※通信作者：马欣（1980－），男，助理研究员，博士，主要从事农业生态与环境影响、气候变化影响与适应研究。北京 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所

0 引 言碳捕获与封存（carbon capture and storage，CCS）作为一项新兴的、具有大规模碳减排潜力的技术，有望成为未来全球应对气候变化、实现低碳经济转型的重要环节，是全球减排的重要战略性技术[1]。2010 年12 月，在墨西哥坎昆举行的联合国气候变化谈判大会通过了《将地质形式的CCS 作为CDM 项目活动》的协议，预示着CCS 将进入快速发展期。中国作为世界上最大的发展中国家，正处在快速工业化和城市化的关键发展时期，特别是以煤炭为主的能源结构短期内难以改变，面临着发展经济和积极应对气候变化的双重压力[2]。而CCS 具有对经济发展影响较小、减排效果显著的特点，开展CCS项目的技术研发与示范，形成战略性技术储备，对中国具有非同寻常的意义[3]。但是目前的CCS 工程存在CO2泄漏的风险[4]，如果封存在盐水层或废弃油气矿床等地质构造中的CO2通过断层、断裂或人工钻探口泄漏到地表，将会抵消CCS 对于减缓气候变化的贡献[5]，更重要的是鉴于CCS 项目的空间规模，短期或长期的泄漏都可能会对当地的健康、安全和环境造成显著的影响[6-8]。同时，由于中国生态环境脆弱、气象和地质灾害频发，CCS 技术在中国的风险要远高于其他地区[9]，实际上，由于担心封存CO2泄漏引发的生态环境问题而导致的公众反对已经成为CCS 活动的重要障碍之一[10]。因此，在不同时空尺度下研究地质封存CO2泄漏对地表生态系统的影响，特别是确定生态系统的耐受阈值，对于理解封存CO2泄漏环境影响的机理，为决策和管理者定量评估CCS 风险和制定气候变化减缓对策，引导公众正确对待CCS 活动，都有十分重要的意义。以往气候变化影响的研究多集中于大气CO2浓度升高对农业生态系统的影响[11-12]，而关于由地下土壤深层向上迁移的CO2气体导致土壤层中CO2浓度升高的影响研究，相比于前者要少得多[13]。世界上第一个把CO2捕获与封存和温室气体减排概念相结合在一起的是始于20世纪90 年代中期的挪威Sleipner 项目[14-15]。虽然CO2捕获与封存概念经历了大约25 a 的研究取得了很大进展，国内外学者对地质封存CO2的长期性和安全性问题也做了不少相关研究和报道[16-17]，封存CO2发生泄漏和迁移的过程可以通过CO2传感器或者同位素示踪剂来准确地跟踪监测[18-19]甚至模型模拟[20]，但是关于CO2在其泄漏过程中对地表生态系统的影响却并没有出现较完善和统一的结论。目前，有关地质封存CO2泄漏对生态环境影响的研究主要分为2 个思路：一是基于地下深处释放的CO2天然试验地，例如地热活跃区[21-22]、火山活跃区[23-25]和天然CO2温泉[26]，当这些天然CO2释放源附近的土壤CO2浓度达到毒性级时，植物叶片光合作用降低、提前衰老[27-28]甚至死亡[29]。Beaubien 等[22]对意大利中部地中海草原生态系统上一个由深层地热形成的通气口展开研究发现，距离通气口中心6 m 宽的范围内没有植物生长，由中心向外形成了一个近似20 m 宽的环形过渡区，沿径向由中心向外穿过这个过渡区后生态系统的各物理参数逐渐回归到背景值。然而这类天然试验地无法与工业级别的CCS 封存库相比较，而且长时期暴露在高浓度CO2环境后，生态系统可能已经完成了适应和恢复过程[22]，无法评估影响发生的全过程；二是基于定量模拟CO2泄漏的人工控制装置，这正逐渐成为当前研究地质封存CO2泄漏对生态系统影响的热点，当前正在运作的2 个大规模人工控制试验系统分别是英国诺丁汉大学的人造土壤气体和响应监测（artificial soil gassing and response detection，ASGARD）和美国蒙大拿州立大学的零排放研究和技术中心（zero emission research and technology center，ZERT）。例如，利用ASGARD，Patil 等[30]以1 L/min的流速往牧草地和冬豆休耕地下连续注入CO2气体，并运用基础生物技术去监测生态系统对“泄漏”的响应，结果显示通气小区受到了明显的压力征兆；West 等[31]发现单子叶植物比双子叶植物具有更大的耐受性，并且不同深度的土壤气体通量不能直接与地表泄漏通量相联系，注入土壤中的CO2大概只有1/3 在地表试验区边界内被观测到。而ZERT 对深入研究泄漏CO2在近地表的时空变化起到了很好的作用[19,32]。但这些人工控制试验都存在特定性，对现实可能泄漏情景的多样性考虑不够，而且分析的时空尺度不同，其结果很难具有可比性。然而，此类人工试验方法的构建思想以及基于现实模拟的特点，使其在未来评估CCS 泄漏风险的研究方面具有十分重要的借鉴意义[33]。地质封存CO2泄漏对地表生态系统的影响机理较为复杂，国外开始有学者对此进行不少相关研究[22,30-31]，但仍处于起步阶段，因为这些试验大多都基于天然CO2释放源或人工恒定速率的CO2泄漏源，缺少基于不同泄漏情景下的基础信息和数据[7,34]。而国内在CCS 风险评估方面的试验研究尚未见报道，随着未来中国CCS 项目的陆续实施，开展定量模拟试验势在必行。在此背景下，本研究通过构建人工封存CO2泄漏模拟装置，运用人为控制手段，模拟地质封存CO2泄漏到地表生态系统的不同情景，通过地表生态系统对不同泄漏情景的响应，更好地理解封存CO2泄漏对地表生态系统的潜在风险，确定地表生态系统对CO2泄漏的耐受阈值，深化对封存CO2泄漏环境影响机理的理解，为正在实施和规划中的CCS示范项目提供环境影响评估的定量标准，为政府和相关机构提供决策依据。基于代表性和广泛性的考虑，以及农田生态系统的植物类型和结构单一、对外界变化的响应具有高度的一致性等特点，本文选择以玉米为代表的农田生态系统作为试验对象。1 封存CO2泄漏人工控制模拟平台与研究方法1.1 封存CO2泄漏人工控制模拟平台封存CO2泄漏人工控制模拟平台的基本原理是构建一组相互独立的简单生态系统，通过人工控制的方式从土壤中以不同速率释放CO2气体，形成不同的土壤CO2通量，模拟封存CO2泄漏的不同情景。通过一套观测系统记录不同模拟情景下对各个生态系统的影响，评估封存CO2泄漏对地表生态系统的影响。模拟平台由简单生态系统、人工CO2控制释放装置、监测记录系统和管理等部分构成（图1）。图1 人工控制模拟平台示意图Fig.1 Schematic of manual control simulation platform人工CO2控制释放装置包括试验容器（土室、透气性分隔片、CO2气室）、导管、流量计和CO2气源组成。其中，透气性分隔片把供作物生长的土室和均匀释放CO2气体的气室分隔开来，以确保气室的CO2气体均匀分布地进入土室的土壤；土室上部开口直径40 cm、土室下部（即圆形分隔片）直径36 cm，土室高33 cm，而气室高17 cm；CO2气体通过导气管进入气室，利用流量计控制其注入速率。监测记录系统由作物形态生理测量、土壤pH 值测量、光合作用气体交换参数测量等组成。主要使用便携式土壤原位酸碱度测量仪（IQ Scientific Instruments 150，美国）、LI-6400XT 便携式光合作用测量系统（LI-COR公司，美国）等观测设备。试验地点为中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所试验站（40°13′N，116°14′E），为温带半湿润季风型大陆性季风气候，年平均气温11～12℃，年平均降水量约640 mm，年平均日照时数是2 000～2 800 h，年均无霜期是190～195 d，年均风速1.8～3 m/s。玉米选用玉米杂交种“京科糯2000”，土壤为当地农田地下约0～20 cm 的褐土，基肥按每公顷施315 kg（N 135 kg、P2O545 kg、K2O 135 kg）纯养分、氮磷钾质量比为3：1：3[35]；分别称取50 kg 已施基肥的土壤装入各个盆钵，压实，使得土壤厚度均为30 cm。试验前土壤pH 值为7.43，有机质质量分数为32.8 mg/g，碱解氮质量分数为79.8 mg/kg、速效磷质量分数为91.1 mg/kg、速效钾质量分数为115.4 mg/kg，土壤质地为中壤土，田间持水率为26%，土壤体积质量为1.32 g/cm3[36]；水分按常规管理，2010 年9 月6日追肥1 次，每盆施1.5 g 尿素 研究方法1.2.1 泄漏情景的设置整个试验时间为2010 年8 月12 日至10 月18 日，CO2泄漏时间开始于9 月12 日直至试验结束，其中：主要试验是在8 月12 日第1 次播种后直到10 月18 日之间进行，研究生长初期CO2泄漏对作物形态参数、生物量、光合特性及土壤pH 值等的影响；补充试验是在9 月22日第2 次播种至10 月18 日之间进行，研究播种期CO2泄漏对作物出苗率的影响。由于本研究试图寻找农业生态系统对封存CO2泄漏的耐受水平，因此把泄漏CO2通量和速率作为度量其对农业生态系统影响的关键指标[8]，共设置了6 种可能泄漏情景，包括5 种存在泄漏情景和1 个无泄漏对照情景（表1）。结合国外相关研究成果[22,31]以及尽量将玉米对泄漏CO2的耐受阈值包含在内的原则，6 个泄漏情景之间的通量梯度设置得较宽，试验中每种情景重复3 次。表1 不同泄漏情景下的CO2注入通量与注入速率Table 1 CO2injection rate and injection flux under differentleakage scenarios注：CO2注入通量计算公式为F=v*ρ/s，式中，F 为CO2注入通量，g/(m2·d)；v 为CO2注入速率，mL/min；ρ 为常压下CO2密度，约为1.977 g/L；s 为盆钵横截面面积，约为0.113 m2。泄漏情景 CO2 注入通量/(g·m-2·d-1) CO2 注入速率/(mL·min-1) CK 0 0 G500 500 20 G1000 1000 40 G2000 2000 79 G4000 4000 159 G8000 8000 3181.2.2 指标测定方法出苗率：9 月12 日CO2开始泄漏后，于9 月22 日往每个盆钵里各播种20 颗，开始对出苗率进行记录，至10月18 日结束。植物形态：自二叶期开始对玉米株高、叶片数进行采样和测定。对于株高，选择全展叶的最长叶测定；对于叶片数，记录可见叶数、全展叶数和枯叶数。生物量：10 月18 日生长季末期，用水缓缓冲走盆钵里的土壤，取出整株玉米，分别称量地上部和地下部鲜质量，烘干后再测定地上部和地下部干质量。光合作用气体交换参数：采用LI-6400XT 便携式光合作用测量系统（LI-COR 公司，美国）对穗位叶进行测定。从9 月12 日开始，选择晴朗无云天气，在10：30－13：30 时段进行。采用开路式气路，进气口缓冲瓶CO2浓度、叶温、湿度均与环境背景值一致，用LED 红/蓝光源控制光合有效辐射为1000 μmol/(m2·s)。土壤pH 值：由便携式土壤原位酸碱度测量仪（IQ scientific instruments 150，美国）测定，每隔3 d 测定1次；另外，每隔14 d 左右，对来自每个情景（深0～15 cm）的一个土壤样本进行收集，用当地土壤回填并做上标记以避免重复使用 分析方法通过测定玉米的出苗率、株高、叶片数、地上部和地下部生物量、光合作用气体交换参数等植物形态生理指标以及土壤pH 值等土壤学指标，对比不同泄漏情景之间各指标的改变，来反映出封存CO2泄漏对地表农业生态系统的影响。再对试验数据采用单因素方差分析，确定各种泄漏情景之间的影响是否差异显著，进而确定地表农业生态系统对CO2泄漏的耐受阈值。叶片水分利用效率（water use efficiency，WUE）主要是由叶片净光合速率（net photosynthetic rate，Pn）和蒸腾速率（transpiration rate，Tr）2 个变量来确定，任何影响这2 个生理指标的因素都会影响叶片WUE[37]，其计算公式如下：式中，WUE 为水分利用效率，μmol/mmol；Pn 为净光合速率，μmol/(m2·s)；Tr 为蒸腾速率，mmol/(m2·s)。采用Microsoft Excel 2007进行试验数据的处理及作图；采用SPSS 18.0统计软件进行方差分析，可信度水平取95%，多重比较的显著性检验均采用Duncan’s 新复极差法。2 结果与分析2.1 不同CO2泄漏情景下玉米出苗率播种期CO2泄漏试验中，泄漏情景G500、G1000、G2000、G4000 和G8000 的出苗率逐渐下降，与对照情景CK 相比，情景G500、G1000 和G2000 的出苗率分别降低54.1%、70.9%和95.9%，情景G4000 和G8000 的出苗率降为0，对照出苗率与各CO2泄漏情景下的出苗率差异极显著(P〈0.01)。同时，情景G500、G1000 与G2000、G4000、G8000 的出苗率之间的差异也达到极显著水平。表明玉米在早期出苗阶段对CO2气体泄漏非常敏感，它会延缓出苗时间、降低出苗率，而且随着不同情景之间泄漏通量的增大，影响趋于严重：500 g/(m2·d)的泄漏通量便让出苗受到极显著的抑制，已经达到本试验所设置的5 种存在泄漏情景中的阈值下限；当达到2 000 g/(m2·d)的泄漏通量时，出苗率仅为3.3%（表2）。表2 不同CO2泄漏情景下玉米出苗率Table 2 Seedling ratio of maize under different CO2leakage scenarios注：同一列数值后不同字母表示情景间差异极显著(P〈0.01)。下同。出苗率/% 泄漏情景 10 月8 日 10 月13 日 10 月18 日 比CK 低/% CK 35.0 76.7 80.0 a 0 G500 16.7 35.0 36.7 b 54.1 G1000 1.7 13.3 23.3 b 70.9 G2000 0 0 3.3 c 95.9 G4000 0 0 0 c 100.0 G8000 0 0 0 c 100.02.2 不同泄漏情景玉米株高和叶片数变化生长初期CO2泄漏试验中，泄漏情景下的玉米株高增长速度减缓且显露差异（表3）。受不同CO2泄漏情景的影响，玉米株高增长量呈递减趋势——生长季末期（10月18 日），包括CK 情景在内的所有盆钵玉米已经停止生长，情景G500、G1000、G2000、G4000 和G8000 的株高增长量（10 月15 日与9 月11 日相比）分别是对照情景增长量的92.8%、72.2%、53.4%、37.0%和14.2%，可见CO2泄漏通量越大，玉米株高越矮。对CO2泄漏前后玉米的株高进行方差分析可知，没有发生泄漏时，所有情景之间均无显著差异(P〈0.05)。CO2泄漏6 d 后，情景G8000 与其他情景产生极显著差异(P〈0.01)；泄漏时间达到10 d 时，情景G4000 与CK 对照、情景G500、G1000差异极显著；26 d 后，情景G2000 与CK 对照、G500、G1000 之间也产生极显著差异。这说明CO2泄漏通量越大，玉米的生长越早受到减缓甚至停止。但是，整个试验过程中，株高在CK 对照、情景G500、G1000 这三者之间并无统计上的显著性差异，CO2泄漏通量达到2 000 g/(m2·d)时株高才极显著地下降。这表明玉米株高在2 000 g/(m2·d)的泄漏通量下即已达到5 种存在泄漏情景中的阈值下限；在CO2泄漏通量到达一定程度（1 000 g/(m2·d)）之前，株高不会受到明显抑制。表3 不同泄漏情景对玉米株高的影响Table 3 Impact of different leakage scenarios on plant height of maize注：±表示标准误差(n=3)。株高/cm 泄漏情景 9 月11 日 9 月17 日 9 月21 日 10 月7 日 10 月15 日CK 112. ab 132. a 139. a 156. a 164. a G500 110. ab 128. a 136. a 152. a 157. a G1000 117. a 133. a 139. a 153. a 156. a G2000 112. ab 126. a 131. ab 139. b 140. b G4000 108. ab 121. a 124. b 127. c 126. c G8000 99. b 106. b 105. c 106. d 106. d不同泄漏情景下，玉米可见叶数和全展叶数对CO2泄漏的响应与株高类似，而枯叶数的响应则相反（图2）。可以看到，10 月15 日CK 对照、情景G500 和G1000 的可见叶最多，比情景G8000 多41.7%。统计分析表明，就可见叶数、全展叶数和枯叶数三者总体而言，CK 对照、情景G500 和G1000 与其他情景差异极显著(P〈0.01)，而这3 个情景之间无显著差异，表明CO2泄漏通量达到2 000 g/(m2·d)时，玉米叶片数增长已经受到极显著的抑制，达到5 种存在泄漏情景中的阈值下限 不同泄漏情景玉米地上部和地下部生物量分析生长初期CO2泄漏试验中，玉米地上部和地下部生物量对CO2泄漏也有明显的阈值响应（图3）：玉米地上部和地下部的鲜质量、干质量均以情景G8000 最低（地上部鲜质量65 g，地下部鲜质量24 g，地上部干质量14 g，地下部干质量4 g），极显著低于最高的对照情景（地上部鲜质量691 g，地下部鲜质量200 g，地上部干质量98 g，地下部干质量37 g）。CO2泄漏通量达到500 g/(m2·d)之后，玉米地上部和地下部的鲜质量极显著降低，但是干质量并无显著性差异；当CO2泄漏通量达到1 000 g/(m2·d)的泄漏情景时，地下部干质量与CK 对照产生显著差异(P〈0.05)，情景G1000、G2000、G4000、G8000 的地下部干质量分别是CK 对照的50.8%、23.7%、19.4%、10.9%，而地上部干质量与对照情景无显著差异，情景G1000 的地上部干质量是CK 对照的96.1%；直到CO2泄漏通量达到2 000 g/(m2·d)时，地上部和地下部干质量才与CK 对照产生极显著差异，此时情景G2000、G4000、G8000 的地上部干质量分别是CK 对照的54.3%、31.7%、13.8%。这表明，在CO2泄漏通量达到一定程度之前，地上部和地下部干质量并不会受到明显抑制，地下部相比较于地上部来说对CO2泄漏更敏感。图2 不同泄漏情景下玉米叶片数的变化Fig.2 Dynamics of leaf number of maize under different leakage scenarios注：垂直误差线表示标准误差(n=3)。虚线表示CO2泄漏起始时间，CK、G500、G1000、G2000、G4000、G8000 见表1，下同。图3 生长季末期不同泄漏情景对玉米地上部和地下部生物量的影响Fig.3 Impact of different leakage scenarios on above-ground and below-ground biomass of maize during the late growing season注：具有不同字母的柱体表示情景间差异极显著(P〈0.01) 不同泄漏情景玉米光合特性变化光合作用的气体交换参数主要涉及净光合速率（Pn）、气孔导度（Gs）和蒸腾速率（Tr）这3 个指标[38]。生长初期CO2泄漏试验中，CO2泄漏对以上指标的动态变化也有明显影响，且不同泄漏情景间存在差异（图4）。与泄漏前1 d 相比，CK 对照、情景G500、G1000、G2000、G4000 和G8000 在生长季末期的净光合速率分别减少了7.5%、37.3%、57.2%、98.0%、97.1%和99.2%。对照情景的净光合速率基本保持稳定，情景G500 和G1000 的净光合速率在CO2开始泄漏后的前4 d 内减少近50%之后也趋于稳定，情景G2000、G4000 和G8000 的净光合速率在CO2泄漏后逐渐趋近于0。气孔导度、蒸腾速率的变化趋势与净光合速率类似。对这3 个指标进行方差分析，可以看出，对照情景的净光合速率、气孔导度和蒸腾速率均为最大，与情景G500、G1000 和G2000 差异极显著(P〈0.01)。情景G2000、G4000 和G8000 的净光合速率、气孔导度和蒸腾速率基本趋近于0，这3 个情景之间均无显著差异。这表明玉米光合作用对CO2泄漏同样非常敏感，CO2泄漏通量越大，玉米光合作用受抑制程度越大，当达到2 000 g/(m2·d)的泄漏通量时光合作用几乎停止。图4 不同泄漏情景玉米净光合速率、气孔导度和蒸腾速率的变化Fig.4 Dynamics of net photosynthetic rate, stomatal conductance, transpiration rate and water use efficiency of maize under different leakage 不同泄漏情景土壤pH 值变化土壤pH 值是一个很重要的土壤指标，大部分土壤中进行的化学反应和化学过程都要受到土壤pH 值的影响，它制约着植株和各种土壤微生物所需养分的效力，控制着土壤里各种化学物质的行为[39]。从图5 可以看到，受生长初期CO2泄漏的影响，泄漏情景下的土壤pH 值普遍降低，而对照情景的土壤pH 值基本保持稳定趋势。与没有发生泄漏时（9月11日）的数值相比，情景G500、G1000、G2000、G4000 和G8000 在泄漏情景下的生长季末期（10月15 日）的土壤pH 值分别减少了1.9%、5.4%、7.8%、11.5%、11.8%和9.5%，可见CO2泄漏通量越大，土壤酸化程度越大。但是，试验结果同时显示，所有情景间pH值的差异还未达到显著性水平(P〈0.05)。图5 受不同泄漏情景影响的土壤pH 值Fig.5 Soil pH value as influenced by different leakage 玉米在不同泄漏情景下的受影响程度和耐受阈值在生长季末期，对呈现在上述图表里的6 种可能泄漏情景下不同植物生理指标的变化进行一个比较，可以看到：对同一指标，CO2泄漏通量越大，该指标受影响程度越大；对不同指标，令植株发生显著性变化的CO2泄漏通量阈值范围也有不同（图6）。本研究应用方差分析，对同一指标在各泄漏情景下的差异性进行统计检验，把与CK 情景发生显著性差异的最小CO2泄漏通量作为本试验所设置的5 种存在泄漏情景中的阈值下限，把令植株停止正常生长发育的最小CO2泄漏通量作为阈值上限，并综合各指标的阈值范围以确定玉米对地质封存CO2泄漏的耐受阈值。综合前文第2.1 至第2.4 部分对各指标的统计检验结果，结合图6 可看出：播种期CO2泄漏，对玉米的出苗影响最为严重，500 g/(m2·d)的CO2泄漏通量已让出苗受到极显著的抑制，当达到2 000 g/(m2·d)时即很难出苗。对于生长期CO2泄漏，影响可能稍微轻一点，玉米株高在CK 对照、情景G500 和G1000 之间并无显著性差异，CO2泄漏通量达到2 000 g/(m2·d)时株高增长速度才极显著降低(P〈0.01)；不同泄漏情景下玉米可见叶数、全展叶数和枯叶数的差异性与株高相似，CO2泄漏通量达到2 000 g/(m2·d)时产生极显著差异；地下部干质量在1 000 g/(m2·d)的CO2泄漏通量下与CK 对照产生显著差异(P〈0.05)，在2 000 g/(m2·d)的CO2泄漏通量下地上部和地下部干质量均与CK 对照产生极显著差异；净光合速率和蒸腾速率对泄漏情景同样非常敏感，在CO2泄漏通量为500 g/(m2·d)时即产生极显著降低，达到2 000 g/(m2·d)时光合作用几乎停止。图6 生长季末期不同泄漏情景下各指标的耐受阈值比较Fig.6 Comparison of tolerable threshold value of each index under different leakage scenarios during late growing season不同泄漏情景对玉米各种生理指标的影响最终都会反映在地上部和地下部生物量上，可作为确定农业生态系统对地质封存CO2泄漏耐受阈值的主要参数。有研究 表明，由于地上部干质量主要是光合作用的结果，地下部通过地上部干质量来影响产量水平，因此，地上部干质量与产量的关系要比地下部干质量与产量的关系更密切[40]。如果以地上部干质量的极显著降低为主要判别标准，结合作物株高、叶片数、净光合速率和蒸腾速率等描述植物生长状况的指标，可以得到：对于生长期CO2泄漏试验来说，玉米对地质封存CO2泄漏的耐受阈值上限为2 000 g/(m2·d)的CO2通量，在达到一定程度（500 g/(m2·d)）之前，作物大部分指标的变化并不显著；生长季末期，处于500～2 000 g/(m2·d)耐受阈值范围之内的近地表作物将受到极显著影响；大于2 000 g/(m2·d)以上的CO2泄漏情景，玉米生长发育将停止甚至死亡。同时，对于播种期CO2泄漏试验来说，虽然玉米能出苗的CO2通量阈值范围也为500～2 000 g/(m2·d)，但500 g/(m2·d)的阈值下限已使得玉米出苗率减半，在播种期泄漏试验下的玉米长势可能要远弱于生长初期泄漏试验，这也反映了玉米对地质封存CO2泄漏的耐受阈值的复杂性。3 讨 论最早关于封存CO2泄漏将导致的潜在环境影响的报道大约出现在2003 年左右[41]，以往大多数研究是基于地下深处释放CO2的天然试验场，自然环境在长期过程后的适应性和恢复过程被忽视[22]；而最近出现的一些人工模拟试验，对现实可能泄漏情景的多样性考虑不够。这些研究都存在特定性，并且由于时空尺度的不同，使得分析的结果难以具有可比性。本研究认为，确定地质封存CO2泄漏过程中对地表生态系统可能造成的影响需要将各种泄漏情景结合起来考虑，这样才能全面合理地评价CO2泄漏过程对地表生态系统的各种可能影响。CO2泄漏通量作为人工模拟地质封存CO2泄漏的关键指标，与CO2泄漏过程紧密相关，能综合反映试验区泄漏情景，而且能通过不同泄漏通量来模拟各种泄漏情景下对地表生态系统的影响。因此，本研究选择CO2泄漏通量作为研究地质封存CO2泄漏对地表生态系统影响的指标，通过分析各种泄漏通量下地表生态系统所可能出现的变化，可以进行相关的风险评价。同时，通过地表生态系统对不同泄漏情景的阈值响应可以实现对CO2泄漏的影响评估，克服了以往以单一泄漏速率为研究对象进行影响研究的局限。本研究所设置的6 种可能泄漏情景中，注入速率最大的为0.318 L/min，相当于0.3 t/a，而Sleipner 项目注入速率大概为100 万 t/a[15]，相比较而言，本人工模拟试验设置的泄漏速率还不到Sleipner 项目注入速率的0.00003%。尽管如此，需要强调的是本试验注入速率的选择并不是暗示此泄漏速率会在类似实际背景下发生，而是为了探索CO2泄漏速率与地表生态系统受影响程度之间的联系等现实目的。国外有研究者发现，天然泄漏点地表中心CO2通量达2 000～3 000 g/(m2·d)时，附近植物几乎不能生长[22]，而同时考虑到其大田环境存在CO2横向迁移的过程[31]，泄漏点地下通量要远高于地表，使得本盆栽试验所设置的6 种可能泄漏情景中的最大注入通量会稍大于上述数值。同时，本试验结果所得2 000 g/(m2·d)的耐受阈值上限与此基本相吻合。地质封存CO2泄漏对近地表作物的影响可通过出苗率、株高、叶片数、地上部和地下部生物量等植物形态生理因素的改变来准确地被识别。虽然现有的研究已经初步地模拟了地质封存CO2泄漏的各种情景，并且对CO2泄漏所可能会造成的一系列农业生态和环境影响指标进行了试验分析，结果证实影响极显著，但其影响机理仍待深入研究。通过对能深层次反映各种植物形态生理指标变化的土壤学指标进行分析，能很好地理解地质封存CO2泄漏对作物生长环境的影响。IPCC 特别报告[1]指出，农业生态环境受到的影响，可能源于土壤的酸化和土壤中CO2/O2的置换[30]。但本文不同泄漏情景下土壤pH 值的变化并未达到显著性水平，土壤酸化机制的影响比预期的程度要小，可能是泄漏持续时间相对较短，土壤pH值的变化还没有足够的时间反应出来。植物对地质封存CO2不同泄漏情景的响应不仅受植物生长环境改变的影响，同时也由植物自身逆境耐受性高低决定。植物叶片水分利用效率是评判其适宜程度的综合性指标[42]，高水平的叶片WUE 是植物逆境耐受性高的典型性状[43]。通过对不同泄漏情景下玉米叶片水分利用效率的变化趋势进行分析（图7），不难看出，在没有CO2泄漏的情景下，情景G500、G1000、G2000、G4000和G8000 与对照情景在WUE 上无显著差异；而在CO2泄漏情景下的生长季末期，仅有泄漏通量较低的情景G500 和G1000 与对照情景无显著性差异，泄漏通量大于2000 g/(m2·d)的情景G2000、G4000 和G8000 相比于对照情景已经极显著降低，且情景G2000、G4000 和G8000 这三者之间也存在极显著差异。这与本研究各种植物生理特征指标对不同CO2泄漏情景的响应一致。图7 不同泄漏情景玉米叶片水分利用效率变化趋势图Fig.7 Dynamics of water use efficiency of maize under different leakage scenarios本研究中还存在一些不足和不确定性，主要有以下几个方面：第一，是地质封存CO2泄漏情景的不确定性。虽然CO2向上的迁移是显而易见的，但是其横向的迁移机制也很复杂[44]，尤其是在土壤深层的气体迁移范围大致受到土壤质地、泄漏源深度以及地形边界等因素的控制，注入CO2只有不到1/3 能从地表试验区域边界内泄漏上来[31]，这表明任何泄漏情景对近地表作物的影响都将显著依赖于泄漏CO2在土壤深层的迁移路径和它最终在地表的空间分布[22]。本研究利用盆栽试验排除CO2的横向迁移是对CO2泄漏路径的简化，因此排除实际存在的CO2横向迁移情景是本研究不确定性的来源之一；第二，是影响和耐受阈值评价方法的不足。由于受本研究自身条件的限制，在指标选择方面，主要针对植物形态生理和土壤基本理化性质等指标的测量，而对土壤有机质、土壤含水率、营养元素（N、P、K）、土壤微生物甚至作物细胞层面等的变化没有涉及。West 等[31]的研究发现，地质封存CO2泄漏导致了微生物总量的显著下降，矿物质无明显改变；而蚯蚓粪数量则显著增多[30]。因此，包括土壤相关数据在内的评价指标的缺乏是本研究的不确定性来源之一；第三，是对未来作物适应能力和农业环境恢复力的不可预见性。长期的试验研究必须考虑部分作物对环境的适应[22]，以及生态环境受CO2泄漏影响后的恢复速率[31]；第四，是可能对地表生态系统造成显著影响的CO2泄漏速率的不知。本研究多个泄漏情景下设定的CO2注入值可能过高和过宽，生长初期CO2泄漏试验中泄漏通量最高的3 个情景下的植株几乎停止生长，播种期CO2泄漏试验中最小的G500 情景已使出苗率减半；第五，是没有完全覆盖主要农田生态系统类型。为全面反映封存CO2泄漏对农田生态系统的影响，研究对象还可以从本文的玉米等C4作物扩展到小麦、水稻等C3作物。4 结 论1）本试验利用盆栽方式人工模拟地质封存CO2泄漏的情景，通过构建一组相互独立的封存CO2泄漏人工模拟平台，定量控制土壤中CO2的泄漏速率，形成不同的土壤CO2通量，模拟不同泄漏情景对近地表生态系统的影响，影响效果明显。2）封存CO2泄漏对地表农业生态系统的影响是存在的。当CO2泄漏通量达到一定程度后，地表作物生长发育受到明显抑制——出苗率降低近半，株高、叶片数、地上部和地下部生物量也明显减少，光合作用受到极显著影响，土壤pH 值下降。3）地质封存CO2泄漏对玉米播种期出苗率影响很大，不仅会延缓出苗时间、降低出苗率，而且随着不同情景之间泄漏通量的增大，影响也加深：泄漏通量为500 g/(m2·d)的情景下，玉米出苗受到极显著抑制，达到本试验所设置的5 种存在泄漏情景中的阈值下限；泄漏通量为2 000 g/(m2·d)的情景下，即很难出苗，可为阈值上限。4）玉米生长初期，各植物形态生理指标的改变会在CO2泄漏通量较高的情景下发生，在达到一定程度（500 g/(m2·d)）之前这些改变并不显著，处于500～2 000 g/(m2·d)泄漏情景之中的近地表作物受到显著影响，大于2 000 g/(m2·d)泄漏情景中的玉米生长发育将会停止甚至死亡——即针对本试验所设置的5 种存在泄漏情景而言，500～2 000 g/(m2·d)的通量范围为影响玉米正常生长发育的耐受阈值。5）地质封存CO2泄漏情景尚存在一定的复杂性和不确定性，需要多学科研究交叉进行。本研究仅探讨了地质封存CO2泄漏对农业生态系统形态生理指标等的影响研究，并未探讨影响作物生长发育的具体驱动因素，对泄漏CO2在土壤深层横向迁移所造成的不确定性把握不足，还需要更加深入广泛的指标测量和数据采集。根据本研究所得的耐受阈值范围，建议同类试验设置CO2注入通量时可小于2 000 g/(m2·d)，并对0～500 g/(m2·d)的情景区间进行进一步细分。同时，需要重点观测土壤中的物理化学过程变化对作物生长发育的影响，以深入认识封存CO2泄漏对生态环境影响的机理。[参 考 文 献][1] IPCC. 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文章来源：《地质论评》 网址: http://www.dzlpzz.cn/qikandaodu/2021/0708/440.html