【摘 要】
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农业是大气氧化亚氮（N2O）最大的人为排放源。揭示包括农田、河流、沟渠和养殖塘等在内的典型农业区N2O排放特征及影响因素,有助于降低区域N2O估算的不确定性,并为区域及全球尺度温室气体减排政策的制定提供重要的科学依据。本研究选取长三角以稻田为主的典型农业区（半径为15 km,面积为707 km~2）为研究对象,基于高塔涡度相关法（Eddy Covariance,EC）对研究区N2O通量进行了39个
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农业是大气氧化亚氮（N2O）最大的人为排放源。揭示包括农田、河流、沟渠和养殖塘等在内的典型农业区N2O排放特征及影响因素,有助于降低区域N2O估算的不确定性,并为区域及全球尺度温室气体减排政策的制定提供重要的科学依据。本研究选取长三角以稻田为主的典型农业区（半径为15 km,面积为707 km~2）为研究对象,基于高塔涡度相关法（Eddy Covariance,EC）对研究区N2O通量进行了39个月（2018年10月～2021年12月）的原位定点观测,评价了高塔闭路涡度相关系统数据的质量,揭示了研究区N2O通量的多时间尺度变化特征,量化了N2O排放量以及区域排放系数,并评估了环境因素在不同时间尺度上对N2O通量的影响。主要研究结果如下:（1）高塔闭路系统数据的质量评价本研究基于最大协方差法计算了闭路系统的延迟时间为7.4±0.1 s。基于频谱分析发现N2O的协谱比较分散且当标准化的频率大于3 Hz时要低于理想协谱曲线,频谱校正使得N2O通量平均增加了9%。闭路系统观测数据与平行系统观测数据均具有很好的一致性,说明高塔闭路系统具有很好的性能,能够进行N2O通量的准确观测。基于通量贡献区分析发现稻田、养殖塘和其他水体是研究地区的主要贡献源,在整个观测时段累积的通量贡献权重分别为67.0%、5.4%和8.9%,三者累积通量贡献权重达到81%。典型农业区内80%通量贡献区具有明显的昼夜和季节变化特征,且在各时间尺度上稻田均为最主要的贡献源。（2）典型农业区N2O通量的多时间尺度变化特征、排放量及排放系数分析时间变化特征:基于高塔闭路系统观测的39个月高频连续的N2O通量,结果表明典型农业区N2O通量存在明显的时间变化特征,呈现白天(1.12±5.27 nmol m-2 s-1)高于夜间(0.89±3.42 nmol m-2 s-1)、夏季(1.39±0.86 nmol m-2 s-1)高于冬季(0.53±0.61nmol m-2 s-1)以及生长季(1.17±0.78 nmol m-2 s-1)高于非生长季(0.64±0.63 nmol m-2s-1)的特点。排放量:整个观测时段的典型农业区平均N2O通量为0.91±0.76 nmol m-2s-1,对应的年累积排放量为8.2 kg N2O-N ha-1 y-1,该排放量显著高于大多数单一农田生态系统。排放系数:在整个观测时段,结合通量贡献区得到的典型农业区N2O年平均排放系数为4.2%±0.3%,高于IPCC提供的旱田和稻田默认的直接排放系数（1%和0.3%）以及间接排放系数（0.75%）。（3）典型农业区N2O通量的影响因素分析在日尺度和月尺度上,温度（气温、水温和土壤温度）均与典型农业区N2O通量呈显著的指数增长关系（p＜0.01）。研究地区N2O通量的温度敏感性Q10为1.4～1.6,弱于典型农业区内的单一生态系统。尽管在日尺度和月尺度上降水与典型农业区N2O通量没有统计意义上的相关关系（p＞0.05）,但随着日尺度上不同强度的降水增加,N2O日平均通量也随之波动增加,且通过典型时段N2O通量分析发现在日尺度上降水也会促进N2O产生和排放。总体上,温度和降水对研究区域N2O通量的季节和年际变化的解释度高达69%。
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