朱治林，孫曉敏，于貴瑞，溫學發(fā)

(中國科學院地理科學與資源研究所 生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡觀測與模擬重點實驗室，北京 100101)

陸地生態(tài)系統(tǒng)臭氧通量觀測和氣孔吸收估算研究進展

朱治林，孫曉敏*，于貴瑞，溫學發(fā)

(中國科學院地理科學與資源研究所 生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡觀測與模擬重點實驗室，北京 100101)

近地面大氣中臭氧(O3)對植物生長發(fā)育和產(chǎn)量會產(chǎn)生不良影響。工業(yè)和交通排放的增加使得全球地面O3濃度逐年增加，不斷升高的O3濃度已開始影響到我國的糧食產(chǎn)量。O3對植物的影響是由于其進入植物體內(nèi)發(fā)生生化反應所引起的，所以需要建立一種考慮到植物生理生態(tài)狀況的評估指標來評估O3對植物的影響。其中基于O3通量(特別是植物氣孔吸收)的評價指標和方法，被認為比傳統(tǒng)的基于O3濃度的評價指標和方法更符合O3對植物的影響機理。介紹了O3對生態(tài)系統(tǒng)影響評估方法和評價指標，重點評述了生態(tài)系統(tǒng)尺度O3通量觀測和氣孔吸收估算的主要方法以及在不同生態(tài)系統(tǒng)上的研究進展分析了我國關于O3對植物和生態(tài)系統(tǒng)影響的研究現(xiàn)狀，并對未來的研究工作進行了展望。

臭氧通量；氣孔吸收；臭氧濃度；陸地生態(tài)系統(tǒng)；臭氧風險評估

大氣中約90%的臭氧(O3)位于平流層，可以保護地球上的動植物和人類免受過量的紫外照射。而近地面大氣中的O3卻是一種主要污染氣體，其主要來源是氮氧化物(NOx)和揮發(fā)性有機物等在太陽光照射下發(fā)生光化學反應產(chǎn)生，同時大氣垂直湍流輸送和遠距離水平傳輸也是其重要來源[1]。高濃度O3影響植物生長發(fā)育、光合作用和產(chǎn)量形成[2- 6]。長期定位觀測表明，全球地面O3濃度每年以0.5%—2%的速度在逐漸增加[7]。隨著我國工業(yè)化和城市化的迅速發(fā)展，各種交通和工業(yè)排放的NOx也在快速增加，在適宜條件下產(chǎn)生的高濃度O3已經(jīng)開始威脅到我國的糧食產(chǎn)量[8- 9]。

O3對植物的影響通常是采用開頂式氣室(Open Top Chamber, OTC)等控制實驗來研究的，而O3對自然生態(tài)系統(tǒng)的影響，則主要是通過觀測陸地生態(tài)系統(tǒng)上的O3濃度和O3通量等來進行研究的，并提出了一系列基于O3濃度和通量的環(huán)境評價指標[10- 11]。O3對植被的傷害是由于其進入植物體內(nèi)部發(fā)生生化反應所引起的，而基于O3濃度的指標沒有考慮植被和生態(tài)系統(tǒng)狀況(如氣孔開閉，作物生育期和葉面積大小等)，所以，一些科學家認為，基于O3通量(特別是“氣孔吸收”)評估指標比基于O3濃度評估指標能更好地評價O3對植被和生態(tài)系統(tǒng)的影響[10- 15]。本文介紹了關于O3風險評估指標和評估方法，重點評述了生態(tài)系統(tǒng)尺度O3通量觀測和氣孔吸收估算的主要方法以及在不同生態(tài)系統(tǒng)上的研究進展，分析了我國在這方面的研究現(xiàn)狀并對未來的研究工作進行了展望。

1 生態(tài)系統(tǒng)O3風險評估指標和方法

1.1 基于O3濃度的評估指標

O3濃度(Concentration)是指大氣中單位體積內(nèi)O3的含量，一般用相對濃度或混合比(nmol/mol)來表示。基于濃度的評估指標主要有兩類：(1)平均濃度(Mean)，常用的指標有M7和M12，分別為植物在一定生長期內(nèi)的白天7h(9:00—16:00)和12h(8:00—20:00)的O3濃度平均值。(2)O3暴露(Exposure)[14]，指O3濃度在某個植物生長期內(nèi)的累計。不同國家和地區(qū)的科學家采用不同的指標。歐洲普遍采用AOT40 (Concentration accumulated over a threshold ozone concentration of 40 nmol/mol，超過40 nmol/mol小時平均O3濃度與40 nmol/mol差值的累積)來定量評價O3對植物的影響；而美國環(huán)境保護局主要采用SUM06(The sum of all hourly average concentrations ≥ 60 nmol/mol, 大于60 nmol/mol的小時平均O3濃度的累積值)和W126(The sigmoidally weighted exposure index, 權(quán)重修正后的O3濃度累計)作為植物保護標準[11- 12]。

1.2 基于O3通量的評估指標

O3通量(O3Flux，F(xiàn)o)是指O3在近地層大氣的湍流交換強度，即單位時間內(nèi)通過單位面積的O3數(shù)量(nmol/m2s)。根據(jù)O3沉積位置的不同，F(xiàn)o又可簡單地分為 (植物的葉、莖等) 氣孔吸收通量(Fst)和(土壤和植物表皮，包括化學分解)非氣孔吸收通量(Fns)[16- 17]。O3對植物的影響主要與植物的Fst有關，主要評估指標有[16]：(1) 有效氣孔吸收(Effective ozone stomatal uptake,FstY)，指單位葉投影面積(Projected Leaf Area，PLA)超過閾值Y的氣孔吸收通量。(2) O3劑量(Dose)[14]，單位面積上一段時間內(nèi)氣孔實際吸收O3數(shù)量的累計，即O3氣孔吸收通量的時間積分。常用的指標：有效O3劑量(AFstY)，即單位投影葉面積某個生長期超過閾值Y的氣孔吸收總量(Accumulated stomatal flux of ozone above a flux threshold ofYnmol/m2PLAs)。有效O3劑量計算方法為：

AFstY=∑(Fst-Y)

(1)

有效O3劑量還有其他的表述或術(shù)語，如CUOX(Cumulated Uptake of Ozone exceed thresholdX)[18]或PODY(Phytotoxic Ozone Dose exceed thresholdY)等[19]，其物理含義基本同AFstY。

1.3 臨界值

由于植物對O3存在一定的解毒作用，只有高O3濃度才會影響作物的生長發(fā)育和產(chǎn)量，所以在這些指標中大都存在一個臨界值(Critical level)。臨界值是反映O3對植物產(chǎn)生負作用的一個經(jīng)驗值[3, 15, 20]，意味著低于該值的影響可以忽略不計。AOT40中的40 nmol/mol，SUM06中的60 nmol/mol和AFstY中的Y值等都是各指標的臨界值。

基于O3濃度的暴露指標雖然缺乏一定的科學基礎，但該指標容易觀測和計算，所以得到廣泛應用?；贠3氣孔吸收的評估指標考慮了植物的實際吸收，有充分的科學基礎，但該指標難以觀測或估算。兩類指標都有一些共同缺點[12]：(1)沒有充分的數(shù)據(jù)和實驗基礎，因為這些指標和模型都是在OTC等環(huán)境下得到的，與實際情況是有差別的；(2)臨界值分組過于簡單，沒有考慮不同植物對O3敏感程度的差別；(3)評估模型缺乏大量的野外實驗驗證。

1.4 生態(tài)系統(tǒng)O3風險評估方法

從生態(tài)學角度研究O3的目的之一是開展O3的風險評估，即利用模型和指標來定量研究O3對植物和生態(tài)系統(tǒng)的總體影響(如植物傷害程度，生物量或產(chǎn)量減少等)。兩種主要途徑可以進行O3風險評估：基于大田控制試驗的評估和基于自然生態(tài)系統(tǒng)O3濃度和通量觀測的評估。由于自然植被和生態(tài)系統(tǒng)的損傷受多種環(huán)境條件的影響，所以很難直接得到O3對自然生態(tài)系統(tǒng)影響的定量評估模型，一般都是通過修訂田間控制試驗得到的模型來評估O3對生態(tài)系統(tǒng)的總體影響。例如，王春乙和白月明[21]在分析O3對小麥產(chǎn)量影響時，認為用OTC試驗得到模型高估了O3對實際農(nóng)田產(chǎn)量的影響，并給出了修訂系數(shù)。

生態(tài)系統(tǒng)O3風險評估需要結(jié)合模型和指標才能進行，其中相關的指標需要在自然生態(tài)系統(tǒng)上進行實際觀測和模擬才能獲得。雖然基于O3吸收的生態(tài)系統(tǒng)風險評估方法存在較大的不確定性，但它是未來的研究方向[14]?，F(xiàn)介紹生態(tài)系統(tǒng)O3通量觀測和氣孔吸收估算的方法和一些研究進展。

2 O3通量觀測和氣孔吸收估算方法

2.1 O3通量觀測方法

微氣象方法(主要包括梯度法和渦度相關法)是測量生態(tài)系統(tǒng)O3通量的主要技術(shù)手段[22]。用梯度法測量大氣O3通量，需要進行兩(多)層的O3濃度、風速和溫度梯度觀測，再用通量-廓線關系法計算出近地層湍流通量。

Fo=Ko(z)?ρ0/?z

(2)

式中,Ko是O3湍流交換系數(shù)，?ρo/?z是O3濃度隨高度z的垂直變化梯度。由于O3的絕對濃度很低，在近地面的濃度梯度也比較小，所以用該方法計算O3通量時需要有高精度的儀器和合適的氣象條件。

(3)

式中,w垂直風速(m/s)，So是快速響應的O3濃度脈動儀的信號輸出，上橫線表示時間平均，撇號表示變量的脈動。同其他渦度相關通量計算一樣，所得到的O3通量必須要經(jīng)過一系列的校正(如坐標旋轉(zhuǎn)校正，頻譜校正，WPL校正等)和質(zhì)量控制[27]。

為了彌補渦度相關方法在O3通量觀測應用中的不足，一些“準渦度相關”法已經(jīng)開始在國際上應用，“離散渦度相關法(Disjunct Eddy Covariance，DEC)”就是其中之一[28- 29]。該方法的基本原理可概況為：用中等響應速度(如響應時間1—10 s)的O3濃度儀器配合超聲風速儀的垂直風速脈動來估算通量，然后通過譜分析來校正觀測的通量。雖然該方法不如標準的渦度相關方法準確，但經(jīng)過一系列的校正后，仍然可以達到一定的精度。

在用TOC等控制實驗研究O3對作物的影響時，O3通量還可以用箱式法來估算[30]。其基本原理是利用動態(tài)箱入口和出口O3濃度之差來計算O3通量，即：

(4)

式中,F是體積流量(m3/s)，ΔCO3是O3濃度變化 (nmol/mol)，P是大氣壓(Pa)，A是動態(tài)箱底面積(m2)，R是氣體常數(shù)(J/mol K)，T是溫度(K)。

2.2 生態(tài)系統(tǒng)氣孔吸收估算方法

生態(tài)系統(tǒng)或群體總O3通量可以測量，但進入氣孔的O3通量不能直接測量。利用氣孔阻抗模型可以將總O3通量分割成氣孔吸收和非氣孔吸收[17, 31- 33]。近地層O3湍流交換總的阻抗(Rt，s/m)在數(shù)值上等于沉積速度的倒數(shù)，可以分解為空氣動力學阻抗(Ra)、邊界層阻抗(Rb)和冠層阻抗(Rc)之間的串聯(lián)關系，而Rc又可以簡單的分解為氣孔阻抗(Rst)和非氣孔阻抗(Rns)的并聯(lián)關系。即：

(5)

Ra和Rb可以通過微氣象方法得到[32]

(6)

(7)

式中,z是觀測高度，u*是摩擦風速，d是零平面位移，k是卡曼常數(shù)(0.4)，z0是粗糙度，ψh是穩(wěn)定度校正函數(shù)，Sc和Pr分別是施密特數(shù)(Schmidt Number，1.07)和普朗特數(shù)(Prandtl Number，0.72)[32]。如果通過觀測得到了沉積速度或總阻抗，再輔以其他的微氣象觀測數(shù)據(jù)，用余項法可計算Rc。如果要繼續(xù)區(qū)分氣孔吸收和非氣孔吸收通量，必須借助一些假設和模型先估算Rns或Rst?？梢岳脜?shù)化的方法先估算Rns[34- 35]，也可以先估算Rst，再用公式(5)計算Rns。

Rst有許多估算模型，其中連乘模型是最常用的。實際O3氣孔導度(Gst，等于Rst的倒數(shù))是Gst最大值(Gmax)與一系列響應函數(shù)(數(shù)值介于0—1之間)的連乘關系。Feng等[19]給出了我國冬小麥O3氣孔導度計算模型：

Gst=Gmax×min(fphen,fO3)×flight× max(fmin,fVPD)

(8)

式中,Gmax是在沒有光照和飽和差限制條件下開花期間的測量值，fmin是最低氣孔導度，fO3，fphen，flight和fVPD分別代表O3、物候、輻射和葉氣水汽飽和差(Vapor Pressure Deficit,VPD)響應函數(shù)。公式(8)中涉及的參數(shù)和函數(shù)沒有統(tǒng)一的數(shù)值和表達式，都是通過觀測和經(jīng)驗模擬出來的。

由于O3進入氣孔的阻力和氣孔的開閉情況有關，而氣孔的開閉與CO2吸收或作物蒸騰是密切相關的，所以，如果知道了CO2阻抗(RCO2)或水汽氣孔阻抗(RH2O)，O3氣孔阻抗就可以用Rst=1.51RH2O或Rst=0.97RCO2來估算，其中常數(shù)(1.51或0.97)分別是水汽或CO2的分子擴散系數(shù)與O3的分子擴散系數(shù)之比[36- 37]。

作物群體RCO2可用機理模型或經(jīng)驗模型來估算。在缺乏對機理了解的情況下，經(jīng)驗或半經(jīng)驗模型常常用于描述氣孔對環(huán)境因子和生理因子的響應。其中最常見的是以Jarvis的階乘經(jīng)驗模型為基礎[38]，通過不斷改進參數(shù)和模型表達式而得到的[19, 39]。這種模型的形式直觀，但缺點是機理意義不明確。由于該模型涉及的變量很多，不同的作物有不同的參數(shù)和經(jīng)驗表達式，所以在實際應用時要根據(jù)具體情況選擇應用。RCO2也可以用半經(jīng)驗模型(BB模型)來估算[40]，即認為氣孔導度與葉面相對濕度、CO2濃度和光合速率有關。該類模型通過改進也可得到不同的表達式[41]。

利用植物群體的蒸騰或蒸散模型(最常用的是Penman-Monteith模型)可以用來反推水汽的氣孔阻抗RH2O[36]。由于用渦度相關等方法觀測的是實際蒸散量(土壤蒸發(fā)+植物蒸騰)，所以，在利用上述公式時，要通過其他的方法區(qū)分蒸發(fā)和蒸騰。該方法比較適合在作物完全覆蓋的情況下應用(土壤蒸發(fā)可忽略不計)[42]。在獲得Rns和Rst后，則可用如下公式來定量估算氣孔吸收

(9)

在利用OTC等開展控制試驗中，如果不能直接測量O3總通量，可以用模擬方法計算O3的氣孔吸收[43]。

(10)

式中，[O3]can為植株冠層高度處O3濃度，邊界層阻抗Rb的可用如下公司估算:

(11)

式中，1.3為氣孔對O3和熱量的擴散率比值，150為邊界層對熱量的擴散阻力常數(shù)，L為葉片的特征尺寸(小麥可取值0.02m)[16]，u為冠層頂部風速(m/s)。Rst可用上面介紹的經(jīng)驗公式估算。

3 不同生態(tài)系統(tǒng)O3通量觀測、氣孔吸收估算及其風險評估

歐美國家從20世紀70年代就開始在多種生態(tài)系統(tǒng)類型上開展O3通量的觀測研究工作，部分研究還利用模型區(qū)分了氣孔吸收和非氣孔吸收[39, 44- 47]。由于沉積速度(Vd)消除O3濃度對通量的影響，所以通常用Vd來研究O3在不同生態(tài)系統(tǒng)上的沉積規(guī)律。Vd的變化在很大程度上受植被生理活性和氣象因素的控制，不同下墊面的Vd存在很大的差異。一方面，有無植被覆蓋可以使得Vd產(chǎn)生數(shù)量級的差別；另一方面，不同植被狀況的平均Vd也有明顯的不同，Vd還受環(huán)境條件等影響。對于基于O3通量的風險評估，主要集中在研究生物量或產(chǎn)量減少與O3劑量之間的關系上。由于O3通量觀測和氣孔吸收的估算存在很大的不確定性，基于O3氣孔吸收的生態(tài)系統(tǒng)評估研究相對較少?，F(xiàn)就不同生態(tài)系統(tǒng)，分別介紹有關Vd日季變化規(guī)律和主要影響因子，氣孔吸收比例及其控制因子，以及基于氣孔吸收的O3風險評估研究進展。

3.1 森林生態(tài)系統(tǒng)

森林生態(tài)系統(tǒng)上Vd通常表現(xiàn)出明顯的晝夜和季節(jié)周期的變化特點，其變化可以反映樹木的生理反應和樹木的物候狀況。在北歐森林，冬季低溫和休眠植被導致Vd很低且變化平穩(wěn) (Vd為0.1 cm/s)。而在溫帶森林地區(qū)，則表現(xiàn)為中午微弱增強的日變化特點 (Vd為0.5 cm/s)，夏天Vd通常表現(xiàn)為對稱的日變化規(guī)律(Vd為0.7—0.9 cm/s)[47- 48]。在英格蘭橡樹林，夏天Vd的最大值卻出現(xiàn)在8:00(Vd為1.0 cm/s)，然后以近似直線的方式降低直到夜間(Vd為0.1 cm/s)[31]。Rummel 等[39]在亞馬遜熱帶雨林上觀測了O3通量的變化，發(fā)現(xiàn)Vd在雨季明顯高于旱季。Altimir等[49]發(fā)現(xiàn)芬蘭的歐洲赤松在秋季生理活性與Vd的相關性較差，認為Vd的平緩變化是葉片長期濕潤影響的結(jié)果。

影響森林植被O3氣孔吸收的因子有很多，不同森林生態(tài)系統(tǒng)氣孔吸收所占比例也不一樣。在意大利橡樹林，沉積速度全年都很高，干熱的氣候條件可以顯著影響Vd的日變化。該地區(qū)非氣孔吸收起主導作用，冬季的氣孔吸收比例比夏天高[50]。在地中海常綠闊葉林，氣孔吸收其主導作用[51]，而在美國加州的松林和臍橙園，卻是非氣孔吸收占主導地位[52- 53]。Turnipseed等[54]在美國科羅拉多亞高山帶森林的觀測發(fā)現(xiàn)，白天81%的O3通量是氣孔吸收，光強和水汽飽和差(VPD)是影響O3沉積的主要控制因子，高VPD和溫度會導致O3通量的減少。Kurpius等[55]分析了美國加州黃松林O3通量的季節(jié)變化規(guī)律，結(jié)果表明Fo與Vd的關系明顯，O3對森林的嚴重損傷并非發(fā)生在O3濃度最高的時期，吸收比例會隨著土壤水分狀況和物候而改變，通量指標比濃度指標能更好地反應O3對森林的影響。

O3對森林影響的風險評估研究相對有限。Uddling等[13]通過研究O3對樺木的影響發(fā)現(xiàn)，生物量的減少與CUO5(高于5 nmol/m2s的O3累計吸收)的相關關系比與O3暴露指數(shù)SUM06或AOT40的關系更加顯著。Karlsson等[56]用兩種指標對歐洲森林進行了風險評估，結(jié)果發(fā)現(xiàn)AFst1.6比AOT40能更好地解釋樹木的生物量減少，葉子損傷程度也與氣孔吸收的關系更加密切。Emberson等[57]用兩種指標(AOT40和AFstY)分別對歐洲的松樹、山毛櫸和橡樹進行了風險評估，結(jié)果表明：基于AOT40的模型呈現(xiàn)出明顯的南北差異，而基于AFstY模型的地區(qū)差異很小。對不同樹種則利用AFstY得到的評估模型差別很大，意味著不同品種應該利用不同的響應變量。

在作物的不同物候階段，Vd的數(shù)值大小和日季變化規(guī)律呈現(xiàn)明顯的不同特點。例如在意大利小麥和大麥地[58]，Vd在白天都呈現(xiàn)上下午對稱的日變化規(guī)律，在光合作用最強烈的正午，Vd可達0.7 —0.9 cm/s。而在生長后期正午的沉積速度明顯降低，導致日最大值出現(xiàn)在上午而使得日變化曲線在上午變得非常陡峭。從季節(jié)變化規(guī)律看，從開花到灌漿期間Vd達到最大，因為這個時期光合作用最強，氣孔的打開進行光合作用的同時，O3也容易進入到氣孔。隨后由于作物葉片衰老，沉積速度逐漸減小。Michou等[59]在生長旺期的玉米觀測了O3通量，Vd也呈現(xiàn)上下午對稱的日變化，最高和最低的Vd分別為0.5 cm/s和0.05 cm/s。而在葉片衰老期，上午的Vd只有0.2 cm/s左右。而在大豆地，Vd似乎更低，即使在活躍生長期最大值只有1 cm/s[60]。馬鈴薯生長旺期Vd表現(xiàn)為不對稱的日變化特征，Vd白天在0.5—2 cm/s變化，中值為0.6 cm/s，而夜間Vd只有0.4 cm/s或更低[61]。朱治林等[62]利用渦度相關方法在魯西北平原觀測了夏玉米地O3沉積通量。結(jié)果表明白天和夜間的Vd平均值分別為0.29 cm/s 和0.09 cm/s，白天Vd的大小受作物生長期的影響。

不同作物在不同生長期的氣孔吸收所占總通量的比例是不同的。在意大利小麥、大麥和洋蔥生長旺期，氣孔吸收比例也不會高于50%—60%，并且比例在衰老過程中逐步減少[42, 50, 58]。然而在土豆地，生長旺期氣孔吸收比例占85%左右，而在成熟期其比例減少到20%左右[61]。Lamaud等[46]觀測了玉米地O3通量并用大葉模型區(qū)分了氣孔吸收和非氣孔吸收，NO與O3的化學反應對O3的分解起了很重要的作用，而氣孔吸收比例會隨著生育期和氣象條件而出現(xiàn)很大的變異。朱治林等[62]通過比較白天和晚上Vd的差別，推斷白天的氣孔吸收是玉米地上大氣O3主要的匯。

Pleijel 等[10]比較了歐洲小麥和土豆產(chǎn)量與基于濃度和基于通量指數(shù)之間的關系，兩種作物的相對產(chǎn)量與CUO5的相關關系都比暴露指標(AOT40)要強，兩種農(nóng)田的非氣孔吸收所占比例也非常小。Mills等[6]收集和分析了歐洲17個國家在近20年關于O3對作物和半自然植被影響的文章、報告和區(qū)域模擬圖等，總體來看，歐洲大部分地區(qū)利用基于O3通量的風險預告比基于O3濃度的預告結(jié)果要好，也為O3通量的風險評估驗證提供了重要的證據(jù)。Feng等[19]通過改進歐洲的氣孔估算模型得到了中國亞熱帶冬小麥O3通量—產(chǎn)量響應關系，并得出結(jié)論認為改進的響應模型可以更好地應用于該地區(qū)的風險評估。佟磊等[43,63]利用田間原位OTC設置不同濃度O3處理方法開展了相關研究。通過比較華北地區(qū)小麥的O3暴露-產(chǎn)量關系和O3劑量-產(chǎn)量關系，兩者都存在很好的相關關系。通過研究我國珠三角地區(qū)水稻產(chǎn)量損失與O3暴露指標(AOT40和SUM06)和O3吸收量(AFst2)的關系發(fā)現(xiàn)，累積氣孔吸收與水稻產(chǎn)量的相關性(R2=0.63)明顯高于與O3濃度指標(AOT40和SUM06)的相關性(R2值分別為0.49和0.51)，表明基于氣孔通量的O3風險評價指標能更好地反映水稻產(chǎn)量的變化。

3.3 其他生態(tài)系統(tǒng)

草地上的O3通量觀測研究比較少，其變化規(guī)律和農(nóng)田很類似。在生長旺期Vd的日變化都是對稱的，且上升和下降過程都很平穩(wěn)。白天平均的Vd可達0.5 cm/s左右，最大可達到1 cm/s，夜間為0.2 cm/s左右且變化平穩(wěn)。在冬季休眠期和干旱草原生長期，Vd的日變化過程非常不明顯，平均的Vd也只有0.2—0.3 cm/s左右[31]。Sorimachi等[64]用梯度法在北京郊區(qū)矮草地上觀測了O3通量，夏末和冬前的平均Vd分別為(0.2 ± 0.2)cm/s和(0.4 ± 0.3)cm/s。Padro[65]用渦度相關方法得到了葡萄園、棉花地和草地白天的平均Vd分別為0.5、0.8、和0.2 cm/s，夜間平均為0.2 cm/s 左右，草地在枯死階段或夜間Vd只有0.05 cm/s 左右。草原的非氣孔吸收并非一個常數(shù)，會受到表面濕潤狀況，表面溫度、太陽輻射和風速的影響，其比例可達到60%左右[31]。在非生物覆蓋下墊面，由于沒有植物的氣孔吸收，Vd的平均值比有植被的下墊面要小很多。例如在裸露的土壤，Vd在0.1—1 cm/s間變化。水體上平均Vd小于0.01 cm/s，而雪面上Vd平均值也只有0.1 cm/s且有很大的變異性[24]。

4 我國的研究現(xiàn)狀和展望

在田間控制試驗方面，我國科學家利用OTC和FACE(Free Air gas Concentration Enrichment)方法研究了高濃度O3對作物組織傷害、對光合作用和產(chǎn)量等的影響，并得到了一些產(chǎn)量損失評估模型[66- 73]。雖然這些模型大都是基于O3暴露指標，也開始建立基于氣孔O3通量的評估模型[19,43,63,67]。相對而言，O3對生態(tài)系統(tǒng)和區(qū)域尺度的風險評估研究還比較薄弱，且大多是基于O3濃度的風險評估[11, 74]。例如，Aunan等研究表明，不斷增加的O3濃度可能會持續(xù)影響中國的作物產(chǎn)量[9]。Wang等[8]通過調(diào)查中國近地層O3濃度分布發(fā)現(xiàn)，我國許多地區(qū)近地層O3濃度超過了對產(chǎn)量影響的臨界值。姚芳芳等[68]利用改進的OTC設備，建立了長江三角洲地區(qū)O3與水稻、冬小麥和油菜的產(chǎn)量—AOT40響應函數(shù)，并對該地區(qū)作物產(chǎn)量損失進行了綜合估算。結(jié)果表明：3種作物的O3臨界水平值不同(冬小麥對O3最敏感)，該地區(qū)O3水平(2003年)可導致水稻、冬小麥和油菜分別減產(chǎn)3.04%、17.08%和5.92%。朱治林等[75]在魯西北平原連續(xù)觀測了冬小麥地O3濃度的變化并分析了其與作物光合作用之間的關系，利用國外的評估模型得到該地區(qū)目前的O3濃度水平使得冬小麥產(chǎn)量減少5.2% — 8.8%。

我國在生態(tài)系統(tǒng)尺度上O3通量的觀測研究方面與歐美一些國家的研究水平存在較大差距，但相關的研究已開始起步[63]。今后，在田間控制試驗研究方面，除了繼續(xù)利用OTC等設備研究O3濃度升高對不同地區(qū)和不同作物的影響并建立基于O3濃度的評估模型外，在有條件的情況下，可針對不同地區(qū)不同作物更多地開展基于O3通量的評估模型研究，為更科學地評估O3對生態(tài)系統(tǒng)的影響提供依據(jù)。在生態(tài)系統(tǒng)尺度上，應逐步在更多生態(tài)系統(tǒng)類型上開展O3濃度和通量的觀測以及氣孔吸收的模擬估算研究。就O3通量觀測方法而言，在缺乏先進的渦度相關儀器的情況下，利用一些“準渦度相關”方法或多層梯度法開展研究是一種切實可行的選擇。

[1] Crutzen P J, Lawrence M G, P?schl U. On the background photochemistry of tropospheric ozone. Tellus B, 1999, 51(1): 123- 146.

[2] Fuhrer J, Grimm A G, Tschannen W, Shariatmadari H. The response of Spring Wheat (Triticum-AestivumL.) to ozone at higher elevations 2. changes in yield, yield components and grain quality in response to ozone flux. New Phytologist, 1992, 121(2): 211- 219.

[3] Mills G, Buse A, Gimeno B, Bermejo V, Holland M, Emberson L, Pleijel H. A synthesis of AOT40-based response functions and critical levels of ozone for agricultural and horticultural crops. Atmospheric Environment, 2007, 41(12): 2630- 2643.

[4] Pleijel H, Danielsson H, Emberson L, Ashmore M R, Mills G. Ozone risk assessment for agricultural crops in Europe: Further development of stomatal flux and flux—response relationships for European wheat and potato. Atmospheric Environment, 2007, 41(14): 3022- 3040.

[5] Feng Z, Kobayashi K, Ainsworth E A. Impact of elevated ozone concentration on growth, physiology, and yield of wheat (TriticumaestivumL.): a meta-analysis. Global Change Biology, 2008, 14(11): 2696- 2708.

[6] Mills G, Hayes F, Simpson D, Emberson L, Norris D, Harmens H, Büker P. Evidence of widespread effects of ozone on crops and (semi-) natural vegetation in Europe (1990—2006) in relation to AOT40-and flux-based risk maps. Global Change Biology, 2011, 17(1): 592- 613.

[7] Vingarzan R. A review of surface ozone background levels and trends. Atmospheric Environment, 2004, 38(21): 3431- 3442.

[8] Wang X K, Manning W, Feng Z W, Zhu Y G. Ground-level ozone in China: distribution and effects on crop yields. Environmental Pollution, 2007, 147(2): 394- 400.

[9] Aunan K, Berntsen T K, Seip H M. Surface ozone in China and its possible impact on agricultural crop yields. AMBIO: A Journal of the Human Environment, 2000, 29(6): 294- 301.

[10] Pleijel H, Danielsson H, Ojanper? K, Temmerman L D, H?gy P, Badiani M, Karlsson P E. Relationships between ozone exposure and yield loss in European wheat and potato—a comparison of concentration-and flux-based exposure indices. Atmospheric Environment, 2004, 38(15): 2259- 2269.

[11] Liang J, Zeng Q, Zhu J G, Xie Z B, Liu G, Tang H Y. Review of indexes for evaluating plant response to elevated near-surface ozone concentration. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2010, 18(2): 440- 445.

[12] Paoletti E, Manning W J. Toward a biologically significant and usable standard for ozone that will also protect plants. Environmental Pollution, 2007, 150(1): 85- 95.

[13] Uddling J, Günthardt-Goerg M S, Matyssek R, Oksanen E, Pleijel H, Selldén G, Karlsson P E. Biomass reduction of juvenile birch is more strongly related to stomatal uptake of ozone than to indices based on external exposure. Atmospheric Environment, 2004, 38(28): 4709- 4719.

[14] Musselman R, Lefohn A, Massman W, Heath R. A critical review and analysis of the use of exposure-and flux-based ozone indices for predicting vegetation effects. Atmospheric Environment, 2006, 40(10): 1869- 1888.

[15] Mills G, Pleijel H, Braun S, Bueker P, Bermejo V, Calvo E, Danielsson H, Emberson L, Gonzalez-Fernandez I, Gruenhage L, Harmens H, Hayes F, Karlsson P, Simpson D. New stomatal flux-based critical levels for ozone effects on vegetation. Atmospheric Environment, 2011, 45(28): 5064- 5068.

[16] Mills G. Mapping critical levels for vegetation. In: Mapping Manual 2004, UNECE Convention on Long-Range Transboundary Air Pollution. Berlin, 2004.

[17] Hogg A, Uddling J, Ellsworth D, Carroll M A, Pressley S, Lamb B, Vogel C. Stomatal and non-stomatal fluxes of ozone to a northern mixed hardwood forest. Tellus Series B-Chemical and Physical Meteorology, 2007, 59(3): 514- 525.

[18] Danielsson H, Karlsson G P, Karlsson P E, Pleijel H. Ozone uptake modelling and flux-response relationships-an assessment of ozone-induced yield loss in spring wheat. Atmospheric Environment, 2003, 37(4): 475- 485.

[19] Feng Z Z, Tang H Y, Uddling J, Pleijel H, Kobayashi K, Zhu J G, Oue H, Guo W S. A stomatal ozone flux-response relationship to assess ozone-induced yield loss of winter wheat in subtropical China. Environmental Pollution, 2012, 164(5): 16- 23.

[20] Fuhrer J, Sk?rby L, Ashmore M R. Critical levels for ozone effects on vegetation in Europe. Environmental Pollution, 1997, 97(1): 91- 106.

[21] Wang C Y, Bai Y M. Study on the Impacts of Ozone and Aerosol Concentrations Changes on Crops. Beijing: Chinese Meteorological Press, 2007: 41- 42.

[22] Grünhage L, H?nel H D, J?ger H J. The exchange of ozone between vegetation and atmosphere: micrometeorological measurement techniques and models. Environmental Pollution, 2000, 109(3): 373- 392.

[23] Baldocchi D. Assessing the eddy covariance technique for evaluating carbon dioxide exchange rates of ecosystems: past, present and future. Global Change Biology, 2003, 9(4): 479- 492.

[24] Wesely M L, Hicks B B. A review of the current status of knowledge on dry deposition. Atmospheric Environment, 2000, 34(12): 2261- 2282.

[25] Güsten H, Heinrich G, Schmidt R W H, Schurath U. A novel ozone sensor for direct eddy flux measurements. Journal of Atmospheric Chemistry, 1992, 14(1/4): 73- 84.

[26] Muller J B A, Percival C J, Gallagher M W, Fowler D, Coyle M, Nemitz E. Sources of uncertainty in eddy covariance ozone flux measurements made by dry chemiluminescence fast response analysers. Atmospheric Measurement Techniques, 2010, 3(1): 163- 176.

[27] Baldocchi D D, Hicks B B, Meyers T P. Measuring biosphere-atmosphere exchanges of biologically related gases with micrometeorological methods. Ecology, 1988, 69(5): 1331- 40.

[28] Wohlfahrt G, H?rtnagl L, Hammerle A, Graus M, Hansel A. Measuring eddy covariance fluxes of ozone with a slow-response analyser. Atmospheric Environment, 2009, 43(30): 4570- 4576.

[29] H?rtnagl L, Clement R, Graus M, Hammerle A, Hansel A, Wohlfahrt G. Dealing with disjunct concentration measurements in eddy covariance applications: A comparison of available approaches. Atmospheric Environment, 2010, 44(16): 2024- 2032.

[30] Tong L, Wang X K, Geng C M, Wang W, Lu F, Song W, Liu H J, Yin B H, Sui L H, Wang Q. Diurnal and phenological variations of O3and CO2fluxes of rice canopy exposed to different O3concentrations. Atmospheric Environment, 2011, 45(31): 5621- 5631.

[31] Fowler D, Pilegaard K, Sutton M A, Ambus P, Raivonen M, Duyzer J, Simpson D, Fagerli H, Fuzzi S, Schjoerring J K, Granier C, Neftel A, Isaksen I S A, Laj P, Maione M, Monks P S, Burkhardt J, Daemmgen U, Neirynck J, Personne E, Wichink-Kruit R, Butterbach-Bahl K, Flechard C, Tuovinen J P, Coyle M, Gerosa G, Loubet B, Altimir N, Gruenhage L, Ammann C, Cieslik S, Paoletti E, Mikkelsen T N, Ro-Poulsen H, Cellier P, Cape J N, Horvath L, Loreto F, Niinemets U, Palmer P I, Rinne J, Misztal P, Nemitz E, Nilsson D, Pryor S, Gallagher M, W, Vesala T, Skiba U, Brueggemann N, Zechmeister-Boltenstern S, Williams J, O′Dowd C, Facchini M C, de Leeuw G, Flossman A, Chaumerliac N, Erisman J W. Atmospheric composition change: Ecosystems-Atmosphere interactions. Atmospheric Environment, 2009, 43(33): 5193- 5267.

[32] Lamaud E, Carrara A, Brunet Y, Lopez A, Druilhet A. Ozone fluxes above and within a pine forest canopy in dry and wet conditions. Atmospheric Environment, 2002, 36(1): 77- 88.

[33] Baldocchi D, Hicks B, Camara P. A canopy stomatal resistance model for gaseous deposition to vegetated surfaces. Atmospheric Environment, 1987, 21(1): 91- 101.

[34] Erisman J W, Van Pul A, Wyers P. Parametrization of surface resistance for the quantification of atmospheric deposition of acidifying pollutants and ozone. Atmospheric Environment, 1994, 28(16): 2595- 2607.

[35] Stella P, Loubet B, Lamaud E, Laville P, Cellier P. Ozone deposition onto bare soil: A new parameterisation. Agricultural and Forest Meteorology, 2011, 151(6): 669- 681.

[36] Gerosa G, Derghi F, Cieslik S. Comparison of different algorithms for stomatal ozone flux determination from micrometeorological measurements. Water, Air, and Soil Pollution, 2007, 179(1/4): 309- 321.

[37] Massman W J. A review of the molecular diffusivities of H2O, CO2, CH4, CO, O3, SO2, NH3, N2O, NO, and NO2in air, O2and N2near STP. Atmospheric Environment, 1998, 32(6): 1111- 1127.

[38] Jarvis P G. The interpretation of the variations in leaf water potential and stomatal conductance found in canopies in the field. Philosophical Transactions of the Royal Society of London B, Biological Sciences, 1976, 273(1): 593- 610.

[39] Rummel U, Ammann C, Kirkman G A, Moura M A L, Foken T, Andreae M O, Meixner, F X. Seasonal variation of ozone deposition to a tropical rain forest in southwest Amazonia. Atmospheric Chemistry and Physics, 2007, 7(20): 5415- 5435.

[40] Ball J. A model predicting stomatal conductance and its contribution to the control of photosynthesis under different environmental conditions // Progress of Photosynthesis Research. Netherlands: Springer, 1987: 221- 224.

[41] Leuning R. A critical-appraisal of a combined stomatal-photosynthesis model for C3plants. Plant Cell and Environment, 1995, 18(4): 339- 355.

[42] Gerosa G, Cieslik S, Ballarin-Denti A. Micrometeorological determination of time-integrated stomatal ozone fluxes over wheat: a case study in Northern Italy. Atmospheric Environment, 2003, 37(6): 777- 788.

[43] Tong L, Feng Z W, Sudebilige, Wang Q, Geng C M, Lu F, Wang W, Yin B H, Sui L H, Hou P Q, Wang X K. Stomatal ozone uptake modeling and comparative analysis of flux-response relationships of winter wheat. Acta Ecologica Sinica, 2012, 32(9): 2890- 2899.

[44] Wesely M, Eastman J, Cook D, Hicks B. Daytime variations of ozone eddy fluxes to maize. Boundary-Layer Meteorology, 1978, 15(3): 361- 373.

[45] Fuentes J D, Gillespie T J, Denhartog G, Neumann H H. Ozone deposition onto a deciduous forest during dry and wet conditions. Agricultural and Forest Meteorology, 1992, 62(1): 1- 18.

[46] Lamaud E, Loubet B, Irvine M, Stella P, Personne E, Cellier P. Partitioning of ozone deposition over a developed maize crop between stomatal and non-stomatal uptakes, using eddy-covariance flux measurements and modelling. Agricultural and Forest Meteorology, 2009, 149(9): 1385- 1396.

[47] Keronen P, Reissell A, Rannik U, Pohja T, Siivola E, Hiltunen V, Hari P, Kulmala M, Vesala T. Ozone flux measurements over a scots pine forest using eddy covariance method: performance evaluation and comparison with flux-profile method. Boreal Environmental Research, 2003, 8(4): 425- 444.

[48] Mikkelsen T N, Ro-Poulsen H, Hovmand M F, Jensen N O, Pilegaard K, Egel?v A H. Five-year measurements of ozone fluxes to a Danish Norway spruce canopy. Atmospheric Environment, 2004, 38(15): 2361- 2371.

[49] Altimir N, Kolari P, Tuovinen J P, Vesala T, Back J, Suni T, Kulmala M, Hari P. Foliage surface ozone deposition: a role for surface moisture? Biogeosciences 2006, 3(2): 209- 228.

[50] Cieslik S. Ozone fluxes over various plant ecosystems in Italy: a review. Environmental Pollution, 2009, 157(5): 1487- 1496.

[51] Gerosa G, Vitale M, Finco A, Manes F, Denti A, Cieslik S. Ozone uptake by an evergreen Mediterranean Forest in Italy. Part I: Micrometeorological flux measurements and flux partitioning. Atmospheric Environment, 2005, 39(18): 3255- 3266.

[52] Fares S, McKay M, Holzinger R, Goldstein A H. Ozone fluxes in a Pinus ponderosa ecosystem are dominated by non-stomatal processes: Evidence from long-term continuous measurements. Agricultural and Forest Meteorology, 2010, 150(3): 420- 431.

[53] Fares S, Weber R, Park J H, Gentner D, Karlik J, Goldstein A H. Ozone deposition to an orange orchard: Partitioning between stomatal and non-stomatal sinks. Environmental Pollution, 2012, 169(1): 258- 266.

[54] Turnipseed A A, Burns S P, Moore D J, Hu J, Guenther A B, Monson R K. Controls over ozone deposition to a high elevation subalpine forest. Agricultural and Forest Meteorology, 2009, 149(9): 1447- 1459.

[55] Kurpius M R, McKay M, Goldstein A H. Annual ozone deposition to a Sierra Nevada ponderosa pine plantation. Atmospheric Environment, 2002, 36(28): 4503- 4515.

[56] Karlsson P, Braun S, Broadmeadow M, Elvira S, Emberson L, Gimeno B S, Le Thiec D, Novak K, Oksanen E, Schaub M, Uddling J, Wilkinson M. Risk assessments for forest trees: The performance of the ozone flux versus the AOT concepts. Environmental Pollution, 2007, 146(3): 608- 616.

[57] Emberson L D, Buker P, Ashmore M R. Assessing the risk caused by ground level ozone to European forest trees: A case study in pine, beech and oak across different climate regions. Environmental Pollution, 2007, 147(3): 454- 466.

[58] Gerosa G, Marzuoli R, Cieslik S, Ballarin-Denti A. Stomatal ozone fluxes over a barley field in Italy. "Effective exposure" as a possible link between exposure-and flux-based approaches. Atmospheric Environment, 2004, 38(15): 2421- 2432.

[59] Michou M, Laville P, Ser?a D, Fotiadi A, Bouchou P, Peuch V H. Measured and modeled dry deposition velocities over the ESCOMPTE area. Atmospheric Research, 2005, 74(1): 89- 116.

[60] Meyers T P, Finkelstein P, Clarke J, Ellestad T G, Sims P F. A multilayer model for inferring dry deposition using standard meteorological measurements. Journal of Geophysical Research, 1998, 103(D17): 22645- 22661.

[61] Coyle M, Nemitz E, Storeton-West R, Fowler D, Cape J N. Measurements of ozone deposition to a potato canopy. Agricultural and Forest Meteorology, 2009, 149(3): 655- 666.

[62] Zhu Z L, Sun X M, Dong Y S, Zhao F H, Meixner F X. Diurnal variation of ozone flux over corn field in Northwestern Shandong Plain of China. Science China: Earth Sciences, 2014, 57(3): 503- 511.

[63] Tong L, Wang X K, Sudebilige, Wang Q, Geng C M, Wang W, Song W Z, Lu F, Liu H J, Yin B H, Sui L H, Feng Z W. Stomatal ozone uptake modeling and comparative analysis of Flux-response relationships of rice. Journal of Agro-Environment Science, 2011, 30(10): 1930- 1938.

[64] Sorimachi A, Sakamoto K, Ishihara H, Fukuyama T, Utiyama M, Wang W, Tang D G, Dong X H, Quan H. Measurements of sulfur dioxide and ozone dry deposition over short vegetation in northern China-A preliminary study. Atmospheric Environment, 2003, 37(22): 3157- 3166.

[65] Padro J. Summary of ozone dry deposition velocity measurements and model estimates over vineyard, cotton, grass and deciduous forest in summer. Atmospheric Environment, 1996, 30(13): 2363- 2369.

[66] Zheng Y F, Hu C D, Wu R J, Zhao Z, Liu H J, Shi C H. Experiment with effects of increased surface ozone concentration upon winter wheat photosynthesis. Acta Ecologica Sinica, 2010, 30(4): 847- 856.

[67] Wu R J, Zheng Y F, Zhao Z, Hu C D, Wang L X. Assessment of loss of accumulated dry matter in winter wheat based on stomatal conductance and ozone uptake model. Acta Ecologica Sinica, 2010, 30(11): 2799- 2808.

[68] Yao F F, Wang X K, Chen Z, Feng Z Z, Zheng Q W, Duan X N, Ouyang Z Y, Feng Z W. Response of photosynthesis, growth and yield of field-grown winter wheat to ozone exposure. Chinese Journal of Plant Ecology, 2008, 32(1): 212- 219.

[69] Jin M H, Feng Z W, Zhang F Z. Impacts of ozone on the biomass and yield of rice in open-top chambers. Journal of Environmental Sciences, 2001, 13(2): 232- 236.

[70] Chen J, Zeng Q, Zhu J G, Liu G, Cao J L, Xie Z B, Tang H Y, Kazuhiko K. Nitrogen supply mitigates the effects of elevated [O3]on photosynthesis and yield in wheat. Chinese Journal of Plant Ecology, 2011, 35(5): 523- 530.

[71] Feng Z W, Jin M H, Zhang F Z, Huang Y Z. Effects of ground-level ozone (O3) pollution on the yields of rice and winter wheat in the Yangtze River Delta. Journal of Environmental Sciences, 2003, 15(3): 360- 362.

[72] Wang X K, Zhang Q Q, Zheng F X, Zheng Q W, Yao F F, Chen Z, Zhang W W, Hou P Q, Feng Z Z, Song W Z, Feng Z W, Lu, F. Effects of elevated O3concentration on winter wheat and rice yields in the Yangtze River Delta, China. Environmental Pollution, 2012, 171(12): 118- 125.

[73] Wang Y X, Wang X Y, Yang L X, Li P L, Zhu J G, Kobayashi K, Wang Y L. Ozone stress increases lodging risk of rice cultivar Liangyoupeijiu: a FACE study. Acta Ecologica Sinica, 2011, 31(20): 6098- 6107.

[74] Xu H, Yang J C, Chen S B, Jiang G M, Li Y G. Review of plant responses to ozone pollution. Chinese Journal of Plant Ecology, 2007, 31(6): 1205- 1213.

[75] Zhu Z L, Sun X M, Zhao F H, Wen X F, Tang X Z, Yuan G F. Variation of ozone concentration of winter wheat field and mechanistic analysis of its possible effect on wheat yield in Northwest-Shandong Plain of China. Chinese Journal of Plant Ecology, 2012, 36(4): 313- 323.

參考文獻:

[11] 梁晶, 曾青, 朱建國, 謝祖彬, 劉鋼, 唐昊冶. 植物對近地層高濃度臭氧響應的評價指標研究進展. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學報, 2010, 18(2): 440- 445.

布魯姆的教育目標分類理論將護理教學效果分為認知領域(知識)、動作技能領域(技能)、情感領域(態(tài)度)3類[15]。研究者以此理論為依據(jù)，自制教學效果評價調(diào)查問卷，內(nèi)容包括知識、能力、態(tài)度3個維度，共11個條目，采用Likert 3級評分：差為1分，一般為2分，好為3分。課程結(jié)束后，利用班級微信群發(fā)放問卷，采用問卷星形式，以不計名方式調(diào)查。對照組發(fā)放問卷177份，回收有效問卷172份，有效回收率97.18%；試驗組發(fā)放問卷192份，回收有效問卷185份，有效回收率96.35%。

[21] 王春乙, 白月明. 臭氧和氣溶膠濃度變化對農(nóng)作物的影響研究. 北京: 氣象出版社, 2007: 41- 42.

[43] 佟磊, 馮宗煒, 蘇德·畢力格, 王瓊, 耿春梅, 逯非, 王瑋, 殷寶輝, 隋立華, 侯培強, 王效科. 冬小麥氣孔臭氧通量擬合及通量產(chǎn)量關系的比較分析. 生態(tài)學報, 2012, 32(9): 2890- 2899.

[62] 朱治林, 孫曉敏, 董云社, 趙風華, Franz X Meixner. 魯西北平原玉米地渦度相關臭氧通量日變化特征. 中國科學: 地球科學, 2014, 44(2): 292- 301.

[63] 佟磊, 王效科, 蘇德·畢力格, 王瓊, 耿春梅, 王瑋, 宋文質(zhì), 逯非, 劉紅杰, 殷寶輝, 隋立華, 馮宗煒. 水稻氣孔臭氧通量擬合及通量與產(chǎn)量關系的比較分析. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學學報, 2011, 30(10): 1930- 1938.

[66] 鄭有飛, 胡程達, 吳榮軍, 趙澤, 劉宏舉, 石春紅. 地表臭氧濃度增加對冬小麥光合作用的影響. 生態(tài)學報, 2010, 30(4): 847- 856.

[67] 吳榮軍, 鄭有飛, 趙澤, 胡程達, 王連喜. 基于氣孔導度和臭氧吸收模型的冬小麥干物質(zhì)累積損失評估. 生態(tài)學報, 2010, 30(11): 2799- 2808.

[68] 姚芳芳, 王效科, 陳展, 馮兆忠, 鄭啟偉, 段曉男, 歐陽志云, 馮宗煒. 農(nóng)田冬小麥生長和產(chǎn)量對臭氧動態(tài)暴露的響應. 植物生態(tài)學報, 2008, 32(1): 212- 219.

[70] 陳娟, 曾青, 朱建國, 劉鋼, 曹際玲, 謝祖彬, 唐昊冶, 小林和彥. 施氮肥緩解臭氧對小麥光合作用和產(chǎn)量的影響. 植物生態(tài)學報, 2011, 35(5): 523- 530.

[73] 王云霞, 王曉瑩, 楊連新, 李潘林, 朱建國, Kobayashi K, 王余龍. 臭氧脅迫使兩優(yōu)培九倒伏風險增加——FACE研究. 生態(tài)學報, 2011, 31(20): 6098- 6107.

[74] 許宏, 楊景成, 陳圣賓, 蔣高明, 李永庚. 植物的臭氧污染脅迫效應研究進展. 植物生態(tài)學報, 2007, 31(6): 1205- 1213.

[75] 朱治林, 孫曉敏, 趙風華, 溫學發(fā), 唐新齋, 袁國富. 魯西北平原冬小麥田臭氧濃度變化特征及對產(chǎn)量的潛在影響和機理分析. 植物生態(tài)學報, 2012, 36(4): 313- 323.

a review of research on ozone flux observation and stomatal uptake estimation over terrestrial ecosystems

ZHU Zhilin, SUN Xiaomin*, YU Guirui, WEN Xuefa

KeyLaboratoryofEcosystemNetworkObservationandModeling,InstituteofGeographicSciencesandNaturalResourcesResearch,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China

Ground-level ozone (O3) is a major pollutant with adverse effects on plant growth and yield. The impact on plants is generally studied by controlling the O3concentration using the open top chamber (OTC) method. The effects of O3on ecosystems are studied by combining assessment models and indices, calculated using O3concentration or flux measurements over the vegetation. As these effects are related to the level of O3entering into the plant′s gas exchange, compared with concentration-based indices，the O3stomatal flux-based indices are considered the better standards for evaluating the influence of O3on ecosystems. In China, the rapid industrialization and urbanization has resulted in elevated O3concentration which is threatening crop production and yields. Studies are required to elucidate the O3risk-assessment indices, including consideration for the status of the plant. In this paper, we analyze the advantages and disadvantages of two kinds of assessment indices. We then introduce several O3flux observation and stomatal uptake estimation methods at ecosystem scale. We also review the progress in O3flux observations, stomatal uptake estimations and risk assessment across different ecosystems. Additionally, we present case studies and the future prospects of O3research in China. Concentration-based indices are easily observed and calculated, but these types of indices are often lacking sufficient, robust experimental design and data. In contrast, O3flux-based indices are difficult to obtain, although they incorporate the status of the ecosystem. The method used for measuring O3flux is mainly the eddy covariance technique, generally seen as the best modern technique. However, this method is inferior compared with CO2/H2O flux measurements. The lack of a fast-response O3analyzer is the main limiting factor. To estimate O3stomatal uptake, one of the well-established methods uses a resistance model for partitioning the total O3flux. Stomatal and non-stomatal resistance can be estimated by parameterizing or converting CO2/H2O resistance, which can be estimated using the empirical methods or the Penman-Monteith equation. O3deposition velocity (Vd) is a better variable to compare O3deposition characteristics across different ecosystems and theVdvalue may be affected by the underlying surface status and atmospheric conditions. TheVdon abiological surfaces (0.1 cm/s or less) is much lower than on the surface of the vegetation. Generally,Vdover forest ecosystems (1 cm/s) is larger compared with that over grassland and cropland ecosystems (0.5 cm/s). Radiation and atmospheric humidity are the main factors controlling O3deposition. Fractions of stomatal uptake over different locations and ecosystems vary considerably with leaf size, stomatal aperture, canopy structure and the physiology of plants. For ecosystem risk assessment, the performance of flux-based indices was better compared with concentration-based indices over various ecosystems. In China, most research focuses on the effects of different O3concentrations on crop growth and yield using the OTC method, obtaining some significant results. There are relatively few studies that have investigated the effects of O3concentration and flux at the ecosystem level. Therefore, relevant research on ecosystem O3risk assessment is urgently required in future.

ozone flux; stomatal uptake; ozone concentration; territorial ecosystem; ozone risk assessment

國家自然科學基金(31070400); 國家重點基礎研究發(fā)展計劃項目(2010CB833501- 01); 中國科學院地理科學與資源研究所自主部署創(chuàng)新項目(201003001)

2013- 10- 17; 網(wǎng)絡出版日期:2014- 03- 13

10.5846/stxb201310172512

*通訊作者Corresponding author.E-mail: sunxm@igsnrr.ac.cn

朱治林，孫曉敏，于貴瑞，溫學發(fā).陸地生態(tài)系統(tǒng)臭氧通量觀測和氣孔吸收估算研究進展.生態(tài)學報,2014,34(21):6029- 6038.

Zhu Z L, Sun X M, Yu G R, Wen X F.A review of research on ozone flux observation and stomatal uptake estimation over terrestrial ecosystems.Acta Ecologica Sinica,2014,34(21):6029- 6038.