氮沉积对N2O交换的影响

有大量的控制变量和复杂的相互作用影响着网络一氧化二氮排放，这将建议应用一个详细的机制模型来计算大气氮沉降对欧洲森林N2O排放的影响。然而，问题在于，这种模型在欧洲范围内的应用受到大量数据需求的限制。因此，我们使用了简单、透明和经验的方法，以及基于过程的模型和经验数据集，因为这些是目前量化人为氮沉积对土壤的影响最可行的方法

一氧化二氮的排放。

基于过程模型的回归模型

我们利用PnET-N-DNDC模型在50 x 50 km的地理分辨率下预测欧洲森林土壤的N2O排放量(单位为kg N2O- n /公顷/年)，建立了一个回归模型，预测N2O排放量是林分和场址特征以及环境因素(包括总氮沉积)的函数(Kesik et al.， 2005)。总氮沉降量由湿沉积数据，Kesik等人(2005)根据PnET-N-DNDC (Li et al.， 2000)中使用的程序使用:

[总雨量= 0.27 + 2.7[雨量(针叶林)(17.6a)

[总雨量= 0.20 + 1.6 [^N]雨量(落叶森林) (17.6 b)

其中[N]雨量是雨量中氮的浓度，等于湿态氮沉降量除以降水量。利用约500个II级样地的降水和穿透率数据，将这些浓度乘以穿透率，根据树种计算出其占降水量的百分比。平均而言，针叶树(松树、云杉、冷杉和常绿橡树)的穿透分数为~0.7，而针叶树(松树、云杉、冷杉和常绿橡树)的穿透分数为~0.8落叶乔木(橡树，山毛榉，桦树和硬木)。估算的总沉降量平均与EMEP总氮沉降量相当，但没有使用这个值，因为PnET-N-DNDC计算中没有包括这个值。回归分析在树种区分上的最佳结果为:

N2O[kg N/ha/年]= 1.3211 + a。树种+ 0.019925粘土- 0.01329。Cmin

．Pr + 0.000002804。Cmin。Pr - 0.01006。

其中粘土=粘土含量(%)，Cmin =碳池在矿物表土中(0-30厘米;t C/ha)， pH = pH- h2o, Pr =年降水量(mm/年)，t =年平均气温(°C)， Ndep_ tot =总氮沉积(kg N/ha/年)。该模型解释的百分比方差(r|dj)为0.42，观测值的标准误差估计为0.280 kg N2O-N/ha/年。

在回归模型中，在不同截距中考虑树种的影响，其中松树(参考树)a为0，落叶松为-0.2232，冷杉为-0.1604，常绿橡树为-0.0020，云杉为-0.0727，橡树为0.0276，硬木为0.0396，桦木为0.1792，山毛榉为0.3964。一般来说，落叶乔木的结果比针叶树的结果大，与测量值相当(表17.2)。这可能是由于不同的冠层结构，酸度森林地面以及土壤湿度的差异，这有利于针叶林土壤中的硝化而不是反硝化活动。与pH呈负相关符合预期，N2O在硝化和反硝化过程中的相对损失随着pH的降低而增加，抵消了增加的刺激作用硝化作用的pH值以及反硝化本身。N2O排放量与碳含量、降水和温度之间的负相关关系似乎与预期相反。然而，这是由于反硝化和分解(DNDC)在整个欧洲的应用和解释变量之间的相关性。例如，由于温度限制，斯堪的纳维亚和波罗的海国家富含碳的土壤的排放量相对较低。碳的积极影响体现在碳与温度和降水的相互作用方面。公式17.7计算出的N2O年平均排放量为0.59 kg N2O- n /公顷/年，这非常接近Kesik等人(2005)在使用原始PnET-N-DNDC模型时得出的0.58 kg N2O- n /公顷/年的平均值。

图17.4显示了PnET-N-DNDC预测的N2O- n排放量与回归模型的对比，表明回归模型偏离了PnET-N-DNDC预测的更高的N2O年排放量(>1.0 kg N2O- n)。回归模型(方程17.7)表明，氮素沉积变化为1 kg N/ha/年

-0.05877。T + 0.0006640。Cmin T - 0.0004592

N2O-N增加~0.018 kg /ha/年。这是氮输入的1.8%，几乎比政府间气候变化专门委员会(IPCC)使用的默认的1%的N2O排放系数高出2倍(例如IPCC, 1996;raybet雷竞技最新Mosier et al.， 1998)。1.8%的值接近于Denier van der Gon和Bleeker(2005)对针叶林得出的值(另见表17.2和17.5以及下一节关于基于实地测量的回归模型的讨论)。

与碳封存一样，使用上述经验方法评估了大气氮沉降升高对欧洲森林土壤N2O排放的影响。利用总面积为1.62亿公顷的所有I级地块的现有数据，将1960-2000年计算的N2O平均排放量与参考年1960年的排放量(参考氮沉积率)进行了比较。通过这种方法，我们估算了1960-2000年期间累积额外氮沉积与1960年相比对累积额外N2O排放的影响。矿物土壤中的粘土含量和碳库以及pH-KCl是基于20 cm深度的测量结果。年平均降水量和年平均气温基于1970-2000年欧洲高分辨率网格30年平均值的插值(Mitchell et al.， 2004)。1960年N2O-N排放量估计为6.6万吨，相当于平均每年0.41公斤N2O-N/公顷。该值与欧洲PnET-N-DNDC模型的平均估计值(0.58 kg N2O-N/公顷/年)之间的差异主要是由于不同的示意图:Kesik等人(2005)使用的一般土壤数据的地理分辨率为50 x 50公里，与本研究中I级样地的实测数据进行了比较。在1960-2000年期间，平均增加2.8 kg/ha/年氮沉降，平均增加0.05 kg N2O-N/ha/年。对于1.62亿公顷森林，平均每年可增加N2O排放8100吨N2O- n。将这一数值与1960年的排放量进行比较，可以得出近40年氮沉积对N2O排放的影响约为12%。

基于实地测量的回归模型

在IPCC计算农业N2O排放的方法中(IPCC，

图17.4。用经验回归模型和PnET-N-DNDC模型比较2527个50 x 50 km网格的N2O排放估算值。

表17.5。估算落叶林和针叶林的一氧化二氮(N2O)排放因子。(摘自丹尼尔·范德刚和布里克，2005年。)

		N2O排放因子(%)
森林类型	Meana	meana加权	中位数	回归
原始森林	3．7	2.6	2．0	1．4
落叶森林	5.7	5.6	4.4	6.4

在计算平均排放量时，每个地点和/或研究的加权是相等的，而加权平均值是根据观测数据的数量对平均值进行加权。

在计算平均排放量时，每个地点和/或研究的加权是相等的，而加权平均值是根据观测数据的数量对平均值进行加权。

1996年)中，大气中氮在例如森林土壤上沉积后释放的N2O被简单地计算为农业损失的NH3-N量的一部分。农业间接N2O排放的排放因子(氮损失的1%)乘以农业间接N2O损失的NH3-N总量，可以粗略估计N2O的间接排放量。然而，表17.2的经验数据表明，目前IPCC对间接排放的默认值1%低估了森林N2O排放量。结果表明，N2O排放分数(N2O排放量除以氮沉降)一般高于1%，特别是在落叶林。

从野外测量数据中推导平均N2O排放因子有一些方法上的人工因素。例如，我们在表17.2和17.5中提供的数据清楚地表明，排放因子取决于平均排放的计算方式。中值或平均值(通过观测数量加权或未加权)假设当氮沉积可以忽略不计时没有N2O排放。由此计算的平均排放因子针叶林为~2.5%，落叶林为~5%。当氮沉积可以忽略不计时，考虑一定N2O排放的平均方法是线性回归分析。这样的分析结果表明，针叶林的平均排放因子为1.4%，落叶林的平均排放因子为5.4%，如式17.8所示(N2O-N排放和氮沉积均以kg N/ha/年为单位):

针叶林N2O-N排放= 0.088 kg + 0.014 N沉降(r2 = 0.28) (17.8a)

落叶林N2O-N排放= 0.054 N沉降(r2 = 0.29)

这些结果与Denier van der Gon和Bleeker(2005)所得到的结果略有不同，他们剔除了几个异常值，例如固定氮的红桤木林分，其排放约为8 N2O-N/ha/年(见图17.5)。针叶林的N2O排放因子相对较低(1.4%)是由于相对大量的低排放观测数据(表17.2)，这些数据在回归中可能没有得到适当的加权，因为它受到观测较多的站点的偏倚。然而，该排放因子更接近PnET-DNDC模型得出的1.8%的值(Eq. 17.7)。

对于Höglwald云杉站点，基于每周测量的通过降雨的NH4输入和每周测量的N2O排放，推导出了一个简单的回归模型(Butterbach-Bahl等人，1998年):

N2O (|ig N/m2/h)输入(mmol/m2/周)

将其重新处理为与我们每年计算相关的单位，我们得到:

N2O排放量(kg N/ha/年)= 0.41 + 0.0167 NH4-N投入(kg N/ha/年)

推导了NH4在0 ~ 8 mmol/m2/周范围内沉积的公式，公式的回归系数为

图17.5。基于文献的(a)落叶林和(b)针叶林N2O-N排放作为氮输入的函数。(摘自丹尼尔·范德刚和布里克，2005年。)

R2 = 0.38。根据式17.9b，沉积的氮以N2O的形式损失了1.67%。这一估计值再次与针叶林文献数据(使用线性回归)得出的1.4%的独立估计值和PnET-N-DNDC应用得出的1.8%的独立估计值(见式17.7)很好地吻合。在德国东北部的松林中发现氮沉积的影响要大得多，在那里测量了氮输入和N2O、NO和CH4的排放(Butterbach-Bahl等人，2002a)。这里14%的大气湿氮输入以N2O的形式损失。考虑到湿/干沉积比为2意味着总氮输入的7%。然而，这一高比例是在氮输入非常高(湿沉降为>20 kg N/ ha/年)的地点发现的，在很大程度上超过了氮吸收。

应用式17.8a和式17.8b中的氮沉积- n2o排放关系，估计1960年N2O-N的年平均排放量为0.3 kg/公顷/年，对应于整个欧洲的48600 t N2O-N。在1960-2000年期间，平均增加2.8 kg/ha/年氮沉降，同时应用公式17.8a和17.8b，平均增加0.098 kg N2O-N/ha/年，相当于15900 t N2O-N/年。

将这一额外排放量与参考年1960年的估计排放量进行比较表明，过去40年氮沉积对N2O排放的影响约为33%。这比用公式17.7估计的氮沉积对N2O排放增加的贡献大3倍。虽然两种方法估算N2O排放量的差异不是很大(1960年N2O排放量分别为66,000 t和486,00 t N2O- n，氮剂量效应曲线分别为8000 t和15900 t N2O- n /年)，但在过去40年里，氮沉积对N2O排放的12%和33%的额外影响的计算差异相当显著。考虑到这两种方法(它们同样相关)，可以得出一个普遍的结论:过去40年氮沉积对N2O排放的总体影响为~22%±10%。然而，33%的影响可能是高估的，因为公式17.8b中落叶林的回归表明背景排放为零，这是不正确的。总的来说，关于氮沉积对N2O交换影响的估计存在差异，主要是由于在未受干扰、工业化前和自然条件下N2O通量的信息缺失，而这些信息将使我们能够估计背景排放的大小。

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