天气预报不仅是国际科学前沿领域,也具有巨大的经济与社会价值.目前的数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)范式可以追溯到20世纪50年代,通过求解描述大气运动的偏微分方程来推断未来大气状态,且针对未来几天的预报往往需要花费超级计算机的数百个核时.欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的综合预报系统(Integrated Forecasting System,IFS)技巧在众多国家或机构的业务预报模式中脱颖而出,引领了NWP发展的风向标.世界气象组织将数值天气预报革命评价为20世纪最重要的科学、技术和社会进步之一.
以福建省武夷山亚热带常绿阔叶米槠林为研究对象,开展氮添加实验。采用4个氮添加梯度(CK,N50,N100和N150,分别表示氮添加0,50,100和150 kg/(hm2·a))模拟自然氮沉降变化,探究氮添加对土壤有机碳及土壤呼吸的影响。结果表明,氮添加对表层土壤(0~20 cm)总有机碳的影响不显著,对颗粒态有机碳(POC)和矿物结合态有机碳(MAOC)两种不同碳组分含量的影响不同。其中,N100和N150处理分别使土壤POC含量显著上升110.7%和147.9%(p1=0.024,p2<0.001);土壤MAOC含量则随氮添加量升高呈下降趋势,但差异不显著。土壤呼吸速率的年际波动呈单峰式,且在不同观测时间内,各样地土壤呼吸速率对氮添加的响应不同。通过土壤呼吸速率与土壤温度的拟合方程计算,得到2018—2020年CK,N50,N100和N150样地土壤呼吸年均碳排放量分别为1205.31,1191.56,1287.56和1128.61 g C/m^(2)。其中,N50样地与CK样地无显著差异,N100样地显著上升6.82%(p<0.001),N150显著下降6.8%(p<0.001),即N100可以促进土壤呼吸年碳排放,而N150对土壤呼吸年碳排放有抑制作用。
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