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modeling methane dynamics in three wetlands in Northeastern China by using the CLM-Microbe model

Ecosystem Health and Sustainability 2022年第1期8卷 109-122页

作者： Yunjiang Zuo Yihui Wang Liyuan He Nannan Wang Jianzhao Liu Fenghui Yuan Kexin Li Ziyu Guo Ying Sun Xinhao Zhu Lihua Zhang Changchun Song Li Sun Xiaofeng Xu Key Laboratory of Wetland Ecology and Environment Northeast Institute of Geography and AgroecologyChinese Academy of SciencesChangchunJilinChina University of the Chinese Academy of Sciences BeijingChina Biology Department San Diego State UniversitySan DiegoCAUSA Key Laboratory of Forest Ecology and Management Institute of Applied EcologyChinese Academy of SciencesShenyangLiaoningChina Department of Soil Waterand ClimateUniversity of MinnesotaSaint PaulMNUSA College of Life and Environmental Sciences Minzu University of ChinaBeijingChina

Wetlands account for up to 70%of the natural source of methane(CH_(4))in terrestrial ecosystems on a global scale.Soil microbes are the ultimate producers and biological consumers of CH_(4)in wetlands.Therefore,simulating microbial mechanisms of CH_(4)production and consumptionwould improve the predictability of CH_(4)flux in wetland ecosystems.In this study,we applied a microbial-explicit model,the CLM-Microbe,to simulate CH_(4)flux in three major natural wetlands in northeastern China.The CLM-Microbe model was able to capture the seasonal variation of gross primary productivity(GPP),dissolved organic carbon(DOC),and CH_(4)flux.The CLM-Microbe model explained more than 40%of the variation in GPP and CH_(4)flux across sites.Marsh wetlands had higher CH_(4)flux than mountain peatlands.Ebullition dominated the CH_(4)transport pathway in all three wetlands.The methanogenesis dominates while methanotroph makes a minor contribution to the CH_(4)flux,making all wetlands a CH_(4)source.Sensitivity analysis indicated that microbial growth and death rates are the key factors governing CH_(4)emission and vegetation physiological properties(flnr)and maintenance respiration predominate GPP variation.Explicitly simulating microbial processes allows genomic information to be incorporated,laying a foundation for better predicting CH_(4)dynamics under the changing environment.

关键词： CH_(4)flux microbe clmmicrobe model wetlands

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