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Scientific Reports volume 13、記事番号: 5591 (2023) この記事を引用

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1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

中南米の大きな熱帯河川の生態形態力学的活動を分析して、河畔植生から内陸水への炭素フラックスを定量化します。私たちは、2000 年から 2019 年の期間における新熱帯地方のすべての最大河川 (つまり、幅 > 200 m) の衛星データの多時点解析を 30 m の空間解像度で実行しました。私たちは、高効率カーボンポンプメカニズムの定量化を開発しました。河川の形態力学は、河畔地帯からの炭素輸出を促進し、氾濫原の活性化と植民地形成を通じた統合プロセスによる純一次生産を促進することが示されています。このポンプ機構だけでも、これらの熱帯の河川では年間 890 万トンの炭素移動を説明できることが示されています。私たちは、河川活動に関連する炭素動員能力の代用となる河川の生態形態学的活動の兆候を特定します。私たちは、河川の移動と炭素動員の関係と、新熱帯地方で計画されている水力発電ダムの炭素強度への影響について議論します。これらの河川における将来の炭素指向の水政策に同様の分析を含めることを推奨します。

河川は、水と堆積物を源流から海に運ぶ単なる受動的かつ静的な輸送システムではなく、世界の炭素収支に積極的に影響を与えます1,2。陸上生態系からの炭素の水平輸送は生物地球化学的な炭素循環の重要な経路であると認識されていますが 3、河川力学による炭素動員の定量化は一般に見落とされてきました 4、5、6、7。アメリカの熱帯地域の堆積物負荷、河川の動態、炭素フラックスの関係を調査することで、河川の形態力学が陸域システム、河川回廊、大気間の炭素フラックスの中心であることを示します。

水生陸移行帯（ATTZ）内の動態と植生密度の地球規模の評価を通じて、新熱帯地域の最大の熱帯河川が、生きた河岸の木質植生からバイオマスとして年間890±084万トンの炭素を吸収していることを実証しました。生態形態力学的な炭素汲み上げメカニズムの探求を通じて、この補充が炭素吸収源の好循環を促進する可能性があることを確認しました。炭素吸収源は、ほとんどが氾濫原に堆積していますが、おそらく最も遠い海洋にも堆積しています。

河川連続体概念 8 の古典的な見方では、氾濫原から運び出された粗粒子有機物は下流に移動するにつれて断片化され分解され、その結果粒子有機物と溶解有機物 (それぞれ POM と DOM) に変化し、その後ガスが放出されます。しかし、川の水によって集められたLWDの運命は完全には説明されていません。たとえば、土砂負荷の高い河川では、河口に輸出される木材と少なくとも同じ割合で木材が簡単に埋没してしまうことが実証されています9。いくつかの研究は、LWD が水路によって一度補充されると、非常に長期間にわたって沖積層に埋もれ続ける可能性があるという証拠を提供しています 10,11。これは、河川炭素収支計算においていくつかのプロセスが見落とされていることを示唆しています7。実際、生物圏の有機炭素の一部は、海洋盆地の最終的な爆心地に到達する前に、千年単位のタイムスケールにわたって陸上貯留層に貯蔵されるため、河川の堆積物貯留は生物地球化学循環の重要な側面である12。

植物プランクトンの純生産とその最終的な海洋降下により炭素が大気中から海洋内部および海底堆積物に移動する生物学的炭素ポンプ14と同様に、河畔植生による光合成による固定、河岸植生の補充、その輸送、および埋没が連動していると我々は推測している。河川が大気中から長期蓄積物（つまり、氾濫原や海洋）へ炭素ポンプを送り出す統合的なつながりの中で。私たちは、炭素の流動化は 2 段階のポンプ機構によって引き起こされると推測しています。最初のステップは、氾濫原からの生態形態力学的な炭素輸出（以下、総合的に eCE と呼びます）を指しますが、第 2 ステップ、すなわち純一次生産強化（ENPP）は、裸地への植生の侵入によって促進される C 固定で構成されます。形態力学的な活動によって生成された河畔地域。したがって、我々は、生態形態力学的炭素ポンプ（eCP）を、カスケードで動作し、主に蛇行する河川の水路移動（図1b）と複数の川での越流と洪水によって活性化されるこれら2つのプロセスの組み合わせとして定義します。 -スレッド川。前者は、時間とともに移動し進化する一連の規則的な曲線 (蛇行) で構成される曲がりくねった平面形状を持つ単一のチャネルです。蛇行移動は、湾曲した水路の外側岸の堤防浸食と内側岸のポイントバーと氾濫原の生成によるものです。後者は、中央水路バーまたは植生に浸食された島によって分離されたいくつかの相互接続された水路の発生によって特徴付けられます。

10 cm in diameter and 1 m in length); (c) Sediments, litter humus, and soil organic carbon (SOC); (d) In-stream biomass which decomposition process produces Particulate Organic Matter (POM) and Dissolved Organic Matter (DOM). In this paper, we refer to carbon fluxes of live woody vegetation as the wood directly recruited from compartment (a) and delivered to the other compartments through bank erosion, flooding, uprooting and burial. We do not focus on SOC, whose dynamics have already been well explored elsewhere16,17./p> 200 m) in the Neotropics (i.e., South and Central America). Yellow-to-red arrows refer to ENPP (see main text). SCW: atmospheric $\hbox {CO}_2$ uptake from Silicate and Carbonate Weathering; ICW Inorganic Carbon input from Weathering; Bu: Burial; PF: Photosynthetic fixation; RZ: Riparian Zone. Meaning, definitions, source literature of fluxes F1–F4 and of all other arrows are reported in Supplementary Table S1. (b) In meandering rivers, channel-migration-driven capture of woody biomass is exported from the outer bank into the stream (eCE). Young biomass then colonizes the inner newly deposited point bar, driving further $\hbox {CO}_2$-fixation from the atmosphere (Enhanced Net Primary Production - ENPP), stabilizing the bar and promoting further river migration (feedback effect). Hydraulic energy (dashed blue arrows) drives morphodynamics and channel migration, while solar energy (dashed yellow arrows) drives the consequent $\hbox {CO}_2$-fixation from the atmosphere. The output of the pump is the mobilization of LWD and POM, which is eventually stored in river channel sediments downstream (sediment spiralling) or farthest in oceans./p> 0.3 TgC/year. The areas dynamically affected by these rivers occupy 35$\%$ of the total area considered. They include: (1) Extensive Exporters (eCEA < 50 MgC/ $\hbox {km}^2$ year), which are major contributors due to their large fluvial corridors, such as the Rio Negro; (2) Intensive Exporters (eCEA > 90 MgC/ $\hbox {km}^2$ year) with less extensive fluvial corridors but high migration rates (Mr > 4 $\times $ 10$^{-2}$ channel widths per year, Ref.25) such as the Ucayali River./p> 95%, after Ref.33). See Supplementary Discussion for details about the analysis of an additional group of rivers (defined as moderately altered by Ref.33, not considered in the main analysis). (f) Magnified view of Andean-foreland forest basin and distribution of planned new large hydroelectric dams (>1 MW, see Ref.36) shown by pink triangles. (l) Correlation between sediment transport, migration rate, and carbon export (data on migration rate and sediment transport from ref.25, in the river marked with * the migration rate was derived from the relationship Mr = 0.043.$\hbox {TSS}^{0.28}$, as suggested by Ref.25, where TSS is the total suspended sediment. (h) The longitudinal sequence of signatures in the frequency distribution (FD) for Amazon River corridor biomass density (NS, negatively skewed; MM, multimodal; PS, positively skewed.)/p>

In terms of areal efficiency, the eco-morphodynamic Carbon Pump of lowland tropical rivers is a high-performance machine. In the Amazon basin, the carbon exported annually per unit area of river-driven forest loss may be computed as eCE/$\hbox {A}_{RDFL}$ = 218–275 MgC/$\hbox {km}^2$ year (Table 1). This value is higher than other widely known fluxes of the carbon cycle, such as POC fluxes from eroded peatlands (< 78 MgC/$\hbox {km}^2$ year, Ref.53), the rate of carbon storage in upland blanket peatland (55 MgC/$\hbox {km}^2$ year, ref.54) and mass wasting in tropical steep lands (3–39 MgC/$\hbox {km}^2$ year, Ref.55). Furthermore, by examining the mineral weathering of silicate soils, we may refer to angiosperm-deciduous systems, which induce an estimated average loss rate of calcium ions of 4 Mg/$\hbox {km}^2$ year$$ > 2.3.CO;2 (1989)." href="/articles/s41598-023-32511-w#ref-CR56" id="ref-link-section-d345714672e2241"56. This corresponds to 2.4 MgC/$\hbox {km}^2$ year for the Urey reaction stoichiometry, a value 100 times smaller than the present process. Net oceanic upwelling C-flux per unit area due to thermohaline and Ekman circulations is instead a thousand times smaller57./p>0\), forest loss anticipated the non-RDE. Albeit counter-intuitive, even in this case, a positive causal connection can be possible. For example, a slow land conversion (e.g., from forest to cropland) that takes some years to cover a portion of territory observable through a MODIS-based dataset (coarse resolution 500 m) while was suddenly detected as forest change in the Landsat-based products (resolution of 30 m). In each plot performing a forest loss during the observation window, fire events were detected by using the MODIS-based dataset75. We set/p> 400\) MgC/$\hbox {km}^2$./p> 0.4) provides PS, negatively skewed (Sk $> -$ 0.4) provides NS, whereas moderate skewness (− 0.4 < Sk < 0.4) provides BS distributions. If only one of either (i) or (ii) is satisfied (i.e., just one sub-sample mode is detected to be distant from the median) the difference D = $\hbox {F}_{MR} - \hbox {F}_{ML}$ is computed to distinguish between NS (D < 0) and PS (D > 0) distributions. If the condition related to D is not satisfied the algorithm uses again $\hbox {S}_k$ to classify biomass density distributions in NS, PS or BS classes./p>

\)2.3.CO;2 (1989)./p>

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