二氧化碳泄漏對農田環境的影響

前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的二氧化碳泄漏對農田環境的影響，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。

0引言   碳捕獲與封存（carboncaptureandstorage，CCS）作為一項新興的、具有大規模碳減排潛力的技術，有望成為未來全球應對氣候變化、實現低碳經濟轉型的重要環節，是全球減排的重要戰略性技術[1]。2010年12月，在墨西哥坎昆舉行的聯合國氣候變化談判大會通過了《將地質形式的CCS作為CDM項目活動》的協議，預示著CCS將進入快速發展期。中國作為世界上最大的發展中國家，正處在快速工業化和城市化的關鍵發展時期，特別是以煤炭為主的能源結構短期內難以改變，面臨著發展經濟和積極應對氣候變化的雙重壓力[2]。而CCS具有對經濟發展影響較小、減排效果顯著的特點，開展CCS項目的技術研發與示范，形成戰略性技術儲備，對中國具有非同尋常的意義[3]。但是目前的CCS工程存在CO2泄漏的風險[4]，如果封存在鹽水層或廢棄油氣礦床等地質構造中的CO2通過斷層、斷裂或人工鉆探口泄漏到地表，將會抵消CCS對于減緩氣候變化的貢獻[5]，更重要的是鑒于CCS項目的空間規模，短期或長期的泄漏都可能會對當地的健康、安全和環境造成顯著的影響[6-8]。同時，由于中國生態環境脆弱、氣象和地質災害頻發，CCS技術在中國的風險要遠高于其他地區[9]，實際上，由于擔心封存CO2泄漏引發的生態環境問題而導致的公眾反對已經成為CCS活動的重要障礙之一[10]。因此，在不同時空尺度下研究地質封存CO2泄漏對地表生態系統的影響，特別是確定生態系統的耐受閾值，對于理解封存CO2泄漏環境影響的機理，為決策和管理者定量評估CCS風險和制定氣候變化減緩對策，引導公眾正確對待CCS活動，都有十分重要的意義。   以往氣候變化影響的研究多集中于大氣CO2濃度升高對農業生態系統的影響[11-12]，而關于由地下土壤深層向上遷移的CO2氣體導致土壤層中CO2濃度升高的影響研究，相比于前者要少得多[13]。世界上第一個把CO2捕獲與封存和溫室氣體減排概念相結合在一起的是始于20世紀90年代中期的挪威Sleipner項目[14-15]。雖然CO2捕獲與封存概念經歷了大約25a的研究取得了很大進展，國內外學者對地質封存CO2的長期性和安全性問題也做了不少相關研究和報道[16-17]，封存CO2發生泄漏和遷移的過程可以通過CO2傳感器或者同位素示蹤劑來準確地跟蹤監測[18-19]甚至模型模擬[20]，但是關于CO2在其泄漏過程中對地表生態系統的影響卻并沒有出現較完善和統一的結論。目前，有關地質封存CO2泄漏對生態環境影響的研究主要分為2個思路：一是基于地下深處釋放的CO2天然試驗地，例如地熱活躍區[21-22]、火山活躍區[23-25]和天然CO2溫泉[26]，當這些天然CO2釋放源附近的土壤CO2濃度達到毒性級時，植物葉片光合作用降低、提前衰老[27-28]甚至死亡[29]。Beaubien等[22]對意大利中部地中海草原生態系統上一個由深層地熱形成的通氣口展開研究發現，距離通氣口中心6m寬的范圍內沒有植物生長，由中心向外形成了一個近似20m寬的環形過渡區，沿徑向由中心向外穿過這個過渡區后生態系統的各物理參數逐漸回歸到背景值。然而這類天然試驗地無法與工業級別的CCS封存庫相比較，而且長時期暴露在高濃度CO2環境后，生態系統可能已經完成了適應和恢復過程[22]，無法評估影響發生的全過程；二是基于定量模擬CO2泄漏的人工控制裝置，這正逐漸成為當前研究地質封存CO2泄漏對生態系統影響的熱點，當前正在運作的2個大規模人工控制試驗系統分別是英國諾丁漢大學的人造土壤氣體和響應監測（artificialsoilgassingandresponsedetection，ASGARD）和美國蒙大拿州立大學的零排放研究和技術中心（zeroemissionresearchandtechnologycenter，ZERT）。例如，利用ASGARD，Patil等[30]以1L/min的流速往牧草地和冬豆休耕地下連續注入CO2氣體，并運用基礎生物技術去監測生態系統對“泄漏”的響應，結果顯示通氣小區受到了明顯的壓力征兆；West等[31]發現單子葉植物比雙子葉植物具有更大的耐受性，并且不同深度的土壤氣體通量不能直接與地表泄漏通量相聯系，注入土壤中的CO2大概只有1/3在地表試驗區邊界內被觀測到。而ZERT對深入研究泄漏CO2在近地表的時空變化起到了很好的作用[19,32]。但這些人工控制試驗都存在特定性，對現實可能泄漏情景的多樣性考慮不夠，而且分析的時空尺度不同，其結果很難具有可比性。然而，此類人工試驗方法的構建思想以及基于現實模擬的特點，使其在未來評估CCS泄漏風險的研究方面具有十分重要的借鑒意義[33]。   地質封存CO2泄漏對地表生態系統的影響機理較為復雜，國外開始有學者對此進行不少相關研究[22,30-31]，但仍處于起步階段，因為這些試驗大多都基于天然CO2釋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礎信息和數據[7,34]。而國內在CCS風險評估方面的試驗研究尚未見報道，隨著未來中國CCS項目的陸續實施，開展定量模擬試驗勢在必行。在此背景下，本研究通過構建人工封存CO2泄漏模擬裝置，運用人為控制手段，模擬地質封存CO2泄漏到地表生態系統的不同情景，通過地表生態系統對不同泄漏情景的響應，更好地理解封存CO2泄漏對地表生態系統的潛在風險，確定地表生態系統對CO2泄漏的耐受閾值，深化對封存CO2泄漏環境影響機理的理解，為正在實施和規劃中的CCS示范項目提供環境影響評估的定量標準，為政府和相關機構提供決策依據?；诖硇院蛷V泛性的考慮，以及農田生態系統的植物類型和結構單一、對外界變化的響應具有高度的一致性等特點，本文選擇以玉米為代表的農田生態系統作為試驗對象。1封存CO2泄漏人工控制模擬平臺與研究方法   1.1封存CO2泄漏人工控制模擬平臺   封存CO2泄漏人工控制模擬平臺的基本原理是構建一組相互獨立的簡單生態系統，通過人工控制的方式從土壤中以不同速率釋放CO2氣體，形成不同的土壤CO2通量，模擬封存CO2泄漏的不同情景。通過一套觀測系統記錄不同模擬情景下對各個生態系統的影響，評估封存CO2泄漏對地表生態系統的影響。模擬平臺由簡單生態系統、人工CO2控制釋放裝置、監測記錄系統和管理等部分構成（圖1）。   人工CO2控制釋放裝置包括試驗容器（土室、透氣性分隔片、CO2氣室）、導管、流量計和CO2氣源組成。其中，透氣性分隔片把供作物生長的土室和均勻釋放CO2氣體的氣室分隔開來，以確保氣室的CO2氣體均勻分布地進入土室的土壤；土室上部開口直徑40cm、土室下部（即圓形分隔片）直徑36cm，土室高33cm，而氣室高17cm；CO2氣體通過導氣管進入氣室，利用流量計控制其注入速率。#p#分頁標題#e#   監測記錄系統由作物形態生理測量、土壤pH值測量、光合作用氣體交換參數測量等組成。主要使用便攜式土壤原位酸堿度測量儀（IQScientificInstruments150，美國）、LI-6400XT便攜式光合作用測量系統（LI-COR公司，美國）等觀測設備。   試驗地點為中國農業科學院農業環境與可持續發展研究所試驗站（40°13′N，116°14′E），為溫帶半濕潤季風型大陸性季風氣候，年平均氣溫11～12℃，年平均降水量約640mm，年平均日照時數是2000～2800h，年均無霜期是190～195d，年均風速1.8～3m/s。玉米選用玉米雜交種“京科糯2000”，土壤為當地農田地下約0～20cm的褐土，基肥按每公頃施315kg（N135kg、P2O545kg、K2O135kg）純養分、氮磷鉀質量比為3:1:3[35]；分別稱取50kg已施基肥的土壤裝入各個盆缽，壓實，使得土壤厚度均為30cm。試驗前土壤pH值為7.43，有機質質量分數為32.8mg/g，堿解氮質量分數為79.8mg/kg、速效磷質量分數為91.1mg/kg、速效鉀質量分數為115.4mg/kg，土壤質地為中壤土，田間持水率為26%，土壤體積質量為1.32g/cm3[36]；水分按常規管理，2010年9月6日追肥1次，每盆施1.5g尿素。   1.2研究方法   1.2.1泄漏情景的設置   整個試驗時間為2010年8月12日至10月18日，CO2泄漏時間開始于9月12日直至試驗結束，其中：主要試驗是在8月12日第1次播種后直到10月18日之間進行，研究生長初期CO2泄漏對作物形態參數、生物量、光合特性及土壤pH值等的影響；補充試驗是在9月22日第2次播種至10月18日之間進行，研究播種期CO2泄漏對作物出苗率的影響。由于本研究試圖尋找農業生態系統對封存CO2泄漏的耐受水平，因此把泄漏CO2通量和速率作為度量其對農業生態系統影響的關鍵指標[8]，共設置了6種可能泄漏情景，包括5種存在泄漏情景和1個無泄漏對照情景（表1）。結合國外相關研究成果[22,31]以及盡量將玉米對泄漏CO2的耐受閾值包含在內的原則，6個泄漏情景之間的通量梯度設置得較寬，試驗中每種情景重復3次。   1.2.2指標測定方法   出苗率：9月12日CO2開始泄漏后，于9月22日往每個盆缽里各播種20顆，開始對出苗率進行記錄，至10月18日結束。植物形態：自二葉期開始對玉米株高、葉片數進行采樣和測定。對于株高，選擇全展葉的最長葉測定；對于葉片數，記錄可見葉數、全展葉數和枯葉數。生物量：10月18日生長季末期，用水緩緩沖走盆缽里的土壤，取出整株玉米，分別稱量地上部和地下部鮮質量，烘干后再測定地上部和地下部干質量。光合作用氣體交換參數：采用LI-6400XT便攜式光合作用測量系統（LI-COR公司，美國）對穗位葉進行測定。從9月12日開始，選擇晴朗無云天氣，在10:30－13:30時段進行。采用開路式氣路，進氣口緩沖瓶CO2濃度、葉溫、濕度均與環境背景值一致，用LED紅/藍光源控制光合有效輻射為1000μmol/(m2•s)。土壤pH值：由便攜式土壤原位酸堿度測量儀（IQscientificinstruments150，美國）測定，每隔3d測定1次；另外，每隔14d左右，對來自每個情景（深0～15cm）的一個土壤樣本進行收集，用當地土壤回填并做上標記以避免重復使用。   1.2.3分析方法   通過測定玉米的出苗率、株高、葉片數、地上部和地下部生物量、光合作用氣體交換參數等植物形態生理指標以及土壤pH值等土壤學指標，對比不同泄漏情景之間各指標的改變，來反映出封存CO2泄漏對地表農業生態系統的影響。再對試驗數據采用單因素方差分析，確定各種泄漏情景之間的影響是否差異顯著，進而確定地表農業生態系統對CO2泄漏的耐受閾值。葉片水分利用效率（wateruseefficiency，WUE）主要是由葉片凈光合速率（netphotosyntheticrate，Pn）和蒸騰速率（transpirationrate，Tr）2個變量來確定，任何影響這2個生理指標的因素都會影響葉片WUE[37]，其計算公式如下：WUE=Pn/Tr（1）式中，WUE為水分利用效率，μmol/mmol；Pn為凈光合速率，μmol/(m2•s)；Tr為蒸騰速率，mmol/(m2•s)。采用MicrosoftExcel2007進行試驗數據的處理及作圖；采用SPSS18.0統計軟件進行方差分析，可信度水平取95%，多重比較的顯著性檢驗均采用Duncan’s新復極差法。   2結果與分析   2.1不同CO2泄漏情景下玉米出苗率   播種期CO2泄漏試驗中，泄漏情景G500、G1000、G2000、G4000和G8000的出苗率逐漸下降，與對照情景CK相比，情景G500、G1000和G2000的出苗率分別降低54.1%、70.9%和95.9%，情景G4000和G8000的出苗率降為0，對照出苗率與各CO2泄漏情景下的出苗率差異極顯著(P<0.01)。同時，情景G500、G1000與G2000、G4000、G8000的出苗率之間的差異也達到極顯著水平。表明玉米在早期出苗階段對CO2氣體泄漏非常敏感，它會延緩出苗時間、降低出苗率，而且隨著不同情景之間泄漏通量的增大，影響趨于嚴重：500g/(m2•d)的泄漏通量便讓出苗受到極顯著的抑制，已經達到本試驗所設置的5種存在泄漏情景中的閾值下限；當達到2000g/(m2•d)的泄漏通量時，出苗率僅為3.3%（表2）。   2.2不同泄漏情景玉米株高和葉片數變化   生長初期CO2泄漏試驗中，泄漏情景下的玉米株高增長速度減緩且顯露差異（表3）。受不同CO2泄漏情景的影響，玉米株高增長量呈遞減趨勢——生長季末期（10月18日），包括CK情景在內的所有盆缽玉米已經停止生長，情景G500、G1000、G2000、G4000和G8000的株高增長量（10月15日與9月11日相比）分別是對照情景增長量的92.8%、72.2%、53.4%、37.0%和14.2%，可見CO2泄漏通量越大，玉米株高越矮。對CO2泄漏前后玉米的株高進行方差分析可知，沒有發生泄漏時，所有情景之間均無顯著差異(P<0.05)。CO2泄漏6d后，情景G8000與其他情景產生極顯著差異(P<0.01)；泄漏時間達到10d時，情景G4000與CK對照、情景G500、G1000差異極顯著；26d后，情景G2000與CK對照、G500、G1000之間也產生極顯著差異。這說明CO2泄漏通量越大，玉米的生長越早受到減緩甚至停止。但是，整個試驗過程中，株高在CK對照、情景G500、G1000這三者之間并無統計上的顯著性差異，CO2泄漏通量達到2000g/(m2•d)時株高才極顯著地下降。這表明玉米株高在2000g/(m2•d)的泄漏通量下即已達到5種存在泄漏情景中的閾值下限；在CO2泄漏通量到達一定程度（1000g/(m2•d)）之前，株高不會受到明顯抑制。#p#分頁標題#e#   不同泄漏情景下，玉米可見葉數和全展葉數對CO2泄漏的響應與株高類似，而枯葉數的響應則相反（圖2）?？梢钥吹剑?0月15日CK對照、情景G500和G1000的可見葉最多，比情景G8000多41.7%。統計分析表明，就可見葉數、全展葉數和枯葉數三者總體而言，CK對照、情景G500和G1000與其他情景差異極顯著(P<0.01)，而這3個情景之間無顯著差異，表明CO2泄漏通量達到2000g/(m2•d)時，玉米葉片數增長已經受到極顯著的抑制，達到5種存在泄漏情景中的閾值下限。   2.3不同泄漏情景玉米地上部和地下部生物量分析   生長初期CO2泄漏試驗中，玉米地上部和地下部生物量對CO2泄漏也有明顯的閾值響應（圖3）：玉米地上部和地下部的鮮質量、干質量均以情景G8000最低（地上部鮮質量65g，地下部鮮質量24g，地上部干質量14g，地下部干質量4g），極顯著低于最高的對照情景（地上部鮮質量691g，地下部鮮質量200g，地上部干質量98g，地下部干質量37g）。CO2泄漏通量達到500g/(m2•d)之后，玉米地上部和地下部的鮮質量極顯著降低，但是干質量并無顯著性差異；當CO2泄漏通量達到1000g/(m2•d)的泄漏情景時，地下部干質量與CK對照產生顯著差異(P<0.05)，情景G1000、G2000、G4000、G8000的地下部干質量分別是CK對照的50.8%、23.7%、19.4%、10.9%，而地上部干質量與對照情景無顯著差異，情景G1000的地上部干質量是CK對照的96.1%；直到CO2泄漏通量達到2000g/(m2•d)時，地上部和地下部干質量才與CK對照產生極顯著差異，此時情景G2000、G4000、G8000的地上部干質量分別是CK對照的54.3%、31.7%、13.8%。這表明，在CO2泄漏通量達到一定程度之前，地上部和地下部干質量并不會受到明顯抑制，地下部相比較于地上部來說對CO2泄漏更敏感。   2.4不同泄漏情景玉米光合特性變化   光合作用的氣體交換參數主要涉及凈光合速率（Pn）、氣孔導度（Gs）和蒸騰速率（Tr）這3個指標[38]。生長初期CO2泄漏試驗中，CO2泄漏對以上指標的動態變化也有明顯影響，且不同泄漏情景間存在差異（圖4）。與泄漏前1d相比，CK對照、情景G500、G1000、G2000、G4000和G8000在生長季末期的凈光合速率分別減少了7.5%、37.3%、57.2%、98.0%、97.1%和99.2%。對照情景的凈光合速率基本保持穩定，情景G500和G1000的凈光合速率在CO2開始泄漏后的前4d內減少近50%之后也趨于穩定，情景G2000、G4000和G8000的凈光合速率在CO2泄漏后逐漸趨近于0。氣孔導度、蒸騰速率的變化趨勢與凈光合速率類似。對這3個指標進行方差分析，可以看出，對照情景的凈光合速率、氣孔導度和蒸騰速率均為最大，與情景G500、G1000和G2000差異極顯著(P<0.01)。情景G2000、G4000和G8000的凈光合速率、氣孔導度和蒸騰速率基本趨近于0，這3個情景之間均無顯著差異。這表明玉米光合作用對CO2泄漏同樣非常敏感，CO2泄漏通量越大，玉米光合作用受抑制程度越大，當達到2000g/(m2•d)的泄漏通量時光合作用幾乎停止。   2.5不同泄漏情景土壤pH值變化   土壤pH值是一個很重要的土壤指標，大部分土壤中進行的化學反應和化學過程都要受到土壤pH值的影響，它制約著植株和各種土壤微生物所需養分的效力，控制著土壤里各種化學物質的行為[39]。從圖5可以看到，受生長初期CO2泄漏的影響，泄漏情景下的土壤pH值普遍降低，而對照情景的土壤pH值基本保持穩定趨勢。與沒有發生泄漏時（9月11日）的數值相比，情景G500、G1000、G2000、G4000和G8000在泄漏情景下的生長季末期（10月15日）的土壤pH值分別減少了1.9%、5.4%、7.8%、11.5%、11.8%和9.5%，可見CO2泄漏通量越大，土壤酸化程度越大。但是，試驗結果同時顯示，所有情景間pH值的差異還未達到顯著性水平(P<0.05)。   2.6玉米在不同泄漏情景下的受影響程度和耐受閾值   在生長季末期，對呈現在上述圖表里的6種可能泄漏情景下不同植物生理指標的變化進行一個比較，可以看到：對同一指標，CO2泄漏通量越大，該指標受影響程度越大；對不同指標，令植株發生顯著性變化的CO2泄漏通量閾值范圍也有不同（圖6）。本研究應用方差分析，對同一指標在各泄漏情景下的差異性進行統計檢驗，把與CK情景發生顯著性差異的最小CO2泄漏通量作為本試驗所設置的5種存在泄漏情景中的閾值下限，把令植株停止正常生長發育的最小CO2泄漏通量作為閾值上限，并綜合各指標的閾值范圍以確定玉米對地質封存CO2泄漏的耐受閾值。   綜合前文第2.1至第2.4部分對各指標的統計檢驗結果，結合圖6可看出：播種期CO2泄漏，對玉米的出苗影響最為嚴重，500g/(m2•d)的CO2泄漏通量已讓出苗受到極顯著的抑制，當達到2000g/(m2•d)時即很難出苗。對于生長期CO2泄漏，影響可能稍微輕一點，玉米株高在CK對照、情景G500和G1000之間并無顯著性差異，CO2泄漏通量達到2000g/(m2•d)時株高增長速度才極顯著降低(P<0.01)；不同泄漏情景下玉米可見葉數、全展葉數和枯葉數的差異性與株高相似，CO2泄漏通量達到2000g/(m2•d)時產生極顯著差異；地下部干質量在1000g/(m2•d)的CO2泄漏通量下與CK對照產生顯著差異(P<0.05)，在2000g/(m2•d)的CO2泄漏通量下地上部和地下部干質量均與CK對照產生極顯著差異；凈光合速率和蒸騰速率對泄漏情景同樣非常敏感，在CO2泄漏通量為500g/(m2•d)時即產生極顯著降低，達到2000g/(m2•d)時光合作用幾乎停止。   不同泄漏情景對玉米各種生理指標的影響最終都會反映在地上部和地下部生物量上，可作為確定農業生態系統對地質封存CO2泄漏耐受閾值的主要參數。有研究表明，由于地上部干質量主要是光合作用的結果，地下部通過地上部干質量來影響產量水平，因此，地上部干質量與產量的關系要比地下部干質量與產量的關系更密切[40]。如果以地上部干質量的極顯著降低為主要判別標準，結合作物株高、葉片數、凈光合速率和蒸騰速率等描述植物生長狀況的指標，可以得到：對于生長期CO2泄漏試驗來說，玉米對地質封存CO2泄漏的耐受閾值上限為2000g/(m2•d)的CO2通量，在達到一定程度（500g/(m2•d)）之前，作物大部分指標的變化并不顯著；生長季末期，處于500～2000g/(m2•d)耐受閾值范圍之內的近地表作物將受到極顯著影響；大于2000g/(m2•d)以上的CO2泄漏情景，玉米生長發育將停止甚至死亡。同時，對于播種期CO2泄漏試驗來說，雖然玉米能出苗的CO2通量閾值范圍也為500～2000g/(m2•d)，但500g/(m2•d)的閾值下限已使得玉米出苗率減半，在播種期泄漏試驗下的玉米長勢可能要遠弱于生長初期泄漏試驗，這也反映了玉米對地質封存CO2泄漏的耐受閾值的復雜性。#p#分頁標題#e#   3討論   最早關于封存CO2泄漏將導致的潛在環境影響的報道大約出現在2003年左右[41]，以往大多數研究是基于地下深處釋放CO2的天然試驗場，自然環境在長期過程后的適應性和恢復過程被忽視[22]；而最近出現的一些人工模擬試驗，對現實可能泄漏情景的多樣性考慮不夠。這些研究都存在特定性，并且由于時空尺度的不同，使得分析的結果難以具有可比性。   本研究認為，確定地質封存CO2泄漏過程中對地表生態系統可能造成的影響需要將各種泄漏情景結合起來考慮，這樣才能全面合理地評價CO2泄漏過程對地表生態系統的各種可能影響。CO2泄漏通量作為人工模擬地質封存CO2泄漏的關鍵指標，與CO2泄漏過程緊密相關，能綜合反映試驗區泄漏情景，而且能通過不同泄漏通量來模擬各種泄漏情景下對地表生態系統的影響。因此，本研究選擇CO2泄漏通量作為研究地質封存CO2泄漏對地表生態系統影響的指標，通過分析各種泄漏通量下地表生態系統所可能出現的變化，可以進行相關的風險評價。同時，通過地表生態系統對不同泄漏情景的閾值響應可以實現對CO2泄漏的影響評估，克服了以往以單一泄漏速率為研究對象進行影響研究的局限。本研究所設置的6種可能泄漏情景中，注入速率最大的為0.318L/min，相當于0.3t/a，而Sleipner項目注入速率大概為100萬t/a[15]，相比較而言，本人工模擬試驗設置的泄漏速率還不到Sleipner項目注入速率的0.00003%。盡管如此，需要強調的是本試驗注入速率的選擇并不是暗示此泄漏速率會在類似實際背景下發生，而是為了探索CO2泄漏速率與地表生態系統受影響程度之間的聯系等現實目的。國外有研究者發現，天然泄漏點地表中心CO2通量達2000～3000g/(m2•d)時，附近植物幾乎不能生長[22]，而同時考慮到其大田環境存在CO2橫向遷移的過程[31]，泄漏點地下通量要遠高于地表，使得本盆栽試驗所設置的6種可能泄漏情景中的最大注入通量會稍大于上述數值。同時，本試驗結果所得2000g/(m2•d)的耐受閾值上限與此基本相吻合。   地質封存CO2泄漏對近地表作物的影響可通過出苗率、株高、葉片數、地上部和地下部生物量等植物形態生理因素的改變來準確地被識別。雖然現有的研究已經初步地模擬了地質封存CO2泄漏的各種情景，并且對CO2泄漏所可能會造成的一系列農業生態和環境影響指標進行了試驗分析，結果證實影響極顯著，但其影響機理仍待深入研究。通過對能深層次反映各種植物形態生理指標變化的土壤學指標進行分析，能很好地理解地質封存CO2泄漏對作物生長環境的影響。IPCC特別報告[1]指出，農業生態環境受到的影響，可能源于土壤的酸化和土壤中CO2/O2的置換[30]。但本文不同泄漏情景下土壤pH值的變化并未達到顯著性水平，土壤酸化機制的影響比預期的程度要小，可能是泄漏持續時間相對較短，土壤pH值的變化還沒有足夠的時間反應出來。   植物對地質封存CO2不同泄漏情景的響應不僅受植物生長環境改變的影響，同時也由植物自身逆境耐受性高低決定。植物葉片水分利用效率是評判其適宜程度的綜合性指標[42]，高水平的葉片WUE是植物逆境耐受性高的典型性狀[43]。通過對不同泄漏情景下玉米葉片水分利用效率的變化趨勢進行分析（圖7），不難看出，在沒有CO2泄漏的情景下，情景G500、G1000、G2000、G4000和G8000與對照情景在WUE上無顯著差異；而在CO2泄漏情景下的生長季末期，僅有泄漏通量較低的情景G500和G1000與對照情景無顯著性差異，泄漏通量大于2000g/(m2•d)的情景G2000、G4000和G8000相比于對照情景已經極顯著降低，且情景G2000、G4000和G8000這三者之間也存在極顯著差異。這與本研究各種植物生理特征指標對不同CO2泄漏情景的響應一致。   本研究中還存在一些不足和不確定性，主要有以下幾個方面：第一，是地質封存CO2泄漏情景的不確定性。雖然CO2向上的遷移是顯而易見的，但是其橫向的遷移機制也很復雜[44]，尤其是在土壤深層的氣體遷移范圍大致受到土壤質地、泄漏源深度以及地形邊界等因素的控制，注入CO2只有不到1/3能從地表試驗區域邊界內泄漏上來[31]，這表明任何泄漏情景對近地表作物的影響都將顯著依賴于泄漏CO2在土壤深層的遷移路徑和它最終在地表的空間分布[22]。本研究利用盆栽試驗排除CO2的橫向遷移是對CO2泄漏路徑的簡化，因此排除實際存在的CO2橫向遷移情景是本研究不確定性的來源之一；第二，是影響和耐受閾值評價方法的不足。由于受本研究自身條件的限制，在指標選擇方面，主要針對植物形態生理和土壤基本理化性質等指標的測量，而對土壤有機質、土壤含水率、營養元素（N、P、K）、土壤微生物甚至作物細胞層面等的變化沒有涉及。West等[31]的研究發現，地質封存CO2泄漏導致了微生物總量的顯著下降，礦物質無明顯改變；而蚯蚓糞數量則顯著增多[30]。因此，包括土壤相關數據在內的評價指標的缺乏是本研究的不確定性來源之一；第三，是對未來作物適應能力和農業環境恢復力的不可預見性。長期的試驗研究必須考慮部分作物對環境的適應[22]，以及生態環境受CO2泄漏影響后的恢復速率[31]；第四，是可能對地表生態系統造成顯著影響的CO2泄漏速率的不知。本研究多個泄漏情景下設定的CO2注入值可能過高和過寬，生長初期CO2泄漏試驗中泄漏通量最高的3個情景下的植株幾乎停止生長，播種期CO2泄漏試驗中最小的G500情景已使出苗率減半；第五，是沒有完全覆蓋主要農田生態系統類型。為全面反映封存CO2泄漏對農田生態系統的影響，研究對象還可以從本文的玉米等C4作物擴展到小麥、水稻等C3作物。   4結論   1）本試驗利用盆栽方式人工模擬地質封存CO2泄漏的情景，通過構建一組相互獨立的封存CO2泄漏人工模擬平臺，定量控制土壤中CO2的泄漏速率，形成不同的土壤CO2通量，模擬不同泄漏情景對近地表生態系統的影響，影響效果明顯。   2）封存CO2泄漏對地表農業生態系統的影響是存在的。當CO2泄漏通量達到一定程度后，地表作物生長發育受到明顯抑制——出苗率降低近半，株高、葉片數、地上部和地下部生物量也明顯減少，光合作用受到極顯著影響，土壤pH值下降。  #p#分頁標題#e# 3）地質封存CO2泄漏對玉米播種期出苗率影響很大，不僅會延緩出苗時間、降低出苗率，而且隨著不同情景之間泄漏通量的增大，影響也加深：泄漏通量為500g/(m2•d)的情景下，玉米出苗受到極顯著抑制，達到本試驗所設置的5種存在泄漏情景中的閾值下限；泄漏通量為2000g/(m2•d)的情景下，即很難出苗，可為閾值上限。   4）玉米生長初期，各植物形態生理指標的改變會在CO2泄漏通量較高的情景下發生，在達到一定程度（500g/(m2•d)）之前這些改變并不顯著，處于500～2000g/(m2•d)泄漏情景之中的近地表作物受到顯著影響，大于2000g/(m2•d)泄漏情景中的玉米生長發育將會停止甚至死亡——即針對本試驗所設置的5種存在泄漏情景而言，500～2000g/(m2•d)的通量范圍為影響玉米正常生長發育的耐受閾值。   5）地質封存CO2泄漏情景尚存在一定的復雜性和不確定性，需要多學科研究交叉進行。本研究僅探討了地質封存CO2泄漏對農業生態系統形態生理指標等的影響研究，并未探討影響作物生長發育的具體驅動因素，對泄漏CO2在土壤深層橫向遷移所造成的不確定性把握不足，還需要更加深入廣泛的指標測量和數據采集。根據本研究所得的耐受閾值范圍，建議同類試驗設置CO2注入通量時可小于2000g/(m2•d)，并對0～500g/(m2•d)的情景區間進行進一步細分。同時，需要重點觀測土壤中的物理化學過程變化對作物生長發育的影響，以深入認識封存CO2泄漏對生態環境影響的機理。