康志強, 梁禮革, 何師意*, 羅允義, 楊志強

1)廣西壯族自治區(qū)地質(zhì)調(diào)查院, 廣西南寧 530023;2)中國地質(zhì)科學(xué)院巖溶地質(zhì)研究所, 國土資源部/廣西巖溶動力學(xué)重點實驗室, 廣西桂林 541004;3)聯(lián)合國教科文組織國際巖溶研究中心, 廣西桂林 541004

廣西弄拉表層巖溶動力系統(tǒng)水循環(huán)碳匯效應(yīng)研究

康志強1,2,3), 梁禮革1), 何師意2,3)*, 羅允義1), 楊志強1)

1)廣西壯族自治區(qū)地質(zhì)調(diào)查院, 廣西南寧 530023;2)中國地質(zhì)科學(xué)院巖溶地質(zhì)研究所, 國土資源部/廣西巖溶動力學(xué)重點實驗室, 廣西桂林 541004;3)聯(lián)合國教科文組織國際巖溶研究中心, 廣西桂林 541004

基于對廣西弄拉表層巖溶泉水文動態(tài)自動化監(jiān)測研究, 發(fā)現(xiàn)在良好的森林植被覆蓋條件下, 泉域內(nèi)水資源的排泄方式在不同季節(jié)差異較大。豐水期主要以泉口徑流排泄為主, 而枯水期則以泉域內(nèi)生態(tài)需水消耗為主。4至8月降水量占全年總量的66.24%, 泉口水資源輸出量卻高達(dá)全年總量的90.89%。與之相對應(yīng), 碳輸出量占全年總量的90.46%。上述數(shù)據(jù)說明巖溶碳匯過程主要發(fā)生在徑流系數(shù)較高的豐水季節(jié)。在碳匯方式上, 碳匯過程明顯受到雨水稀釋效應(yīng)、CO2效應(yīng)及水巖相互作用的控制。在降水初期, 受到雨水的混合稀釋, HCO3-濃度明顯下降。期間受到CO2效應(yīng)及水巖相互作用的影響, 使HCO3-濃度波動較大。但隨著流量的衰減, 水巖相互作用重新又占主導(dǎo)地位, HCO3-濃度動態(tài)變化趨于平穩(wěn)。根據(jù)近十年來的監(jiān)測結(jié)果表明, 在次生森林植被覆蓋條件恢復(fù)下, 巖溶動力系統(tǒng)中的 Ca2+、Mg2+和 HCO3-離子濃度均明顯增高。以HCO3-濃度增長最為明顯, 2003—2005年平均值為356.55 mg/L, 而2012年上升為432.97 mg/L, 其差值76.42 mg/L, 十年間增幅達(dá)21.4%。

水循環(huán); 巖溶碳匯; 表層巖溶動力系統(tǒng)

研究表明, 全球氣溫升高導(dǎo)致冰川融化、海平面上升、洪澇災(zāi)害頻發(fā)、降水分布失衡和生物棲息地萎縮等一系列生態(tài)環(huán)境問題(Chen et al., 2013b;Hirabayashi et al., 2013; Kaab et al., 2012; Lau et al.,2013; Warren et al., 2013), 甚至在格陵蘭冰川消融的影響下, 地球極點也發(fā)生了明顯的移動(Chen et al., 2013a)。這說明大氣CO2濃度上升已成為災(zāi)難性的事實。通過多年的研究發(fā)現(xiàn), 全球氣候變化與大氣CO2濃度的增長呈顯著相關(guān)。在全球碳循環(huán)模型中(Melnikov et al., 2006), 大氣CO2的來源有兩項,即化石燃料的燃燒排放的CO2及由土地利用方式的改變而引起的CO2凈排放量, 其值分別為6.3 Pg C/a和1.6 Pg C/a; 而碳匯則主要為海洋對大氣CO2的吸收, 其量為1.9 Pg C/a。通過該模型源匯項值的比較,等式兩端并不平衡, 存在一個當(dāng)時并未被人們認(rèn)識的“匯”存在。由于引起該“匯”的原因并不被人們所熟知, 因而被稱為遺失碳匯(missing sink)(IPCC, 2001)。對于遺失碳匯的成因, 科學(xué)家們在不同研究角度進(jìn)行推測, 但其解釋均帶有不確定性,未能定量的給出計算數(shù)據(jù)(徐小鋒等, 2004)。研究發(fā)現(xiàn), 北半球陸地生態(tài)系統(tǒng)中存在一個明顯的“碳沉降”(Freeman et al., 2001; Siegenthaler et al., 1993;方精云等, 2001; 王效科等, 2002)。通過多年野外監(jiān)測發(fā)現(xiàn), 陸地巖石風(fēng)化作用能夠吸收大氣 CO2, 其中主要包括硅酸鹽和碳酸鹽巖, 并隨著地表水系網(wǎng)絡(luò), 將其輸送向大海。特別是碳酸鹽巖, 其風(fēng)化過程供給了河流中的絕大多數(shù)的無機(jī)碳(Blum et al., 1998;Das et al., 2005; Huh, 2010; 蔣忠誠等, 2012), 由水循環(huán)而引起的巖溶碳匯占到遺失碳匯的1/3(Yuan, 1997;袁道先, 2001; 袁道先等, 2008)。

本文選取國土資源部巖溶動力學(xué)重點實驗室馬山弄拉表層巖溶泉域為研究對象, 基于對泉水水量和水質(zhì)的一個水文年的高密度實時監(jiān)測數(shù)據(jù), 分析探討巖溶水循環(huán)過程中巖溶碳匯的影響因素。

研究區(qū)位于廣西馬山縣古零鎮(zhèn)蘭電堂屯(圖 1),為典型的峰叢洼地地貌。地表上處于巖溶石山區(qū), 石峰高峻陡峭, 約占總面積的80%, 坡度一般大于50°。

該區(qū)處于亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū), 具有高溫多雨、降雨集中、濕度大等特點。多年平均氣溫 20℃, 2012年降雨量為1323.15 mm, 其中4—7月雨量占年降雨量的59.4%。年均相對濕度85%(李強等, 2006b; 章程等, 2003)。

圖1 研究區(qū)地質(zhì)圖Fig.1 Geological map of the study area

根據(jù)廣西第四地質(zhì)隊在本區(qū)1: 5萬地質(zhì)調(diào)查資料, 出露地層主要為泥盆系下—中統(tǒng)那叫組(D1-2nj)。根據(jù)調(diào)查, 研究區(qū)地層大致可分為三個不同的巖性段, 下段(D1-2nj1)為厚層-巨厚層狀淺灰、深灰、灰黑色白云巖夾白云質(zhì)灰?guī)r; 中段(D1-2nj2)為深灰色白云巖夾生物碎屑灰?guī)r及硅質(zhì)灰?guī)r; 上段(D1-2nj3)為灰-灰白色巨厚層-塊狀白云巖, 質(zhì)地較純。

弄拉地區(qū)表層巖溶帶發(fā)育較好, 其厚度多在10 m以上, 廣泛分布于峰頂、埡口和峰麓地帶。因而涵養(yǎng)了眾多的表層帶巖溶泉, 大多為弄拉村居民的引用水源。本研究中選取弄拉蘭電堂表層帶巖溶泉(S01)為研究對象。該泉在植被恢復(fù)前為季節(jié)性泉。經(jīng)過多年的植被恢復(fù), 現(xiàn)在基本不會斷流。其流域面積約0.046 km2, 人工次生林覆蓋條件良好。泉口出露于那叫組下段(D1-2nj1)白云巖地層中, 泉域的絕大部分位于那叫組中段(D1-2nj2)灰?guī)r地層之中。

1 試驗原理與數(shù)據(jù)獲取方法

1.1 數(shù)據(jù)獲取方法

在本項研究中, 野外采集水樣后送中國地質(zhì)科學(xué)院巖溶地質(zhì)研究所測試中心進(jìn)行分析。其中陰離子用離子色譜儀分析, 分析精度0.01 mg/L; 陽離子及微量元素用 ICP-MS分析, 測試精度為0.001 mg/L?，F(xiàn)場測定HCO3-和 Ca2+。其中Ca2+和HCO3-的測試設(shè)備為德國 Merck公司生產(chǎn)的鈣、堿度試劑盒, 精度分別為2 mg/L和0.1 mmol/L。

表1 2012年弄拉表層巖溶泉域逐月巖溶碳匯量Table 1 Monthly karst carbon sink of Nongla spring in 2012

在弄拉巖溶泉口修筑有自動化監(jiān)測站, 安裝有美國Mata 2.0自動化多參數(shù)質(zhì)監(jiān)測儀器。其測試指標(biāo)有T(水溫)、H(水深)、Sec(水體電導(dǎo)率)、降水量和 pH 值等, 其精度分別為 0.1℃、0.01 m、0.01 μs/cm、0.0005 m和0.1 pH單位。在監(jiān)測站處配備修筑了三角薄壁堰, 根據(jù)經(jīng)驗公式將自動化監(jiān)測儀器的水深轉(zhuǎn)換成流量(黃玉凱, 1991)。

1.2 巖溶碳匯量計算結(jié)果

碳酸鹽巖礦物溶解過程可以吸收大氣 CO2, 形成碳匯作用(式1)。

式中, Me表示碳酸鹽金屬離子, 主要為 Ca或Mg。

根據(jù)式(1)可以看出, 巖溶碳匯中有一半的HCO3-離子來自大氣/土壤 CO2, 而另一半則來自碳酸鹽巖。因此, 巖溶地下河流域巖溶碳匯值可用式(2)來計算。

式中:Kcs為巖溶碳匯量(g C);Q為流量(m3/mon); [HCO3-]為巖溶水體HCO3-濃度值(mg/L)Δt為計算時段(mon); 12和61分別為C和HCO3-的摩爾質(zhì)量。系數(shù) 0.5表示巖溶水中一半 HCO3-來自大氣/土壤CO2。

弄拉表層巖溶泉域 2012年逐月巖溶碳匯量見表 1, 根據(jù)數(shù)據(jù)分析, 巖溶碳匯量與水資源輸出量呈良好的線性正相關(guān), 這與前期研究相吻合(康志強等, 2011b)。;

表2 2012年逐月降水量及弄拉泉水資源量Table 2 Monthly precipitation and water resources of Nongla spring

由表 2可以看出, 2012年泉域碳輸出量為2158.15 kg, 根據(jù)泉域面積為0.04 km2, 折合碳匯量為26.98 tC/km2。其中4—8月降水量占全年總量的66.24%, 泉口水資源輸出量占全年總量的90.89%。與之相對應(yīng), 其巖溶碳匯量占全年總量的90.46%。說明對一確定的巖溶系統(tǒng)而言, 水資源輸出量是控制巖溶碳匯量的主要因素, 巖溶碳匯過程主要發(fā)生在徑流系數(shù)較高的豐水季節(jié)。另一方面, 由于該泉水中 HCO3-濃度較純灰?guī)r地區(qū)高出許多, 因而巖溶碳匯強度也明顯高于其它巖溶含水系統(tǒng)(康志強等,2011b; 袁道先, 1999)。

2 表層巖溶動力系統(tǒng)水循環(huán)碳匯特征及影響因素分析

2.1 弄拉巖溶泉域水均衡分析

根據(jù)Mata 2.0水化學(xué)多參數(shù)儀實時監(jiān)測數(shù)據(jù)統(tǒng)計, 研究區(qū)2012年降水量為1323.15 mm, 泉水資源總量為28.89×103m3。根據(jù)降水量和泉域面積, 計算得到泉域內(nèi)全年的降水資源量為60.86×103m3。另外,將降水資源量和泉流量的比值定義為徑流系數(shù)(式(3))。

式中:R—地下室徑流系數(shù), 無量綱;QRainfall—降水資源量(m3);QOutflow—泉口出流的水資源量(m3)。

逐月各項參數(shù)的統(tǒng)計值和計算值見表2。

根據(jù)表 2, 不難發(fā)現(xiàn)降水量與徑流系數(shù)間存在正相關(guān)關(guān)系, 但不是簡單的線性相關(guān)(圖2)。其中1—3月份和10—12月份徑流系數(shù)均小于25%, 在該期間大部分降水資源被用于泉域表層巖溶帶的調(diào)蓄及內(nèi)部生態(tài)耗水, 只有少量水資源才能徑流至泉口排泄; 由于降水量逐漸增大, 4月份徑流系數(shù)接近50%, 此后逐漸增大, 其中5月、6月和7月均大于70%。說明相比于大量的降水資源量, 生態(tài)需水量微不足道, 因而大部分水主要以地下徑流的方式從泉口排泄。8月份后, 降水量開始陡減, 因而流域生態(tài)需水又重新占據(jù)水資源量的大部分。以上現(xiàn)象說明, 在良好的森林植被覆蓋條件下, 泉域內(nèi)水資源的排泄途徑季節(jié)差異較大, 豐水期主要以泉口徑流排泄為主, 而枯水期則以泉域內(nèi)生態(tài)需水消耗為主(康志強, 2012)。全年平均徑流系數(shù)為47.47%,該值明顯高于流域較大的其它巖溶水系統(tǒng)(康志強等, 2011a)。泉域內(nèi)地表突兀不平, 有利于降水入滲。另外, 良好的植被作為降水的下墊面, 減少了坡地產(chǎn)流, 延緩了降水入滲的時間, 有利于降水向地下水的轉(zhuǎn)化, 可以進(jìn)一步增大徑流系數(shù)。

圖2 月降水量和徑流系數(shù)的相關(guān)曲線Fig. 2 Relationship between monthly precipitation and runoff coefficient

圖3 弄拉泉暴雨期水文動態(tài)變化曲線Fig. 3 Hydrological dynamic curves of Nongla spring in the rainstorm period

2.2 強降水條件下巖溶碳匯強度動態(tài)特征

弄拉巖溶泉流量、水溫及水化學(xué)組分對降水的響應(yīng)非常敏感。其動態(tài)曲線的受控因素相對比較復(fù)雜, 不僅受到降水的影響, 還明顯受到了含水介質(zhì)的控制。通過對多次暴雨期間水文動態(tài)對比發(fā)現(xiàn),雖然每次降水后各項指標(biāo)的動態(tài)變化稍有不同, 但大致趨勢基本相似, 均出現(xiàn)了降水后流量升高、水溫升高和 HCO3-濃度降低等現(xiàn)象。降水停止后, 則開始出現(xiàn)流量和水溫的衰減及 HCO3-濃度的恢復(fù)過程。本文選取7.24暴雨事件降水曲線來進(jìn)行具體分析(圖 3)。

圖4 弄拉表層巖溶動力系統(tǒng)水化學(xué)變化趨勢圖Fig.4 The variation trend of main chemical compostion of Nongla epikarst spring water system in the past decade

2012年 5月 24—25日, 兩日降水高達(dá)100.5 mm, 28日又有13.3 mm的降水。從圖3可以看出, 在無降水條件下以及流量衰減至平穩(wěn)階段,如7月24日6: 00之前及7月28日9:00之后, 水溫和 pH值呈現(xiàn)出一峰一谷的平穩(wěn)交替的日動態(tài)變化趨勢。由于水位監(jiān)測精度為0.01 m, 根據(jù)其計算的流量分辨率較差, 泉流量的日變化動態(tài)無法刻劃,因而表現(xiàn)為恒定值; HCO3-濃度也伴隨無降水時長的增加而緩慢增加, 說明隨著水巖相互作用時間增加, 泉水中溶解的礦物濃度越來越高。而在降水條件下, 泉流量陡增、水溫也跟隨流量的增長而同步升高, HCO3-濃度則隨著降水的稀釋而同步下降, 同時, 雨水經(jīng)地表森林植被調(diào)蓄后, 侵蝕性 CO2含量較高, 泉水接受補給后 pH值明顯下降。當(dāng)流量和水溫達(dá)到峰值后開始衰減, 而 HCO3-濃度則逐漸回升。根據(jù)水溫和流量的衰減曲線拐點, 其衰減過程可以明顯的分為三個階段(曹建華等, 2004; 黃敬熙, 1982)。

從水溫動態(tài)曲線上可以看出, 雨水的溫度整體上還是低于地下水, 但是受近地表氣溫的影響, 初期降水的溫度明顯偏高, 隨著降水過程的持續(xù), 雨水溫度也逐漸降低。致使水溫動態(tài)曲線上則表現(xiàn)為水溫的衰減速率明顯高于流量的衰減速率。雖然降水初期隨著流量的增長, 水溫急劇增高, 后來又隨流量的衰減而降低, 但是宏觀對比降水時間的前后,發(fā)現(xiàn)降水后的水溫明顯要比降水前低0.3℃左右。

而HCO3-濃度的變化規(guī)律有賴于巖溶動力系統(tǒng)的發(fā)生機(jī)理(劉再華等, 1999)。在降水初期, 受到雨水的混合稀釋, HCO3-濃度明顯下降, 但是期間又有CO2效應(yīng)及水巖相互作用過程, 使得 HCO3-濃度的波動較大。但隨著流量的衰減, HCO3-濃度動態(tài)變化趨于平穩(wěn), 主要是水巖相互作用占主導(dǎo)位置。期間有兩次殘余降水的補給, 使得其變化趨勢向相反方向擺動, 但降水結(jié)束后又迅速回到衰減方向上。

表4 近十年來弄拉泉水化學(xué)成分的含量統(tǒng)計表(mg/L)Table 4 Main chemical compostion of Nongla epikarst spring water in the past decade(mg/L)

2.3 環(huán)境恢復(fù)條件下巖溶碳匯變化趨勢

弄拉地區(qū)次生森林長勢良好。自20世紀(jì)60年代以來, 其長勢日益茂密。因而其對巖溶碳匯強度的影響也較為明顯。自1994年建站以來, 國土資源部巖溶動力學(xué)重點實驗室對該泉進(jìn)行長期不定期的取樣分析。本文選取 2003.6—2005.5, 2006.5—2006.7及2012.5—2012.12期間三個時間段各11個水樣, 歷時近10年的33個水樣主要化學(xué)成分統(tǒng)計分析(表4),來探討植被恢復(fù)條件下巖溶碳匯動態(tài)變化趨勢。

從表 4可以看出, 十年來弄拉表層巖溶泉水中各離子含量均發(fā)生了明顯的變化。除了 K+、Na+和Cl-外, 其它離子濃度均有明顯增高的趨勢。在次生森林植被覆蓋條件恢復(fù)下, 巖溶動力系統(tǒng)中的Ca2+、Mg2+和 HCO3-離子濃度均明顯的增加。以HCO3-濃度為例, 2003—2005 年平均值為356.55 mg/L, 而2012年則為432.97 mg/L, 其差值達(dá)76.42 mg/L, 十年間增幅達(dá)21.4%(圖4)。

3 結(jié)論

(1)在良好的森林植被覆蓋條件下, 泉域內(nèi)水資源的排泄途徑季節(jié)差異較大。其中豐水期主要以泉口徑流排泄為主, 枯水期則以泉域內(nèi)生態(tài)需水消耗為主。泉域全年徑流系數(shù)為47.47%。

(2)2012年泉域碳輸出量為2158.15 kg, 折合碳匯量為26.98 tC/km2。其中4—8月降水量占全年總量的 66.24%, 泉口水資源輸出量占全年總量的90.89%, 與之相對應(yīng), 其巖溶碳匯量占全年總量的90.46%。說明巖溶碳匯過程主要發(fā)生在徑流系數(shù)較高的豐水季節(jié)。

(3)碳匯過程受到雨水稀釋效應(yīng)、CO2效應(yīng)及水巖相互作用的控制, 但在降水的不同時段其作用各不相同。在降水初期, 受到雨水的混合稀釋, HCO3-濃度明顯下降, 但是期間又有 CO2效應(yīng)及水巖相互作用過程, 使得 HCO3-濃度的波動較大。但隨著流量的衰減, HCO3-濃度動態(tài)變化趨于平穩(wěn), 主要是水巖相互作用占主導(dǎo)位置。

(4)十年來弄拉表層巖溶泉水中各離子含量均發(fā)生了明顯的變化。除了 K+、Na+和 Cl-外, 其它離子濃度均有明顯增高的趨勢。在次生森林植被覆蓋條件恢復(fù)下, 巖溶動力系統(tǒng)中的 Ca2+、Mg2+和 HCO3-離子濃度均明顯的增加。以HCO3-濃度為例, 2003—2005年平均值為 356.55 mg/L, 而 2012年則為432.97 mg/L, 其差值達(dá)76.42 mg/L, 增幅達(dá)21.4%。

曹建華, 袁道先, 章程, 蔣忠誠. 2004. 受地質(zhì)條件制約的中國西南巖溶生態(tài)系統(tǒng)[J]. 地球與環(huán)境, 32(1): 1-8.

鄧新輝, 蔣忠誠, 吳孔運. 2007. 弄拉巖溶區(qū)次生林的生態(tài)水文效應(yīng)[J]. 生態(tài)環(huán)境, 16(2): 544-548.

方精云, 樸世龍, 趙淑清. 2001. CO2失匯與北半球中高緯度陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳匯[J]. 植物生態(tài)學(xué)報, 25(5): 594-602.

黃敬熙. 1982. 流量衰減方程及其應(yīng)用——以洛塔巖溶盆地為例[J]. 中國巖溶, 2(2): 41-49.

黃玉凱. 1991. 工業(yè)廢水排放量的計量方法[J]. 環(huán)境監(jiān)測管理與技術(shù), 3(2): 50-56.

蔣忠誠, 袁道先, 曹建華, 覃小群, 何師意, 章程. 2012. 中國巖溶碳匯潛力研究[J]. 地球?qū)W報, 33(2): 129-134.

康志強, 何師意, 李清艷,冉景丞. 2011a. 板寨地下河流域巖溶水循環(huán)分析[J]. 人民黃河, 33(8): 80-82.

康志強, 袁道先, 常勇, 李清艷, 何師意, 嚴(yán)毅萍, 熊志斌.2011b. 巖溶碳匯的主控因子——水循環(huán)[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(地球科學(xué)版), 41(5): 1542-1547.

康志強. 2012. 喀斯特表層巖溶帶原生森林的水文效應(yīng)研究——以貴州省茂蘭國家自然保護(hù)區(qū)為例[J]. 水土保持通報,32(6): 47-50.

李強, 孫海龍, 韓軍, 劉再華, 余龍江. 2006a. 降水對廣西馬山蘭電堂泉水化學(xué)動態(tài)變化觀測研究[J]. 水科學(xué)進(jìn)展, 17(5):733-737.

李強, 孫海龍, 賀秋芳, 賈麗萍. 2006b. 自然降雨條件下巖溶區(qū)土壤鉀、氮流失及其對泉水水化學(xué)的影響——以廣西馬山弄拉為例[J]. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報, 25(02): 467-470.

劉再華, 袁道先, 何師意. 1999. 巖溶動力系統(tǒng)水化學(xué)動態(tài)變化規(guī)律分析[J]. 中國巖溶, 18(2): 103-108.

王效科, 白艷瑩, 歐陽志云, 苗鴻. 2002. 全球碳循環(huán)中的失匯及其形成原因[J]. 生態(tài)學(xué)報, 22(1): 94-103.

徐小鋒, 宋長春. 2004. 全球碳循環(huán)研究中“碳失匯”研究進(jìn)展[J]. 中國科學(xué)院研究生院學(xué)報, 21(2): 145-152.

袁道先, 章程. 2008. 巖溶動力學(xué)的理論探索與實踐[J]. 地球?qū)W報, 29(3): 355-365.

袁道先. 1999. “巖溶作用與碳循環(huán)”研究進(jìn)展[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展, 14(5): 425-432.

袁道先. 2001. 地球系統(tǒng)的碳循環(huán)和資源環(huán)境效應(yīng)[J]. 第四紀(jì)研究, 21(3): 223-232.

章程, 曹建華. 2003. 不同植被條件下表層巖溶泉動態(tài)變化特征對比研究——以廣西馬山縣弄拉蘭電堂泉和東旺泉為例[J].中國巖溶, 22(1): 1-5.

BLUM J D, GAZIS C A, JACOBSON A D, CHAMBERLAIN C P.1998. Carbonate versus silicate weathering in the Raikhot watershed within the High Himalayan Crystalline Series[J].Geology, 26(5): 411-414.

CAO Jian-hua, YUAN Dao-xian, ZHANG Cheng, JIANG Zhong-cheng. 2004. Karst Ecosystem Constrained by Geological Conditions in Southwest China[J]. Earth Adn Environment, 32(1): 1-8(in Chinese with English abstract).

CHEN J L, WILSON C R, RIES J C, TAPLEY B. D. 2013a. Rapid ice melting drives Earth's pole to the east[J]. Geophysical Research Letters, 40(11): 2625-2630.

CHEN J L, WILSON C R, TAPLEY B D. 2013b. Contribution of ice sheet and mountain glacier melt to recent sea level rise[J].Nature Geosci, 6(7): 549-552.

DAS A, KRISHNASWAMI S, BHATTACHARYA S K. 2005.Carbon isotope ratio of dissolved inorganic carbon (DIC) in rivers draining the Deccan Traps, India: Sources of DIC and their magnitudes[J]. Earth and Planetary Science Letters,236(1-2): 419-429.

DENG Xin-hui, JIANG Zhong-cheng, WU Kong-yun. 2007 Eco-hydrological effects of secondary forest in Nongla[J].Ecology and Environment, 16(2): 544-548(in Chinese with English abstract).

FANG Jing-yun, PIAO Shi-long, ZHAO Shu-qing. 2001. The Carbon Sink: The Role of the Middle and High Latitudes Terrestrial Ecosystems in the Northern Hemisphere[J]. Acta Phytoecologica Sinica, 25(5): 594-602(in Chinese with English abstract).

FREEMAN C, EVANS C D, MONTEITH D T, REYNOLDS B,FENNER N. 2001. Export of organic carbon from peat soils[J]. Nature, 412(6849): 785-785.

HIRABAYASHI Y, MAHENDRAN R, KOIRALA S,KONOSHIMA L, YAMAZAKI D, WATANABE S, KIM H,KANAE S. 2013. Global flood risk under climate change[J].Nature Climate Change, 3: 816-821.

HUANG Jing-xi. 1982. Recession Equation and Its Application—Case History of Luota Karst Basin[J]. Carsologica Sinica,2(02): 41-49(in Chinese with English abstract).

HUANG Yu-Kai. 1991. The measurement method of industrial wastewater[J]. The Administration and Technique of Environmental Monitoring, 3(2): 50-56(in Chinese).

HUH Y. 2010. Estimation of atmospheric CO2uptake by silicate weathering in the Himalayas and the Tibetan Plateau: a review of existing fluvial geochemical data[J]. Geological Society,342(1): 129-151.

IPCC. 2001. Climate change 2001: The Scientific Basis[R].Cambridge: IPCC.

JIANG Zhong-cheng, YUAN Dao-xian, CAO Jian-hua, QIN Xiao-qun, HE Shi-yi, ZHANG Cheng. 2012. A Study of Carbon Sink Capacity of Karst Processes in China[J]. Acta Geoscientica Sinica, 33(2): 129-134(in Chinese with English abstract).

K??B A, BERTHIER E, NUTH C, GARDELLE J, ARNAUD Y.2012. Contrasting patterns of early twenty-first-century glacier mass change in the Himalayas[J]. Nature, 488(7412):495-498.

KANG Zhi-qiang, HE Shi-yi, LI Qing-yan, RAN Jing-cheng.2011a. Analysis of Karst Water Cycle of Banzhai Subterranean Stream Catchment[J]. Yellow River, 33(08): 80-82(in Chinese with English abstract).

KANG Zhi-qiang, YUAN Dao-xian, CHANG Yong, LI Qing-yan,HE Shi-yi, YAN Yi-ping, XIONG Zhi-bin. 2011b. The Main Controlling Factor of Karst Carbon Sequestration: About Water Cycle[J]. Journal of Jilin University(Earth Science Edition),41(05): 1542-1547(in Chinese with English abstract).

KANG Zhi-qiang. 2012. Hydrological Effect of Karst Primal Forest On Epi-Karst Zone-A Case Study From Maolan National Nature Reserve of Guizhou Province[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 32(6): 47-50(in Chinese with English abstract).

LAU W K M, WU H T, KIM K M. 2013. A canonical response of precipitation characteristics to global warming from CMIP5 models[J]. Geophysical Research Letters, 40(12): 3163-3169.

LI Qiang, SUN Hai-long, HAN Jun, LIU Zai-hua, YU Long-jiang.2006a. Effect of precipitation on the hydrochemical variations in Landiantang spring at Nongla, Mashan, China[J]. Advances Inwater Science, 17(5): 733-737(in Chinese with English abstract).

LI Qiang, SUN Hai-long, HE Qiu-fang, JIA Li-ping. 2006b. Soil Loss of Phosphorus and Nitrogen Under Different Precipitation at Karst Area in Southwest China and Its Influence on Spring Hydrochemistry——A Case Study at Nongla, Mashan, China[J]. Journal of Agro-Environment Science, 25(2): 467-470(in Chinese with English abstract).

LIU Zai-hua, YUAN Dao-xian, HE Shi-yi. 1999. Analysis on the Variation Of Hydrochemistry in Karst Dynamic System[J].Carsologica Sinica, 18(02): 103-108(in Chinese with English abstract).

MELNIKOV N B, O'NEILL B C. 2006. Learning about the carbon cycle from global budget data[J]. Geophysical Research Letters, 33(2): L02705.

SIEGENTHALER U, SARMIENTO J L. 1993. Atmospheric carbon dioxide and the ocean[J]. Nature, 365(6442): 119-125.WANG Xiao-ke, BAI Yan-ying, OUYANG Zhi-yun, MIAO Hong.2002. Missing Sink in Global Carbon Cycle and Its Causes[J].Acta Ecologica Sinica, 22(1): 94-103(in Chinese with English abstract).

WARREN R, VANDERWAL J, PRICE J, WELBERGEN J A,ATKINSON I, RAMIREZ-VILLEGAS J, OSBORN T J,JARVIS A, SHOO L P, WILLIAMS S E, LOWE J. 2013.Quantifying the benefit of early climate change mitigation in avoiding biodiversity loss[J]. Nature Climate Change, 3(7):678-682.

XU Xiao-feng, SONG Chang-chun. 2004. Advances of the Research on Missing Sink in Global Carbon Cycling[J].Journal of the Graduate School of the Chinese Academy of Sciences, 21(02): 145-152(in Chinese with English abstract).

YUAN Dao-xian, ZHANG Cheng. 2008. Karst Dynamics Theory in China and its Practice[J]. Acta Geoscientica Sinica, 29(3):355-365(in Chinese with English abstract).

YUAN Dao-xian. 1997. The carbon cycle in karst[J]. Zeitschrift für Geomorphologie Neue Folge, 108(suppl-Bd): 91-102.

YUAN Dao-xian. 2001. Carbon Cycle in Earth System and its Effects on Environment and Resources[J]. Quaternary Sciences, 21(03): 223-232(in Chinese with English abstract).

YUAN Dao-xian.1999. Progress in the Study on Karst Processes and Carbon Cycle[J]. Advance in Earth Sciences, 14(5):425-432(in Chinese with English abstract).

ZHANG Cheng, CAO Jian-hua. 2003. Seasonal and Diurnal Variation of Physic-Chemistry of Typical Epikarst Springs Under Different Vegetation——A Case Study of Landiantang Spring and Dongwang Spring at Nongla Village, Mashan County, Guangxi[J]. Carsologica Sinica, 22(1): 1-5(in Chinese with English abstract).with English abstract).

LI Zhi-zhong, YANG Ri-hong, DANG Fu-xing. 2007. The Ryperspectral Remote Sensing Technology and Its Application[J].Geological Bulletin of China, 28(2): 270-277(in Chinese with English abstract).

LU Feng-xiang, SANG Long-kang. 2002. Petrology[M]. Beijing:Geological Publishing House(in Chinese).

Lü Feng-jun, HAO Yue-sheng, SHI Jing, WANG Juan. 2009. Alteration Remote Sensing Anomaly Extraction Based on Aster Remote Sensing Data[J]. Acta Geoscientica Sinica, 30(2):271-276.

SCH?LKOPF B, SMOLA A, MüLLER K R. 1998. Nonlinear Component Analysis as a Kernel Eigen-value Problem[J].Neural Computation, 10(5): 1299-1319.

SCH?LKOPF B, MIKA S, BURGES C J C. 1999. Input Space Versus Feature Space in Kernel-based Methods[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 10(5): 1000-1017.

SUYKENS J A K, VANDEWALLE J. 1999. Least Squares Support Vector Machine Classifiers[J]. Neural Processing Letter, 9:293-300.

SHAWE-TAYLOR J. NELLO C. 2004. Kernel Method for Pattern Analysis[M]. London: Cambridge University.

SHAO Nian-hua, SHEN Bing, QIN Shen-ying, DAI Yu-bing. 2010.Estimating Evaporation By Using KPCA SVM Model[J].Journal of Beijing Normal University (Natural Science), 46(3):307-310(in Chinese with English abstract).

VAPNIK V N. 1998. Statistical Learning Theory[M]. Berlin:Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

WANG Ai-yun, LIU Su-hong, WANG An-jian, CAO Dian-hua.2011. A Study of the Lithologic Identification Based on Hyperion and Field Spectra[J]．Geological Bulletin of China,30(5): 773-782(in Chinese with English abstract).

WANG Hai-ping, ZHANG Tong. 2005. Discrimination of Mineralization Information Based on Apparent Reflectivity Image and Its Application[J]. Acta Geoscientica Sinica, 26(3):283-289(in Chinese with English abstract).

WEBB R A. 1996. An Approach to Nonlinear Principal Components-analysis Using Radially Symmetrical Kernel Functions[J]. Statistics and Computing, 6(2): 159-168.

XUE Xin-sheng, QIU Jian-sheng. 2010. Igneous Petrology[M].Beijing: Science Press(in Chinese).

YANG Jia-jia, JIANG Qi-gang, CHEN Yong-liang, CUI Han-wen.2012. Lithology Division for Large-scale Region Segmentation Based on LS-SVM and High Resolution Remote Sensing Images[J]. Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science), 36(1): 60-67(in Chinese with English abstract).

ZHANG Xi-ya, XU Hai-qing, LI Pei-jun. 2012. Lithologic Mapping Using EO-1 Hyperion Data and Extended OCSVM[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 48(3):411-418(in Chinese with English abstract).

ZHANG Xue-gong. 2000. Introduction to Statistical Learning Theory and Support Vector Machines[J]. Acta Automatica Sinica, 26(1): 32-42(in Chinese with English abstract).

The Carbon Sink during Karst Water Cycle in the Epikarst Dynamical System of Nongla, Guangxi

KANG Zhi-qiang1,2,3), LIANG Li-ge1), HE Shi-yi2,3)*, LUO Yun-yi1), YANG Zhi-qiang1)
1)Guangxi Geological Survey, Nanning, Guangxi530023;2)Key Laboratory of Karst Dynamics, MLR/Guangxi, Institute of Karst Geology, Chinese Academy of Geological Sciences,Guilin, Guangxi541004;3)International Research Center on Karst, UNESCO, Guilin, Guangxi541004

Based on years’ automatic monitoring of dynamic hydrological state of an epikarst spring in Nongla,Guangxi, the authors found that, under the good vegetation coverage, the discharge mode is different in different seasons. It is mainly the runoff discharge by spring in the wet season and consumption of ecological water requirement in the dry season. In 2012, the precipitation from April to August accounted for 66.24% of the whole year. At the same time, the discharge of spring accounted for 90.89% and the karst carbon sink accounted for 90.46% of the whole year. It is evident that the karst carbon sink occurs mainly in the wet season because of the higher runoff coefficient. In the study area, carbon sink is controlled by rainwater dilution, CO2effect and water-rock interaction (WRI). At the beginning of precipitation, the concentration of HCO3-is continuously reduced, controlled by rain dilution. However, it is also obviously affected by CO2effect and WRI. HCO3-concentration fluctuation with time. At the later stage of spring discharge, WRI is dominant again and HCO3-concentration tends to be somewhat stable. From the monitoring data obtained in the past decade, the concentrations of Ca2+, Mg2+and HCO3-in the karst dynamic system were significantly increased with the recovery of the secondary forest vegetation. With the concentration of HCO3-as an example, the average value was 356.55 mg/L during the period of 2003—2005, whereas it was 432.97 m/L in 2012, the difference being 76.42 mg/L, and the value was increased by 21.4% during the ten years.

water cycle; karst carbon sink; epikarst dynamical system

P642.25; P641.2

A

10.3975/cagsb.2014.04.10

本文由廣西自然科學(xué)基金(編號: 2013GXNSFBA019215)、國土資源部/廣西巖溶動力學(xué)重點實驗室開放基金(編號: 14-A-02-03)和中國地質(zhì)調(diào)查局工作項目(編號: 12120113005100)聯(lián)合資助。

2013-10-20; 改回日期: 2014-01-16。責(zé)任編輯: 閆立娟。

康志強, 男, 1982年生。博士, 工程師。主要研究方向為巖溶水文地質(zhì)。E-mail: zqkang000@126.com。

*通訊作者: 何師意, 男, 1964年生。博士, 研究員。主要研究方向為巖溶水文地質(zhì)。E-mail: hsych66@163.com。