Methane flux dynamics in polygonal tundra investigated by the eddy covariance method

Abstract

Данное исследование посвящено оценке межгодовой динамики эмиссии метана в полигональной тундре на острове Самойловский в 2009-2017 гг. Район исследования расположен в Восточной Сибири в дельте р. Лены. Эта территория относится к зоне распространения многолетней мерзлоты, где сосредоточено большое количество органического углерода, способного при увеличении глубины сезонно-талого слоя выделяться в атмосферу в виде метана. Метан – сильный парниковый газ, оказывающий влияние на изменение климата, поэтому арктические тундровые экосистемы, являющиеся значительным естественным источником метана, требуют особого изучения. В нашем исследовании мы использовали данные, включающие в себя измерения потоков метана и микрометеорологических параметров. Поток метана был измерен с использованием метода вихревой ковариации. Для оценки межгодовой динамики эмиссии метана необходимо выявить факторы, влияющие на этот процесс. Для построения модели, описывающей поток метана, был использован метод множественной нелинейной регрессии. Наиболее значимыми факторами среды, влияющими на поток метана, были определены динамическая скорость ветра, температура почвы, давление и влажность воздуха. С помощью построенной модели были заполнены пропуски в имеющихся измерениях и оценены среднемесячные показатели и летные кумулятивные потоки метана с наименьшей эмиссией 1.28 г/м2 в 2017г. и наибольшей 2.07 г/м2 в 2012г. Средние оценки потоков демонстрируют межгодовые и сезонные флуктуации и отсутствие какого-либо тренда на возрастание или убывание. Практическая значимость разработанной модели заключается в возможности ее применения для заполнения пропусков в данных будущих измерений взамен метода обычной линейной интерполяции, который не отражает реальный природный процесс во всей его сложности.

This study is dedicated to assessment of inter-annual methane flux dynamics in arctic polygonal tundra for the years of 2009-2017 in the Eastern Siberia, The Lena River Delta. This area is underlain by permafrost, which is huge carbon reservoir. Hence, the terrestrial arctic ecosystems are the largest natural source of atmospheric methane in the warming climate. As is well known, methane is a powerful greenhouse gas, thus, a significant driver for a climate change. The database we used in this study contains methane flux and meteorological parameters. Flux measurements were carried out with the eddy covariance technique provided nonintrusive spatially integrated high frequency data at the landscape scale. To assess inter-annual dynamics of methane emission it is necessary to identify processes triggered the emission. A multiple nonlinear regression analysis was applied to create a model, which describes the \methane flux. The most correlated drivers of methane emission were identified as friction velocity, soil temperature, air pressure, and relative air humidity (in the descending order of model parametric weight). The flux model was used for gap-filling with a further assessment of monthly averages and a calculation of cumulative summer methane fluxes for each year. The lowest cumulative summer methane flux was 1.28 g/m2 (in 2017); the highest was 2.07 g/m2 (in 2012). No clear indication of any upward trend was found; it seems that methane emission demonstrates annual fluctuations influenced by a variety of environmental parameters. Despite of the fact that our model is based mostly on meteorological parameters and is not precise enough, it has a practical significance; it is possible to use it as a tool for methane flux data conditioning in the future measurements.