化学风化作用对人口密集的热带生物多样性热点地区的碳汇潜力影响：来自河流区域pCO2和δ13C数据的证据

《Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C》：Chemical weathering induced carbon sink potential of a highly populated tropical biodiversity hotspot: Evidences from Riverine pCO 2 and δ13C DIC

热带河流碳循环研究：西高止山脉小尺度河流的CO?排放与碳同位素特征分析显示持续 supersaturation，δ13C-DIC富集（-6.42‰至-14.85‰）证实土壤大气CO?扩散主导无机碳源，强化化学风化作用，凸显该区域作为印度重要碳汇的生态价值。

　　

Kiran Kumar Reddy|Upendra Badimela|Harish Gupta|Shive Prakash Rai|Anoop Krishnan Krishnan|T.M. Vishnu Maya|D.V. Reddy|Devender Kumar

印度特里凡得琅国家地球科学研究中心，695011

摘要

热带河流被广泛认为是二氧化碳（CO₂）的主要排放源，这一现象是由自然过程和人为活动共同驱动的，预计这一规律也适用于热带生物多样性热点地区。本研究通过对该地区小规模河流的常规采样和分析以及数据驱动的方法，为世界人口最密集的生物多样性热点之一——西高止山脉（Western Ghats, WG）提供了基线数据。研究结果表明，该地区二氧化碳分压（pCO₂）持续处于过饱和状态，同时溶解无机碳（δ¹³C_DIC）的稳定同位素组成也表现出富集现象；在季风期和季风后的数值分别为?6.42‰至?14.85‰和?4.49‰至?11.54‰。δ¹³C_DIC的持续富集（-18‰）表明，大气中的二氧化碳扩散到地表土壤是溶解无机碳的主要来源，并驱动了WG流域内的强烈化学风化作用，这一过程不受季节影响。WG地区强大的化学风化潜力，加上其茂密热带森林对二氧化碳的吸收能力，使其成为印度最重要的自然碳封存区域之一。这些发现强调了全面评估二氧化碳来源和汇的紧迫性，同时也突显了推进增强化学风化研究和保护这一原始但人口密集的生物多样性热点地区的重要性。

引言

河流和溪流越来越被认为是全球碳循环中的重要组成部分。尽管它们仅覆盖了地球陆地表面的不到0.5%，但全球河流系统每年释放的二氧化碳量估计为0.65至2.3 Pg（10¹⁵ g），使其成为内陆水域中最大的碳排放源（Butman和Raymond, 2011; Hotchkiss等人, 2015; Lauerwald等人, 2015; Marx等人, 2017; Liu和Raymond, 2018; Winnick和Saccardi, 2024）。尽管过去认为河流是被动碳交换的参与者，但最近的研究表明它们在陆地生态系统、大气和海洋之间的碳交换中起着积极作用（Butman等人, 2016; Raymond等人, 2013; Lauerwald等人, 2015; Liu等人, 2022）。这一认识在IPCC第五次评估报告中得到了强调（IPCC, 2014），并得到了众多研究的支持（Raymond等人, 2013; Marx等人, 2017; Battin等人, 2023），这突显了更好地理解河流环境中二氧化碳动态过程的必要性。然而，关于河流网络中二氧化碳的来源和汇仍存在显著不确定性（Raymond等人, 2013; Raymond和Hamilton, 2018; Battin等人, 2023）。在热带地区，这种不确定性更加突出，因为数据覆盖范围有限，且河流系统的生物地球化学过程通常较为复杂（Lauerwald等人, 2015; Marx等人, 2017; Winnick和Saccardi, 2024）。Park等人（2018）的研究指出，美国（Butman和Raymond, 2011; Hotchkiss等人, 2015; Liu和Raymond, 2018）和英国（Neal等人, 1998; Hotchkiss等人, 2015）河流流域的二氧化碳排放数据记录较为完善。相比之下，其他关键地区，尤其是亚洲河流的数据严重缺失，尽管这些河流可能贡献了全球二氧化碳通量的40-50%（Park等人, 2018）。早期的大多数研究强调了土地利用方式通过加速化学风化和侵蚀作用对二氧化碳通量的影响，这增加了碳酸盐和碳酸氢盐离子进入附近溪流的量（Raymond和Hamilton, 2018; Gu等人, 2022; Dai等人, 2024）。此外，城市和农业区域的扩张也导致了溶解无机碳（DIC）水平的升高，城市发展通过污水处理厂排放物进一步增加了DIC的量（Park等人, 2018; Raymond和Hamilton, 2018; Cao等人, 2024）。农业活动通过增强化学风化作用也促进了DIC的增加（Borges等人, 2018; Dai等人, 2024）。然而，这些理解主要基于来自温带碳酸盐丰富地区的河流和大规模河流流域的研究。相比之下，关于来自硅酸盐岩石（如印度西高止山脉）的小型热带河流的研究仍然较少。

Raymond等人（2013）指出，全球范围内的河流和溪流是二氧化碳的重要来源，其平均平衡分压（pCO₂）为2300 μatm，远高于大气水平。然而，由于缺乏小规模河流的数据，这些全球估计值仍存在不确定性。为了加深对河流-大气二氧化碳交换的理解，量化区域内的pCO₂值尤为重要，特别是在小型山区河流中。同样重要的是确定这些系统中河流pCO₂的来源。溶解无机碳的碳同位素组成（δ¹³C_DIC）是追踪来源的重要指标，包括生物源、地质源、大气输入以及河流系统中的光合作用、呼吸作用、厌氧代谢和DIC转化过程（Brunet等人, 2005; Polsenaere和Abril, 2012; Giesler等人, 2013; Park等人, 2018; Krishna等人, 2019; Dai等人, 2024）。这些过程也影响河流环境中的pCO₂动态。因此，考虑到西高止山脉地区多条西流小规模河流的来源特性，该地区提供了一个独特的自然实验室，用于研究和代表热带小型河流系统的pCO₂动态和DIC来源。因此，本研究旨在：（i）量化pCO₂和DIC的季节性和空间变化；（ii）利用δ¹³C_DIC确定WG小型山区河流的主要DIC来源；（iii）评估pCO₂的排放率以及化学风化在WG地区的二氧化碳封存潜力。

研究区域

西高止山脉（WG）是印度半岛最古老且连续的山脉，面积约为140,000平方公里，沿西海岸延伸约1600公里（图1）。由于地形作用，该地区形成了约600条河流，其中约115条规模较大（Jain等人, 2007）。陡峭的地形使得这些河流的径流速度很快（Reddy等人）

水文地球化学变化

水温范围为21.5°C至31.2°C，DT地区的河流温度始终高于SGT和WDC地区的河流。季节性来看，最高温度出现在季风前（28.5-31.2°C），其次是季风后（26.3-28.5°C），最低温度出现在季风期间（23.5-26.3°C）。在三个地貌单元中，WDC地区的河流年平均温度最低（26.4°C），而SGT地区为27.1°C，DT地区为28.7°C

二氧化碳分压（pCO₂）的不确定性

最近使用传统方法计算pCO₂时存在较大不确定性（Hunt等人, 2011; Long等人, 2015; Abril等人, 2015）。然而，具有酸性条件（pH < 6）和高有机物含量（DOC >250 μM）的河流显示出显著的不确定性（Abril等人, 2015）。在这些流域中，有机碱度的显著贡献可能导致测量值和计算值之间存在较大差异

结论

本研究首次综合评估了西高止山脉沿海河流系统的二氧化碳动态，结合了二氧化碳分压（pCO₂）估算、同位素示踪剂δ¹³C_DIC和基于森林的碳封存估算。所有采样河流的二氧化碳分压均超过大气水平，且表现出明显的空间和季节性变化，这些变化受岩性和季风水文的影响。δ¹³C_DIC值在湿润季节为?10.86 ± 1.48‰，在干燥季节为?9.35 ± 1.79‰

CRediT作者贡献声明

Kiran Kumar Reddy：撰写初稿、软件开发、方法设计、调查实施、数据分析、概念构建。Upendra Badimela：方法设计、数据分析、数据管理。Harish Gupta：撰写、审稿与编辑、数据可视化、验证、监督。Shive Prakash Rai：撰写、审稿与编辑、验证、资源协调。Anoop Krishnan Krishnan：撰写、审稿与编辑、验证、资源协调。T.M. Vishnu Maya：软件开发、方法设计。D.V. Reddy：撰写、审稿

手稿撰写过程中使用生成式AI和AI辅助工具的声明

所有科学内容、解释和结论均由作者独立编辑、审阅和批准，作者对工作的完整性和准确性负全责。在完成本手稿的过程中，作者仅使用基于AI的语言模型（ChatGPT, GPT-5.2; OpenAI）来辅助语言清晰度和可读性。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

我们感谢国家地球科学研究中心（NCESS）和地球科学部的支持与鼓励。同时感谢各位作者提供已发表的数据、可访问的数据门户以及用于数据可视化和最终计算的Google Earth引擎代码。我们也衷心感谢两位匿名审稿人的建设性意见，这些意见显著提高了手稿的质量和可读性。