陳強(qiáng)，潘英姿，蔣衛(wèi)國(guó)* ，王文杰，劉孝富，

1.北京師范大學(xué)，環(huán)境演變與自然災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875

2.北京師范大學(xué)地理學(xué)與遙感科學(xué)學(xué)院，北京 100875

3.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院，北京 100012

甲烷(CH4)是重要的溫室氣體之一，以20年(1990—2010)時(shí)間尺度計(jì)，其全球增溫潛勢(shì)(global warming potential)是二氧化碳的62倍。甲烷的主要排放源有自然濕地、人工濕地(以水稻田為主)、天然氣滲出、垃圾填埋場(chǎng)、反芻動(dòng)物等［1］，其中濕地(包括自然濕地和人工濕地)是甲烷的主要排放源。據(jù)估計(jì)，全球濕地每年約排放150 Tg的甲烷［2］，占所有天然甲烷排放量的70%［3］，占全球甲烷排放通量的20%左右［4］。甲烷單分子的增溫潛勢(shì)是二氧化碳的15～30倍［5］，而且甲烷與氟利昂等大氣污染物發(fā)生反應(yīng)，產(chǎn)生臭氧、二氧化碳等其他溫室氣體，因此甲烷被認(rèn)為是僅次于二氧化碳的主要溫室氣體。據(jù)估計(jì)，甲烷濃度的升高對(duì)全球氣候變暖的貢獻(xiàn)為25%左右［6］。在過(guò)去的150多年里，大氣中的甲烷濃度已從 0.75 ×10-6增長(zhǎng)到 1.73 ×10-6［7］。為了進(jìn)一步探究大氣甲烷排放量日趨增加的原因，預(yù)測(cè)其未來(lái)變化趨勢(shì)，需要定量研究大氣甲烷各種排放源的排放量及其動(dòng)態(tài)變化。

濕地生態(tài)系統(tǒng)是介于水域生態(tài)系統(tǒng)和陸地生態(tài)系統(tǒng)的一種過(guò)渡性生態(tài)系統(tǒng)，具有較強(qiáng)的氧化還原能力，豐富的生物多樣性和重要的生態(tài)服務(wù)功能，甲烷排放作為濕地生態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)重要的功能性過(guò)程，具有重要的研究意義。準(zhǔn)確估算濕地甲烷排放量及其相關(guān)的影響因素，對(duì)于科學(xué)合理地管理濕地有著非常重要的輔助作用，同時(shí)可為控制和減少濕地甲烷排放提供有效的參考依據(jù)。

1 濕地甲烷排放量估算模型

研究濕地甲烷排放主要是為了準(zhǔn)確估算濕地甲烷的排放量。氣體的排放通量(Flux)是指單位時(shí)間內(nèi)單位面積上該氣體的排放量。已有文獻(xiàn)［8］顯示，水稻甲烷排放估算有如下幾種方法:1)通過(guò)田間直接測(cè)定值與稻田面積估算;2)通過(guò)水稻的初級(jí)生產(chǎn)量估算;3)根據(jù)投入到土壤的有機(jī)碳量折算;4)通過(guò)建立各種模型計(jì)算。

目前，實(shí)地直接監(jiān)測(cè)甲烷排放通量的方法大致分為渦度協(xié)方差-通量塔和靜態(tài)箱-氣相色譜儀法。一般甲烷排放通量計(jì)算公式［9］為:

式中，F(xiàn)為甲烷排放通量，mg/(m2·h);M為甲烷的分子量;V為標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下每摩爾甲烷的體積，L;d c/d t為甲烷濃度變化率，10-6/h;H為靜態(tài)箱高度，m;T為靜態(tài)箱內(nèi)溫度，℃。

由于無(wú)法在區(qū)域尺度上直接對(duì)甲烷的排放通量進(jìn)行測(cè)定，因此要估算區(qū)域尺度甚至全球的甲烷排放，就需要構(gòu)建各種估算模型。當(dāng)前與濕地甲烷排放有關(guān)的模型大致分為三種:1)基于統(tǒng)計(jì)回歸關(guān)系分析的經(jīng)驗(yàn)推算模型;2)基于產(chǎn)生、輸送和排放機(jī)理過(guò)程的模型;3)基于遙感數(shù)據(jù)的參數(shù)模型。其中，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ褪峭ㄟ^(guò)控制甲烷排放通量的影響因素，如水位、土壤溫度、植物初級(jí)生產(chǎn)力等發(fā)展起來(lái)的，但這些經(jīng)驗(yàn)公式難以外推到其他地區(qū);機(jī)理過(guò)程模型通過(guò)整合甲烷排放的各個(gè)過(guò)程來(lái)模擬甲烷排放，通用性強(qiáng)，易于推廣;遙感參數(shù)模型結(jié)合機(jī)理過(guò)程和經(jīng)驗(yàn)推算，以遙感數(shù)據(jù)為主要手段，通過(guò)大面積獲取的生態(tài)參數(shù)作為模型輸入項(xiàng)，結(jié)合尺度轉(zhuǎn)換思路，用點(diǎn)尺度數(shù)據(jù)推算面尺度數(shù)據(jù)，估算區(qū)域甲烷排放量。

1.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/h3>

濕地甲烷排放估算經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀稍缙诘娜?jīng)驗(yàn)推算模型逐漸發(fā)展至半經(jīng)驗(yàn)估算模型，全經(jīng)驗(yàn)推算模型一般是根據(jù)田間甲烷濃度測(cè)定結(jié)果和該值代表的稻田面積或者植被凈初級(jí)生產(chǎn)力外推計(jì)算，得到試驗(yàn)區(qū)的甲烷排放量;而半經(jīng)驗(yàn)估算模型一般是根據(jù)實(shí)際監(jiān)測(cè)點(diǎn)的甲烷排放量，與某一個(gè)或幾個(gè)影響因子建立統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，通過(guò)統(tǒng)計(jì)回歸分析估算試驗(yàn)區(qū)域的甲烷排放量。

根據(jù)諸多學(xué)者對(duì)甲烷排放影響因子的研究，總結(jié)出主要的影響因素包括:土壤類型、土壤水位及水分、土壤有機(jī)質(zhì)、土壤溫度、土壤pH和Eh值等土壤參數(shù)因子;植被類型，植被結(jié)構(gòu)參數(shù)，地表或地下生物量等植被因子;氣溫，氣壓等氣候因子;耕作制度和施肥方式等管理方式因子。在建立濕地甲烷排放量估算半經(jīng)驗(yàn)估算模型時(shí)，根據(jù)實(shí)際情況會(huì)選擇不同的影響因子建立甲烷排放量的關(guān)系，從而對(duì)濕地甲烷排放量進(jìn)行準(zhǔn)確估算。

1.1.1 全經(jīng)驗(yàn)推算模型

早期的濕地甲烷排放估算模型大都是全經(jīng)驗(yàn)推算性質(zhì)的，以實(shí)地監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)地區(qū)各觀測(cè)點(diǎn)在不同生長(zhǎng)周期內(nèi)水稻甲烷的平均排放率與稻田面積乘積來(lái)估算某地區(qū)水稻田排放總量［10］，是對(duì)一定空間區(qū)域內(nèi)典型水稻甲烷排放的直接觀測(cè)。

由于這種全經(jīng)驗(yàn)推算模型受地域的限制而且誤差較大，所以這種模型是早期研究的過(guò)渡模型，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于該類模型的研究也較少。Wang等［11］根據(jù)實(shí)地觀測(cè)的水稻甲烷平均排放通量，依據(jù)不同的水稻類型面積進(jìn)行外推，估算出1987年全國(guó)水稻甲烷排放量為13.8 ～22.8 Tg/a。Wassmann等［12］根據(jù)浙江杭州地區(qū)水稻甲烷的排放通量，通過(guò)計(jì)算水稻面積與通量的乘積推算出全國(guó)水稻甲烷的排放量。Yan等［13］分析采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)后，認(rèn)為有機(jī)肥的施用、水分情況、水稻生長(zhǎng)季和水稻生長(zhǎng)區(qū)域是影響中國(guó)水稻甲烷排放的主要因素，根據(jù)水稻種植面積以及相應(yīng)的水稻甲烷排放量觀測(cè)值，按照下式進(jìn)行全國(guó)范圍的水稻田甲烷排放總量估算:

式中，E 為甲烷排放總量，kg;i，j，k，m 分別為水稻生長(zhǎng)區(qū)域、水稻生長(zhǎng)季、水分情況和有機(jī)肥的施用情況;EF為甲烷排放系數(shù);A為水稻種植面積，km2;D為水稻生育周期，d。

由于水稻甲烷排放易受諸如施肥量、灌溉方式及氣溫等因素的影響，有學(xué)者［14］開(kāi)始考慮這些影響因素的作用，并根據(jù)物質(zhì)平衡原理和試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立了甲烷排放量(E)估算的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?

式中，Os為土壤原有機(jī)質(zhì)的平均量;Fs為土壤原有機(jī)質(zhì)的甲烷轉(zhuǎn)化率;R為該地區(qū)水稻復(fù)種指數(shù);Omi為i種有機(jī)肥平均施肥量;Fi為i種有機(jī)肥的甲烷轉(zhuǎn)化率，系數(shù)7/9為對(duì)Fi，F(xiàn)s及D的綜合校正值。

1.1.2 半經(jīng)驗(yàn)估算模型

隨著人們對(duì)濕地甲烷排放機(jī)理過(guò)程的進(jìn)一步認(rèn)識(shí)，在選擇影響因素方面更注重甲烷產(chǎn)生、排放過(guò)程的環(huán)境生化因素，與此同時(shí)，濕地甲烷排放估算模型也逐漸轉(zhuǎn)為以建立某一個(gè)或幾個(gè)影響因子與甲烷排放通量關(guān)系的半經(jīng)驗(yàn)估算模型。由于不同因子的作用在不同時(shí)間和地點(diǎn)存在著差異，所以不同地區(qū)的試驗(yàn)選擇的影響因子也不盡相同，這將制約著模型的推廣應(yīng)用。

國(guó)內(nèi)外利用半經(jīng)驗(yàn)估算模型進(jìn)行濕地甲烷排放通量估算的研究較多，Wickland等［15］根據(jù)甲烷年平均排放通量與深5 cm土壤的每小時(shí)溫度變化，建立了通量-溫度關(guān)系模型，并利用土壤溫度模型估算甲烷排放通量。

式中，x為5 cm表層土壤溫度，℃。此外，這些學(xué)者通過(guò)對(duì)高原濕地甲烷排放通量的研究，認(rèn)為甲烷排放通量與5 cm深度的土壤溫度顯著相關(guān)，在冬季甲烷排放通量與土壤溫度呈線性相關(guān)關(guān)系，在植物生長(zhǎng)季與土壤溫度呈指數(shù)相關(guān)關(guān)系，并且認(rèn)為不同時(shí)期二者關(guān)系式的不同是由呼吸作用引起的，從全年數(shù)據(jù)角度看甲烷排放通量與溫度呈顯著正相關(guān)關(guān)系。

Potter［16］基于生態(tài)系統(tǒng)循環(huán)模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)二氧化碳到甲烷微生物產(chǎn)生率的變化進(jìn)行模擬，以水位深度為主要影響因子，通過(guò)建立水位深度與微生物產(chǎn)生率變化關(guān)系，對(duì)甲烷的產(chǎn)生和排放進(jìn)行模擬估算。

劉澤雄等［17］針對(duì)閩江河口咸草濕地，基于實(shí)地監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，建立了冬季甲烷排放通量與土壤Eh值和pH的回歸關(guān)系，并利用這種關(guān)系對(duì)河口濕地甲烷排放量進(jìn)行估算，認(rèn)為冬季咸草濕地甲烷排放通量與土壤Eh值呈一階線性正相關(guān)關(guān)系:

而與土壤pH呈一階線性負(fù)相關(guān)關(guān)系:

Huang等［18］基于對(duì)美國(guó)德克薩斯州水稻甲烷排放的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，認(rèn)為影響該地區(qū)水稻甲烷排放的主要因素是土壤性質(zhì)和地表生物量，根據(jù)長(zhǎng)期的試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立了甲烷排放量與這兩個(gè)因素的回歸關(guān)系:

式中，SI為土壤性質(zhì)指數(shù);VI為無(wú)量綱的變化系數(shù);GY為水稻地表生物量。另外，還建立了甲烷排放與水稻植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)的關(guān)系:

1.2 機(jī)理過(guò)程模型

濕地甲烷排放由三個(gè)基本過(guò)程組成:甲烷產(chǎn)生，甲烷氧化傳輸和甲烷排放。濕地甲烷排放估算機(jī)理過(guò)程模型的建立基于甲烷三個(gè)基本過(guò)程，在建立過(guò)程中需綜合考慮甲烷排放過(guò)程和影響甲烷排放的相關(guān)因素。目前濕地甲烷排放模型一般是模擬甲烷在土壤中的產(chǎn)生過(guò)程，以及甲烷從土壤、植物和水體進(jìn)入大氣中的遷移過(guò)程。模型涉及不同深度的土壤溫度、水位和凈初級(jí)生產(chǎn)力，模型計(jì)算結(jié)果為土壤剖面甲烷濃度及甲烷每天的排放量。

在建立濕地甲烷排放量估算機(jī)理過(guò)程模型時(shí)，根據(jù)實(shí)際情況會(huì)選擇不同的影響因子或建立生態(tài)物化機(jī)理模型來(lái)模擬甲烷排放過(guò)程，對(duì)濕地甲烷排放量進(jìn)行準(zhǔn)確估算。因此，這類機(jī)理過(guò)程模型基本可以分為以下兩個(gè)階段。

1.2.1 各影響因子相關(guān)的初級(jí)過(guò)程模型

在綜合考慮不同甲烷排放過(guò)程中各影響因子的關(guān)系基礎(chǔ)上，通過(guò)建立初級(jí)的基于過(guò)程的甲烷排放估算模型來(lái)進(jìn)行應(yīng)用。

Bachelet等［19］通過(guò)碳、氮和溫度對(duì)甲烷排放的線性回歸技術(shù)，引用美國(guó)農(nóng)業(yè)部(United States Department of Agriculture，USDA)提供的水稻收獲面積，得到中國(guó)水稻甲烷排放量為10.5 Tg/a。Cao等［20］通過(guò)模擬土壤中碳的變化情況，得到甲烷產(chǎn)生率、有機(jī)碳分解總量、水位和溫度間的函數(shù)關(guān)系，并利用模型計(jì)算甲烷的排放率。Water［21］建立的基于過(guò)程基礎(chǔ)的濕地甲烷排放氣候敏感性模型，主要考慮的影響因子為水位、土壤剖面溫度以及總初級(jí)生產(chǎn)力，通過(guò)建立土壤溫度、NPP和甲烷通量的關(guān)系，利用Michaelis-Menten方程計(jì)算甲烷產(chǎn)生率、甲烷氧化率，以此估算甲烷排放。丁愛(ài)菊等［22］建立了一個(gè)區(qū)域尺度水稻甲烷排放的初級(jí)模型，模型主要包括了三個(gè)部分:水稻生長(zhǎng)，土壤有機(jī)質(zhì)的分解以及甲烷產(chǎn)生、傳輸、排放過(guò)程。模型體現(xiàn)了水稻甲烷產(chǎn)生、傳輸與排放的機(jī)理，提供了一個(gè)區(qū)域尺度上基于氣候、土壤條件估計(jì)甲烷總排放率的有效方法。

式中，P為甲烷產(chǎn)生率;Q1為甲烷的提取率;Q2為甲烷的氧化率;K為植物的排放率系數(shù)。

Cao等［23］建立了一個(gè)半經(jīng)驗(yàn)甲烷排放模式。該模式考慮了水稻植株以及土壤有機(jī)質(zhì)兩個(gè)方面的產(chǎn)甲烷基質(zhì)，同時(shí)也利用半經(jīng)驗(yàn)公式考慮了土壤Eh值和pH，淹水及施肥等因素產(chǎn)生的影響率。

1.2.2 濕地生態(tài)模型

國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者曾利用成型的濕地生態(tài)模型進(jìn)行濕地甲烷排放的估算應(yīng)用，比較典型的模型有DNDC，MERES和CH4MOD三種。

Wetland-DNDC(denitrification and decomposition)模型是一種基于過(guò)程的濕地生態(tài)系統(tǒng)模型［24］，注重于厭氧環(huán)境下水位動(dòng)態(tài)、土壤熱量動(dòng)態(tài)、植物生長(zhǎng)以及土壤生物地球化學(xué)過(guò)程的定量化，通過(guò)輸入水文、氣候、植被、土壤和管理信息來(lái)模擬森林濕地生態(tài)系統(tǒng)中甲烷的排放。DNDC是針對(duì)農(nóng)業(yè)土壤痕量氣體(二氧化碳、氧化亞氮和甲烷)排放估算而開(kāi)發(fā)的［25-26］，對(duì)于模擬水稻田溫室氣體排放的研究，DNDC模型具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)［27-28］。該模型已成功運(yùn)用在世界十多個(gè)國(guó)家和地區(qū)，并且能夠很好地模擬不同農(nóng)業(yè)土壤中溫室氣體的排放狀況［29］。劉建棟等［30］利用DNDC模型，有機(jī)結(jié)合了作物生長(zhǎng)、氣象要素、地下水運(yùn)動(dòng)等要素，建立的甲烷排放數(shù)值模型，主要包括氣象要素模型、作物模型和排放模型三個(gè)部分，揭示了氣象因子對(duì)甲烷排放的影響。王效科等［31］利用DNDC模型，通過(guò)模擬甲烷的產(chǎn)生、傳輸和排放過(guò)程，選取土壤中氧濃度和農(nóng)耕措施(土地利用類型、作物面積、作物播種期和收獲期、無(wú)機(jī)肥和有機(jī)肥使用量)作為主要影響因子，對(duì)長(zhǎng)江三角洲地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行甲烷和氧化亞氮排放量的估算。

MERES(methane emission in rice eco-systems)模型是以CERESR水稻作物模型為基礎(chǔ)，模擬土壤有機(jī)質(zhì)分解預(yù)測(cè)甲烷細(xì)菌可利用的基質(zhì)數(shù)量，考慮了植株根在厭氧條件下的有機(jī)質(zhì)分解、土壤中可供選擇的電子受體、甲烷氧化和通量的機(jī)理描述以及作物實(shí)踐管理的影響。Matthews等［32］運(yùn)用MERES模型檢驗(yàn)了菲律賓和中國(guó)杭州的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，證實(shí)模型模擬值與水稻地表生物量、根重、產(chǎn)量以及甲烷季節(jié)排放的觀測(cè)值有較好的一致性。

Huang 等［33-34］建立的 CH4MODwetland模型是典型的機(jī)理過(guò)程模型，聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門(mén)委員會(huì)(Intergovernmental Panelon Climate Change，IPCC)2000年的報(bào)告［35］中對(duì)這個(gè)模型的模擬結(jié)果給予充分肯定。其以濕地水稻甲烷的傳輸和排放過(guò)程為基礎(chǔ)，選擇土壤有機(jī)質(zhì)、土壤溫度和水位等影響因子，通過(guò)建立各因素之間的函數(shù)關(guān)系，估算甲烷排放量。模型假設(shè)產(chǎn)甲烷基質(zhì)來(lái)自水稻植株和外源有機(jī)物兩個(gè)部分，甲烷產(chǎn)生率取決于甲烷菌基質(zhì)的可利用性，并考慮到氣候、土壤、農(nóng)耕措施等因素的影響。模型輸入?yún)?shù)少且易獲取，有利于模型區(qū)域化應(yīng)用。

式中，APR為與水稻植株相聯(lián)系的甲烷日平均產(chǎn)生率;APOM為與添加的有機(jī)質(zhì)分解相聯(lián)系的甲烷日平均產(chǎn)生率;0.35為考慮了土壤Eh值對(duì)甲烷產(chǎn)生的影響以及甲烷氧化量而估算出來(lái)的，可看作甲烷總產(chǎn)生量的平均排放系數(shù)［36］。模型僅對(duì)持續(xù)淹水稻田有效，未考慮甲烷的氣泡傳輸，參數(shù)是通過(guò)試驗(yàn)建立的，在應(yīng)用上有一定限制。張穩(wěn)等［37］在這個(gè)模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行多次修正、改進(jìn)和驗(yàn)證，并考慮了甲烷通過(guò)氣泡方式從稻田土壤中的排放過(guò)程，得出:

式中，EP為甲烷通過(guò)水稻通氣組織排放量;Ebl為甲烷通過(guò)氣泡向大氣的排放量。

通過(guò)以上各學(xué)者的研究成果可知，制約濕地甲烷機(jī)理過(guò)程排放估算模型的因素主要有模型輸入?yún)?shù)的獲取難度以及影響參數(shù)的正確選擇，而評(píng)價(jià)模型優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)為根據(jù)模型的估算精度以及輸入?yún)?shù)的可獲取性。

1.3 遙感參數(shù)模型

20世紀(jì)90年代后期，濕地甲烷排放估算經(jīng)驗(yàn)推算模型開(kāi)始轉(zhuǎn)向遙感參數(shù)估算模型。在區(qū)域尺度甲烷排放估算研究中，利用遙感數(shù)據(jù)在時(shí)空尺度上對(duì)甲烷主要排放源進(jìn)行識(shí)別與面積估算，通過(guò)遙感反演手段獲取大面積生態(tài)參數(shù)，并結(jié)合地面觀測(cè)點(diǎn)位獲得平均甲烷通量數(shù)據(jù)，再與面積進(jìn)行乘積來(lái)實(shí)現(xiàn)點(diǎn)尺度到面尺度的尺度轉(zhuǎn)換。

遙感參數(shù)模型結(jié)合了過(guò)程模型和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，既可以?yīng)用在小尺度區(qū)域，也可以應(yīng)用在大尺度區(qū)域。目前，利用遙感進(jìn)行甲烷排放估算的研究主要參考的遙感數(shù)據(jù)分為三類:1)高時(shí)間分辨率大幅寬的氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)，主要代表是NOAA-AVHRR數(shù)據(jù);2)高空間分辨率小幅寬的遙感影像數(shù)據(jù)，主要代表是SPOT-HRV，LandSat-TM數(shù)據(jù);3)利用全天候全天時(shí)的微波雷達(dá)遙感影像數(shù)據(jù)，主要代表是ALOS-PALSAR數(shù)據(jù)。

Takeuchi等［38］綜合考慮了 NOAA-AVHRR 數(shù)據(jù)大尺度可覆蓋大范圍的優(yōu)點(diǎn)和SPOT-HRV數(shù)據(jù)高分辨率可監(jiān)測(cè)土地類型變化的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)同一時(shí)期同一地區(qū)的NOAA-AVHRR和SPOT-HRV數(shù)據(jù)進(jìn)行混合光譜分析，基于不同尺度對(duì)試驗(yàn)區(qū)的四種濕地類型進(jìn)行甲烷排放估算;張遠(yuǎn)［39］利用微波遙感數(shù)據(jù)ALOS-PALSAR提取水稻的種植面積，利用改進(jìn)的DNDC模型模擬和估算水稻甲烷的排放量，進(jìn)而提出具體的減排耕作措施。

閆敏華等［40］基于長(zhǎng)期實(shí)地水稻甲烷排放監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和TM影像數(shù)據(jù)，通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)方法分析了水稻甲烷排放的六個(gè)主要影響因子(水稻植被指數(shù)、水稻植株高度、氣溫、5 cm深土溫、10 cm深土溫和水溫)，最終選擇水稻植被指數(shù)作為主要影響因子，建立實(shí)測(cè)甲烷排放通量與水稻植被指數(shù)的回歸關(guān)系，對(duì)長(zhǎng)春地區(qū)的水稻甲烷排放量進(jìn)行估算。先建立水稻甲烷排放通量(y)和水稻植被指數(shù)(x)的關(guān)系:

y=-21.7766+239.0742x(n=16，R=0.8781)再由水稻甲烷排放通量(y)和水稻種植面積(A)求算整個(gè)水稻生長(zhǎng)季的區(qū)域水稻甲烷排放量(Y):

式中，t為時(shí)間，d。充分考慮水稻歸一化植被指數(shù)的特點(diǎn)、水稻甲烷排放季節(jié)變化規(guī)律和水稻各生育期水稻甲烷排放量占總排放量的比例等因素，得到水稻甲烷排放量的估算模型:

式中，x(t)為水稻植被指數(shù)隨時(shí)間變化函數(shù)。

劉志明等［41］通過(guò)利用NOAA-AVHRR遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行水稻甲烷排放通量監(jiān)測(cè)的嘗試發(fā)現(xiàn)，從水稻的返青期到孕穗期歸一化植被指數(shù)(x)與甲烷排放通量(y)具有很強(qiáng)的相關(guān)性:

光能利用效率模型(LUE)也是遙感用于地面碳通量估算的經(jīng)典模型，光能利用效率是光能利用效率模型中最關(guān)鍵的部分，其含義為通過(guò)光合作用植被吸收單位光合有效輻射所固定的碳通量。LUE模型是CASA(carnegie-ames-stanford approach)模型中的一個(gè)子模型，用以估算NPP。LUE模型通過(guò)建立光能利用效率與水分脅迫指數(shù)、溫度脅迫指數(shù)關(guān)系來(lái)估算碳通量(ε):

式中，Ts為溫度脅迫系數(shù);Ws為水分脅迫系數(shù)，反映了水分條件的影響;Ps為植被生長(zhǎng)季節(jié)對(duì)光能利用效率的影響。

嚴(yán)燕兒［42］利用LUE模型針對(duì)河口濕地，通過(guò)建立微氣象因子與光譜指數(shù)的關(guān)系，估算了崇明東灘濕地的碳通量。此外，Ashcroft等［43］嘗試?yán)酶吖庾V遙感技術(shù)進(jìn)行甲烷排放源識(shí)別的研究，通過(guò)利用對(duì)流層污染測(cè)量裝置獲取的信號(hào)與甲烷柱之間的線性函數(shù)關(guān)系獲取大氣中垂直甲烷廓線，但由于信號(hào)容易受溫度和水汽的間接影響，結(jié)果的精度受到限制;還有學(xué)者［44］利用單一可調(diào)激光及諧波探測(cè)遙感技術(shù)對(duì)甲烷進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)探測(cè)，實(shí)現(xiàn)甲烷氣體濃度估算。

綜上分析可知，遙感參數(shù)模型結(jié)合了經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃蜋C(jī)理過(guò)程模型的特點(diǎn)，以遙感數(shù)據(jù)和遙感反演手段為基礎(chǔ)，通過(guò)建立光譜特征參數(shù)與影響因子的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)尺度和面尺度的轉(zhuǎn)換，準(zhǔn)確估算不同區(qū)域的甲烷排放通量。但由于受遙感數(shù)據(jù)和反演手段的影響，這種方法的應(yīng)用還處在初級(jí)階段，參數(shù)設(shè)置和模型構(gòu)建方面還需要進(jìn)一步優(yōu)化。

1.4 模型比較分析

綜上所述，濕地甲烷排放量估算模型經(jīng)歷了從經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷綑C(jī)理過(guò)程模型再到遙感參數(shù)模型的發(fā)展歷程，各類模型具有不同的特點(diǎn)及適用范圍。其中，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ褪峭ㄟ^(guò)控制甲烷通量的影響因素，比如水位、土壤溫度、植物初級(jí)生產(chǎn)力等發(fā)展起來(lái)的，因此這些經(jīng)驗(yàn)公式難以外推到其他地區(qū)，只適用于特殊地物類型的小區(qū)域范圍;機(jī)理過(guò)程模型通過(guò)整合甲烷排放的各個(gè)過(guò)程來(lái)模擬甲烷排放，通用性強(qiáng)，易于推廣，但由于濕地甲烷排放機(jī)理過(guò)程復(fù)雜，模型參數(shù)繁瑣，所以此類模型只適用于環(huán)境變化不明顯的區(qū)域;遙感參數(shù)模型結(jié)合機(jī)理過(guò)程和經(jīng)驗(yàn)推算，以遙感數(shù)據(jù)為主要手段，通過(guò)大面積獲取的生態(tài)參數(shù)作為模型輸入項(xiàng)，結(jié)合尺度轉(zhuǎn)換思路，用點(diǎn)尺度數(shù)據(jù)推算面尺度數(shù)據(jù)，估算區(qū)域甲烷排放量，模型推廣型強(qiáng)，但輸入?yún)?shù)不易獲取，而且模型構(gòu)建難度關(guān)鍵在于遙感反演技術(shù)的難度，故此類模型適宜估算大范圍、地物類型較為單一的區(qū)域。各模型的比較如表1所示。

表1 甲烷排放量估算模型的比較Table 1 Comparison of the models

2 甲烷排放估算不確定性分析

濕地甲烷排放估算受各方面的影響，因此針對(duì)濕地甲烷排放估算的不確定性分析主要集中在影響濕地甲烷排放的各方面，體現(xiàn)在濕地甲烷排放的時(shí)空差異、濕地甲烷排放監(jiān)測(cè)的不確定性和濕地甲烷排放估算模型的不確定性。

2.1 濕地甲烷排放的時(shí)空差異

濕地甲烷排放在時(shí)間和空間上都存在著較大的差異性，而這些差異性會(huì)直接影響濕地甲烷排放量估算的準(zhǔn)確性，所以正確分析濕地甲烷排放的時(shí)空特性，有助于更清楚的認(rèn)識(shí)和分析濕地甲烷排放量估算模型和方法的適用性。

濕地甲烷排放的時(shí)間差異主要表現(xiàn)在日變化和季節(jié)變化兩個(gè)方面。濕地甲烷排放有明顯的日變化，曹云英［45］在其對(duì)水稻甲烷排放的綜述中指出，水稻甲烷排放通量隨著日出后溫度逐漸升高而增大，下午達(dá)到排放高峰，然后快速下降，在夜間甲烷排放通量緩慢下降，并逐步趨于平穩(wěn)，至日出前通量達(dá)到最低值。濕地甲烷排放的季節(jié)變化主要體現(xiàn)在植被的生長(zhǎng)周期變化，以稻田濕地甲烷為例，主要體現(xiàn)在水稻生長(zhǎng)周期的變化，水稻生長(zhǎng)期甲烷排放有三個(gè)典型排放高峰，分別出現(xiàn)在水稻生長(zhǎng)的返青期、分蘗期和成熟期［46］。Wang 等［47］指出，甲烷排放通量季節(jié)變化呈雙峰型變化，春季隨氣溫升高甲烷排放通量增加，4月出現(xiàn)次高值，6月出現(xiàn)最高值，與稻田溫度各自的倒數(shù)成直線相關(guān)關(guān)系，而稻田溫度8月達(dá)最大值。結(jié)合水稻生長(zhǎng)期可知，甲烷排放的兩個(gè)高峰一個(gè)出現(xiàn)在水稻的分蘗期，一個(gè)出現(xiàn)在花期至成熟期［48］。

濕地甲烷在產(chǎn)生、傳輸和排放之間存在著復(fù)雜的相互作用，并與當(dāng)?shù)貧夂蚝屯寥拉h(huán)境密切相關(guān)，因此甲烷排放在生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部以及生態(tài)系統(tǒng)之間都具有很大的差異［49］。即使氣候、植被、地形相似的地區(qū)，其甲烷排放通量也存在著很大的差異［50-51］，在同一地區(qū)的同一類型濕地中不同區(qū)域間也存在著空間差異性。據(jù)相關(guān)研究表明，在以植物傳輸為主要排放途徑的沼澤濕地，植物生物量和密度是導(dǎo)致同種植物生長(zhǎng)的濕地甲烷排放產(chǎn)生空間變異的關(guān)鍵因素［52］，而區(qū)域間甲烷排放的空間差異主要是由土壤環(huán)境差異(有機(jī)碳含量、酶活性等)所引起的［53］。

2.2 濕地甲烷排放監(jiān)測(cè)的不確定性

濕地甲烷監(jiān)測(cè)結(jié)果會(huì)直接影響濕地甲烷估算模型估算的準(zhǔn)確程度，尤其會(huì)影響濕地甲烷排放估算經(jīng)驗(yàn)或半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)獲取濕地排放數(shù)據(jù)也會(huì)部分應(yīng)用在濕地甲烷估算經(jīng)驗(yàn)或半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭小Ｒ虼?，濕地甲烷排放監(jiān)測(cè)的不確定性也是濕地甲烷排放估算不確定性研究的主要方面。

濕地甲烷排放野外監(jiān)測(cè)的不確定性主要體現(xiàn)在野外監(jiān)測(cè)儀器、監(jiān)測(cè)過(guò)程以及室內(nèi)分析儀器、分析過(guò)程等。目前普遍采用的濕地甲烷排放監(jiān)測(cè)方法是靜態(tài)箱結(jié)合氣相色譜法。以靜態(tài)箱作為濕地甲烷排放的野外監(jiān)測(cè)儀器，氣相色譜儀作為室內(nèi)氣體分析儀器，通過(guò)密閉靜態(tài)箱的采集和氣相色譜儀對(duì)甲烷氣體濃度的分析，來(lái)獲取采樣點(diǎn)的甲烷排放量。對(duì)該方法的不確定分析主要關(guān)注:1)儀器的不確定性，包括靜態(tài)箱的密閉性、氣袋的密封性以及氣相色譜儀的性能;2)監(jiān)測(cè)和分析過(guò)程的不確定性，包括氣體采集過(guò)程、氣體運(yùn)輸過(guò)程、氣體導(dǎo)入過(guò)程和氣體分析過(guò)程等。

2.3 濕地甲烷排放估算模型的不確定性

濕地甲烷排放估算模型的不確定性主要表現(xiàn)在模型參數(shù)和模型算法的不確定性上，評(píng)價(jià)模型的優(yōu)劣和適用性同樣參考的是模型參數(shù)的獲取難度和模型算法的復(fù)雜程度。

針對(duì)模型參數(shù)，目前各類濕地甲烷排放估算模型所選取的參數(shù)主要包括氣象環(huán)境參數(shù)、土壤環(huán)境參數(shù)、植株結(jié)構(gòu)參數(shù)以及生態(tài)環(huán)境參數(shù)等;針對(duì)不同的研究區(qū)域和研究對(duì)象，各模型選取具有代表性和獲取難度較低的參數(shù)作為其輸入?yún)?shù)，所以模型參數(shù)的選取不確定性對(duì)于濕地甲烷排放估算模型的適用性和準(zhǔn)確性會(huì)帶來(lái)很大的影響。對(duì)于模型算法，由于模型參數(shù)選擇的不確定，在建模過(guò)程，所使用的相關(guān)建模算法也有所不同，比如濕地甲烷排放估算經(jīng)驗(yàn)和半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停毡槭褂玫氖亲曰貧w算法或分段回歸算法。在變量選擇過(guò)程中，還使用層次分析或者灰色關(guān)聯(lián)分析來(lái)確定變量參數(shù)的權(quán)重。模型算法的不確定性會(huì)直接影響模型的計(jì)算復(fù)雜程度與建模難度，同樣對(duì)估算的準(zhǔn)確性也有較大的影響。

3 發(fā)展趨勢(shì)

濕地甲烷估算模型及方法由最初的全經(jīng)驗(yàn)推算模型逐漸發(fā)展至現(xiàn)階段的遙感參數(shù)模型，區(qū)域推廣性、模型精度以及模型輸入?yún)?shù)設(shè)置方面都逐漸改善，但仍然存在諸如模型構(gòu)建，參數(shù)選擇方面的問(wèn)題，而且遙感手段的不成熟和遙感數(shù)據(jù)的獲取難度也是現(xiàn)階段濕地甲烷遙感估算最主要的發(fā)展障礙，所以預(yù)計(jì)濕地甲烷估算模型將向著多元化和綜合化的方向發(fā)展，隨著遙感技術(shù)和甲烷排放機(jī)理過(guò)程研究的不斷發(fā)展，濕地甲烷估算模型將會(huì)綜合各模型的特點(diǎn)不斷改進(jìn)。

濕地甲烷排放過(guò)程研究雖然已經(jīng)從多個(gè)方面進(jìn)行探討，但對(duì)于影響因子貢獻(xiàn)率的定量研究鮮有報(bào)道，所以針對(duì)濕地甲烷排放影響因子的定量化研究仍然勢(shì)在必行。

隨著多角度遙感技術(shù)和高空間分辨率遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，多尺度遞推遙感估算模型、高光譜遙感和激光遙感技術(shù)將逐漸應(yīng)用在濕地甲烷排放估算的研究領(lǐng)域。

區(qū)域或全球濕地甲烷的排放直接或間接影響全球各方面的變化，如全球氣候的變化，降水量的變化，土地利用覆蓋的變化，土壤有機(jī)質(zhì)的變化，生物多樣性的變化，生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的變化，生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性的變化，農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生物地球化學(xué)循環(huán)的變化等。準(zhǔn)確估算區(qū)域或全球濕地甲烷排放量，對(duì)于控制全球溫室效應(yīng)和碳循環(huán)都有非常重要的意義。

此外，濕地甲烷排放估算的模型研究將逐漸從理論層次向應(yīng)用層次發(fā)展，向著模型實(shí)用性和市場(chǎng)業(yè)務(wù)化方向發(fā)展，基于濕地甲烷排放估算模型理論而開(kāi)發(fā)的各類模型工具軟件也將逐漸步入各類市場(chǎng)，面向各類應(yīng)用單位。

［1］KEPPLER F，HAMILTON J T，BRASS M，et al.Methane emission from terrestrial plants under aerobic conditions［J］.Nature，2006，439:187-191.

［2］張濤，高大文.稻田CH4排放研究進(jìn)展［J］.濕地科學(xué)，2008，6(2):130-134.

［3］KHALIL M A K.Atmospheric methane:its role in the global environment［M］.Berlin:Springer，2000:1-8.

［4］HOUGHON J H.Climate change 2001:the scientific basis:contributions of working groupⅠto the third assessment report of the intergovernmental panel on climate change［M］.Cambridge:Cambridge University Press，2001.

［5］RODHE H.A comparison of the contribution of various gases to the greenhouse effect［J］.Science，1990，248:1217-1219.

［6］TAKAI Y.The mechanism of methane fermentation in flooded paddy soil［J］.Soil Sci Plant Nutrition，1970，16:238-244.

［7］LELIEVELD J，CRUTZEN P J，DENTENER F J.Changing concentration，lifetime and climate forcing of atmospheric methane［J］.Tellus:B，1998，50:128-150.

［8］蔡祖聰.中國(guó)稻田甲烷排放研究進(jìn)展［J］.土壤，1999(5):266-269.

［9］王德宣，丁維新，王毅勇.若爾蓋高原與三江平原濕地CH4排放差異的主要環(huán)境影響因子［J］.濕地科學(xué)，2003，1(1):63-67.

［10］傅志強(qiáng)，黃磺.濕地稻田甲烷排放估算模型及減排模式研究進(jìn)展［J］.作物研究，2006，32(3):266-271.

［11］WANG M X，DAIA G，SHEN R X，et al.CH4emission from a Chinese rice paddy field［J］.Act Meteorologica Sonica，1990，401:265-275.

［12］WASSMANN R，SCHTZ H，PEN H，et al.Quantification of methane emissions from Chinese rice fileds(Zhejiang Province)as influenced by fertilizer treatment［J］.Biogeochemistry，1993，20(2):83-101.

［13］YAN X Y，CAI Z C，OHARA T.etal.Methane emission from rice fields in mainland China:amount and seasonal spatial distribution［J］.J Geophysical Res，2003，108(D16):4505.

［14］吳海寶.稻田甲烷排放量的估算方法［J］.浙江農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，1992，18(1):69-72.

［15］WICKLAND K P，STRIEGL R G，MAST M A，et al.Carbon gas exchange at a southern Rocky Mountain wetland:1996-1998［J］.Global Biogeochemical Cycles，2001，15:321-335.

［16］POTTER C S.An ecosystem simulation model for methane production and emission from wetlands［J］. Global Biogeochemical Cycles，1997，11:495-506.

［17］劉澤雄，朱瑞琴，姚順，等.閩江河口咸草濕地冬季甲烷和二氧化碳通量及影響因子分析［J］.濕地科學(xué)與管理，2010，6(3):46-49.

［18］HUANG Y，SASS R L，F(xiàn)ISHER F M.Methane emission from Texas rice paddy soils:1.quantitative multi-year dependence of CH4emission on soil，cultivar and grain yield［J］.Global Change Biology，1997(3):479-499.

［19］BACHELET D，KERN J，MICHAEL T.Balancing the rice carbon budget in China using spatially distributed data［J］.Ecological Modeling，1995，79:167-177.

［20］CAO M，MARSHALL S，GRGEGSON K.Global carbon exchange and methane emissions from natural wetlands:application of a process-based model［J］.J Geophysical Res，1996，101(9):14399-14414.

［21］WALTER B P.A process-based:climate-sensitive model to derive methane emission from natural wetlands:application to five wetland sites:sensitivity to model parameters and climate［J］.Global Biogeochemical Cycles，2000，14:745-765.

［22］丁愛(ài)菊，王明星.稻田甲烷排放的初級(jí)模式［J］.大氣科學(xué)，1995，19(6):733-740.

［23］CAO M，DENT J B，HEAL O W.Modeling methane emission from rice paddies［J］.Global Biogeochemical Cycles，1995(9):183-195.

［24］ZHANG Y，LI C S，TRETTIN C C，et al.An integrated model of soil，hydrology and vegetation for carbon dynamics in wetland ecosystems［J］.Global Biogeochemical Cycles，2002，16(4):1838-1846.

［25］LI C S，NARAYANAN V，HARRISS R C.Model estimates of nitrous oxide emissions from agricultural lands the United States［J］.Global Biogeochemical Cycles，1996，10:297-306.

［26］LI C S，F(xiàn)ROLKING S，F(xiàn)ROLKING T A.A model of nitrous oxide evolution from soil driven by rainfall events:1.model structure and sensitivity［J］.J Geophysical Res，1992，97:9759-9776.

［27］FROLKING S，LI C S，BRASWELL R，etal.Short-and long-term greenhouse gas and radioactive forcing impacts of changing water management in Asian rice paddies［J］.Global Change Biology，2004(10):1180-1196.

［28］謝艷兵，梁文舉，王躍思，等.下遼河平原稻田非生長(zhǎng)季碳排放觀測(cè)研究［J］.生態(tài)學(xué)雜志，2004，23:11-14.

［29］CAI Z C，XU H，ZHANG H，et al.Estimate of methane emission from rice paddy fields in Taihu region，China［J］.Aerosphere，1994，4(4):297-306.

［30］劉建棟，周秀驥，王建林，等.稻田甲烷排放的農(nóng)業(yè)氣象數(shù)值模擬研究［J］.應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，2001，12(4):409-418.

［31］王效科，歐陽(yáng)志云，苗鴻.DNDC模型在長(zhǎng)江三角洲農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的CH4和N2O排放量的估算的應(yīng)用［J］.環(huán)境科學(xué)，2001，22(3):15-19.

［32］MATTHEWS R B，WASSMANN R，ARAH J.Using a crop/soil simulation model and GIS techniques to assess methane emissions from rice fields in Asia:Ⅰ.model development［J］.Nutrient Cycling in Agroecosystems，2000，58(1/2/3):141-159.

［33］HUANG Y，ZHANG W，ZHENG X，et al.Modeling methane emission from rice paddies with various agricultural practices［J］.J Geophysics Res，2004，109:D08113.

［34］HUANG Y，SASS R I，F(xiàn)ISHER F L.A semi-empirical model of methane emission from flooded rice paddy soils［J］.Global Change Biology，1998(4):247-268.

［35］Intergovernmental Panel on Climate Change.Good practice guidance and uncertainty management in national greenhouse gas inventories［R］.Geneva:IPCC Secretariat，2000.

［36］SASS R L，F(xiàn)ISHER F M，HUANG Y.A process-based model for methane emissions from irrigated rice fields:experimental basis and assumptions［J］.Nutrient Cycling in Agroecosystems，2000，58:249-258.

［37］張穩(wěn)，黃耀.稻田甲烷排放模型研究:模型及其修正［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2004，24(11):2347-2352.

［38］TAKEUCHI W，TAMURA M，YASUOKA Y.Estimation of methane emission from West Siberian wetland by scaling technique between NOAA AVHRR and SPOT HRV［J］.Remote Sensing Environ，2003，85(1):21-29.

［39］張遠(yuǎn).微波遙感水稻種植面積提取和生物量反演與稻田甲烷排放模擬［D］.杭州:浙江大學(xué)，2008.

［40］閆敏華，華潤(rùn)葵，王德宣，等.長(zhǎng)春地區(qū)稻田甲烷排放量的估算研究［J］.地理科學(xué)，2000，20(4):386-390.

［41］劉志明，晏明，閆敏華，等.稻田甲烷排放的衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)試驗(yàn)［J］.氣象科技，2002，30(5):278-281.

［42］嚴(yán)燕兒.基于遙感模型與地面觀測(cè)的河口濕地碳通量的研究［D］.上海:復(fù)旦大學(xué)，2009.

［43］ASHCROFT P，MOREL B.Limits of space-based remote sensing for methane source characterization［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，1995，33(5):1124-1134.

［44］尹王保，趙建明，馬維光，等.單激光源諧波遙感探測(cè)甲烷研究［J］.中國(guó)激光，2003，30(10):928-932.

［45］曹云英.稻田甲烷排放研究進(jìn)展［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2002，30(6):872-876.

［46］HOSONO T，NOUCHI I.The dependence of methane transport in rice plants on the root zone temperature［J］.Plant Soil，1997，191:233-240.

［47］WANG L，XIE D T，LIU H L.Study on the relation of rice paddy temperature and methane emission flux［J］.Chin J Eco-Agri，2003，11(4):29-31.

［48］馬學(xué)慧，劉興土，呂憲國(guó).濕地甲烷排放研究簡(jiǎn)述［J］.地理研究，1995，15(2):163-168.

［49］上官行健，王明星，WASSMANN R.稻田土壤中甲烷產(chǎn)生率的實(shí)驗(yàn)研究［J］.大氣科學(xué)，1993，17(5):603-610.

［50］黃國(guó)宏，李玉祥，陳冠雄，等.環(huán)境因素對(duì)蘆葦濕地C排放的影響［J］.環(huán)境科學(xué)，2001，22(1):1-5.

［51］MACDONALD J A，F(xiàn)OWLER D，HARGREAVES K J，et al.Methane emission rates from a northern wetland:response to temperature water table and transport［J］.Atmos Environ，1998，32(19):3219-3227.

［52］DING W，CAI Z，TSURUTA H.Diel variation in methane emissions from the stands of Carex lasiocarpa and Deyeuxia angustifolia in a cool temperate freshwater marsh［J］.Atmos Environ，2004，38(2):181-188.

［53］GISELA W，SABINE F，KOMELIA Z.Variability of soil methane production on the micro-scale:spatial association with hot spots of organic material and arehaeal populations［J］.Biogeochemical，2000，32:1121-1130.○