- Trang Chủ
- Lâm nghiệp
- Ước tính khả năng trao đổi CO2 của hệ sinh thái rừng ngập mặn cần giờ bằng phương pháp Eddy Covariance
Xem mẫu
- TAP CHI SINH HOC 2019, 41(2se1&2se2): 377–384
DOI: 10.15625/0866-7160/v41n2se1&2se2.14149
ESTIMATION OF NET ECOSYSTEM CO2 EXCHANGE IN CAN GIO
MANGROVE ECOSYSTEMS USING EDDY COVARIANCE TECHNIQUE
Do Phong Luu*, Vitaly K. Avilov, Nguyen Van Thinh
Joint Russian - Vietnamese Tropical Scientific Research and Technological Center,
Southern Branch, Vietnam
Received 10 August 2019, accepted 27 September 2019
ABSTRACT
This article presents the results of the monitoring on carbon absorption of Can Gio mangrove
ecosystem based on the approach of Eddy-Covariance technique through the system of CO 2
fluxes observation tower. During the two years period (from May 2017 to April 2019), the
results of processing and analysis of the database obtained from specialized monitoring
instruments showed that CO 2 content was absorbed/discharged between mangrove ecosystem
and the atmosphere depended on the day and night time due to photosynthesis of vegetation.
The strongest absorption time of CO 2 is from 11:00 am to 12:00 pm. From 06:00 pm to 08:00
am next morning, a small amount of CO 2 is released into the atmosphere. The monthly average
carbon absorption capacity was 108.835 gC/m2, the lowest was 62.88 gC/m2 (12/2017), the
highest was 167.16 gC/m2 (4/2018). The total amount of carbon absorbed in the first 12
months was 1,321 gC/m2 and 1,293 gC/m2 for the next period (equivalent to ~48 tCO 2/ha). In
summary, Can Gio mangrove Biosphere Reserve is considered a significant carbon sink in the
tropics.
Keywords: Net ecosystem exchange of CO2, eddy covariance, mangrove forest, Can Gio.
Citation: Do Phong Luu, Avilov V. K., Nguyen Van Thinh, 2019. Estimation of net ecosystem CO2 exchange in Can
Gio mangrove ecosystems using Eddy Covariance technique. Tap chi Sinh hoc, 41(2se1&2se2): 377–384.
https://doi.org/10.15625/0866-7160/v41n2se1&2se2.14149.
*
Corresponding author email: dophongluu@gmail.com
©2019 Vietnam Academy of Science and Technology (VAST)
377
- TAP CHI SINH HOC 2019, 41(2se1&2se2): 377–384
DOI: 10.15625/0866-7160/v41n2se1&2se2.14149
ƯỚC TÍNH KHẢ NĂNG TRAO ĐỔI CO2 CỦA HỆ SINH THÁI RỪNG NGẬP
MẶN CẦN GIỜ BẰNG PHƯƠNG PHÁP EDDY-COVARIANCE
Đỗ Phong Lưu*, Vitaly K. Avilov, Nguyễn Văn Thịnh
Trung tâm Nhiệt đới Việt - Nga, Chi nhánh phía Nam
Ngày nhận bài 10-8-2019, ngày chấp nhận 27-9-2019
TÓM TẮT
Bài báo giới thiệu kết quả nghiên cứu khả năng hấp thụ carbon của hệ sinh thái rừng ngập mặn Cần
Giờ trên cơ sở tiếp cận phương pháp phương sai rối Eddy-Covariance qua hệ thống Tháp quan trắc
dòng CO2. Trong khoảng thời gian 2 năm (từ tháng 5/2017 đến tháng 4/2019), kết quả xử lý, phân
tích các số liệu thu được từ thiết bị quan trắc chuyên dụng cho thấy: Hàm lượng CO2 trao đổi (hấp
thụ và phát thải) giữa rừng ngập mặn với khí quyển phụ thuộc vào yếu tố thời gian ngày và đêm do
quá trình quang hợp của thực vật. Thời điểm CO2 hấp thụ mạnh nhất vào khoảng 11 giờ đến 12 giờ.
Một phần hàm lượng CO2 bị phát thải vào khí quyển trong thời gian 18 giờ h m trước tới giờ
h m sau Khả năng hấp thụ carbon trung bình tháng là 108,835 gC/m2, thấp nhất là 62,88 gC/m2
(12/2017), cao nhất 167,16 gC/m2 (4/2018). Tổng lượng carbon hấp thụ trong 12 tháng đầu là 1.321
gC/m2 và 1.293 cho 12 tháng kế tiếp (tương đương ~48 tấn CO2/ha năm) Khu Dự trữ sinh quyển
rừng ngập mặn Cần Giờ được xác định là “bể” chứa carbon quan trọng ở vùng nhiệt đới.
Từ khóa: Hấp thụ carbon, phương pháp Eddy Covariance, rừng ngập mặn, Cần Giờ.
*Địa chỉ liên hệ email: dophongluu@gmail.com
MỞ ĐẦU ngày của một hệ sinh thái rừng, nhiều nghiên
Trong những năm gần đ y, việc xác định cứu đã sử dụng phương pháp t nh toán hác
lượng carbon C) t ch tụ của các iểu thảm được phát triển ở những năm 90 của thế kỷ
thực vật rừng được các nhà nghiên cứu trong trước, đ là phương pháp Eddy Covariance
nước thực hiện chủ yếu theo phương pháp (EC) Phương pháp này được đánh giá c cơ
điều tra sinh khối Biometric) trên cơ sở chia sở khoa học rõ ràng, với độ tin cậy cao
rừng, lấy m u thực vật, ph n t ch carbon (Burba, 2013; Trần Công Huấn và nnk.,
Phương pháp này ch cho ph p ước t nh lượng 2012). Hiện nay, phương pháp EC đang được
carbon trên một diện tích rừng trong một thời sử dụng rộng rãi tại các khu rừng n đới
điểm nhất định và c thể cần đến việc chặt hạ (Kominami et al., 2008; Elbers et al., 2011),
cây rừng để xác định sinh khối của chúng. các khu rừng nhiệt đới (Đinh Bá Duy, 2015;
Ngoài ra, sử dụng phương pháp sinh hối để Saigusa et al., 2008) và tại rừng ngập mặn
xác định lượng carbon trong các loài thực vật (Barr et al., 2012).
nghiên cứu thường mang t nh đại diện, không Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu
thể tính toán hết các loài thực vật khác trong kết quả bước đầu ước tính trao đổi thực CO2
quần xã, cũng như chưa t nh đến hàm lượng của hệ sinh thái (Net ecosystem exchange of
carbon trong các thành phần khác tham gia hệ CO2 - NEE) ở rừng ngập mặn (RNM) Cần Giờ
sinh thái như trong đất, trầm tích, thủy vực... thông qua phương pháp Eddy Covariance trên
(Bảo Huy, 2009; Viên Ngọc Nam, 2011). hệ thống Tháp quan trắc khí hậu của Trung
Để xác định lượng CO2 và một số thông tâm Nhiệt đới Việt - Nga, trong thời gian 2
số h tượng tại bất kỳ thời điểm nào trong năm (từ tháng 5/2017 đến tháng 4/2019).
378
- Ước tính khả năng trao đổi CO2
VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN tượng khác của RNM Cần Giờ. Tọa độ:
CỨU 10o27’15,2” vĩ Bắc và 106o53’32,4” inh Đ ng
Bắt đầu hoạt động từ tháng 3/2017, tháp (hình 1) Đ y là hu vực RNM đặc trưng với
quan trắc khí hậu Cần Giờ đặt tại Trạm Nghiên loài thực vật chiếm ưu thế là Đước đ i
cứu, ứng dụng và thử nghiệm Cần Giờ/Trung (Rhizophora apiculata) và Mấm trắng
tâm Nhiệt đới Việt - Nga (xã Long Hòa) được (Avicennia alba) có chiều cao khoảng 10–15 m
xây dựng với mục đ ch quan trắc dòng nhiệt, xen l n các c y con, c y chưa trưởng thành và
hơi nước, khí CO2 và một số thông số khí một số loài thực vật ngập mặn khác.
Hình 1. Vị tr địa lý Tháp quan trắc khí hậu Cần Giờ
Phương pháp EC được sử dụng để ước (hình 1). Mật độ dòng photon quang hợp-
tính NEE thông qua việc giám sát liên tục quá Photosynthetic photon flux density (PPFD)
trình trao đổi khí CO2 của thực vật với môi đo bởi cảm biến lượng tử (LI ‐ 190SB, LI ‐
trường xung quanh. Trên một tháp quan trắc COR, Inc., Lincoln, Nebraska). Nhiệt độ
cao vượt tán rừng, thiết bị phân tích CO2 được h ng h , độ ẩm và lượng mưa được ghi
lắp đặt để đo liên tục quá trình trao đổi khí. nhận bằng thiết bị HMP45C và thiết bị
Mật độ của dòng khí CO2 xác định lượng CO2 TE525WS-L (Campbell Scientific, Inc.,
đi vào và đi ra từ tán rừng (trên một đơn vị Logan, Utah) nhằm khảo sát xu hướng biến
diện tích, trong một đơn vị thời gian). động của quá trình trao đổi CO2 tại khu vực
Các dòng nhiệt hiện (sensible heat), hơi nghiên cứu theo các biến khí hậu.
nước và CO2 đã được đo liên tục từ tháng Do hô hấp của hệ sinh thái (Reco) có liên
5/2017 bằng phương pháp EC th ng qua việc quan mật thiết với nhiệt độ không khí, mối
sử dụng máy đo gi siêu m ba chiều (3-Axis quan hệ theo hàm mũ giữa trao đổi sinh thái
Anemometer WindMaster Pro, Gill ròng về đêm và nhiệt độ h ng h thường
Instruments Limited, Hampshire, UK) và được sử dụng để mô hình hóa Reco trong thời
máy phân tích khí hồng ngoại (LI-7500 RS gian khi tổng năng suất của hệ sinh thái GEP
Open Path CO2/H2O Gas Analyzer, LI-COR, (Gross ecosystem production) là 0. Phương
Utah) lắp đặt trên Tháp ở độ cao 32 m trình (1) là một công thức thực nghiệm thể
379
- Do Phong Luu et al.
hiện mối quan hệ giữa nhiệt độ không khí T KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
(oC) và hô hấp của hệ sinh thái (Reco) tại vị trí
Sự biến động NEE trong ngày
đo bằng phương pháp EC Trong điều kiện
tĩnh lặng của dòng h ng h , để tránh sự Trong quá trình xử lý, phân tích số liệu,
đánh giá sai th ng lượng trao đổi vào những chúng tôi nhận thấy lượng CO2 trao đổi phụ
đêm c độ nhiễu loạn không khí thấp (u* < thuộc vào thời gian ngày, đêm Ở những thời
0,2 m/s) giá trị của NEE được thay thế bằng điểm c ánh sáng mạnh (ban ngày), qua quá
phương trình 1) Saigusa et al., 2002). trình quang hợp của thực vật, dòng CO2 di
chuyển từ h quyển xuống RNM, đ y ch nh
Reco A.QT 10 10 (1) là lượng đã được t ch lũy sinh thái Ngược lại
trong thời điểm ánh sáng mặt trời quá yếu
(Q = 2,57; A = 0,17 mol/m2/day). hoặc h ng c ban đêm), cơ chế h hấp của
Trong báo cáo của chúng tôi, các giá trị thực vật thay đổi từ hấp thụ sang phát thải
hàng ngày (24 giờ) của các thành phần trong CO2 hiến cho dòng CO2 di chuyển ngược trở
quỹ carbon được ước tính gồm sản lượng thực lại từ hệ sinh thái vào h quyển
hệ sinh thái NEP (Net ecosystem production) Quá trình biến động trong ngày của lượng
và tổng sản lượng sơ cấp GPP (gross primary CO2 trao đổi giữa RNM Cần Giờ và h quyển
production) dựa trên hàm lượng CO2 trao đổi được minh họa trong hình 2 tổng hợp dữ liệu
thuần hàng ngày (NEE). NEP và NEE là các của tháng 04/2019).
thuật ngữ tương đương đề cập đến sự cân
Hình 2 cho thấy, trong tháng /2019 lượng
bằng giữa hấp thụ và giải phóng carbon. Tuy
CO2 được hệ sinh thái hấp thụ trong khoảng
nhiên, các giá trị NEP thường mang dấu
thời gian từ giờ sáng tới giờ chiều, biểu
dương để ch sự t ch lũy carbon của hệ thống hiện là NEE < 0. Thời điểm hấp thu nhiều nhất
quan điểm của nhà sinh vật học) trong khi là từ 12 giờ đến 13 giờ hi mà cường độ bức xạ
các giá trị NEE thường có dấu m để ch sự mặt trời mạnh nhất Còn hi vào ban đêm, một
hấp thụ carbon từ khí quyển quan điểm của lượng CO2 được phát thải từ hệ sinh thái vào
nhà h tượng học). khí quyển (NEE > 0), khoảng thời gian hoạt
NEP NEE (2) động mạnh từ 18 giờ h m trước tới giờ h m
sau và mạnh nhất tại l c giờ đến 7 giờ sáng.
và: GPP NEP Reco (3) Tuy nhiên, tính chung trong ngày thì hệ sinh
Giá trị Reco hàng ngày được tính bằng phương thái v n đ ng vai trò hấp thụ carbon với ước
trình (1) với T = Tair_32m (oC) (Saigusa et al., lượng trung bình ngày là 3,367 gC/m².24 h
2005). (tháng 4/2019).
Hình 2. Dao động của NEE trong ngày tại RNM Cần Giờ (tháng 4/2019)
380
- Ước tính khả năng trao đổi CO2
Sự biến động các thành phần NEE, GPP và lượng cho quá trình quang hợp phát xạ từ mặt
Reco theo các thời điểm trong năm trời không bị mây mù che phủ đạt giá trị cực
Trong thời gian từ 5/2017 đến tháng đại. GPP và NEE biến động tương đồng nhau
4/2019, các giá trị NEE, GPP và Reco ghi nhận và cùng đạt mức cực đại trong mùa khô và
tại RNM Cần Giờ được trình bày tại bảng 1 và cực tiểu trong mùa mưa.
hình 3. Tuy có sự biến động theo mùa nhưng theo
quan sát của chúng tôi RNM Cần Giờ hấp thụ
Bảng 1: Các thành phần NEE, GPP, Reco tại mạnh CO2 từ khí quyển Vào ban đêm. CO2
RNM Cần Giờ phát tán vào khí quyển, song khối lượng
không lớn Vai trò “bể - nguồn” của RNM
Thời NEE Reco GPP thay đổi liên tục từ ngày sang đêm, nhưng
gian gC/m².mon gC/m².mon gC/m².mon NEE có giá trị âm ở tất cả các tháng cho thấy
May-17 -107,52 361,56 469,08 RNM đã đ ng vai trò như một “bể” chứa
Jun-17 -109,44 335,16 444,60 carbon khi tiếp nhận lượng CO2 từ khí quyển
Jul-17 -139,20 323,88 463,20 thông qua hô hấp (chủ yếu nhất là quang hợp
Aug-17 -90,36 347,16 437,52 của thực vật). Giá trị t ch lũy của tháng đạt
Sep-17 -72,24 348,12 420,48 cao nhất là 167,16 gC/m2 vào tháng 4/2018,
Oct-17 -109,08 324,48 433,56 thấp nhất là 62,88 gC/m2 vào tháng 12/2017,
Nov-17 -71,04 319,44 390,48 giá trị trung bình đạt 108,835 gC/m². Tổng
Dec-17 -62,88 296,04 358,92 lượng carbon hấp thụ trong 12 tháng đầu là
Jan-18 -102,12 294,0 396,12 1.321 gC/m2 và 1.293 cho 12 tháng kế tiếp
Feb-18 -132,72 257,64 390,36 tương đương ~ tấn CO2/ha năm).
Mar-18 -157,80 316,32 474,12 Theo thống kê của Kato và Tang (2008),
Apr-18 -167,16 333,60 500,76 GPP hàng năm tổng NEP và Reco) được báo
May-18 -68,76 375,0 443,76 cáo cho các hệ sinh thái nhiệt đới thường vượt
Jun-18 -104,76 327,12 431,88 quá 3.000 gC/m2 năm, với giá trị trung bình
Jul-18 -103,44 333,36 436,92 toàn cầu là 3.551 ± 160 gC/m2 năm Luyssaert
Aug-18 -103,56 330,60 434,16 et al., 2007). Các giá trị GPP này thấp hơn so
Sep-18 -84,72 308,64 393,36 với ước tính của chúng tôi tại RNM Cần Giờ.
Oct-18 -107,40 343,32 450,60 Đối quá trình hô hấp của hệ sinh thái, ở khu
Nov-18 -107,64 323,52 431,16 vực nhiệt đới và cận nhiệt đới khác có giá trị
Dec-18 -95,28 329,52 424,92 Reco là 3.061 ± 162 gC/m2 năm Luyssaert et
Jan-19 -127,08 309,60 436,68 al., 2007), giá trị này cũng thấp hơn so với kết
Feb-19 -161,28 268,56 429,72 quả nghiên cứu của chúng tôi là 3.857,4
Mar-19 -136,20 347,64 483,72 gC/m2 (từ tháng 05/2017 đến tháng 4/2018) và
Apr-19 -90,36 374,04 464,40 3.970,9 gC/m2(từ tháng 5/201 đến tháng
Trung bình -108,835 326,18 435,02 4/2019).
[Nguồn: Trung tâm Nhiệt đới Việt - Nga]. Tổng lượng NEE đo được trong quan sát
của chúng tôi (~1.300 gC/m2/năm) cao hơn
Các kết quả trên bảng 1 và hình 3 cho thấy so với NEE đo được bằng phương pháp EC
trao đổi thực CO2 của hệ sinh thái NEE tại đối với các hệ sinh thái trên cạn (upland
RNM Cần Giờ thường có giá trị cao hơn mức ecosystem) vùng nhiệt đới. Ở rừng nhiệt đới
trung bình tháng (108,835 gC/m²) vào những Brazil, ước t nh NEE dao động từ -560 ÷ -
khoảng thời điểm hi mà cường độ nắng 1190 gC/m2 năm Carswell et al , 2002;
mạnh và thời gian nắng trong ngày dài vào Malhi et al., 2004; Malhi et al., 2009). Ở các
mùa khô (từ tháng 1 tới tháng ) Do đặc thù khu rừng trên cạn của Thái Lan, Malaysia và
RNM là một hệ sinh thái đất ướt (wetland) với Indonesia giá trị NEE dao động từ - 0 đến
chế độ ẩm dồi dào, bức xạ lớn và đều đặn, đặc +180 gC/m2 năm Hirata et al , 200 ) Tại
biệt trong những tháng h ng c mưa, năng rừng ẩm thường xanh Nam Cát Tiên (t nh
381
- Do Phong Luu et al.
Đồng Nai), giá trị NEE xác định được là - sẽ c xu hướng hạ thấp ước tính hô hấp của
401, -453, -513 gC/m2 năm lần lượt vào các hệ sinh thái xuất phát từ các ph p đo EC Thí
năm 2012, 2013 và 2014 (Đinh Bá Duy, dụ, vi sinh vật đáy ph n hủy POC và DOC sẽ
2015). NEE tương đối cao của RNM có thể phát thải CO2 trực tiếp vào rừng ngập mặn
được giải th ch do quá trình t ch lũy sinh (Souza et al., 2009) và từ các khu rừng nhiệt
khối cao trong khi quá trình hô hấp dị dưỡng đới trên mặt đất (Mayorga et al., 2005) d n
lại thấp, đặc biệt với các khu vực rừng non đến làm tăng giá trị th ng lượng hô hấp đo
đang phát triển mạnh như trong báo cáo của được từ ph p đo EC Tương tự, carbon v cơ
Alongi (2011). Một lý do khác làm ảnh hòa tan DIC), thường được tìm thấy trong
hưởng đến ch số NEE trong RNM là chế độ nồng độ cao trong vùng nước cửa sông
thủy triều ở các vùng ven biển. Không giống (Bouillon et al., 2007a; Miyajima et al.,
như các hu rừng trên cạn, RNM liên tục 2009) Đối với nghiên cứu của chúng tôi, ch
chịu ảnh hưởng bởi hoạt động thủy triều. số NEE có thể chịu tác động bởi yếu tố vị trí
Hoạt động này đem đến một nguồn carbon Tháp quan trắc nằm gần các cửa s ng Đồng
đáng ể gồm carbon hữu cơ hạt (POC), Tranh, Lòng Tàu và Xoài Rạp. Do yếu tố địa
carbon hữu cơ hòa tan DOC) và carbon v lý này, khu vực quan trắc liên tục tiếp nhận
cơ hòa tan DIC) Barr et al , 2010) Tổng nguồn carbon dồi dào do thủy triều tập trung
hợp các nghiên cứu trước đ của Barr ch ra các dòng POC, DOC và DIC dọc theo các
quá trình phát thải của các nguồn carbon này con s ng đổ về khu vực cửa sông.
Hình 3: Giá trị NEE, GPP và Reco tại RNM Cần Giờ
KẾT LUẬN lượng carbon hấp thụ trung bình ngày (tính
Trong giai đoạn từ tháng 5/2017 đến tháng riêng trong tháng 4/2019) là 3,367 gC/m².
4/2019, các kết quả nghiên cứu, tính toán cho Tổng hàm lượng carbon đã hấp thụ từ khí
thấy RNM Cần Giờ hấp thụ carbon ở tất cả quyển trung bình trong 12 tháng đạt ~1.300
các tháng. Giá trị trung bình tháng ghi nhận gC/m2 tương đương tấn CO2/ha). Giá trị
được là -108,835 gC/m2, giá trị thấp nhất là này cao hơn so với các kết quả nghiên cứu ghi
-62,88 gC/m2 (12/2017), cao nhất -167,16 nhận được ở một số khu rừng nhiệt đới trên
gC/m2 (4/2018). cạn với cùng phương pháp nghiên cứu.
Có thể coi RNM Cần Giờ là một “bể” Do thời gian quan trắc còn ít, cần tiếp tục
chứa carbon thu nhận từ khí quyển. Hàm các nghiên cứu với kế hoạch l u dài trong đ
382
- Ước tính khả năng trao đổi CO2
có xem xét các yếu tố h tượng liên quan cụ of net ecosystem productivity: A practical
thể là tác động của hoạt động thủy triều tại approach applied to a mid latitude
khu vực nghiên cứu và ảnh hưởng của n đến temperate pine forest. Agricultural and
giá trị th ng lượng hô hấp đo được từ phép Forest Meteorology, 151: 1823–1830.
đo EC để có thể đánh giá khả năng hấp thụ Đinh Bá Duy, 2015 Nghiên cứu xác định
CO2 của RNM Cần Giờ một cách đầy đủ lượng Carbon trao đổi (hấp thụ) của hệ
nhất. sinh thái rừng mưa nhiệt đới Nam Cát
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiên bằng phương pháp Eddy-Covariance.
Alongi D. M., 2011. Carbon payments for Hội Nghị khoa học toàn quốc về sinh thái
mangrove conservation: ecosystem và tài nguyên sinh vật lần thứ 6. Hà Nội
constraints and uncertainties of 21/10/2015, tr. 1310–1316.
sequestration potential. Environmental Hirata R., Saigusa N., Yamamoto S., Ohtani
Science & Policy, 14: 462–470. Y., Ide R., Asanumae J., Gamo M., Hirano
Bảo Huy, 2009 Phương pháp nghiên cứu ước T., Kondo H., Kosugi H., Li S. G., Nakai
tính trữ lượng cacbon của rừng tự nhiên Y., Takagi K., Tani M. and Wang H.,
làm cơ sở tính toán lượng CO2 phát thải từ 2008. Spatial distribution of carbon
suy thoái và mất rừng ở Việt Nam. p balance in forest ecosystems across East
chí Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, Asia. Agricultural and Forest
1: 85–91. Meteorology, 148: 761–775.
Barr J. G., Engel V., Fuentes J. D., Zieman J. Trần Công Huấn, Đinh Bá Duy, Kurbatova J
C., O’Halloran T. L., Smith T. J. and A., Deshcherevskaya O. A., Avilov V. A.,
Anderson G. H., 2010. Controls on 2012 Cơ sở lý thuyết của phương pháp
mangrove forest atmosphere carbon phương sai rối trong nghiên cứu dòng
dioxide exchanges in western Everglades nhiệt, ẩm, khí CO2 và các đặc trưng ỹ
National Park. Journal of geophysical thuật của Trạm quan trắc dòng Nam Cát
research, 115: G02020. Tiên. T p chí Khoa học và Công nghệ
doi:10.1029/2009JG001186. Nhiệt đới, 1: 100–107.
Barr J. G., Engel V.,. Smith T. J. and Fuentes Kato T. and Tang Y., 2008. Spatial variability
J. D., 2012. Hurricane disturbance and and major controlling factors of CO2 sink
recovery of energy balance, CO2 fluxes strength in Asian terrestrial ecosystems:
and canopy structure in a mangrove forest Evidence from eddy covariance data.
of the Florida Everglades. Agricultural Global Change Biology, 14: 2333–2348.
and Forest Meteorology, 153: 54–66. Kominami Y., Jomura M., Dannoura M., Goto
Burba G., 2013. Eddy Covariance method for Y., Tamai K., Miyama T., Kanazawa Y.,
scientific, industrial, agricultural and Kaneko S., Okumura M., Misawa N.,
regulatory applications: A field book on Hamada S., Sasaki T., Kimura H. and
measuring ecosystem gas exchange and Ohtani Y., 2008. Biometric and eddy
areal emission rates. Li-Cor Biosciences, covariance based estimates of carbon
Lincoln. USA: 345 p. balance for a warm temperate mixed
Carswell et al., 2002. Seasonality in CO2 and forest in Japan. Agricultural and Forest
H2O flux at an eastern Amazonian rain Meteorology, 148: 723–737.
forest. Journal of Geophysical Research Luyssaert S. et al., 2007. CO2 balance of
Atmospheres, 107: D20. doi: boreal, temperate, and tropical forests
10.1029/2000JD000284. derived from a global database. Global
Elbers J. A., Jacobs C. M. J., Kruijt B., Jans Change Biology, 13: 2509–2537.
W. P. and Moors E. J., 2011. Assessing Miller S. D., Goulden M. L., Menton M. C.,
the uncertainty of estimated annual totals Rocha H. R., Freitas H. C., Figueira A. M.
383
- Do Phong Luu et al.
S. and Sousa C. A. D., 2004. Biometric primary production and net ecosystem
and micrometeorological measurements of production of a cool-temperate deciduous
tropical forest carbon balance. Ecological forest estimated by the eddy covariance
Applications, 14: 114–126. method. Agricultural and Forest
Malhi Y. et al., 2004. The above-ground Meteorology, 112: 203–215.
coarse wood productivity of 104 Saigusa N., Yamamoto S., Ohtsuka T.,
Neotropical forest plots. Global Change Murayama S., Kondo H. and Koizumi H.,
Biology, 10: 563–591. 2005. Inter-annual variability of carbon
Malhi Y. et al., 2009. Comprehensive budget components in a cool-temperate
assessment of carbon productivity, deciduous forest in Japan (Takayama,
allocation and storage in three Amazonian AsiaFlux). Phyton (Austria) special issue:
forests. Global Change Biology, 15: “APGC 2004”, 45: 81–88.
1255–1274. Saigusa N., Yamamoto S., Hirata R., Ohtani
Viên Ngọc Nam, 2011. Nghiên cứu khả năng Y., Ide R., Asanuma J., Gamo M., Hirano
cố định carbon của rừng ngập mặn trong T., Kondo H., Kosugi Y., Li S. G., Nakai
Khu Dự trữ sinh quyển Cần Giờ, thành Y., Takagi K., Tani M. and Wang H.,
phố Hồ Chí Minh. Báo cáo kết quả nghiên 2008. Temporal and spatial variations in
cứu đề tài Sở KH&CN thành phố Hồ Chí the seasonal patterns of CO2 flux in
Minh. 118 tr. boreal, temperate, and tropical forests in
Saigusa N., Yamamoto S., Murayama S., East Asia. Agricultural and Forest
Kondo H. and Nishimura N., 2002. Gross Meteorology, 148: 700–713.
384
nguon tai.lieu . vn
