LBA-ECO ND-02 土壤气体通量,降雨排除,67 公里,塔帕若斯国家森林

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此星光明 发表于 2025/10/25 16:08:13 2025/10/25
【摘要】 ​LBA-ECO ND-02 Soil Gas Flux, Rainfall Exclusion, km 67, Tapajos National Forest简介受厄尔尼诺-南方涛动 (ENSO) 以及可能由于森林砍伐导致的降雨减少的影响,亚马逊地区和其他地方的湿润热带森林正遭受着越来越严重的干旱事件。这种趋势对热带森林冠层动态、温室气体排放和其他生态功能的影响可能很大,但人们对此知之甚少...

LBA-ECO ND-02 Soil Gas Flux, Rainfall Exclusion, km 67, Tapajos National Forest

简介

受厄尔尼诺-南方涛动 (ENSO) 以及可能由于森林砍伐导致的降雨减少的影响,亚马逊地区和其他地方的湿润热带森林正遭受着越来越严重的干旱事件。这种趋势对热带森林冠层动态、温室气体排放和其他生态功能的影响可能很大,但人们对此知之甚少。我们在亚马逊中东部森林(巴西塔帕若斯国家森林)建立了一个穿透雨排除实验,以帮助了解这些影响。在对两个 1 公顷森林地块进行为期 1 年的相互校准期后,我们在其中一个地块的林下安装了塑料板和木制排水沟,从而在 2000 年的排除期(1 月底至 8 月初)排除了约 890 毫米的穿透雨,在 2001 年的排除期(1 月初至 5 月底)排除了约 680 毫米的穿透雨。 2000 年禁耕期内,处理区和对照区土壤平均日降雨量分别为 4.9 毫米和 8.3 毫米,2001 年分别为 4.8 毫米和 8.1 毫米。在第一个禁耕期内,表层土壤(0-2 米)含水量下降了约 100 毫米,而深层土壤(2-11 米)含水量未受影响。第二个禁耕期始于旱季后不久,土壤含水量较低,此时表层和深层土壤含水量分别下降了约 140 毫米和 160 毫米。 虽然土壤水分的枯竭并未导致叶片干旱胁迫明显增加(即黎明前叶片水势没有降低),但某些树种的光合能力下降,在第二次排除期间树冠变薄(树冠开阔度增加和叶面积指数降低),高度小于 15 米的树木的茎径向生长下降,处理地块的细凋落物减少,树木结果量也减少。处理地块的地上净初级生产力 (NPP)(茎材增量和细凋落物产量)下降了四分之一,从 15.1 Mg ha(-1) yr(-1) 降至 11.4 Mg ha(-1) yr(-1),而对照地块的地上净初级生产力 (NPP) 略有下降,从 11.9 Mg ha(-1) yr(-1) 降至 11.5 Mg ha(-1) yr(-1)。茎呼吸作用随季节变化,与茎径向生长相关,但未显示出处理反应。对穿透雨排除及其引起的地表土壤水分亏缺的最快反应是在土壤本身中发现的。与对照地块相比,处理组减少了 N2O 排放量并增加了 CH4 消耗量,这可能是由于土壤干燥后土壤通气性改善所致。我们关于排除后 NO 排放量会增加的假设没有得到支持。处理组中渗透过枯枝落叶层和矿物土 200 厘米深处的水的电导率和碱度较高,这可能是因为该组中流经这些土层的水量较少。枯枝落叶的分解在两组之间没有差异。总之,在部分雨水排除的前两年引起的小幅土壤水分减少足以降低地上 NPP,包括决定森林碳储量的树干木材增量。 这些结果表明,近期的永久样地和涡旋协方差研究表明,成熟亚马逊森林的碳净积累量可能对降雨量的轻微减少非常敏感。土壤水分减少也足以增加土壤中 N2O 的排放量和 CH4 的消耗量——这两种气体都是大气中具有重要辐射作用的气体。树木繁殖活动的可能减少表明干旱对亚马逊森林的长期物种组成可能具有重要的影响。

摘要

代码

!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassify
 
import pandas as pd
import leafmap
 
url = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data/raw"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
 
leafmap.nasa_data_login()
 
 
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
    short_name="ND02_REE_Trace_Gas_Tapajos_955",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-47.89, -1.38, -47.56, -1.0),
    temporal=("1998-09-10", "2005-04-10"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

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