토양 이종 영양 호흡 및 지구 시스템 모델

과학계는 토양 탄소 (C)와 기후 사이의 긍정적 인 피드백 루프와 기후 변화에 대한 지구의 반응을 평가하기 위해 지구 시스템 모델 (ESM)의 투영에 의존합니다.

그러나, 토양 이종 영양 호흡, Rh (또는 SOM의 미생물 가공, Co ₂ ), 이산화탄소의 가장 큰 생태계 플럭스 중 하나 (Co ₂ ),이 모델에서는 q ₁₀ 로 알려진 매우 단순한 온도 응답 함수를 기반으로합니다. . 때때로이 q ₁₀ 온도 기능에는 토양 수분 스칼라가 동반됩니다. 이 토양 수분 스칼라는 종종 비선형 (다항식 및 포물선) 회귀 방정식을 사용하여 RH를 사용하여 경험적으로 적합한 부위 별 토양 수분 데이터에 의해 유래됩니다. 이것은 ESM이 토양 플럭스의 전체 범위의 공간적 및 시간적 변화를 종종 포착하지 못하는 이유를 부분적으로 설명하여 이러한 모델의 예측 가능성을 줄입니다.

Dual Arrhenius와 Michaelis-Menten (DAMM) 모델은 Michaelis-Menten (반응 속도가 기질과의 쌍곡선 관계), Arrhenius (지수 온도 기능) 및 확산 (토양에서 수액 및 공기로 가득한 Pore 공간을 통한 수송) (Davidson et et al.)을 사용하여 RH를 시뮬레이션합니다.

토양 수분은 낮은 수분에서 가용성 C 기질의 확산과 높은 수분 내용물에서 산소의 확산을 조절함으로써 DAMM에서 RH와 그 명백한 온도 감도 (RH의 관찰 된 온도 반응)에 영향을 미칩니다. 최근의 연구에 따르면 DAMM 모델이 더 큰 생태계 모델 (Forest Biomass, 동화, 할당 및 호흡, Föbaar; Keenan et al., 와 어떻게 쉽게 병합 될 수 있는지 보여주었습니다. 2012), 지나치게 단순한 q ₁₀ 대체 기능을 수행하여 생태계 모델의 성능을 향상시킵니다 (그림 2). 그렇게함으로써 그들은 다른 생태계 모델과 ESM이 어떻게 자신의 접근법을 채택 할 수 있는지 보여 주려고합니다.

Sihi et al. (2018)은 동일한 데이터 세트 (자동화 된 토양 챔버의 고주파 토양 플럭스 데이터, 에디 공분산 타워의 조경 규모의 생태계 플럭스 및 Litterfall 및 Leaf Area Index와 같은 다른 캠페인 기반 측정)를 사용하여 Northeastern USA (Harvard Forest, MA 및 Howland Forest, ME)에서 두 개의 Ameriflux 사이트에서 합병 (Dammm-Futed) 및 Dammm에서 Dammm에서 Dammm에서 캘리브레이트했습니다. 반복 프로세스를 사용하는 (Föbaar 전용) 모델 (Williams et al., 2009). 뿌리 배제 (트렌치) 실험의 토양 플럭스를 사용하여 Damm-Föbaar 모델의 Rh 성분을 직접 매개 변수화했습니다. 그런 다음 Damm-Föbaar 및 Föbaar 전용 모델의 성능은 단기 (계절) 및 장기 (토양 미생물 및 뿌리 호흡의 합) 및 생태계 (자가 영양 및 이종 영양 호흡의 합) 플럭스에 대해 검증되었습니다. 교정 된 Damm-Föbaar 모델은 극도의 토양 수분 변화 (예 :건조 사건)의 조건에서 성능이 상당히 향상된 Föbaar 전용 모델과 비교하여 계절 및 10 년 규모의 토양 (및 생태계) 호흡에 대한 모델 데이터 불일치를 줄였습니다.

위의 결과는 Damm-Föbaar 모델에서 RH의 토양 수분 (및 기질 공급)의보다 명확한 표현이 강력한 임을 나타냅니다. 시간과 공간에 걸쳐. 더 중요한 것은, DAMM 모델의 Michaelis-Menten 방정식은 건조 (및 홍수 하에서 산소) 조건 하에서 기질 C 제한을 제어하는 ​​동시에 온도 감도 매개 변수를 일정하게 유지하는 동시에 (즉, Arrhenius 함수에서 "EA"를 유지한다). 이것은 고전적인 Q ₁₀ 의 모델보다 큰 이점입니다. q ₁₀ 와 같은 표현 -기반 모델은 유사한 환경 조건에서 교정되지 않는 한 건조 (또는 홍수) 사건에서 토양 호흡을 재현 할 수 없습니다. 따라서 Sihi et al. (2018)은 DAMM 모델 방정식이 비교적 작은 추가 모델 복잡성으로 토양 (및 생태계) 호흡의 예측 용량을 증가 시킨다는 것을 보여 주었다.

마지막으로, DAMM 모델 방정식에서 RH의 기질 공급에 대한 토양 수분 효과의 단순하면서도 더 명백한 표현은 일반적으로 사용되는 다양한 경험적 회귀 방정식보다 더 일반화되어야하며 더 큰 ESM에 쉽게 통합 될 수 있습니다.

이러한 발견은 토양 이종 영양 호흡의 기계적 효소 모델을 미국 북동부의 두 Ameriflux 부지의 생태계 모델로 합병 한 기사에 설명되어 있으며, 최근에 농업 및 산림 기상학 저널에 발표되었습니다. 

이 작품은 메릴랜드 대학교 환경 과학 센터의 Debjani Sihi (현재 ORNL)와 Eric A. Davidson, Pacific Northwest National Laboratory의 Min Chen, Woods Hole Research Center의 Min Chen, Harvard University의 Andrew G. Richardson, Lawrence Berkeley National의 Trevor F. Keenan, David yorning의 Trevor F. Keenange에 의해 수행되었습니다. 서비스.

참조 :

1. Davidson, E.A., Samanta, S., Caramori, S.S., Savage, K., 2012. 시간별 토양 유기물의 계절 시간 규모의 듀얼 Arrhenius 및 Michaelis – Mentenen 동역학 모델. Global Change Biollogy 18, 371–384.
2. Keenan, T.F., Davidson, E.A., Moffat, A.M., Munger, W., Richardson, A.D., 2012. 과거의 추세를 해석하고 지구 생태계 탄소 사이클링의 미래 전망에서 불확실성을 정량화합니다. 글로벌 변화 생물학. 18, 2555–2569.
3. Sihi, D., Davidson, E.A., Chen, M., Savage, K.E., Richardson, A.D., Keenan, T.F., Hollinger, D.Y., 2018. 토양 이종 영양 호흡의 기계적 효소 모델을 미국의 두 아메리카의 두 아메리카 공간 부지에서 생태계 이종 모델로 합병. 농업 및 산림 기상학 252, 155–166.
4. Williams, M., et al., 2009. Fluxnet 데이터를 사용한 지표면 모델 개선. Biogeosciences 6, 1341–1359.