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LI-2100 |利用同位素技術(shù)解析植物水分來源的不確定性

日期: 2024-01-30
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水是地球上最豐富的天然資源之一,它是所有生物體的基本需求。水在地球上循環(huán)的過程中,植物水分吸收與蒸騰演繹著重要的角色。植物通過根系吸收水分,并將水分輸送到植物的各個(gè)部位。植物通過蒸騰作用釋放水分到大氣中,形成了大氣中的水蒸氣。

植物水分的來源和分配是植物生長和發(fā)育過程中的重要環(huán)節(jié),也是相關(guān)科研的重點(diǎn),水同位素技術(shù)成為科研過程中十分重要的一種科研手段。今天推薦給大家的優(yōu)秀文章與此相關(guān)。

LI-2100 |利用同位素技術(shù)解析植物水分來源的不確定性

利用同位素技術(shù)解析植物水分來源的不確定性

因?yàn)檎趄v占據(jù)了61%-65%的陸地生態(tài)系統(tǒng)蒸散量,植物水分吸收在全球水循環(huán)中發(fā)揮著重要作用。植物是土壤和大氣水文過程的紐帶,這就是實(shí)施植物恢復(fù)可以改善區(qū)域環(huán)境的原因之一。在此背景下,研究植物水源劃分為如何提高植被生產(chǎn)力和水資源可持續(xù)管理提供重要信息。因?yàn)橹参锖铜h(huán)境條件相互作用,水分吸收是一個(gè)復(fù)雜的過程,這使得植物水源分配變得復(fù)雜。近幾十年來,同位素廣泛應(yīng)用于植物水源劃分,因?yàn)樗梢詷?biāo)記不同水源,且激光光譜技術(shù)使其測(cè)量更容易。然而,植物水分來源解析存在很大的不確定性(如示蹤劑選擇、修正方法及混合模型選擇)。

基于此,來自西北農(nóng)林科技大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)以陜西省長武黃土塬區(qū)蘋果樹(18和26年樹齡)為研究對(duì)象,在6月至10月的生長季節(jié),每月采集0~6 m(20 cm間隔)的土壤樣品及土壤采樣點(diǎn)周圍四棵蘋果樹的1年生枝條(n=50),快速剝離樹皮和韌皮部以避免同位素分餾。同時(shí)收集降水。利用全自動(dòng)真空冷凝抽提系統(tǒng)(LI-2100,北京理加聯(lián)合科技有限公司)提取植物和土壤中的水分,并利用水同位素分析儀測(cè)定水體δ2H、δ17O、δ18O值??紤]示蹤劑、修正方法和混合模型的不確定性,選擇4種示蹤劑(2H、3H、18O、17O),2種木質(zhì)部水同位素修正方法(2H-SWexcess和2H-SRWC)和4種混合模型(IsoSource、SIAR、MixSIR和MixSIAR),產(chǎn)生124種組合后,量化了不同來源的不確定性。

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植物水源劃分的不確定性分析框架。(a)考慮的不確定性因素;(b)不確定性分析;(c)方法優(yōu)化。

本研究創(chuàng)新點(diǎn)

(a)量化每個(gè)不確定性成分對(duì)總不確定性的貢獻(xiàn),以確定影響植物水源分配準(zhǔn)確性的主導(dǎo)因素;

(b)為研究植物水源分配選擇適當(dāng)方法提供了框架。該研究為評(píng)估和選擇植物水源分配方法提供了技術(shù)支持,并有助于更好地了解植物水分利用機(jī)制。

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2020年降水(a)、木質(zhì)部水(b)和土壤水(c、d)同位素組成的季節(jié)變化。

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(a,b)分別為不同月和不同土壤深度的植物水源劃分的總體不確定性。(c) 總體不確定性的細(xì)目分類,以及10月份和0-1 m土層的不確定性。M、T和B分別代表混合模型、示蹤劑和校正方法。

LI-2100 |利用同位素技術(shù)解析植物水分來源的不確定性

2020年生長季(a)18年生和(b)26年生蘋果樹不同層土壤水對(duì)木質(zhì)部水分的相對(duì)貢獻(xiàn)(采用2H18O與MixSIAR模型最佳組合)。

研究結(jié)論

本研究探討了植物水分來源的不確定性及方法優(yōu)化,其至關(guān)重要,但尚未得到廣泛研究。以黃土高原的蘋果樹為例,發(fā)現(xiàn)混合模型、示蹤劑及二者相互作用分別解釋了37%、28%和27%的不確定性,而木質(zhì)部水同位素修正方法僅占總不確定性的2%?;诖耍扑]了最優(yōu)的示蹤劑和混合模型組合(2H18O+MixSIAR)量化植物水源。這些結(jié)果為植物水分來源解析提供了重要的方法支撐。


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2024 - 11 - 07
對(duì)地表入滲和蒸發(fā)通量的分配,以及準(zhǔn)確量化不同空間尺度下土壤與大氣之間的質(zhì)量和能量交換過程,都需要了解土壤的水文性質(zhì)(如土壤水分特征曲線和導(dǎo)水率特征曲線)。土壤水分特征曲線(SWRC)描述了在基質(zhì)勢(shì)下土壤水分含量的平衡情況,是重要的水文特性,與土壤孔隙的大小分布和結(jié)構(gòu)密切相關(guān),受土壤結(jié)構(gòu)、質(zhì)地、有機(jī)物和粘土礦物等因素的影響。傳統(tǒng)測(cè)量SWRC的實(shí)驗(yàn)室方法繁瑣,數(shù)據(jù)往往不完整,且只覆蓋有限的水分含量范圍。近年來,近程和遙感技術(shù)得到了廣泛關(guān)注,特別是在光學(xué)域內(nèi)的土壤反射光譜已被用于獲取土壤礦物學(xué)和化學(xué)成分、有機(jī)物含量、粒度分布及水分含量等信息。這些研究為衛(wèi)星遙感提供了大尺度測(cè)繪的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)方法主要依賴光譜轉(zhuǎn)移函數(shù),盡管能有效推斷土壤水力特性,但需大量數(shù)據(jù)進(jìn)行模型校準(zhǔn)。本文提出了一種新的實(shí)驗(yàn)室方法,通過水分含量依賴的短波紅外(SWIR)土壤反射光譜直接估計(jì)SWRC,利用最近開發(fā)的前向輻射傳輸模型,僅...
2024 - 10 - 29
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2024 - 10 - 29
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