文章信息
- 李健成, 吴伊婧, 江彬彬, 苏建锋, 于俊杰, 范代读. 2021.
- LI Jian-cheng, WU Yi-jing, JIANG Bin-bin, SU Jian-feng, YU Jun-jie, FAN Dai-du. 2021.
- 不同植被类型对福建三沙湾潮滩有机碳埋藏的影响
- Effects of different vegetation types on organic carbon burial in tidal flats of the Sansha Bay, Fujian Province
- 海洋科学, 45(6): 13-21
- Marine Sciences, 45(6): 13-21.
- http://dx.doi.org/10.11759/hykx20201013003
-
文章历史
- 收稿日期:2020-10-13
- 修回日期:2020-11-04
2. 中国地质调查局南京地质调查中心, 江苏南京 210016
2. Nanjing Geological Survey Center, China Geological Survey, Nanjing 210016, China
近年来“蓝色经济”和“蓝碳计划”备受关注, 人们更加认识到海岸带的生态环境价值及其在减缓全球变化不利影响等方面的作用。红树林、盐沼等海岸带蓝碳生态系统具有较强的沉积物捕获能力和较高的生产力, 单位面积固碳能力是森林等陆地绿碳生态系统的10倍以上[1]; 固碳量远远高于深海区域[2]。其中, 红树林以全球海岸带0.5%的面积贡献了10%~15%的有机碳埋藏量, 具有极高的固碳效率[3]。研究表明红树林土壤有机碳含量平均在2%以上, 在海南一些发育较好的红树林土壤中, 有机碳含量可达4%~6%[4]。印度喀拉拉邦海岸北部红树林区域有机碳含量约0.69%~4.5%, 平均值为2.19%[5]。然而, 近半个世纪人类对海岸带不断开发, 围垦养殖等人类活动不断加剧, 使原生红树林面积锐减近半, 导致碳排放增加[6]。同时人为引种互花米草等外来物种也会侵占红树林的生存空间, 改变海岸带的植被类型[7], 进而影响潮滩固碳能力。研究表明互花米草会影响秋茄幼苗的生长[8], 使得红树林数量不断减少。虽然互花米草入侵对于潮滩的固碳能力产生了一定影响, 冯振兴等[9]发现苏北互花米草滩表层沉积物有机碳含量(0.97%~1.31%)明显高于光滩(0.35%~0.66%), 表明互花米草也可以提高潮滩的固碳能力。
本研究对福建省三沙湾潮滩不同植被类型潮滩开展现场调查, 获取3根沉积物短柱状样以开展TOC、C/N、δ13C测试分析, 结合210Pbex测试建立年龄框架, 计算沉积速率和有机碳埋藏通量, 并对比红树林滩和互花米草滩的有机碳埋藏特征差异, 探讨不同植被类型对于三沙湾潮滩有机碳库的影响。
1 研究区概况我国红树林主要分布在广西、广东、海南、福建、台湾等省(区), 福建福鼎(27°16′N)一般被认为是红树林的北界(图 1a), 三沙湾(东经118°32′~120°43′E, 北纬26°18′~27°40′N)在此界线附近[4]。经现场实地勘察, 研究区红树林品种非常单一, 主要为秋茄树, 因受到人为破坏, 仅在少数地方见小片秋茄林。
三沙湾自建国以来围垦面积已达100多平方公里, 但是红树林的面积急剧缩小, 20世纪70年代末尚有7 km2左右, 在2001年全省红树林资源调查时面积锐减到1.11 km2, 到2005年普查时下降为0.932 km2, 同时还造成天然林比重降低、人工林比重上升, 红树林资源不断劣化[10]。近期互花米草的引入也是影响三沙湾红树林锐减的重要原因, 自1980年福建罗源湾引入互花米草以来[11], 互花米草已经成为潮滩植物的优势种并广泛分布于全省沿岸海域, 三沙湾成为了福建互花米草分布面积最大的海湾, 占全省的66.8%。据遥感监测显示, 三沙湾互花米草分布面积1999年为22.52 km2, 2007年遥感迅速扩展到62.45 km2, 对于当地潮滩生化环境和有机碳库的影响越来越大[12-13]。
2 材料与方法 2.1 样品采集与保存本研究于2018年7月27日至8月2日, 在福建三沙湾潮滩取得3根短柱样。其中短柱样采用1 m长、直径100 mm的PVC管, 以锤击方式垂直打入地下, 再人工挖出柱状样, 之后密封管口, 标记上下端后运回实验室。
短柱样编号 | 采样地点 | 东经/° | 北纬/° | 岩芯长度/cm |
SD-1 | 互花米草滩缘 | 119.614673 | 26.652260 | 92 |
SD-7 | 红树林-互花米草滩 | 119.819069 | 26.830606 | 82 |
SD-8 | 红树林滩 | 119.819936 | 26.830054 | 74 |
在实验室内将柱状样沿纵向近对称剖开, 一半以聚乙烯薄膜包裹保存于4 ℃岩心库中; 另一半经表面清理干净后, 进行岩性特征描述与拍照后按1 cm间隔分样保存, 用烤箱于40 ℃低温烘干后密封于聚氯乙烯封样袋中, 保存于4 ℃岩心库等待进一步取样分析。烘干前后分别称量样品的重量, 计算相应的含水率。
2.2 210Pbex测试与沉积速率计算取约10 g干样用玛瑙研钵研磨至200目以下, 装入样品盒密封20 d后待测。在同济大学海洋地质国家重点实验室使用AMETEK井式低本底高纯锗探头的γ能谱仪(GWL-120-15-LB-AWT)进行沉积物放射性核素活度分析, 根据王晓慧等[14]的方法获得沉积物的210Pb和226Ra放射性活度。其中, 210Pb活度反映了总210Pb活度, 226Ra活度反映了本底210Pb活度, 两者之差即为过剩210Pb(210Pbex)活度。由于210Pbex数据垂向剖面基本符合对数衰变规律, 因此采用恒定初始浓度模式(CIC模式)计算沉积速率[15]。
常量初始浓度模式即CIC模式的基本假设是一段时间内表层沉积物的初始210Pbex比活度恒定, 即单位时间内输入的210Pbex活度与沉积物通量成正比计算沉积速率, 用以下公式表述:
$ {C_i} = {C_{\rm{0}}}{{\rm{e}}^{ - \lambda {t_i}}} $ | (1) |
式中, Ci表示沉积物柱中第i层(cm)时的210Pbex的比活度(dpm/g, 1 dpm=0.167 Bq); C0即为表层沉积物中210Pbex的比活度; λ(a–1)为210Pb的衰变常数, 取0.031 18 a–1; ti为深度i(cm)处的沉积物年龄(a)。再由公式(2)计算沉积物柱各段沉积年龄:
${t_i}{\rm{ = }}\frac{{\rm{1}}}{\lambda }{\rm{ln}}\frac{{{C_0}}}{{{C_i}}}$ | (2) |
若一定时间内沉积速率S(cm/a)稳定, 则可表示为:
${t_i} = \frac{{{D_i}}}{S}$ | (3) |
假设Di(cm)是i层沉积物的深度。那么将(3)代入(2)式便可得到:
${D_i} = - \frac{S}{\lambda }\ln {C_i}{\rm{ + }}\frac{S}{\lambda }\ln {C_{\rm{0}}}$ | (4) |
由上式可知, 当沉积速率保持某一值不变时, Di与Ci应呈对数相关。运用CIC模式, 通过对沉积物深度与活度进行对数拟合, 便可以计算出沉积速率S和不同深度的沉积物年龄ti。
2.3 粒度测试进行粒度测试之前先去除有机质、碳酸盐等非陆源碎屑组分, 预处理方法主要参考Fan等[16]: 通过加入过量30%双氧水, 60 ℃水浴加热以完全去除有机质; 然后加入过量1 mol/L稀盐酸, 使用加热板煮沸以完全去除碳酸盐; 洗酸后将样品移入50 mL小烧杯中待测。测试之前需要向烧杯中加入六偏磷酸钠溶液, 超声振荡15 min以促进颗粒分散, 防止颗粒絮凝作用使测得的粒度值偏大。使用Beckman Coulter LS230型全自动激光粒度仪测试进行沉积物粒度分析, 仪器的测试范围为0.375~2 000 μm, 统计粒度间隔为0.135 Φ, 所有样品均测试2遍。
2.4 TOC、TN和δ13C测试有机碳元素测试样品先进行预处理, 每个样品取干样1 g左右研磨至200目以下, 加入15 mL样品管中, 缓慢加入10 mL浓度为1 mol/L的盐酸去除碳酸盐, 保持60 ℃水浴4 h左右, 至样品充分反应。然后用去离子水进行多次洗酸、离心, 直到用pH试纸检测, 直到上清液为中性, 前处理完成。之后将样品烘干研磨至200目以下待测, 总有机碳(TOC)、总氮(TN)测试通过德国产的Vavio EL cube有机元素分析仪分析完成。碳同位素δ13C分析通过美国产的MAT253型稳定同位素比质谱仪测试分析, 测试均在同济大学海洋地质国家重点实验室完成。
2.5 有机碳埋藏通量计算首先通过公式(5)由相对含水率(W)计算样品的干密度(ρd), 然后通过公式(6)计算样品有机碳埋藏通量[17-19]:
$ {\rho _d} = \frac{{{\rho _s}{\rho _w}\left( {1 - W} \right)}}{{{\rho _w}\left( {1 - W} \right) + W{\rho _s}}} $ | (5) |
${B_C} = {C_i} \times S \times {\rho _d}$ | (6) |
式中, BC[g/(m2∙a)]是沉积物有机碳埋藏通量; Ci表示沉积物柱中第i层(cm)时的有机碳的百分含量; S(cm/a)是沉积物的沉积速率; ρd(g/cm3)是沉积物的干密度; W(%)是沉积物的相对含水率; 其中取短柱样隙水密度ρw=1.025 g/cm3, 颗粒密度ρs=2.650 g/cm3。
3 结果 3.1 短柱样岩性特征SD-1短柱样全长92 cm, 沉积物整体为黏土质粉砂, 可分为: 0~84 cm和84~92 cm两个区段。上段总体为黄灰色黏土质粉砂, 块状构造, 67~69 cm为贝壳富集层, 多为贝壳碎屑, 另见2个直径约0.5 cm完整贝壳; 75~84 cm见蓝灰色斑块。下段总体为蓝灰色黏土质粉砂, 局部夹黄灰色斑块, 89~91 cm见一深棕色木块碎屑, 直径约2 cm, 腐朽程度较高。柱状样沉积物黏土、粉砂、砂粒级的平均组成分别为34.2%、65.5%、0.3%; 平均粒径范围为7.07~7.44 Φ, 平均值为5.47 Φ; 标准偏差变化范围在1.32~1.51 Φ, 平均值为1.40 Φ, 分选中等。
SD-7短柱样全长82 cm, 沉积物整体为黏土质粉砂, 0~20 cm为黄灰色, 不显层理。20~82 cm为灰黑色, 夹灰黑色泥炭层, 泥炭层中可见完整植物根系。泥炭层发育主要集中在20~45 cm和56~82 cm, 扰动构造非常发育, 且集中在泥炭层富集区段。灰黄色潜穴常见, 在深度80~81 cm处在剖面上见一约1 cm直径潜穴。柱状样沉积物黏土、粉砂、砂粒级的平均组成分别为39.7%、60.1%、0.2%; 平均粒径范围为7.49 Φ~7.83 Φ, 平均值为7.69 Φ; 标准偏差变化范围在1.34 Φ~1.51 Φ, 平均值为1.43 Φ, 分选中等。
SD-8短柱样全长74 cm, 沉积物整体为黏土质粉砂, 8~15 cm为泥炭富集层, 该段底部发育厚约1 cm的灰黑色泥炭层, 向上灰黑色泥炭纹层逐渐减薄, 沉积物颜色逐渐变为深灰色, 至整个短柱样顶部则转变为灰黄色。泥炭层之下, 15~74 cm段整体为灰色泥质沉积, 20 cm处和40 cm处见完整植物根系, 自64 cm向上, 出现灰黑色有机质斑块, 15~45 cm段灰黑色斑块相对较多。柱状样沉积物黏土、粉砂、砂粒级的平均组成分别为38.0%、61.8%、0.2%; 平均粒径范围为7.37 Φ~7.84 Φ, 平均值为7.64 Φ; 标准偏差变化范围在1.27 Φ~1.48 Φ, 平均值1.36 Φ, 分选中等。
3.2 沉积速率沉积物210Pbex比活度分析数据显示, 各根短柱样顶部210Pbex数据无明显变化规律, 结合对应层位混合均匀的岩性特征以及相对较高且均一的含水率, 判断顶部受到一定的扰动影响, 故视为混合层不用于沉积速率拟合计算, 此外底部在检出限以下的数据也不用于计算。
使用CIC模式对210Pbex数据进行对数拟合得到拟合公式, R2≥0.87表明拟合程度较好(图 2)。通过公式(4)计算得到SD-1、SD-7和SD-8短柱样的沉积速率分别为1.03 cm/a、1.70 cm/a和1.90 cm/a。
3.3 有机元素和稳定同位素通过测试短柱样沉积物样品的TOC、TN、δ13C, 以及计算得到的C/N比值, 探讨三个短柱样的有机质沉积记录变化, 根据沉积速率建立各自的年龄框架, 并以TOC变化规律用虚线分为不同阶段(图 3)。
SD-1短柱样取自互花米草滩缘, 可以分为三个区段。1997—2018年为区段①: 该段TOC含量向顶部不断增大, 平均值为0.67%, 但δ13C值波动不大, 平均值分别为–22.29‰。1939—1997年为区段②: 该段TOC含量和δ13C值均波动不大, 平均值分别为0.59%和–22.61‰。1929—1939年为区段③: 该段TOC含量向上不断增大, 平均值为0.57%, 与区段①和②相比较δ13C值较偏负, 平均值为–24.30‰。
SD-7短柱样取自红树林边缘-互花米草滩, 可以分为三个区段。2000—2018年为区段①: 该段TOC含量向顶部先降低再增加, 2000—2005年TOC含量较低, 平均值为0.79%, 2005—2008年陡然升高, 在2008—2018年保持在0.87%左右。1988—2000年为区段②: 该段TOC含量向顶部不断增大, 平均值为0.89%。1970—1988年为区段③: 该段TOC含量波动不大, 平均值为0.80%。区段①和③的δ13C值波动不大, 平均值分别为–23.39‰和–23.11‰, 但区段②的δ13C值波动较大, 平均值为–23.42‰。
SD-8短柱样取自红树林滩, 可以分为两个区段。2000—2018年为区段①: 该段TOC含量向顶部不断增大, 平均值为0.95%。1979—2000年为区段②: 该段TOC含量波动不大, 平均值为0.75%。其中区段①的δ13C值波动较大, 平均值为–23.24‰, 区段②的δ13C值波动不大, 平均值为–23.13‰。
4 讨论 4.1 互花米草和红树林滩地有机碳含量特征SD-1短柱样取自互花米草滩缘(图 1c)。其中区段②各项指标波动较小, 为受潮滩植被影响较小的光滩阶段, TOC平均值为0.59%; 区段①中由于互花米草的生长提高了沉积物TOC含量, 且随时间增长TOC含量向上不断增大, 该段应为互花米草阶段, TOC平均值为0.67%, 高于光滩阶段, 固碳效率提高了13.6%。
SD-8短柱样取自红树林滩秋茄树丛下(图 1e), 该区域为红树林生态保护区面积214.5 hm2, 本区红树林生长良好, 树高3 m左右。其中区段②各项指标波动较小, TOC平均值为0.75%, 为受潮滩植被影响较小的光滩阶段; 区段①由于红树林的生长提高沉积物TOC含量增加, 且随时间增长TOC含量向上不断增大, 该段应为红树林阶段, 该段对应岩芯灰黑色泥炭和斑块较为发育, 表明该段有机质含量较高; TOC平均值为0.95%, 最大值可达1.2%, 远高于光滩阶段, 固碳效率提高了26.7%。
不论是红树林生长阶段或是互花米草生长阶段, 都有随时间增长TOC含量逐渐增大的趋势(图 3)。其中平均粒径和粒级组成变化与TOC含量无明显相关性, 粒度效应之外的其他因素应在此起主导作用[20]。原因可能有两种, 一是随着植物生物量的增加, 凋落物和根系分泌物等不断增加, 提高了有机碳的含量; 二是短柱样顶部含水率较高(图 2), 意味着相对厌氧的微环境, 将降低土壤微生物的分解活性, 利于土壤有机碳的长期保存, 所以顶部的有机碳分解较慢长期保存[21-23], 产生垂向上TOC含量向上逐渐增大的现象。虽然互花米草和红树林在一定程度上都提高了潮滩的固碳效率, 但是红树林对潮滩固碳效率的提升更加显著。红树林除了具有很强的固碳能力外, Chen等[24]通过对漳江口红树林区研究表明, 红树林区有机碳含量远高于水稻种植区和光滩, 当红树林退化为光滩后, 活性碳组分显著提高, 顽固性碳组分降低, 说明红树林具有很强的封存顽固性碳能力, 有助于提高碳库稳定性。
SD-7-短柱样取自红树林边缘-互花米草滩(图 1d)。其中区段③各项指标均有波动, 据岩性描述可知该段扰动构造和潜穴较为发育, 是引起波动的原因之一, 该段为受潮滩植被影响较小的光滩阶段, TOC平均值较小为0.80%; 区段②由于红树林的生长提高了沉积物TOC含量, 且随时间增长TOC含量向上不断增大, 该段应为红树林阶段; TOC平均值为0.89%, 最大值可达0.99%, 高于光滩阶段; 区段①可能是在2000年由于围垦砍伐等原因导致红树林消失, TOC含量大幅降低; 之后不断增大, 可能是红树林逐渐恢复从而提高了TOC含量; 然后是2008年以来由于互花米草的入侵并快速生长, 红树林生长空间被挤占, TOC含量随时间增长开始缓慢降低。尽管前人研究表明互花米草具有一定的固碳能力, 能够增加潮滩的有机碳含量, 并在时间尺度上表现出累积效应[25-27], 但是本研究表明, 在区域原生植物红树林具有更高固碳能力的背景下, 互花米草的入侵反而会降低TOC含量, 导致固碳能力的下降。
4.2 不同区域的δ13C变化分析研究表明海源自生有机质的δ13C值为–22‰~–19‰, 陆源C3植物的δ13C为–36‰~–23‰, C4植物的δ13C约为–18‰~–10‰[28]。红树林是潮滩典型的C3植物, 对红树林凋落物测试结果表明, δ13C值分布在–28.1‰~–31.5‰[29]; 互花米草是典型的C4植物, 江苏盐城潮滩互花米草凋落物δ13C值为–12.15‰~–11.52‰[30]。本研究区域的短柱样沉积物δ13C分布范围是–24.70‰~–21.87‰(图 3), 说明研究区域受到多种有机质来源影响, 其中海源有机质影响较大。
本研究中SD-1的区段②、SD-7的区段③和SD-8的区段②均为不受植被影响的光滩阶段(图 3), 其δ13C值波动较小, 且接近海源有机质的δ13C值, 表明光滩阶段有机质来源主要受海源沉积物控制。尽管前人研究表明沉积物中δ13C值具有倾向于随着土壤深度的增加不断偏正的趋势[31-36], 但是本研究所使用的3根沉积物短柱样中该现象并不显著, 说明δ13C值主要体现植被生长类型的影响。在SD-1的区段①互花米草阶段, 由于互花米草的影响, 该段δ13C值比光滩阶段更加偏正; 在SD-7的区段②和SD-8的区段①红树林阶段, 该段δ13C值比光滩阶段更加偏负且波动更大, 应该是红树林造成的影响。
4.3 不同区域有机碳埋藏通量变化结合含水率、TOC含量和沉积速率, 依据公式(5)、(6)计算3个短柱状样的有机碳埋藏通量, 发现各短柱样的BC值变化趋势和TOC垂向分布有所不同。由公式(5)、(6)分析可知是由多种因素造成的: 首先, 我们假定沉积速率恒定具有一定的误差; 其次, 含水率对结果有很大的影响, 当沉积物含水率较高时, 单位体积/深度中沉积物干重较小, 基于此计算得到的有机碳埋藏通量也会变少。
结果显示, SD-1短柱样BC值波动很小, 平均值为57.37 g/(m2∙a), 区段②光滩阶段和区段①互花米草阶段无明显差异, 说明互花米草的生长对该区域碳埋藏量的提升并不显著(图 4a)。SD-8短柱样区段②红树林阶段BC平均值为149.53 g/(m2∙a), 大于区段①光滩阶段的125.85 g/(m2∙a), 说明红树林的生长对区域碳埋藏量提升显著(图 4c)。SD-7短柱样区段③光滩阶段和区段②红树林阶段BC值约为138.89 g/(m2∙a), 而20世纪末红树林被砍伐后区段①的BC值骤降至118.69 g/(m2∙a)左右。此外, 对比SD-1区段②和SD-8区段②发现, 红树林阶段的BC值比互花米草阶段高92.16 g/(m2∙a), 表明红树林比互花米草更能促进潮滩的碳埋藏。
Breithaupt等[37]通过对全球红树林系统有机碳埋藏量统计分析, 估计全球红树林BC值为163 g/(m2∙a), 换算成全球范围是26.1 t/a, 讨论得到在百年时间尺度上, 海洋环境中所有有机碳埋藏的8%~15%发生在红树林系统中, 足见红树林对于潮滩有机碳埋藏量的贡献之大。本研究中红树林的BC值在140 g/(m2∙a)左右, 略低于Breithaupt等[37]的统计值, 可能是由于宁德三沙湾处于红树林的自然生长北界, 红树林种类单一, 生长环境受限等影响; 但与光滩和互花米草滩相比仍然显示出了更高的碳埋藏量, 证实了红树林区域具有很强的有机碳埋藏能力, 对于潮滩有机碳埋藏具有重要意义。
5 结论互花米草和红树林在一定程度上都提高了潮滩的固碳效率, 本研究中互花米草阶段和红树林阶段TOC含量分别为0.67%和0.95%, 比对应光滩阶段分别提高了13.6%和26.7%, 表明红树林对潮滩固碳效率的提升更加显著。在区域原生植物红树林具有更高固碳能力的背景下, 互花米草的入侵反而会降低TOC含量, 导致潮滩固碳能力的下降。此外, 通过对短柱样有机碳埋藏通量估算, 结果表明互花米草阶段BC平均值为57.37 g/(m2∙a), 红树林阶段BC值平均值为149.53 g/(m2∙a), 红树林阶段远大于互花米草阶段。本研究区域的短柱样沉积物δ13C分布范围是–24.70‰~–21.87‰, 主要体现海源有机质同位素特征, 此外短期内δ13C值会受到潮滩植被生长类型的影响。近期三沙湾潮滩受到人类活动影响较为显著, 其中围垦、养殖活动和互花米草入侵不断加剧, 而红树林生长空间不断锐减, 严重影响了潮滩生化环境和有机碳埋藏, 加强海岸生态环境保护已迫在眉睫。
致谢: 感谢同济大学海洋与地球科学学院的陈岭娣老师和王军建老师给予实验过程中的指导, 感谢韦璐同学、姜鑫涛同学、孙弋同学和任发慧同学在分样工作中提供的帮助。
[1] |
MCLEOD E, CHMURA G L, BOUILLON S, et al. A blueprint for blue carbon: Toward an improved understanding of the role of vegetated coastal habitats in sequestering CO2[J]. Frontiers in Ecology and the Environment, 2011, 9(10): 552-560. DOI:10.1890/110004 |
[2] |
NELLEMANN C, CORCORAN E, DUARTE C M, et al. Blue carbon: A rapid response assessment[M]. United Nations Environment Programme, GRID-Arendal. Norway: Birkeland Trykkeri AS, 2009.
|
[3] |
ALONGI D M. Carbon cycling and storage in mangrove forests[J]. Annual Review of Marine Science, 2014, 6: 195-219. DOI:10.1146/annurev-marine-010213-135020 |
[4] |
王文卿, 王瑁. 中国红树林[M]. 北京: 科学出版社, 2007. WANG Wenqing, WANG Mao. Chinese mangrove[M]. Beijing: Science Press, 2007. |
[5] |
MANJU M N, RESMI P, KUMAR C S R, et al. Biochemical and stable carbon isotope records of mangrove derived organic matter in the sediment cores[J]. Environmental Earth Sciences, 2016, 75(7): 565. DOI:10.1007/s12665-016-5245-x |
[6] |
DONATO D, KAUFFMAN J, MURDIYARSO D, et al. Mangroves among the most carbon-rich forests in the tropics[J]. Nature Geoscience, 2011, 4(5): 293-297. DOI:10.1038/ngeo1123 |
[7] |
FENG J X, ZHOU J, WANG L M, et al. Effects of short-term invasion of Spartina alterniflora and the subsequent restoration of native mangroves on the soil organic carbon, nitrogen and phosphorus stock[J]. Chemosphere, 2017, 184: 774-783. DOI:10.1016/j.chemosphere.2017.06.060 |
[8] |
黄冠闽, 张宜辉, 方柏州, 等. 互花米草对红树植物秋茄幼苗更新的影响[J]. 福建林业科技, 2013, 40(4): 93-95, 113. HUANG Guanmin, ZHANG Yihui, FANG Baizhou, et al. Effects of Spartina alterniflora on mangrove Kandelia candel seedlings regeneration[J]. Journal of Fujian Forestry Science and Technology, 2013, 40(4): 93-95, 113. DOI:10.3969/j.issn.1002-7351.2013.04.20 |
[9] |
冯振兴, 高建华, 陈莲, 等. 互花米草生物量变化对盐沼沉积物有机碳组分和来源的影响: 以王港河口潮滩为例[J]. 地球化学, 2016, 45(1): 87-97. FENG Zhenxing, GAO Jianhua, CHEN Lian, et al. Impact of Spartina alterniflora biomass variation on content and sources of organic carbon fractions in salt marshes: A case study of tidal salt marsh of Wanggang Estuary, Jiangsu Province[J]. Geochimica, 2016, 45(1): 87-97. |
[10] |
陈文杰. 福建宁德市红树林资源现状与保护[J]. 湿地科学与管理, 2009, 5(2): 23-25. CHEN Wenjie. The present situation and protection of mangrove in Ningde, Fujian Province[J]. Wetland Science Management, 2009, 5(2): 23-25. DOI:10.3969/j.issn.1673-3290.2009.02.04 |
[11] |
WANG Qing, AN Shuqing, MA Zhijun, et al. Invasive Spartina alterniflora: biology, ecology and management[J]. Journal of Systematics and Evolution, 2006, 44(5): 559-588. DOI:10.1360/aps06044 |
[12] |
潘卫华, 陈家金, 张春桂, 等. 福建沿海水域互花米草蔓延的动态监测分析[J]. 中国农业气象, 2011, 32(增1): 174-177. PAN Weihua, CHEN Jiajin, ZHANG Chungui, et al. Dynamic monitoring analysis of expansion of Spartina alterniflora in Fujian[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2011, 32(Supplement 1): 174-177. |
[13] |
方民杰. 福建沿岸海域互花米草的分布[J]. 台湾海峡, 2012, 31(1): 100-104. FANG Minjie. Distribution of Spartina alterniflora in Fujian coast waters[J]. Journal of Ocean ography in Taiwan Strait, 2012, 31(1): 100-104. DOI:10.3969/J.ISSN.1000-8160.2012.01.016 |
[14] |
王晓慧, 吴伊婧, 范代读. 福建兴化湾外近海210Pb法沉积速率及校正方法[J]. 古地理学报, 2019, 21(3): 527-536. WANG Xiaohui, WU Yijing, FAN Daidu. 210Pb derived sedimentation rates in offshore area of the Xinghua Bay, Fujian Province, and proposed calibration method[J]. Journal of Palaeogeography, 2019, 21(3): 527-536. |
[15] |
SANCHEZ-CABEZA J A, RUIZ-FERNáNDEZ A C. 210Pb sediment radiochronology: An integrated formulation and classification of dating models[J]. Geochimica et Cosmochimica Acta, 2012, 82: 183-200. DOI:10.1016/j.gca.2010.12.024 |
[16] |
FAN D D, TU J B, CAI G F, et al. Intercomparison of textural parameters of intertidal sediments generated by different statistical procedures, and implications for a unifying descriptive nomenclature[J]. Geo-Marine Letters, 2015, 35: 175-188. DOI:10.1007/s00367-015-0400-z |
[17] |
黄梅, 葛晨东, 左平, 等. 米草引种对潮滩沉积物有机质的贡献及碳埋藏的影响[J]. 南京大学学报(自然科学), 2018, 54(3): 655-664. HUANG Mei, GE Chendong, ZUO Ping, et al. The contribution of Spartina introduction on organic matter source and its effects on carbon burial in tidal flats[J]. Journal of Nanjing University, 2018, 54(3): 655-664. |
[18] |
刘赛, 杨茜, 杨庶, 等. 桑沟湾养殖海域沉积物中碳埋藏通量的长期记录[J]. 海洋学报, 2014, 36(8): 30-38. LIU Sai, YANG Qian, YANG Shu, et al. The long-term records of carbon burial fluxes in sediment cores of culture zones from Sanggou Bay[J]. Haiyang Xuebao, 2014, 36(8): 30-38. DOI:10.3969/j.issn.0253-4193.2014.08.004 |
[19] |
MüLLER A. Organic carbon burial rates, and carbon and sulfur relationships in coastal sediments of the southern Baltic Sea[J]. Applied Geochemistry, 2002, 17(4): 337-352. DOI:10.1016/S0883-2927(01)00087-7 |
[20] |
GAO J H, BAI F L, YANG G S, et al. Distribution characteristics of organic carbon, nitrogen, and phosphor in sediments from different ecologiczones of tidal flats in north Jiangsu province[J]. Quaternary Sciences, 2007, 27(5): 756-765. |
[21] |
QI X Z, LIU H Y, LIN Z S, et al. Impacts of age and expansion direction of invasive Spartina alterniflora on soil organic carbon dynamics in coastal salt marshes along eastern China[J]. Estuaries and Coasts, 2019(42): 1858-1867. DOI:10.1007/s12237-019-00611-4 |
[22] |
HáKANSON L. An empirical model for physical parameters of recent sedimentary deposits of Lake Ekoln and Lake Vänern[J]. Vatten, 1977, 3: 266-289. |
[23] |
LIAO C Z, LUO Y Q, JIANG L F, et al. Invasion of Spartina alterniflora enhanced ecosystem carbon and nitrogen stocks in the Yangtze Estuary, China[J]. Ecosystems, 2007, 10(8): 1351-1361. DOI:10.1007/s10021-007-9103-2 |
[24] |
陈志杰, 韩士杰, 张军辉. 土地利用变化对漳江口红树林土壤有机碳组分的影响[J]. 生态学杂志, 2016, 35(9): 2379-2385. CHEN Zhijie, HAN Shijie, ZHANG Junhui. Effects of land use change on soil organic carbon fractions in mangrove wetland of Zhangjiangkou[J]. Chinese Journal of Ecology, 2016, 35(9): 2379-2385. |
[25] |
王淑琼, 王瀚强, 方燕, 等. 崇明岛滨海湿地植物群落固碳能力[J]. 生态学杂志, 2014, 33(4): 915-921. WANG Shuqiong, WANG Hanqiang, FANG Yan, et al. Ability of plant carbon fixation in the coastal wetland of Chongming Island[J]. Chinese Journal of Ecology, 2014, 33(4): 915-921. |
[26] |
ZHANG Y H, DING W X, LUO J F, et al. Changes in soil organic carbon dynamics in an Eastern Chinese coastal wetland following invasion by a C4 plant Spartina alterniflora[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2010, 42(10): 1712-1720. DOI:10.1016/j.soilbio.2010.06.006 |
[27] |
YANG W, ZHAO H, CHEN X L, et al. Consequences of short-term C4 plant Spartina alterniflora invasions for soil organic carbon dynamics in a coastal wetland of Eastern China[J]. Ecological Engineering, 2013, 61: 50-57. DOI:10.1016/j.ecoleng.2013.09.056 |
[28] |
FONTUGNE M R, JOUANNEAU J M. Modulation of the particulate organic carbon flux to the ocean by a macrotidal estuary: Evidence from measurements of carbon isotopes in organic matter from the Gironde system[J]. Estuarine Coastal and Shelf Science, 1987, 24(3): 377-387. DOI:10.1016/0272-7714(87)90057-6 |
[29] |
BOUILLON S, KOEDAM N, RAMAN A, et al. Primary producers sustaining macro invertebrate communities in an intertidal mangrove forest[J]. Oecologia, 2002, 130: 441-448. DOI:10.1007/s004420100814 |
[30] |
王刚, 杨文斌, 王国祥, 等. 互花米草海向入侵对土壤有机碳组分、来源和分布的影响[J]. 生态学报, 2013, 33(8): 2474-2483. WANG Gang, YANG Wenbin, WANG Guoxiang, et al. The effects of Spartina alterniflora seaward invasion on soil organic carbon fractions, sources and distribution[J]. Acta Ecologica Sinica, 2013, 33(8): 2474-2483. |
[31] |
JOBBáGY E G, JACKSON R B. The vertical distribution of soil organic carbon and its relation to climate and vegetation[J]. Ecological Applications, 2000, 10(2): 423-436. DOI:10.1890/1051-0761(2000)010[0423:TVDOSO]2.0.CO;2 |
[32] |
EHLERINGER J R, BUCHMANN N, FLANAGAN L B. Carbon isotope ratios in belowground carbon cycle processes[J]. Ecological Applications, 2000, 10(2): 412-422. DOI:10.1890/1051-0761(2000)010[0412:CIRIBC]2.0.CO;2 |
[33] |
FRIEDLI H, SIEGENTHALER U, RAUBER D, et al. Measurements of concentration, 13C/12C and 18O/16O ratios of tropospheric carbon dioxide over Switzerland[J]. Tellus B, 1987, 39B(1/2): 80-88. |
[34] |
TROLIER M, WHITE J W C, TANS P P, et al. Monitoring the isotopic composition of atmospheric CO2: Measurements from the NOAA global air sampling network[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 1996, 101(D20): 25897-25916. DOI:10.1029/96JD02363 |
[35] |
GLEIXNER G, DANIER H J, WERNER R A, et al. Correlations between the 13C content of primary and secondary plant products in different cell compartments and that in decomposing basidiomycetes[J]. Plant physiology, 1993, 102(4): 1287-1290. DOI:10.1104/pp.102.4.1287 |
[36] |
MARTIN A, MARIOTTI A, BALESDENT J, et al. Soil organic matter assimilation by a geophagous tropical earthworm based on delta δ13C Measurements[J]. Ecology, 1992, 73(1): 118-128. DOI:10.2307/1938725 |
[37] |
BREITHAUPT J L, SMOAK J M, SMITH Ⅲ T J, et al. Organic carbon burial rates in mangrove sediments: strengthening the global budget[J]. Global Biogeochemical Cycles, 2012, 26: GB3011. |