工业革命以来,人为活动导致了大量的温室气体排放和严重的大气污染(Young et al.,2013;Rubino et al.,2019)。温室气体造成的“温室效应”带来了全球变暖、冰川消融和极端天气等一系列生态环境问题,其中CO₂是对温室效应贡献最大的温室气体,其对全球地表气温升高的贡献率达65%(IPCC,2013)。而全球CO₂浓度已经从1750年的278ppm(1ppm=1×10^-6,下同)升高到2020年的413.2ppm,近十年来仍以每年2.26ppm的速率迅速增长(https://www.bp.com/en/global/corporate/energy-economics/statistical-review-of-worldenergy.html)。中国近年来经济快速发展的同时也消耗了大量的化石能源,导致我国成为全球最大的CO₂排放国(Friedlingstein et al.,2019)。现阶段,我国产业的高耗能特点,导致当前大气污染物和CO₂排放具有同根、同源、同过程的特点。因此以细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)为主的大气复合污染物已经成为我国面临的重要环境问题,严重危害人体健康,威胁陆地生态系统的结构与功能。近年来随着《打赢蓝天保卫战三年行动计划》和《大气污染防治行动计划》的实施,我国PM_2.5浓度显著降低(生态环境部,2021),但O₃污染问题逐步显现,已成为夏季的首要大气污染物,正以每年2.4ppb(1ppb=1×10^-9,下同)的速率快速增长(Lu et al.,2020)。我国当前大气O₃浓度已远远超过了人体健康和植物受害的临界浓度阈值(Feng et al.,2019a)。为了积极应对气候变化,推动减污降碳协同治理是实现我国碳达峰碳中和目标的关键(郑逸璇等,2021)。

陆地生态系统作为重要的碳汇,由于生态系统类型多样化以及生态系统过程的复杂性,陆地生态系统碳汇的估测有很大的不确定性。通过整合文献发表数据、过程模型结果和森林清查等数据,估算我国陆地碳汇强度约为0.20~0.25Pg·a^-1(以碳质量计,下同;杨元合等,2022),远远低于CO₂的排放量;也有研究显示陆地生态系统仅能吸收碳排放的31%(Friedlingstein et al.,2019)。因此,提高陆地生态系统碳汇能力是实现“双碳”目标的关键。大气污染能够危害植物生长,是影响陆地生态系统碳汇的主要因素之一。近地层O₃是具有植物毒性的空气污染物,主要通过植物叶片的气孔进入植物体内,对植物造成了一系列的负面影响(冯兆忠等,2018)。当前环境O₃浓度造成我国陆地生态系统净初级生产力降低了约4.5%(Ren et al.,2017a),也造成我国主要农作物小麦、水稻和玉米严重的减产(Feng et al.,2022)。在推动减污降碳协同治理的背景下,大气环境质量的改善将有助于提高陆地生态系统的碳汇能力。粮食产量的增加有助于优化粮食生产过程中的物料投入,降低粮食生产过程中的碳排放。然而,不同研究评估当前O₃污染对陆地生态系统固碳速率和粮食产量的影响仍存在巨大差异(Ren et al.,2011;Yue et al.,2017)。因此,准确评估和预测减污降碳协同治理对我国陆地生态系统固碳和粮食产量的影响,将为实现我国碳达峰碳中和目标提供理论依据。

本文聚焦主要大气污染物O₃,综述当前O₃污染对我国陆地生态系统固碳能力和粮食生产影响的研究现状,基于我国现有的实验数据,构建适合我国作物和树木的O₃剂量响应方程,在目前我国减污降碳协同背景下,估算减少O₃污染能够提升陆地生态系统碳汇的潜力。

1 臭氧对植被碳固定影响的评估

目前,有大量研究基于野外控制实验,探究O₃对植被固碳的影响并揭示其影响机制。通过这些实验研究结果可以进一步评估O₃对植被碳固定的影响,主要包括以下三类:整合(meta)分析、统计模型(剂量响应关系)以及机理模型评估。

1.1 整合分析评估结果

分析方法,以发现共同趋势和差异,是目前全球变化生态学中应用广泛的一种研究方法(Lei et al.,2007)。通过对大量结果的整合,得出具有更高可信度和普适性的结果。本研究通过整理全球所有关于O₃对植被影响的整合分析研究,汇总了包含作物产量(表1)和树木生物量(表2)的相关整合分析结果。

基于这些整合分析结果发现,与活性炭过滤O₃处理或者环境O₃处理相比,高O₃污染显著地降低了大部分作物的产量,并且不同作物对O₃的敏感性不同(Feng and Kobayashi,2009)。小麦作为三大谷物作物之一,属于对O₃敏感的作物。在高O₃浓度下,能够显著地降低小麦产量20%以上(Feng et al.,2008;Broberg et al.,2015),并且发现冬小麦和春小麦对O₃的响应没有显著差异(Broberg et al.,2015)。与工业革命前O₃水平相比,当前环境O₃浓度(40ppb左右)也显著降低了小麦产量大约10%(Feng and Kobayashi,2009;Pleijel et al.,2019)。水稻也在全球种植广泛,属于三大作物之一。相对于小麦,水稻对O₃的敏感性较弱(Mills et al.,2007),但由于目前关于水稻的研究较少,整合分析的结果仍有较大的不确定性。而关于O₃对三大作物之一的玉米的研究更少,目前还没有整合分析结果。大豆作为重要的油料作物,也被广泛种植,高O₃污染导致大豆减产25%左右(Morgan et al.,2003;Li et al.,2021),而目前O₃水平(42ppb)显著地降低了大豆产量7.7%(Feng and Kobayashi,2009)。整合分析的结果也显示,O₃显著地降低了菜豆、马铃薯和大麦的产量分别为19%、5.3%和8.9%(Feng and Kobayashi,2009)。综上,目前O₃已造成粮食作物显著减产,如果O₃浓度持续升高将严重威胁全球的粮食安全。

对于木本植物,Witting et al.(2009)整合分析了O₃对全球木本植物的影响,相对于工业革命前的O₃水平,目前(40ppb)和将来(97ppb)的O₃水平显著地降低了树木的总生物量7%和17%,同时也发现被子植物比裸子植物对O₃更敏感。Li et al.(2017)也整合分析了O₃对中国木本植物的影响,发现高O₃污染(116ppb)降低了中国树木生物量14%,并且阔叶落叶树种比常绿树种对O₃更加敏感,不同功能型木本植物对O₃的敏感性是不同的。此外,目前仅有对杨树和橡树两个树种相关的整合分析研究。杨树作为人工林占地面积最大的速生树种,比许多其他木本植物吸收碳的速度更快。但由于杨树具有较大的气孔导度,其对O₃是较敏感的,高O₃污染(83ppb)显著降低了杨树生物量24%,并且发现杂交杨比非杂交杨对臭氧更敏感(Feng et al.,2019b)。橡树也是北半球最重要的木本被子植物之一,橡树的木材质量好,具有很高的经济价值,整合分析结果显示O₃没有显著影响橡树的生物量(Cotrozzi,2021)。尽管不同功能型的木本植物对O₃的敏感性不同,但目前O₃污染已经抑制了木本植物的生长,当O₃污染持续加剧,O₃将对木本植物的固碳能力有更大的影响。

1.2 剂量响应关系评估结果

建立作物相对产量(树木相对生物量)与O₃剂量的响应关系,有利于评估O₃对区域尺度作物产量和树木生物量的影响。冯兆忠和彭金龙(2021)整理了我国粮食作物产量和木本植物生物量与O₃污染的剂量响应关系,并计算了对应的O₃损伤阈值。目前,关于O₃剂量主要包括三种(冯兆忠和彭金龙,2021):1)浓度剂量,代表植物暴露期间的平均小时O₃浓度值,例如M7(7h平均O₃浓度;09:00—17:00,北京时)和M24(24h平均O₃浓度)。2)暴露剂量,不仅考虑了O₃暴露浓度,还考虑了O₃暴露的累积时间,例如AOT40(白天小时O₃浓度超过40ppb部分的累积值)、SUM06(小时O₃浓度超过60ppb的累计值)和W126(小时O₃浓度在特定时间段内用Sigmoidal函数的加权求和值)。由于暴露剂量计算简单容易获得,也是当前评估中使用最为广泛的指标。3)通量剂量,不仅考虑了O₃的暴露浓度和时间,还考虑了生物和环境因素对叶片气孔导度的影响,能够反映植物实际气孔O₃吸收通量,在评估O₃对植物的不利影响方面优于其他O₃指标。但该指标由于要模拟植被整个生育期的气孔导度,计算过程较繁琐,目前并没有被广泛应用于评估研究。

本文整理了利用剂量响应关系评估O₃影响我国森林固碳和作物产量相关的研究。我国评估研究大多集中于作物,仅有个别研究关注了森林(表3)。这种研究差异主要由于森林生态系统的复杂性,以及不同功能型树种对O₃的敏感性不同。因此,需要更多的研究建立不同类型树木与O₃剂量的响应关系。Feng et al.(2019b)基于暴露剂量(AOT40)响应关系评估了我国2015年O₃对森林生产力的影响,森林生产力被降低了11%~13%。在未来,应该加强基于剂量关系评估O₃对森林固碳能力影响的研究。

目前,有很多基于剂量响应关系评估O₃造成我国主要农作物(小麦、水稻、玉米)产量损失的研究,分布在不同的时间和地区,不同研究的评估结果也有较大的差异。近些年,随着我国O₃浓度检测网络的不断完善,使得区域评估的精度也在提高。在时间上,随着O₃污染持续加重,O₃对作物产量的损失量也有所增加;空间上,O₃对不同地区作物产量的影响也有较大的差异,对O₃污染严重的区域农作物产量的损失更大,例如,长三角地区和华北平原地区。整体上,小麦比水稻和玉米对O₃更加敏感。O₃造成小麦较大的产量损失,Feng et al.(2022)的结果显示2017—2019年间造成我国小麦减产33%,Zhao et al.(2020)显示2015—2018年间造成我国小麦减产20.1%~33.3%。O₃也显著地降低了我国水稻产量的损失,对双季稻和单季稻的影响没有显著差异(Cao et al.,2020),但杂交稻比非杂交稻对O₃更敏感,O₃造成杂交稻产量的损失与小麦相近(Feng et al.,2022)。玉米对O₃是相对不敏感的,大多评估显示O₃造成我国玉米的产量损失低于10%(Lin et al.,2018;Zhao et al.,2020;Feng et al.,2022)。

不同O₃剂量的评价结果有较大的差异(Cao et al.,2020;Feng et al.,2019c),因此通量指标考虑了更多环境和植物自身的因素应该被广泛推广。尽管国内已经建立了各种作物与通量指标的响应关系,但由于我国粮食产区分布范围广,通量模型需要考虑各地的气候条件,不易获取不同区域的气象数据。此外,作物品种多,品种间作物敏感性差异较大,而基于单一品种建立的通量模型没有普适性。因此,仅有个别研究运用了气孔O₃吸收通量模型开展评估研究(Feng et al.,2019c),未来应结合多作物品种建立普适性高的通量剂量响应关系用于到评估研究中。此外,有研究开发了质膜通量模型,该模型考虑了植物的质外体解毒能力,能够更加真实地反应植物对O₃的响应,提高O₃对作物减产评估的精度(Dai et al.,2020;Wu et al.,2021)。但由于该模型需要考虑植物的质外体抗坏血酸含量以及细胞壁厚度等生理指标,还没有被推广应用。

1.3 机理模型评估结果

机理模型也是目前研究的热点,能够结合植被生长及其生长环境,会充分考虑环境对植物生理机理过程的影响。目前,一些机理模型已经被用于评估O₃对生态系统碳固定的影响,本研究整理汇总了利用机理模型评估O₃对我国农田、草地和森林生态系统碳固定影响相关的研究(表4)。DLEM(Dynamic Land Ecosystem Model)模型被广泛应用,主要将生物地球化学循环、水文循环和植被动态相结合,得到陆地生态系统中水、碳和氮通量以及库的大小。基于该模型评估结果显示,1961—2000年间O₃显著降低陆地生态系统净初级生产力(NPP)4.5%(Ren et al.,2007a);1961—2005年间,O₃显著降低我国森林生态系统总碳储量7.7%(Ren et al.,2011);1981—2010年间,O₃和干旱复合影响造成我国粮食减产10%。此外,也有研究利用大气化学-植被-气候耦合模式系统来评估O₃对陆地生态系统的影响。例如,Yue et al.(2017)基于NASA GISS ModelE2-YIBs模式评估发现,O₃污染造成我国陆地生态系统NPP每年减少了0.6Pg,降低了14%。然而,利用机理模型评估的O₃对植被影响的研究仍然十分有限,未来需要充分利用实验研究数据,优化机理模型,使得有更多的机理模型被用于评估O₃污染的生态效应。

以上整理汇总了三种方法的评估结果。尽管各种评估方法的结果仍存在很大的不确定性,但可以确定的是O₃污染对我国作物生产和森林固碳构成重大威胁,因此需要通过减少O₃前体物排放,降低O₃污染,并通过一些防护措施减缓O₃对植被的影响,有助于提升陆地生态系统的固碳能力。

2 构建我国树木和作物臭氧剂量响应关系

由1.2节可以看出,O₃剂量响应关系可以被广泛用于评估O₃对植被碳固定的影响。我国已经开展了大量控制实验探究O₃污染对树木和农作物的影响并建立O₃剂量与树木总生物量和作物籽粒产量的响应关系。例如Hu et al.(2015)和Peng et al.(2019)分别将杨树和玉米暴露在多个O₃浓度梯度下建立剂量响应方程,结果显示O₃浓度升高将导致树木生物量和作物产量线性降低。然而在不同区域或者不同年份开展控制实验建立的O₃剂量响应关系存在差异(Pleijel et al.,2019)。2014和2016年分别在北京昌平和延庆区开展实验所构建的关于杨树的剂量响应关系斜率分别为-0.41和-0.35(Hu et al.,2015),这些差异主要是由于植物的O₃敏感性受实验开展区域和当年的气候特征的影响。此外,对不同树种和作物品种构建的剂量响应关系也存在差异。在浙江嘉兴利用嘉花2和繁3694籽粒产量与AOT40构建的响应关系斜率为-0.95,而江苏江都的水稻品种的响应关系斜率为-0.022(冯兆忠和彭金龙,2021)。因此,采用单个研究的数据建立的剂量响应关系不能准确地应用于区域尺度的评估。为了建立具有普适性的O₃剂量响应关系,通过收集全球范围内已经开展的相关研究数据,Mills et al.(2018)构建了白天7h平均O₃浓度和小麦、水稻、玉米和大豆的剂量响应方程。此外Feng et al.(2018a)也通过收集生物量与O₃气孔吸收通量的数据分别构建了阔叶和针叶树的剂量响应关系。这些研究结果为评估O₃污染对全球尺度树木生物量积累和作物籽粒产量的影响提供了有力支撑。然而,最近的研究通过比较亚洲、北美洲和欧洲地区O₃剂量与小麦籽粒产量的研究结果,发现AOT40与籽粒产量的响应关系在不同区域存在显著差异(Feng et al.,2018b;Pleijel et al.,2019)。因此,有必要利用我国现有的控制实验结果构建适用于我国的O₃剂量响应方程,用于评估和预测O₃对我国陆地生态系统碳汇能力和籽粒产量的影响。

通过收集整理在我国开展的控制实验数据,并参照之前的研究方法(Feng et al.,2022)对数据进行筛选,共收集到我国可用的小麦、水稻、玉米和大豆数据分别为51、68、7及44条。由于玉米研究十分匮乏,仅对郑单958开展了O₃浓度的梯度实验(Peng et al.,2019),因此将在印度开展的28条数据纳入O₃剂量响应关系的构建中(Singh et al.,2018;Yadav et al.,2021)。树木的研究中共计收集到70条数据涉及17个树种。由于我国常绿和落叶树种对O₃的敏感性存在较大差异(Li et al.,2017),因此将树种分为常绿和落叶两类,分别构建其相对生物量与O₃剂量响应关系,方程如下:

其中:R _Y表示相对树木生物量或相对作物籽粒产量;S表示敏感性系数,指示植物种的O₃敏感性;V _AOT40表示AOT40的值。之前的研究针对每个实验单独求解O₃剂量为0时的树木生物量或者籽粒产量作为没有O₃污染的最大值,然后进行归一化后再拟合O₃剂量响应关系,但这种方法缺乏足够的O₃浓度梯度降低了最大值求解的准确性。为了提高剂量响应关系的拟合精度,本研究采用我们开发的一步法拟合求解O₃剂量方程(Feng et al.,2022),通过一步法求解,实现最大值和剂量方程参数共同拟合,有效提高了拟合精度。这种方法已经在作物产量与O₃剂量响应关系构建上得到了广泛的应用(Feng et al.,2018b;Zhang et al.,2021)。

表5提供了常绿树和落叶树相对生物量以及四种主要作物相对产量与O₃剂量的响应方程关键参数S值。通过比较发现树木对O₃污染抗性均高于作物,这主要可能是木本植物和草本植物应对环境胁迫的响应差异。图1比较了常绿树和阔叶树相对生物量与O₃剂量的响应关系,与树木生长和生理指标的整合分析结果一致,即随着O₃剂量的升高,落叶树生物量下降比常绿树生物量下降得更快(Li et al.,2017),表明我国北方地区的落叶树更易受O₃污染的影响。而过去的模型研究中并没有将常绿阔叶和落叶阔叶树进行区分,针对常绿和阔叶树均采用相同的O₃敏感性参数(Yue et al.,2017)。剂量响应结果表明这将会高估当前O₃对我国常绿阔叶树固碳能力的影响。通过整合分析针对不同植物功能类型建立准确的剂量响应关系将有助于精准估算减污降碳背景下我国树木的潜在固碳能力。

图2展示了四种主要作物小麦、水稻、玉米和大豆相对籽粒产量与O₃剂量的响应关系。通过比较不同作物的O₃敏感性参数S,表明大豆对O₃污染最为敏感,其次是小麦,水稻和玉米抗性相对较强。不同作物对O₃污染响应的敏感性与全球的研究结果基本一致,但同一种作物在不同区域的O₃敏感性仍存在差异(Mills et al.,2018)。与北美和欧洲地区相比,基于我国控制实验建立的小麦与O₃剂量响应关系斜率显著高于欧洲,与北美地区小麦的O₃敏感性相近(Pleijel et al.,2019)。但相比于全球大豆产量与O₃剂量响应关系,我国大豆O₃剂量方程斜率参数约为全球平均值的2.8倍。这也验证了亚洲区域大豆比欧洲和北美洲对O₃更敏感的研究结论(Osborne et al.,2016)。水稻和玉米缺乏全球不同区域的O₃剂量响应方程。当前O₃浓度升高下严重威胁我国的作物生产,在未来减污情景下将显著提高作物的产量,这将显著降低单位粮食产量生产的碳排放。不同地区作物品种O₃敏感性的差异还与作物的品种选育密切相关。因此在我国未来的种业发展过程中需要加强O₃抗性品种的选育。

3 减污降碳背景下植被固碳潜力估算

基于我国的实验数据,建立了适用于我国的O₃剂量响应关系。为了粗略估算减污降碳协同治理对我国陆地生态系统固碳能力的影响,计算了我国主要作物小麦、水稻和玉米收获期前90d的AOT40,分别为10.08、10.15和11.97ppm·h(Feng et al.,2022)。大豆O₃剂量数据参照在我国开展的控制实验环境O₃处理的AOT40,为9.31ppm·h(Zhang et al.,2017)。基于本研究中的相对产量与O₃剂量响应方程估算当前O₃浓度下小麦、水稻、玉米和大豆的相对产量损失分别为16%、9%、9%和20%,表明当前小麦和大豆产量损失最为严重。1980年美国4—9月全国平均AOT40约为26.82ppm·h,与我国当前的O₃污染水平相当(Lu et al.,2018)。实行严格减排后O₃污染得到了显著缓解,美国1980—2010年30a间平均每年的AOT40降低约0.3ppm·h。考虑到在未来执行强有力减排措施后我国的O₃浓度将得到进一步的控制,因此参照美国1980至2010年O₃浓度变化的趋势估算我国2060年4—9月的AOT40将会比现在降低约11.4ppm·h。考虑作物AOT40均为90d计算值,估算到2060年我国小麦、水稻、玉米和大豆的平均AOT40值分别为4.38、4.45、6.27和3.61ppm·h,相对产量损失分别为7%、4%、5%和8%。也就是说通过强有力的减排措施,在不增加生产投入的基础上可在2060年实现作物产量相比当前作物产量分别增产约9%、5%、4%和12%。这将极大的降低我国单位粮食产量的碳排放,为实现碳中和目标提供重要的贡献。

为了估算当前O₃污染对我国森林生物量的影响,采用我们之前研究中温带和亚热带区域的AOT40值对落叶树和常绿树分别进行估算(Li et al.,2018)。落叶树和常绿树对应的AOT40分别为27.21和24.28ppm·h。基于本研究的O₃剂量响应方程估算的落叶树和常绿树相对生物量损失分别为13%和3%。减排后预计到2060年落叶树和常绿树的AOT40分别为15.81和12.88ppm·h,相对生物量的减少分别为7%和1%。因此通过强有力的减排措施可以在未来40a内显著提高森林生物量约6%和2%,这将显著增加陆地生态系统固碳能力,增加我国工业排放碳的份额。因此实行减污降碳协同治理不仅仅可以调整能源结构优化产业,还能有效地增加陆地生态系统的碳汇能力,助力实现碳中和。

本研究中采用的当前环境和减排后的AOT40值均为估算值,没有考虑O₃污染和植被的分布特征以及中国实际减排后的O₃污染改善情况。因此估算的值与之前研究值具有一定的差异,但基于本研究估算可以有效了解减污对陆地生态系统碳库影响的重要意义。

4 展望

1)环境治理对陆地碳汇的影响亟待被纳入政策研究。随着“双碳”目标的提出,增加生态系统碳汇能力和减少工业碳排放成为研究热点。优化能源结构和促进产业升级不仅仅减少了碳的排放也能有效减轻大气污染,进而提高了陆地生态系统的固碳能力。然而过去的减污降碳政策研究中往往忽略其对生态系统碳汇的促进作用,因此未来需要将这一新途径纳入减污降碳协同增效中,为我国制定合理的碳中和方案提供理论支撑。

2)陆地生态系统对O₃污染的响应不确定性亟待提高。通过比较不同研究估算O₃对陆地生态系统生产力影响的结果,发现O₃剂量响应方程是导致不同研究间变异的关键。因此,本研究通过收集中国地区开展的树木和作物控制实验数据构建了相对生物量和作物产量与O₃剂量的响应关系。但是,相关研究数据仍十分匮乏,尤其缺少树木和玉米的观测数据,因此未来需要加强开展树木和作物的多O₃梯度暴露实验,并且在各种气候特点下开展多区域以及多物种或多品种的研究。建立适用于中国不同地区树木和作物的O₃暴露响应方程,提高评估和预测的准确性。

3)筛选O₃抗性树种和作物品种并推广。不同植物种和作物品种由于一些生理特性(例如气孔大小和抗氧化能力)的差异导致它们对O₃的敏感性不同。在当前O₃污染下广泛栽培O₃抗性植物能够有效降低O₃导致的碳汇损失,但目前O₃抗性树种和作物品种的选育进展缓慢。因此,需探究植物对O₃敏感性的差异机制,以及明确能够反映植物敏感性的相关指标。在未来的作物育种时要将O₃抗性作为关键的选育指标,选育高产和O₃抗性的作物品种。在树木上,一方面需要加强抗性树种的筛选研究,另外在植树造林过程中需要将树种抗性作为造林树种选取的关键指标。如果做到了以上这些建议,最终会减少O₃污染对陆地生态系统碳汇的影响。

参考文献