《碳储量和碳排放评估方法 滨海湿地蓝碳》征求

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1、ICS 07. 060CCS A 47QX中华人民共和国气象行业标准QXT XXXXX-XXXX碳储量和碳排放评估方法滨海湿地蓝碳Carbon stocks and emission factors assessment - blue carbon in coastal wetlandsXXXX -XX-XX 实施（征求意见稿）XXXX -XX-XX 发布中国气象局 发布目 次前 言21范围32规范性引用文件33术语和定义34资料收集25评估方法2附录A （资料性附录）植被碳密度评估方法 5附录B （资料性附录）土壤有机碳密度评估方法 6附录C （资料性附录）涡度相关法 8附录D （资料性附录

2、）模型法9参考文献12,ll ,J,1刖百本文件按照GB 1.12020标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定 起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利，本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由全国气候与气候变化标准化技术委员会(SAOTC 540)提出并归口。本文件起草单位：国家气候中心、中国科学院大气物理研究所、广州市气候与农业气象中心、广西 壮族自治区气象科学研究所、中山大学、厦门大学。本文件主要起草人：李婷婷、张强、王春林、孙明、唐桂琦、宋涛、韦春霞、申冲、莫伟华、李梅、 胡祺雯、覃章才、朱旭东、王诗乔等。碳储量和碳排放评估方法滨海湿地蓝碳1范围本文件规定了滨海

3、湿地碳储量和碳排放因子的资料收集和评估方法等。本文件适用于滨海湿地碳储量和碳排放因子的评估和管理。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件, 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本 文件。3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1蓝碳 blue carbon红树林、潮汐盐沼和海草床的土壤和地上活体生物量（叶片、分枝和树干），地下活体生物量（根系）及非活体生物量（凋落物和枯死木）中储存的碳。3.2碳库 carbon pool碳的储存库，通常包括地上生物量、地下生物量、枯落物、枯死

4、木和土壤有机质碳库。3.3碳储量 carbon stock一定体积的生态系统中存储的有机碳总量，包含一个或者多个碳库的碳总量。3.4碳密度 carbon density单位面积上的碳存储量。地上生物量 above-ground biomass地表以上以干重表示的所有活体植物的重量。3.6根系生物量or地下生物量below-ground biomass地表以下以干重表示的所有活体植物的重量。3.7枝凋落物 Or 枯落物 dead organic matter for litter土壤层以上，径小于5. OCnb处于不同分解状态的所有死的植物体，包括凋落物腐殖质以及死 根。3.8枯死木dead w

5、ood枯落物以外的所有死的林木生物质。3.9样方法样方法是适用于乔木、灌木和草本植物的一种最基本的调查取样方法。3.10士壤有机碳 soil organic carbon土壤矿质土和有机土（包括泥炭土砂砾层）中的有机碳储量。3.11容重 bulk density一定容积的土壤（包括土粒及粒间的孔隙）烘干后质量与烘干前体积的比值。3.12碳排放因子 carbon emission factors滨海湿地植被士壤生态系统单位时间、单位面积的碳交换最，包括COz和CFh交换。排放因子为正 值时，表示植物和土壤中的碳由于被排放到大气中而损失；其为负值时，表示大气中的碳被转移和固定 到生物量和土壤中。3

6、.13净生态系统碳交换量（NEE） net ecosystem exchange净生态系统生产力是净初级生产力中再减去土壤异养生物的呼吸作用所消耗的光合作用产物之后 的部分，表征了陆地与大气之间的净碳通量或碳储量的变化速率。注：NEE负值代表碳吸收，正值代表碳排放。3.14异速生长方程allometric equation建立容易测定的特征参数（如茎高和直径）和难以测定的特征参数（如生物量）之间的数量关 系。3.15随机森林法random forest随机森林是机器学习中一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别 的众数而定。3.16红树林Mangrove天然生长在海岸环

7、境和海湾边缘的平均海平面以上潮间带的树木、灌木、棕相或地被蕨类植物， 高度一般超过1.5 m；也指生长树木和灌木的潮汐生境。3.17潮汐盐沼 tidal salt marsh陆地和被潮汐规律性淹没的开放盐水水体或者含盐水体之间的潮间带滨海系统。该区域密集生长 有耐盐植物的植株。3.18涡度相关法eddy covariance通过三维风速、气体浓度和水分脉动的观测来获取陆地生态系统中碳通量（二氧化碳、甲烷）、热 量和水分通量的一种观测方法。4资料收集4.1 气象资料评估区域内气象台站的逐日气温、降水、辐射、风速等气象观测资料，可从附近国家气象观测站或 符合国家气象观测规范的观测站获取，也可通过国

8、家气象部门发布或出版的文献获取。4.2 环境资料评估区域内土壤状况（土壤质地）、植被状况（植被类型）、湿地面积（可通过遥感影像获取）等信 息，可通过国家有关主管部门公布或出版的文献获取。5评估方法5.1 碳储量碳储量分为植被碳储量和土壤有机碳储量两部分，其评估需先估算取样区域内植被碳密度与土壤 有机碳密度，再乘以评估区域面积并求和，得到碳储量。5.1.1 植被碳密度的计算在评估区域采用样方法进行群落调查，分植物类别分别估算样方内的植被碳密度。具体方法参照附 录Ao5.1.2 土壤有机碳密度的计算在评估区域采用样方法进行土壤样本采样，将样本带至实验室烘干测量土壤有机碳含量和容重，计 算样方内的土

9、壤有机碳密度。具体方法参照附录B。5.1.3 碳储量计算基于碳密度和评估区域面积，采用下式进行计算碳储量：nn式中：CS碳储量，单位为吨碳（tC）；BOCDi 第i个样方的植被碳密度，单位为吨碳/公顷（tCha,）;SOCDi第i个样方的土壤有机碳密度，单位为吨碳/公顷（tCha-）;4. 评估区域面积，单位为公顷（ha）；碳排放是评估区域内二氧化碳(CO2)和甲烷(CH4)的总排放量，由CCh和CH4排放因子分别乘 以评估区域面积而得，具体计算步骤：5. 2.1排放因子计算方法土壤/植被和大气之间的CO2和CFU净交换通量，即排放因子;可以通过涡度相关法直接测量(具体 参照附录C),或采用模

10、型法(具体参照附录D),即通过建立的模型来进行模拟计算获得。注:涡度相关法是国际通用的通量观测标准方法,需要在评估区域内建观测塔并购买相关仪器设备; 在条件不允许时，可采用模型法获取COz和CFU排放因子。6. 2.2碳排放计算基于CO2和CH4排放因子和评估区域面积，采用下式计算碳排放：Ce = (NEE+ CH4) 4/100 (2)式中：Ce碳排放量，单位为吨碳/年(tCyrd);NEE CO2排放因子，单位为克碳/平方米/年(gCm2 yr1)；CH4 CH4排放因子，单位为克碳/平方米/年(gC m2 yr1)；A评估区域面积，单位为公顷(ha)；附录A（资料性附录）植被碳密度评估方

11、法依据植物类别，分别采用潮汐盐沼湿地草本植物碳密度评估和红树林湿地植物碳密度评估。A. 1潮汐盐沼湿地草本植物碳密度评估A.1.1选择样地在潮汐盐沼湿地设置平行于岸线或潮沟的样地，在每个样地内设置56个0.3 m * 0.3 m的样方， 在每个样方内重复采样三次。A.1.2样品采样通常在夏季末植物生长旺盛期，对样方内的地上生物量进行收割，地下生物量进行挖掘，进行生物 量的采样。在采样完成后，需对植物样品进行编号整理，若不能及时带回实验室处理，需在10小时内 对样品进行冷藏保存。A. 1.3样品处理将根、茎、叶带回室内实验室中，在65 的温度条件下烘干至恒定质量，所得茎、叶干重即为植 物地上生物

12、量（AGB）,单位：kg；根干重即为植物地下生物量（BGB）,单位：kg；二者求和即得植物 生物量（BM）,单位：kgo A.1.4碳密度计算样方的植被碳密度（BOCD）,单位：IChaZ采用下式进行计算：BOCD=BMZa XlO（A.1）式中：BOCD 植被碳密度，单位：tChaZBM植物生物量，植物地上生物量和地下生物量之和，单位：kg：A一一为样方面积（单位：a?）；a 为碳转换系数，取0.45；10 为kg C m-2和t Cha-I单位之间的换算数值。A.2红树林湿地植物碳密度评估A.2.1选择样地在红树林湿地依据其植被分布特征选择样地，若评估区域较大，植被种群复杂，可选择多个样地

13、。 红树林湿地可按照优势物种分布情况在每个样地内设置35个IOm * IOm的样方。A.2.2植被调查调查样方内植被的种类和数量，对象包括所有的活立木，地表灌木，以及样方内仅叶片缺失的枯立 木。在计算生物量时，枯立木被视为活立木。A.2.3植被测量选取样方内多株优势物种测量和记录标准木的树高H （单位：m）和胸径DBH （单位：m）,并对 标准木进行编号，防止重复测量。DBH通常在离地面1.3米的高度进行测量，测量位置可以根据树木结 构的不同而不同适当调整。A.2.4植被生物量利用各优势物种的异速生长方程（参见表A.2）计算所有立木（包括活的和枯死的）的地上生物量 AGB （单位：kg）和地下

14、生物量BGB （单位：kg）,求和即得样方内的植物生物量BM （单位：kg）。我国红树林较为常见的物种有秋茄（Kandeliaobovata）,桐花树（AegicerasComiculatum）白骨壤 （Avicennia marina）无瓣海桑（Sonneratia apetala）等，其异速生长方程见表A.2。表A.2红树林植被异速生长方程物种部位异速生长方程秋茄地上Log AGB=2.814+1.053 Log(DBH2H)秋茄地下Log BGB = 2.433+0.990 Log(DBH2H)桐花树地上Log AGB= 1.496+0.465Log(DBH2H)桐花树地下Log AGB

15、=0.967+0.303Log(DBH2H)白骨壤地上Log AGB=2.092+0.529Log(DBH2H)白骨壤地下Log AGB= 1.361 +0.615Log(DBH2H)无瓣海桑地上AGB =0.280(DBH2)XHo 的3无瓣海桑地下BGB=0.038(DBH2H)0759A.2.5碳密度计算样方的植被碳密度（BoCD）采用下式进行计算:BOCD=BMA 10(A.2)式中：BOCD 植被碳密度，单位：tCha;BM植物生物量，植物地上生物量和地下生物量之和，单位：kg；A为样方面积(单位:m2)； 为碳转换系数，取0.43；10 为kg C m-2和t C ha”单位之间的

16、换算数值。附录B（资料性附录）土壤有机碳密度评估方法8.1 土壤采样在附录A设置的每个样方中采用土钻法采集至少三份土柱，对其进行土壤容重（BD）,单位：gcm- 3和土壤有机碳含量（SOC）,单位：的采样。8.1.1 土壤样本采集步骤a）去除采样土壤表面凋落物层和活体组织；b）将采样器垂直插入土壤中，直至采样器顶部与土壤表面齐平；c）采样器到达所需深度后（通常为1米），扭转采样器，将残留细根切断，顶部端口密封；d）缓慢拔出采样器，拔出同时继续扭转采样器直至完整取得土壤样品。8.1.2 土壤副样本采集步骤a）用土壤分片器将土柱分为4个深度间隔：0-15 cmx 15-30 cm. 30-50 C

17、m和5（MoOCm；b）从四个深度间隔中分别采集相对均匀且具有代表性的4cm 土柱作为副样本，应避免采集到大块 根系；C）将副样本装入记录了重量的容重盒中，用于计算土壤容重；d）每个深度层的剩余土壤样品经过预处理，用于SOC的分析。8.1.3 样品编号整理完成采样后，对土壤样品进行编号整理C若不能及时处理土壤样品，则需在收集后的10小时内将 所有土壤样品冷冻保存，以尽可能尽量减少有机物的分解和微生物的生长。8.2 样本处理将土壤样品带回实验室进行处理，测定容重和土壤有机碳含量。在处理冷冻土壤样品时，先将土壤 样品解冻，用锻子去除样品中的植物凋落物残体和其他杂质；然后再测定容重和土壤有机碳含量。

18、8.2.1 容重测定将装有副样本的容重盒用烘箱在60 C下烘干至恒定质量；将装有土样的容重盒烘干称重后，扣除容重盒的质量得到干土样的净重，再根据土壤取样器的口径（5cm）和土柱长度（4cm）计算出土柱体 积，用干土壤净重除以土柱体积，即得到土壤容重。8.2.2 土壤有机碳含量的测定a）将每个深度层的剩余土壤样品放置于风干盘中，并在避光且空气流通的条件下风干至少两周；b）将风干后土样中的植物凋落物残体等杂质挑除干净后，用研磨钵充分研磨，过0.3 mm孔径的网筛, 用塑封袋收集并编号；c）取1.5 g研磨后的风干样品用LOmolH的盐酸酸化处理，用以去除土样中的无机碳；d）用蒸储水洗涤酸化样品三次

19、以去除残留的盐酸，并在50 C条件下烘干样品；e）使用元素分析仪测定土壤有机碳含量。8.3 土壤有机碳密度的计算土壤有机碳密度（SoCD）（单位：tC ha）采用下式进行计算：SOCD=% SoGXBDtXHi（B.1）式中：SOCD 土壤有机碳密度，单位：tChaZi代表土壤分层；SOCj第i层土壤有机碳含量，单位：g cm-3；BDi第i层土壤容重,单位：%；Hi-第i层土层厚度（单位：Cm）O附录C（资料性附录）涡度相关法C.1涡度相关系统建设在评估区域的中心位置建立涡度相关系统观测塔，涡度相关系统可由开路式或闭路式红外气体分 析仪和三维超声风速仪组成；涡度相关系统的数据记录器以IOHZ

20、的频率记录风速、CO2和CH4浓度测 量值。C.2涡度相关系统数据质量控制C.2.1质量控制基本要求a）对原始数据应进行异常值、绝对值限制、高阶动量测试和非连续性测试。b）对涡度相关数据应进行稳态检验（StationaryTeSt）和湍流积分统计特性检验（IntegraITUrblIIenCeTest）。 c）应对检验后数据质量进行质量分级标志，给出数据质量高低的标志位。d）数据质量控制宜采用美国LI-COR公司（https:/WWWJiCO）发展的开源式涡度相关通量处理软 件 EcidyPro 完成（Ll-CORBioSCienCeS, 2017）。注：EddyPro集成了通量数据质量评价和

21、质量控制（QA/QC）的标准流程，包括野点剔除、倾斜校 正、延迟时间校正、频率响应修正、超声虚温修正和空气密度（WPL）修正、通量足迹计算等预处理过 程，可根据观测仪器和观测点特征选择不同的数据校正方法。C.2.2质量控制技术方法C.2.2.1野点剔除由于恶劣天气（如雨、雪等）对仪器的干扰，或是电路问题（如电源不稳等）引发的电子噪音， 各物理量的原始湍流资料中均会出现野点，多表现为一段时间序列中的随机尖峰。这些野点会给通量计 算带来显著影响，因此有必要对各物理量的原始湍流资料进行野点的判别与剔除。具体的判别与剔除可以按照以下步骤进行：取一移动窗口，窗口宽度为该平均周期的1/6 （一般为 5 m

22、in）,计算窗口内时间序列的平均值和标准差。定义野点为窗口内任何偏离平均值n倍（初始值一般 取3.5）标准差的异常值，将其剔除并用相邻值的线性插值替代。判据可有如下不等式表达：区剧 D * q D = 3.5（C.1）其中X_i为窗口内第i个观测值，（x）为窗口内平均值，Jj为标准差。小于等于3个连续的异常 值被视为1个野点，大于等于4个连续的异常值不被视为野点（被视为局部趋势）。不断增加n值（每 次增加0.1）进行迭代计算，直至窗口内没有野点出现或迭代次数达到20次。以窗口宽度的1/2作为步 长向前移动窗口，按照同样的方法对下一窗口进行野点的判别与剔除。重复上述过程，直至完成该平均 周期内所

23、有野点的判别与剔除。若某平均周期内野点数超过数据点总数的1%,则剔除该平均周期。 C.2.2.2倾斜校正在倾斜角度较大复杂地形比如森林或者地表凹凸程度较大的林地进行涡度相关观测时，需考虑坐 标旋转来进行倾斜校正，而在平坦均一的下垫面采用倾斜校正也能将安装器具和观测塔本身的倾斜造 成的影响减至最小。倾斜校正的目的是使原始湍流资料中的各风速分量由超声坐标系转换为自然坐标 系。倾斜校正的方法有两种，坐标旋转法和平面拟合法（Pkmar Fit, PF）,其中坐标旋转法按照坐标旋 转次数又可分为二次坐标旋转法（DOUbleRotation, DR）和三次坐标旋转法（TripleRotation, TR）

24、。坐标旋转法通常是将坐标系X轴与平均水平风方向平行，从而使平均侧风速度和平均垂直风速为0 （所谓的二次坐标轴旋转，DR）,并且使相应的平均侧风应力也为0 （所谓的三次坐标轴旋转，TR）o 第一次旋转以Z轴为中心轴进行旋转使平均侧风为0,实际应用中定义此旋转角为yaw角y,其具体可 由矩阵B表示。第二次旋转，以y轴为中心进行旋转时平均垂直风速等于0,实际应用中定义此旋转角 为PitCh角a,其可以用矩阵D表示。最后以X轴为中心轴进行旋转使平均侧风应力UZM为0,实际应 用中定义此旋转角为roll角出 其可以用矩阵C表示。（cos-sin0/100 （CoSa0sinasin cos 0 I; C

25、 = （O cos -sin j ； D = I 010 I;（C.2）001/0 sincos /sina0cosa两次或三次坐标旋转可以通过矩阵A获得，这里A=BC （两次坐标轴旋转，DR）或A=BCD （三次 坐标轴旋转，TR）o对于三维风速的倾斜校正可以通过方程（C.3）实现。方程中下标机表示观测值， 上标T代表矩阵的转置。对于标量如CO2、CM和空气温度余垂直风速的湍流协方差倾斜校正可以表示为至此，就基本消除了倾斜误差。C.2.2.3延迟时间校正匹配来自三维超声风速仪和快响应气体分析仪的时间序列需要对两种仪器信号采集的延迟时间进 行校正。如果不对延迟时间进行校正，垂直风速脉动与气体浓

26、度脉动可能会没有较好的相关性，湍流通 量可能会被低估，甚至接近于零。开路涡动相关系统的滞后时间一般较小，约0.10.2s滞后时间校正的方法有两种，理论方法和经验方法。开路系统基本采用经验方法，即通过垂直风速 和气体浓度的最大协方差出现的时间确定滞后时间。理论方法并不总是有效的，特别是对于长期观测。经验方法也并不总是有效的，因为它依赖于垂直 风速和气体浓度的协方差，在湍流发展较弱的时期（如夜间等），垂直风速和气体浓度的协方差可能是 虚假的或者接近于零。将理论方法和经验方法结合使用可能是最可靠的，即使用理论方法设置滞后时间 的合理范围，当使用经验方法计算得到的滞后时间落在该范围内时,采用经验方法计

27、算得到的滞后时间， 反之，采用理论方法计算得到的滞后时间。C22.4平均周期的确定基于涡度相关技术观测植被一大气间CO2、CH4通量，需要考虑生态学和微气象的相关原则来确 定适宜的数据平均周期，其原则是尽可能的包含各种频率的湍流成分，在这个意义上，数据平均周期越 长越好，但是生态系统的CO2、CN通量又有着明显的日变化，因此平均周期还必须可以分辨Co2、CM 通量的日变化特征；其次平均时间周期还必须能分辨短周期的零星事件的影响。假定大气出于稳态，Ogive函数可以 用来确定包含所有携带通量成分的湍涡的必要条件，因此可利用OgiVe函数可以确定合适的平均周期。 Ogive函数协谱从高频到低频的累

28、积积分，标量协谱定义如下：FA和R为同时观测的标量A和B的离 散富氏变换，其中FA=FM+F. FB=FBr+ Fbc下标r和i分别表示离散富氏变换的实部和虚部，则协谱 Co= FAr Fr+ FAi F即。因此OgiVe函数可表示如下：Og 由=Jx二（ C5）其中据为可分辨的最低频率，Rwm为nyquist频率。所有频率对应的OgiVe函数值等于相应时间系 列的协方差值。随着给定的最低频率不断减小，OgiVe函数逐渐增大，当给定的最低频率减小到某一频率时，OgiVe函数不再增大而是收敛为常数，则该频率对应的平均周期即为最佳平均周期。C.2.2.5频率响应修正在涡度相关通量观测系统中，通量一

29、方面受到平均周期有限、线性去倾等因素的影响，导致低频损 失，另一方面受到仪器分离、仪器路径平均、高频响应不足、闭路管道衰减等因素的影响，导致高频损 失。高频和低频损失均会给通量计算带来明显误差，因此有必要对高频和低频损失进行校正。不同影响 因子的滤波效应可以用不同的传递函数Ks)表示，所有传递函数的累乘(/)= n/(/)即为所有影响因 子滤波效应的总和。在已知传递函数T()和理想协谱Cw()的的情况下，可以按照以下步骤对通量进 行频率响应校正：(1)理想通量可以表示为理想协谱的积分:尸=谟审=Oo Cowx(J) df(C.6)(2)实测通量有频率损失，可以表示为传递函数和理想协谱乘积的积分

30、:Fmea = Jr7 . CoWXor) # (C.7)(3)通量校正因子即损失通量占理想通量的比例为:嘴冷片(J)(4)利用通量校正因子校正后的通量为:%r = 5(l-)(C.9)C22.6空气密度(WPL)修正根据雷诺平均法则，对于某标量物质，如果测定的是其浓度，则其通量为:FS =丽=W 瓦 + w,ps, (C.10)Fs = vcs = iv + w,cs, (C.11) 如果测定的是其混合比，则其通量为：FS = Pawxs K w,s, (C.12)Fs = cawxs w,xs, (C.13)温度和水汽密度的脉动会引起空气密度的脉动，通常假设平均垂直风速为零，从干空气质量守

31、恒的 角度指出，空气密度的脉动会导致平均垂直风速不为零，进而引起垂直平流，对通量计算造成影响。对于由涡度相关系统测定的Co2、CH4浓度为质量浓度，因此采用下式对Co2、CH4通量进行WPL 校正:fCO2 =爵（w-+鬻 Mp1） （C. 14）C227通量数据质量评价（QA）为保证通量的数据质量，需要对通量进行数据质量控制。通量数据质量控制主要是依据涡度相关技 术的理论基础，对通量进行大气定常（稳态检验）和湍流充分发展（总体湍流特征检验）两个基本条件 的检验。通过比较一个时间序列内统计参数值和这个时间序列里的几个时间间隔内统计参数的平均值来进 行稳态检验。例如，对于一个垂直风速W和变量x（

32、水平风速或者标量浓度）协方差时间序列（30min）, 其数据长度为N （IOHz的采样频率，N= 18000）,将其分割为M=NL=4-8个短时间间隔内序列的数据 （通常选取NL=6,即5min的IOHz数据则L=3000）o L个短时间间隔内信号卬和X的协方差可用如 下方程表示（西二6（CJ5）为进行稳态检验，需要计算N/L个短时间间隔信号W和X的协方差的算术平均值，可以用如下方 程表示(C.16)对于全周期时间序列信号W和X的协方差可以利用如下方程表示(C.17)因此，可以用如下方程定义稳态测试比值（）为RNcov=100(C.18)如果稳态测试比值小于20-30%,可以认为湍流通量处于稳

33、态条件。稳态测试可以作为涡度相关技 术湍流通量数据质量分析与控制的标准。用数字1-9代表稳态测试数据不同的级别。1代表高质量数据， 2-8代表不同级别质量的数据，9代表需要剔除的数据。总体湍流特征检验，即湍流发展的充分性检验。在湍流充分发展的情况下，MOnin-ObUkhoV相似理 论成立，近地层大气的许多归一化无量纲参数（如梯度、方差、协方差等）只是大气稳定度=力L的函 数。据此可以对各物理量的归一化方差进行检验。检验时，将实测的归一化方差与标准的归一化方差进 行比较，计算总体湍流特征指数(C.19)/TC - I 9xx)modcL(/X)mesue9(%)m Odelxx0del - （

34、x）measure分别是模型和实际观测的标量归一化方差。最后结合稳态检验和总 体湍流特征检验进行整体数据质量判断（表C.1）。表Cl整体数据质量分级表稳态检验 （标志位）总体湍流特征检验 （标志位）整体数据质量检验 （标志位）11-2121-221-23-433-41-241-43-55556667888999C.3观测数据插补对于缺失的通量数据，采用随机森林算法（RF）进行插补。该方法通过自助重采样技术（bootstrap）, 从原始训练样本中有放回的重复随机抽取样本以生成新的训练样本集合,进而训练决策树。进行回归时, 随机的建立由回归树组成的森林,且任意两棵回归树间无关联,在森林建立之后，

35、当有新的样本输入时， 森林中的每棵回归树会分别进行判断。将一日中的30min时间序列通量数据求和，得到逐日通量数据，将一年中逐日数据求和，得到年 CO2和CH4排放因子（单位：gC2 yr,）oC.4其他环境变量的测量需要同步环境变量的测量，可参考如下方法及仪器：日平均气温（单位：C）、相对湿度（单位:）、 风速（单位:ms/）和风向；5cm 和 IoCm 土壤温度（单位:C） （109, Campbell Scientific, Inc.USA）和 土壤水分（单位:CmaCm-3） （CS616, Campbell Scientific, Inc.USA）； 土壤盐分（单位:PPt）（Hyd

36、raPrOb 2, Campbell Scientific, Inc.USA）；水位（单位:m） （CS456, Campbell Scientific, Inc.USA） 所有测量 值取30min平均值，均由CRlOOo数据记录器记录。附录D(资料性附录)模型法对计算滨海盐沼湿地CH4排放因子，宜采用模型模拟方法获取CK排放因子。由于目前的模型很 难准确模拟滨海盐沼和红树林湿地CO2通量以及滨海红树林湿地CH4排放通量，因此模型法不推荐采 用。D1CH4排放因子模型对于 CH4排放因子宜采用 IPCC (2013)推荐的 CH4MOD”CHand模型(Li,Huang,Zhang,&Song

37、,2010; Lietal.,2016)进行模拟获取。该模型是采用数学公式描述滨海湿地CFh产生、氧化和排放过程，其数学 表达式及变量和参数描述(见表D.1)。D.2模拟方法输入评估区域的逐日气温、水位、植物地上部分净初级生产力、土壤有机质密度、50Cm深度土壤 沙砾含量和逐日土壤盐分等变量到CH4M0DwetIand模型进行模拟。D.2.1草本植物的净初级生产力即附录A中测量的植物地上生物量(ABM),红树林植被当年的净初级生 产力为当年的地上生物量与上一年地上生物量的差值。D.2.2 土壤有机质密度可由附录B中测量的SOCD除以碳转换系数(0.58)得到。D.2.3 土壤沙砾含量可使用附录

38、B中0-15 cmK 15-30 cm、30-50 cm三层深度土壤样品采用吸液管法或 比重计法进行测定，具体测定方法参见国家环境保护标准土壤粒度的测定吸液管法和比重计法(HJ 1068-2019) oD.2.4 土壤盐分数据参考附录C测量方法。表D.l CH4MOD、Mand模型数学表达式及变量和参数描述方程描述说明产甲烷底物G：植物根系分泌物(gm-2d-);Cp = l.SWiVITIWil25W：植被类型系数，值为1.0; 77：温度影响函数W卬,皿：草本植物地上生物量最大值，木本植物w,=4W _IV(Joruuuil GDDmQm2); Wo:初始地上生物量(g nr?); 1：植

39、物萌发 后天数；厂内票增长率，值为009; GDD:大于r = a(GDD1000)b(TC积温 g d); SDD.小于 20积温(,C d); ，：逐日气温(匕)；0, b, m:经验常数(0.073,-GDD =之刀(7； =OoC for Ti 20)= 77力露W皿，* 0027 FZ + O3 X(I-尸N)X(L- Mim：凋落物厌氧分解供给的产甲烷底物(g m2Ciaer = H(-f)lafr(0.027XFv + 0.003(1 -Ffi)(L-jQ-K 地上凋落物的好氧分解：Li 地上凋落物(gm-f FM为凋落物中初始的易分解组分f = co WD比例(g m2) ;

40、No. LGo:凋落物中初始氮含量和FN = (15() +1.50 NO-0.57 LGo)/10()木质素含量(gk);WHfl和W/皿：水分对厌氧L Lana + CLMr和好氧分解的影响;/植被凋落物淹没在水中 比例；WD:水深(Cm); :经验常数(0.0345)CSOM = ksoM Wn XTlX DSOMCsom: 土壤有机质的分解提供的产甲烷底物(g m2 d1); ksoM： 土壤有机质的一阶动力学腐解系数(0.0008d/);OSOW: 土壤有机质密度(gm2);甲烷产生和排放p = 027 SI FEH XFs (CP + Q + CSoM)P-.甲烷产生速率(gm-2

41、d,)EP=(IF)XPEp.植物排放速率(gm-2d ,);Pox.甲烷氧化比例(0.9)WEbl = Fbt-)P WmaXEbf.气泡排放速率(g m2dl);F/：气泡排放最大比例Ed = R P h Pma foxiEd:扩散排放速率(g m-2d ,); R-,交换系数(0.3Hid)；Pg:扩散排放临界值(0.0012);扁:扩散 氧化比例E = Ep + Ebt + EdE总排放速率(gm-2d ,)影响因子7；、TTI=Qn- (Tm,i = 3O for 30 WDS/: 土壤质地影响函数FEh = exp(-1.7 X5 (EA = -150 forEh -150MFEh

42、： 土壤氧化还原电位影响函数Etl = Ehi -EhT -EhC)Eh: 土壤氧化还原电位(mv); Eht-.氧化还原电 位临界值(淹水：-150,不淹水:150);。经验系 数(淹水:0.13,不淹水:0.025)FS = IoaXSA 土壤盐分影响因子；s: 土壤盐分(ppt); a: 经验常数(-0.056)参考文献Baldocchi, D. (2014). Measuring fluxes of trace gases and energy between ecosystems and the atmosphere - the state and future of the edd

43、y covariance method. Global Change Biology, 20(12), 3600-3609. doi:10.1111/gcb.l2649Biosciences, LI.-C.O.R., (2017). EddyPro: Eddy Covariance Processing Software. URL:, Version 6.2.1. Breimanz L (1996). Bagging predictors. Machine learning, 24(2), 123-140.Li, T. T.f Huang, Y., Zhang, W., & Song, C.

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