地为主要碳源,林地为主要碳汇㊂不同时期土地利用碳传导效应均表现为碳排放,且呈先增后减态势,研究期间共产生4.05ˑ107t 碳排放,主要由耕地㊁林地和水域向建设用地转化引致㊂2025年㊁2030年㊁2035年环鄱阳湖城市群土地利用碳排放预测结果为4.13ˑ107t ,4.69ˑ107t 和5.39ˑ107t㊂[结论]未来环鄱阳湖城市群土地利用碳排放仍会持续增加,减排重心应集中在减少建设用地碳源和增加林地碳汇两方面㊂关键词:土地利用碳排放;碳传导效应;F L U S -M a r k o v 模型;GM -M a r k o v 模型;环鄱阳湖城市群中图分类号:F 301.2 文献标识码:A 文章编号:1005-3409(2024)02-0342-12T r a n s m i s s i o nE f f e c t a n dP r e d i c t i o no fL a n dU s eC a r b o nE m i s s i o n s i nU r b a nA g g l o m e r a t i o nA r o u n dP o y a n g La k e H uY i z h i ,Y uD u n(C o l l e g e o f L a n dR e s o u r c e s a n dE n v i r o n m e n t ,J i a n g x iA g r i c u l t u r a lU n i v e r s i t y ,N a n c h a n g 330045,C h i n a )A b s t r a c t :[O b j e c t i v e ]T h e p u r p o s e s o f t h e s t u d y a r e t o q u a n t i f y th e l a n du s e c a r b o nc o n d u c t i o ne f f e c t f r o m t h e p e r s p e c t i v e o f l a n d t y pe t r a n sf o r m a t i o n ,t o p r e d i c t t h e f u t u r e l a n du s e c a r b o n e m i s s i o n t r e n d o f t h e u r b a n ag g l o m e r a t i o n a r o u n dP o y a n g L a k e ,a n d t o p r o v i d e ad e c i s i o n -m a k i n g b a s i s f o r r e gi o n a l l o w -c a r b o n l a n du s e m a n a g e m e n t .[M e t h o d s ]B a s e d o n t h e r e s u l t s o f c a r b o n e m i s s i o n s c h a n g e o f l a n d u s e i n t h e u r b a n a g g l o m e r a -t i o na r o u n dP o y a n g L a k e f r o m2000t o 2020,a c a r b o n t r a n s m i s s i o n e f f e c tm e a s u r e m e n tm o d e lw a s c o n s t r u c -t e d t o r e v e a l t h e c h a n ge of i n t e r n a l c a r b o ne m i s s i o n s o f l a n du s e t r a n s f e r ,a n d t h eF L U S -M a r k o vm o d e l a n d GM -M a r k o vm o d e lw e r eu s e dt o p r e d i c t t h ef u t u r ec a r b o ne m i s s i o n so f l a n du s e .[R e s u l t s ]F r o m 2000t o2020,a t o t a l o f 1.01ˑ104k m 2l a n d i nt h eu r b a na g g l o m e r a t i o na r o u n dP o y a n g La k ew a s t r a n s f o r m e d ,a n d t h em u t u a l t r a n s f o r m a t i o nb e t w e e nc u l t i v a t e dl a n da n df o r e s t l a n da n dt h ec o n v e r s i o no fc u l t i v a t e dl a n dt oc o n s t r u c t i o n l a n dw e r e t h em o s t a c t i v e .F r o m2000t o 2020,t h e n e t c a r b o n e m i s s i o n s f r o ml a n du s e o f u r b a na g g l o m e r a t i o na r o u n dP o y a n g La k e i n c r e a s e d f r o m8.79ˑ106t t o 3.63ˑ107t ,a n d t h e c a r b o n s o u r c e /s i n k r a t i o i n c r e a s e d y e a r b yy e a r .A m o n g t h e m ,c o n s t r u c t i o n l a n dw a s t h em a i nc a r b o ns o u r c e a n d f o r e s t l a n dw a s t h e m a i n c a r b o n s i n k .T h e c a r b o n t r a n s m i s s i o ne f f e c t o f l a n du s e i nd i f f e r e n t p e r i o d s s h o w e dc a r b o ne m i s s i o n s,w h i c h i n c r e a s e d f i r s t a n dt h e nd e c r e a s e d .At o t a l o f 4.05ˑ107t c a r b o ne m i s s i o n w a s g e n e r a t e dd u r i n g th es t u d y p e r i o d,w h i c hw a sm a i n l y c a u s e d b y t h e t r a n s f e r o f f a r m l a n d,f o r e s t l a n d a n dw a t e r a r e a t o c o n s t r u c t i o n l a n d.I n2025,2030a n d2035,t h e c a r b o n e m i s s i o n s f r o ml a n du s e o f t h e u r b a n a g g l o m e r a t i o n a r o u n dP o y a n g L a k ew i l l b e4.13ˑ107t,4.69ˑ107t a n d5.39ˑ107t,r e s p e c t i v e l y.[C o n c l u s i o n]I nt h e f u t u r e,t h ec a r b o n e m i s s i o n s f r o ml a n du s e i nu r b a na g g l o m e r a t i o na r o u n dP o y a n g L a k ew i l l c o n t i n u e t o i n c r e a s e.T h e f o c u so f e m i s s i o n r e d u c t i o n s h o u l db eo nr e d u c i n g t h e c a r b o ns o u r c e so f c o n s t r u c t i o n l a n da n d i n c r e a s i n g t h e c a r b o n s i n k s o f f o r e s t l a n d.K e y w o r d s:l a n du s ec a r b o ne m i s s i o n;c a r b o nc o n d u c t i o ne f f e c t;F L U S-M a r k o v m o d e l;GM-M a r k o v m o d e l;u r b a na g g l o m e r a t i o na r o u n dP o y a n g L a k e由碳排放增加引起的全球气候变暖被视作21世纪人类面临的最严峻的环境挑战之一[1]㊂已有研究表明,全球土地利用碳排放约占总碳排放的1/3,其中建设用地扩张对净碳排放的边际贡献高达3.99,是仅次于化石能源燃烧的第二大碳排放源[2]㊂近20年来中国土地利用碳排放增幅约11.91G t,土地利用碳排放呈逐年增长和集聚态势,中国已成为世界上碳排放最大的国家,因此,减碳降排已成为生态文明建设的核心任务[3]㊂党的二十大报告也指出,要协同推进降碳㊁减污㊁扩绿㊁增长,推进生态优先㊁节约集约㊁绿色低碳发展㊂而城市群作为推动区域板块之间融合互动发展的着力点,在促进区域低碳化发展过程中发挥关键纽带作用[4]㊂因此,针对城市群层面开展土地利用碳排放研究,对制定区域差异化减排政策㊁促进区域绿色可持续发展具有重要指导意义㊂土地利用碳排放已成为社会经济发展的重大约束,逐渐引起学界的高度关注㊂现有关于土地利用碳排放的研究内容多以碳排放核算为基础,总体上由微观尺度上土壤碳和植被碳测算,过渡至中观尺度上碳排放效应机理探析,进而发展到宏观尺度上减排政策调控,主要集中在时空格局[5]㊁影响因素[6]㊁脱钩效应[7]㊁碳补偿价值[8]和趋势预测等[9]方面㊂就研究主体而言,相关研究已从土地利用延伸至经济发展㊁生态保护㊁产业转型以及国土开发等领域,主要表现为探究多种因素主体对土地利用碳排放的影响或二者之间的耦合关系㊂如S h e n等[10]基于G I S分析法阐明了土地利用碳排放增长与经济发展的关系;李竹等[11]运用G r a n g e r因果检验法揭示了不同省域碳平衡能力与城镇化的互动关系㊂此外,研究尺度上逐渐多样化,由独立的行政单元拓展至城市群㊁流域和经济带等发展战略区域,涵盖国家[12]㊁省域[13]㊁市域[14]和县域等[15]尺度㊂其中,预测作为一种系统仿真模拟的动态过程,已成为研究热点㊂针对土地利用模拟和碳排放预测的方法包括F L U S模型[16]㊁M a r k o v模型[17]㊁S D模型[18]和I P A T模型[19]等㊂综上所述,丰硕的成果为开展土地利用碳排放研究奠定了坚实的理论基础,但仍存在一定的拓展空间:(1)部分研究在研讨土地利用对碳排放效应作用机理时,多从整体增减角度考虑碳排放的动态变化,对地类转化导致的系统内部碳传导效应研究较为鲜有;(2)部分研究在预测土地利用碳排放时,多基于数理统计方法进行总量预测,对土地利用格局㊁能源消费结构等作用影响分析不足,预测结果的可靠性有待提升㊂环鄱阳湖城市群作为典型的湖域地区具有完整的土地生态系统和活跃的能源消费机制㊂随着近年来经济快速发展,建设用地扩张挤占农用地破坏了土地生态系统的功能完整性,能源消费水平持续攀升造成了大量碳排放污染㊂据统计资料,2000 2020年建设用地扩张2039.4k m2,能源消费增加6.22ˑ107t,但由此引致的土地利用碳传导效应及变化趋势尚未明晰㊂基于此,本研究在估算土地利用碳排放变化的基础上,构建碳传导效应测度模型揭示城市群内部地类转化引起的碳传导差异,并采用F L U S-M a r k o v模型和GM-M a r k o v模型分别对2025年( 十四五 规划目标年)㊁2030年(碳达峰目标年)和2035年(远景目标年)土地利用格局和能源消费结构进行模拟验证,以实现对研究区土地利用碳排放的趋势预测㊂研究结果可为环鄱阳湖城市群优化土地资源配置㊁降低土地减排压力提供智力支撑,也可为中国实现碳达峰碳中和目标和绿色低碳高质量发展提供参考借鉴㊂1研究区概况与数据来源1.1研究区概况环鄱阳湖城市群位于江西省中北部(26ʎ57' 30ʎ04'N,113ʎ34' 118ʎ28'E),地势平缓㊁水网稠密且多为湖滨平原,林地占比超过50%,总面积9.23ˑ104 k m2,包括南昌市㊁景德镇市等10个地级市(图1)㊂2020年末地区生产总值19459.89亿元,约占全省的75.74%,人口总数3109.97万人,城镇化率达61.67%㊂该区域作为中国重要的生态功能保护区,自然资源丰富,区位优势显著,在长江流域生态安全格局维护和绿色低343第2期胡宜之等:环鄱阳湖城市群土地利用碳排放传导效应及预测碳发展中发挥重要样板作用㊂随着中部崛起㊁长江中游城市群等区域发展战略的实施与推进,环鄱阳湖城市群现代化进程也在不断加快,建设用地持续扩张,能源消费强度增大,由此引致的土地利用碳排放日益增长成为区域高质量发展中亟待解决的核心议题㊂注:基于标准地图服务系统下载的审图号G S (2020)4619号的标准地图制作,底图未做修改,下图同㊂图1 环鄱阳湖城市群区位F i g .1 L o c a t i o no f u r b a na g g l o m e r a t i o na r o u n dP o y a n g La k e 1.2 数据来源本研究以2000年㊁2005年㊁2010年㊁2015年㊁2020年为时间节点,涉及的基础数据包括土地数据㊁地形数据㊁气象数据㊁水文数据㊁交通数据以及统计数据㊂具体信息见表1㊂2 研究方法2.1 土地利用碳排放估算土地利用碳排放估算主要从碳源和碳汇两个方面考虑㊂基于‘土地利用现状分类“(G B /T 210102017)说明,并结合环鄱阳湖城市群地域特点及发展导向,将研究区土地利用类型重分类为耕地㊁林地㊁草地㊁水域㊁未利用地和建设用地㊂林地㊁草地㊁水域和未利用地因具有碳吸收功能视为碳汇,而耕地在农业生产活动时表现为碳源,在作物生长期间表现为碳汇,考虑已有研究和研究区实际,耕地利用碳变化主要表现为净碳排放㊂因此,采用直接系数估算法对上述5类土地的碳排放(碳吸收)进行估算,碳排放(碳吸收)系数见表2,其中正值表示碳排放,负值表示碳吸收(下同)㊂计算公式如下:E L =ð5m =1S m ˑδm(1)式中:E L 为直接土地利用碳排放(104t );m 为地类,包括耕地㊁林地㊁草地㊁水域和未利用地;S m 为地类m的面积(k m 2);δm 为地类m 的碳排放(碳吸收)系数 k g/(m 2㊃a ) ㊂表1 数据类型㊁预处理及来源T a b l e 1 D a t a t y p e ,p r e p r o c e s s i n g an d s o u r c e 数据类型数据名称数据预处理数据来源土地数据行政边界裁剪㊁拼接自然资源部标准地图服务网站土地覆被变化重分类为耕地㊁林地㊁草地㊁水域㊁未利用地和建设用地中国科学院资源环境科学与数据中心地形数据高程基于栅格处理进行拼接㊁裁剪等地理空间数据云坡度基于高程提取地理空间数据云气象数据降水量㊁气温重采样为100mˑ100m 分辨率中国气象科学数据共享服务网水文数据距河流距离基于欧式距离工具生成国家基础地理信息中心交通数据距高速和铁路距离基于欧式距离工具生成国家基础地理信息中心G D P基于K r i g i n g 法插值生成栅格历年各市统计年鉴人口密度基于K r i g i n g 法插值生成栅格历年各市统计年鉴统计数据能源消费量直接使用历年‘江西统计年鉴“折标准煤系数直接使用‘中国能源统计年鉴2020“能源碳排放系数直接使用‘I P C C 2006年国家温室气体清单指南2019修订版“建设用地具有碳排放功能可视为碳源,其承载的碳排放主要来源于各种能源消费,采用I P C C 核算框架对间接土地利用碳排放进行估算,能源折标准煤系数及碳排放系数见表3㊂计算公式如下:E C =ð9j =1T j ˑθj(2)式中:E C 为建设用地碳排放(104t );j 为能源种类,包括原煤㊁洗精煤㊁其他洗煤㊁焦炭㊁原油㊁汽油㊁煤油㊁柴油和燃料油;T j 为能源j 折算为标准煤后的消耗量(104t);θj 为能源j 的碳排放系数(104t /104t 标准煤)㊂鉴于区县层面的能源消费数据难以获取,故基于上述方法测算江西省间接土地利用碳排放,同时借鉴王勇等[25]的研究成果,选取人口㊁G D P ㊁历史碳排放(公平性原则)㊁碳排强度(效率性原则)和第三产业比重(可行性原则)等指标构建区域碳排放权分配体系,443 水土保持研究 第31卷将省域碳排放科学合理地分配至环鄱阳湖城市群㊂表2 地类碳排放(碳吸收)系数T a b l e 2 C a r b o n e m i s s i o n (C a r b o na b s o r pt i o n )c o e f f i c i e n t o f v a r i o u s l a n d t y pe 类别土地利用类型碳排放(碳吸收)系数单位参考来源碳汇林地-0.0644k g/(m 2㊃a )王刚等[20]草地-0.0021k g /(m 2㊃a )孙赫等[21] 水域-0.0253k g /(m 2㊃a )段晓男等[22]未利用地-0.0005k g /(m 2㊃a )石洪昕等[23]碳源耕地0.0422k g/(m 2㊃a )张玥等[24]2.2 土地利用碳传导效应测度土地利用碳传导效应是指土地利用过程中由地类面积增减引起的内部碳转移,包括碳转出和碳转入两个过程[17]㊂碳传导效应由地类转化前后碳排放(碳吸收)能力的差异以及转化的面积决定㊂其中,碳排放(碳吸收)能力由对应系数表征,转化面积由土地利用转移矩阵确定㊂计算公式如下:S m n=S 11S 1N ︙︙︙S N 1S NN(3)式中:N 为地类数目;S m n 为地类m 转化至地类n 的面积㊂除建设用地以外,地类互相转化引起的碳传导量E T 由转化面积与碳排放(碳吸收)能力确定㊂计算公式如下:E T =S m n ˑ(δm 1-δm 2)(4)假设环鄱阳湖城市群内部的建设用地在空间上具有同质性,则在时段T 1 T 2内,由建设用地转化为其他地类引起的转出碳为E O ,由其他地类转化为建设用地引起的转入碳为E I ㊂计算公式如下:E O =S c m ˑ(δT 1-δm )=S c m ˑ(E C 1/S C 1-δm 2)(5)E I =S m c ˑ(δm -δT 2)=S m c ˑ(δm 1-E C 2/S C 2)(6)式中:S c m 和S m c 分别为建设用地与地类m 互转的面积(k m 2);S C 1和S C 2分别为T 1和T 2时期建设用地的面积(k m 2);δT 1和δT 2分别为T 1和T 2时期建设用地单位面积上产生的碳排放 k g/(m 2㊃a ) ;δm 为其他地类的碳排放系数(δm 1)或碳吸收系数(δm 2) k g/(m 2㊃a ) ;E C 1和E C 2分别为在T 1和T 2时期建设用地产生的碳排放(104t);㊂表3 能源折标准煤系数及碳排放系数T a b l e 3 C o n v e r s i o n c o e f f i c i e n t o f e n e r g yi n t o s t a n d a r d c o a l a n d c a r b o n e m i s s i o n c o e f f i c i e n t 能源种类原煤洗精煤其他洗煤焦炭原油汽油煤油柴油燃料油折标准煤系数0.71430.90010.28570.97141.42861.47101.47141.45711.4286碳排放系数0.75590.75590.75590.8550.58570.55380.57140.59210.61852.3 土地利用碳排放趋势预测2.3.1 F L U S -M a r k o v 模型 F L U S -M a r k o v 模型是L i u 等[26]在G e o S O S 软件上拓展衍生出的一种土地利用模拟模型,该模型主要通过交互耦合F L U S 模型处理土地系统空间变化的能力和M a r k o v 模型预测土地类型数量特征的特点来实现未来土地利用格局模拟㊂由于土地利用是一种受复合因素驱动的动态变化过程,故参照相关研究,现从自然因素(高程㊁坡度㊁降水量和气温)㊁社会经济因素(G D P 和人口密度)㊁邻域因素(距高速距离㊁距铁路距离和距河流距离)方面选取9个驱动因子用于构建适宜性图集㊂模拟过程主要包括适宜性概率估计和元胞自动机空间模拟两部分,相关公式在此不再赘述㊂传统土地利用模拟多采用总体精度(o v e r a l la c c u r a c y ,O A )和K a p pa 系数等指标进行精度验证,验证结果具有一定的局限性㊂本研究在此基础上引入P o n t i u s 等[27]提出的F o M 系数来评估模拟的准确性,F o M 系数在较小范围内越大表明模拟效果越好,该范围可取0~0.3㊂计算公式如下:F o M=B /(A +B +C +D )(7)式中:A 为实际变化而预测不变的误差区域;B 为实际和预测变化一致的正确区域;C 为实际变化与预测变化不一致的误差区域;D 为实际不变而预测变化的误差区域㊂2.3.2 GM -M a r k o v 模型 GM -M a r k o v 模型是在GM (1,1)模型对时间序列进行宏观走势预测的基础上,引入M a r k o v 链进行相对误差微观修正的改进模型,可用于中长期数据预测[28]㊂预测过程如下:构建原始灰色序列并作一次累加生成新数列,对每个新数列的变量建立白化微分方程以求解发展系数和灰色作用量,最后运用最小二乘估计法及微分方程理论构建GM (1,1)预测模型,进行累减还原即可得到原始灰色序列的预测值㊂为了检验模型的可信度,本研究对GM (1,1)预测结果进行后验差检验和残差检验,若有一项不合格,则需对模型进行改进㊂精度检验标准见表4㊂若GM (1,1)模型预测的结果与实际情况存在过大误差,则需要划分状态区间并引入M a r k o v 链进行误差修正㊂计算公式如下:543第2期 胡宜之等:环鄱阳湖城市群土地利用碳排放传导效应及预测^Y(k)=^X(0)(t+1)1ʃ0.5e1i+e2i(8)式中:^X(0)(t+1)为原始灰色序列预测值;e1i和e2i分别为任意状态区间的上下限;^Y(k)为误差修正后的预测值㊂表4模型精度检验等级T a b l e4M o d e l a c c u r a c y i n s p e c t i o n l e v e l精度级别指标范围C值(均方差比值)p值(小误差概率)一级(优秀)<0.35>0.95二级(良好)<0.50>0.80三级(合格)<0.65>0.70四级(不合格)ȡ0.65ɤ0.703结果与分析3.1土地利用碳排放变化分析借助土地利用转移矩阵得到2000 2020年环鄱阳城市群土地利用变化情况(表5)㊂从转化方向看,研究期内环鄱阳湖城市群内部地类转化主要为耕地和林地间的相互转化以及耕地转为建设用地,部分水域和耕地也存在互转情况,而草地和未利用地由于面积较小,转化情况并不明显㊂从转化规模看,研究期内环鄱阳湖城市群共有1.01ˑ104k m2土地发生转化,其中建设用地利用动态度最高,为16.83%,其余依次为未利用地㊁草地㊁水域㊁林地,耕地利用动态度则最低,仅为0.34㊂可能的原因是近年来在 耕地红线 藏粮于地 等政策约束下,环鄱阳湖城市群持续推进高标准农田建设,严格管控耕地 非粮化 和 非农化 ,积极落实耕地占补平衡,区域耕地保护工作取得积极成效㊂从转化速度看,研究期内建设用地转出速度为19.01k m2/a,转入速度为426.89k m2/a,净转入面积为2039.40k m2,耕地转出速度为871.82 k m2/a,转入速度为986.35k m2/a,净转入面积为572.66k m2,而林地作为面积占比最大的地类,转出速度约为转入速度的两倍,净转出面积高达2068.13 k m2㊂究其原因,近年来流域经济快速发展促使城市边界持续扩张,部分农用地转化为居住㊁工业用地等,而湖泊㊁河流周围的林地因具有良好的水源涵养能力和土壤渗透特性,在国土综合整治与生态修复等调节作用下逐渐转化为耕地和草地,从而保证耕地数量始终维持在动态平衡区间㊂基于土地利用转移矩阵和碳排放系数得到2000 2020年环鄱阳湖城市群土地利用碳排放变化(图2)㊂如图2所示,研究期内环鄱阳湖城市群土地利用净碳排放逐年递增,由8.79ˑ106t增至3.63ˑ107t,年均增幅1.38ˑ106t㊂其原因可能在于城镇化和工业化的快速发展刺激更多的生产建设活动,各类土地承载的能源消费产生了大量碳排放㊂而人口规模膨胀促使就业㊁居住㊁休闲等生活需求增加,进而带动二三产业的发展,由此引致的城市建设用地持续扩张也对碳排放增长起到促进作用㊂此外,碳源的碳排放量总体增加2.74ˑ107t,碳汇的碳吸收量则呈现略微减少态势,但由于林地面积始终在减小,建设用地面积持续增加,研究区的碳汇能力始终远低于碳源能力,导致碳源/碳汇比值由2000年的3.56持续上升至2020年的12.09㊂值得关注的是,2010年以后碳源/碳汇比值增长率有所减缓,表明近10年来环鄱阳湖城市群在减碳降排上采取了积极举措,但城市群发展仍面临较大减排压力,此发展趋势也与环鄱阳湖生态城市群 生态优先㊁绿色低碳 的近期规划目标相一致㊂就单一地类而言(图3),建设用地碳排放呈持续增加趋势,由1.08ˑ107t逐年递增至3.82ˑ107t,年均增长率6.51%,说明城市群进入高质量发展时期后提高了工业生产和能源消费力度,由此产生更多的碳排放㊂耕地碳排放则在1.40ˑ106t上下浮动,原因在于尽管研究期间较多耕地转化为其他地类,但在耕地占补平衡和耕地保护红线等政策引导下,转出面积由林地㊁水域等地类进行补充㊂在碳汇地类中,面积占比最大的林地年均碳吸收量最高,约为3.24ˑ106t,草地和未利用地年碳吸收量呈逐渐降低趋势,主要是因为研究期内草地和未利用地面积在持续减少㊂而水域主要集中在鄱阳湖国家级自然保护区及周边地区,受到‘鄱阳湖生态经济区环境保护条例“等政策规则的约束,研究期间利用动态度较低,但由于地类占比仅为5.34%,年碳吸收量基本维持在1.30ˑ105t左右㊂3.2土地利用碳传导效应分析基于碳传导效应测度模型得出2000 2020年环鄱阳湖城市群土地利用碳传导效应变化情况(表6)㊂为方便说明碳传导效应情况,分别将2000 2005年㊁2005 2010年㊁2010 2015年㊁2015 2020年和2000 2020年记作Ⅰ期㊁Ⅱ期㊁Ⅲ期㊁Ⅳ期和Ⅴ期(下同)㊂由表6可知,各时期由地类转化引致的碳传导效应均表现为碳排放,且呈先增后减态势,即由Ⅰ期(4.90ˑ106t)增长至Ⅲ期(1.30ˑ107t)后降低至Ⅳ期(1.05ˑ107t),总体增幅114.21%㊂从整个研究时段看,2000 2020年环鄱阳湖城市群土地利用碳传导效应共产生4.05ˑ107t碳排放,其中建设用地产生1.87ˑ107t碳排放,耕地产生1.41ˑ107t碳排放,林地和草地分别产生3.23ˑ106t和3.21ˑ106t碳排放,水域和未利用地由于面积不大且利用动态度较低,二者转化引起的碳传导效应分别为1.23ˑ106t643水土保持研究第31卷和4.91ˑ104t碳排放㊂这表明建设用地和耕地产生的碳传导效应在土地利用碳排放增长过程中起主导作用,主要是由耕地和林地转为建设用地所致㊂林地转出面积较大但碳传导效应较低可能是因为该地类本身碳吸收能力较强,未转化的林地产生的碳吸收会中和部分碳排放㊂表52000-2020年环鄱阳湖城市群土地利用变化T a b l e5L a n du s e c h a n g e o f u r b a na g g l o m e r a t i o na r o u n dP o y a n g L a k e f r o m2000t o2020时期土地利用类型转出面积/k m2速度/(k m2㊃a-1)转入面积/k m2速度/(k m2㊃a-1)未变化面积/k m2净转入面积/k m2面积占比/%k/%耕地1627.08325.421471.29294.2631626.32-155.7836.08-0.09林地1084.54216.911190.84238.1750147.42106.3055.590.042000 2005草地14.282.8620.954.1933.366.670.052.80水域470.2294.04210.9042.184710.34-259.325.62-1.00未利用地9.961.993.390.6820.41-6.570.03-4.33建设用地26.575.31335.2767.052397.67308.702.632.55耕地1943.68388.741927.95385.5931153.93-15.7235.91-0.01林地1634.44326.891243.42248.6849703.83-391.0155.70-0.152005 2010草地25.025.0017.823.5629.28-7.200.06-2.65水域438.5287.70299.9860.004482.73-138.535.34-0.56未利用地8.791.7610.282.0615.011.480.031.24建设用地41.388.28592.37118.472691.55550.992.974.03耕地1879.80375.962663.81532.7631202.08784.0135.890.47林地2538.76507.75982.64196.5348408.50-1556.1355.28-0.612010 2015草地25.925.1810.962.1921.17-14.960.05-6.35水域244.5448.91414.1382.834538.17169.605.190.71未利用地11.142.231.520.3014.15-9.620.03-7.63建设用地50.9410.19678.04135.613232.98627.103.563.82耕地2041.60408.322001.76400.3531824.30-39.8436.74-0.02林地1728.97345.791260.97252.1947662.17-467.9953.59-0.192015 2020草地17.443.495.691.1414.70-11.750.03-7.31水域351.6570.33321.7864.364600.66-29.875.37-0.12未利用地7.081.423.910.788.56-3.170.02-4.05建设用地29.265.85581.88116.383881.76552.624.242.83耕地4359.09871.824931.75986.3528894.30572.6636.700.34林地4599.76919.952290.96458.1946632.20-2068.1353.08-0.902000 2020草地41.008.2013.762.756.63-27.250.02-11.44水域848.76169.75590.64118.134331.80-258.125.34-1.00未利用地23.734.755.841.176.63-17.890.01-11.78建设用地95.0619.012134.46426.892329.182039.404.8416.83注:k表示单一土地利用动态度指数,其中正值表示转入,负值表示转出㊂图22000-2020年环鄱阳湖城市群土地利用碳排放变化F i g.2C h a n g e o f c a r b o n e m i s s i o n s f r o ml a n du s e i nu r b a na g g l o m e r a t i o na r o u n dP o y a n gL a k e f r o m2000t o2020从碳源/汇地向碳汇/源地转化看,主要是耕地㊁林地和水域向建设用地转化㊂其中耕地转向建设用地的碳传导量呈逐期递增趋势,Ⅰ期耕地转出为建设用地的过程中共释放1.87ˑ106t二氧化碳,Ⅱ期和Ⅲ期碳排放逐渐增加至4.37ˑ106t和4.88ˑ106t,而在Ⅳ期转出的碳排放则降低至4.26ˑ106t㊂虽然碳传导效应趋势上有所减缓,但由耕地转为建设用地的土地利用强度处于较高水平,仍存在一定的减排空间㊂林地和水域向建设用地转化引起的碳传导量也呈先增后减变化,由Ⅰ期(2.13ˑ105t和2.10ˑ105t)增加至Ⅲ期(7.44ˑ105t和3.14ˑ105t)后降低至Ⅳ期(4.10ˑ105t和2.73ˑ105t),这可能与近5年来环743第2期胡宜之等:环鄱阳湖城市群土地利用碳排放传导效应及预测鄱阳湖城市群严格管控建设用地扩张有关㊂草地和未利用地由于本身面积较少,同时自身碳汇能力较弱,因此在地类转化的碳传导效应中并未呈现明显变化㊂此外,受退耕还林政策的影响,各时期耕地和林地之间转化引起的碳传导量(碳吸收)基本维持在1.60ˑ104t以上,尽管林地具有较强的碳汇能力,但其碳吸收速度远不及建设用地和耕地的碳排放速度,由此导致环鄱阳湖城市群土地利用碳排放持续增长㊂图32000-2020年环鄱阳湖城市群单一地类碳排放变化F i g.3C h a n g e o f c a r b o n e m i s s i o n s i na s i n g l e a r e a o f u r b a na g g l o m e r a t i o na r o u n dP o y a n g L a k e f r o m2000t o20203.3土地利用碳排放预测3.3.1直接土地利用碳排放预测直接土地利用碳排放主要受到土地面积变化的影响,在预测碳排放前应先对土地利用面积进行时空模拟㊂因此,选取高程㊁坡度等驱动因子在F L U S-M a r k o v模型中构建适宜性图集,结合轮盘赌选择的自适应惯性竞争机制在元胞自动机中进行土地利用变化模拟㊂为确定合适的预测基准年份,现分别用各时期来预测2010年㊁2015年㊁2020年土地利用类型面积,预测结果与精度检验见表7㊂由表7可知,采用F L U S-M a r k o v模型对环鄱阳湖城市群土地利用变化进行模拟总体精度较高,K a p p a系数均大于0.81,O A系数均大于0.85,F o M系数均小于0.3㊂从预测结果看,采用多年期土地数据对同一目标年的地类面积进行模拟,精度检验结果表明距目标年近的数据更适合作为预测的原始数据,K a p p a系数㊁O A系数均有所提升,可降低数据时间滞后性带来的误差㊂以2020年为例,Ⅰ期㊁Ⅱ期㊁Ⅲ期预测精度逐渐递增, K a p p a系数依次为0.864,0.924,0.943,O A系数依次为0.896,0.924,0.957,F o M系数依次为0.064,0.149, 0.215㊂其中,利用Ⅲ期数据预测2020年土地利用变化结果与实际情况见图4㊂由表7和图4可知,本研究选择2015年㊁2020年作为预测基准年,以5a期为间隔依次对2025年㊁2030年和2035年环鄱阳湖城市群土地利用变化进行预测(表8),结果表明除建设用地面积增加以外,其他地类面积均出现小幅度减少㊂根据式(1)和式(2)可得环鄱阳湖城市群直接土地利用碳排放预测结果(表9)㊂3.3.2间接土地利用碳排放预测间接土地利用碳排放主要由能源消费量决定,以2011 2020年江西省实际能源消费量构建原始序列,分别用GM(1,1)模型和GM-M a r k o v模型对能源消费量进行预测(图5),结果显示GM-M a r k o v模型的拟合效果显著优于GM(1,1)模型,GM(1,1)模型虽然能够基本反映能源消费量的变化趋势,但对于个别趋势以外的数据并未能准确预测,而GM-M a r k o v模型可通过修正误差项有效降低数据波动性的干扰㊂进一步对比验证两种模型的预测精度(表10),可以发现,对于预测相同能源类型而言,GM-M a r k o v 模型的均方差比值都明显高于GM(1,1)模型,GM-M a r k o v模型的小概率误差均为1.000,而GM(1,1)模型预测汽油消费量的小概率误差则为0.600,总体精度级别上GM-M a r k o v模型除在预测汽油外均为优秀,而GM(1,1)模型预测汽油时的精度级别则为不合格,表明GM-M a r k o v模型在预测能源消费量上具有相对误差小和总体精度高的优点㊂采用GM-M a r k o v模型对2025年㊁2030年㊁2035年江西省能源消费结构进行预测(表11),结果显示,原煤㊁其他洗煤㊁焦炭和原油消费量呈递增趋势,洗煤㊁汽油㊁煤油㊁柴油和燃料油消费量呈减少趋势, 2025年㊁2030年㊁2035年江西省能源消费总量依次为9.98ˑ107t,1.11ˑ108t,1.24ˑ108t㊂根据公式(2)和表3可得出2025年㊁2030年㊁2035年江西省间接土地利用碳排放,同时基于已构建的区域碳排放权分配体系,将省域碳排放科学合理地分配至环鄱阳湖城市群(表12)㊂结果显示,2025年㊁2030年㊁2035年环鄱阳湖城市群土地利用碳排放预计可达到4.13ˑ107t,4.69ˑ107t和5.39ˑ107t,未来城市群土地利用碳排放仍呈增长态势㊂843水土保持研究第31卷。