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白及Bletilla striata为兰科Orchidaceae白及属Bletilla多年生草本植物，主产于安徽、浙江、江西、贵州等地[1]，以干燥块茎入药，又名甘根、白给、白芨等[2]。具有收敛止血，消肿生肌的功效，对于咯血、吐血、疮疡肿毒、皮肤皲裂等有效[3]。因白及以其干燥块茎入药，故国内外对白及花的研究较少。白及花期为每年4−5月，花序具花3~10朵，花色为紫红色、粉红色[4]，具有较高的观赏价值，还富含多种花青素等活性成分，其水提物具有较好的抗氧化能力，可作为饮品进行开发利用[5]。花青素(anthocyanidins)为水溶性天然色素，属于多酚化合物中的类黄酮化合物，是由花色苷水解得到的有颜色的苷元[6−7]，但在自然界中很少以游离的苷元而多以糖苷的形式存在[8]。花青素不仅是植物中的主要呈色物质，还具有抗氧化[9]、降血脂[10]、抗癌[11]、抑制神经炎症、改善血管功能[12]、平衡肠道微生物群落[13]、减缓与肝功能及结构有关的衰老恶化[14]与改善轻度至中度痴呆老年人的特定认知结果[15]等功效。花青素稳定性差，在提取纯化过程中易发生降解[16]。微波法对天然色素的提取具有色素产率高、色价高、节省溶剂、节省时间等优点[17]。pH示差法和高效液相色谱法(HPLC)是定量测定花青素的常用方法，两者具有很高的相关性[18]，其中pH示差法被农业化学家协会(AOAC)正式作为研究实验室和食品工业中各种水果和蔬菜总花青素的基本测量方法[19−20]。本研究采用微波法进行响应面优化白及花花青素提取，并采用pH示差法测定白及总花青素，以期为白及花中花青素的综合开发提供理论依据。
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白及花采于浙江省湖州市安吉县上墅乡白及基地。采摘盛花期的白及花，去除花茎部分后，于烘箱50 ℃烘干至恒量(±0.005 g)，打粉后过24目筛。于−20 ℃避光储存，备用。氯化钾(西陇化工股份有限公司)、无水乙酸钠(西陇化工股份有限公司)、盐酸(上海凌峰化学试剂有限公司)、无水甲醇(浙江汉诺化工科技有限公司)均为分析纯。pH计FE20[梅特勒-托利多仪器(上海)有限公司]，AK-1000A 500克摇摆式中药粉碎机(温岭市奥力中药机械有限公司)，DHG-9031A电热恒温干燥箱(上海精宏实验设备有限公司)，FA2204电子分析天平(上海力辰仪器科技有限公司)，NJL07-3型实验微波炉(南京杰全微波设备有限公司)，RE-2000A旋转蒸发器(上海亚荣生化仪器厂)，TDL-50C低速离心机(上海安亭科学仪器厂)，Epoch2酶标仪(美国BioTek仪器有限公司)。
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取白及花粉末加入甲醇溶液(以体积分数为1%盐酸作溶剂)进行微波萃取，离心取上清液，残渣进行再次提取，合并2次上清液于35 ℃旋蒸1 h后用提取剂定容至10 mL，−20 ℃避光保存直至测定。
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因深色花色苷在可见光区的吸收波长范围为465~560 nm[7]，所以取花青素提取液0.2与0.6 mL的pH 1.0缓冲液混匀，于450~600 nm波长范围内以步长5 nm进行扫描，以确定最大吸收波长。
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分别取花青素提取液0.2与0.6 mL的pH 1.0缓冲液或pH 4.5缓冲液混匀，室温下避光反应0~120 min，每隔10 min测定D(530)、D(700)，以确定最佳平衡时间。
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精确称取样品，在料液比为1∶40(料单位为g，溶液单位为mL)、体积分数为80%的甲醇溶液(以体积分数为1%盐酸稀释)、微波功率400 W的条件下提取10 min，冷却至室温后4 000 r·min−1离心15 min，取上清液于35 ℃旋蒸，用提取剂定容至10 mL，为第1次提取液。将残渣重复上述操作，为第2次提取液。共进行4次提取，按2.4分别进行总花青素质量浓度测定，以确定最佳提取次数。
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参考李文峰等[21]总花青素质量浓度测定方法并略作调整。取0.2 mL花青素提取液，分别与0.6 mL的pH 1.0氯化钾缓冲液、pH 4.5醋酸钠缓冲液混匀。室温下避光静置80 min后测定D(530)、D(700)。3次重复，取平均值。总花青素(TAC)质量分数以矢车菊素-3-O-葡萄糖苷(C3G)的含量为标准进行计算，计算公式[22]为：TAC= {[D(530)pH1.0− D(700)pH1.0]−[D(530)pH4.5−D(700)pH4.5]}MWDF/(εL)。其中，TAC青素质量浓度(g·L−1)，D为各pH值下不同波长对应的吸光度，MW为C3G的分子量(449.2)，DF为稀释倍数，ε为C3G的克分子吸光率常数(26 900)，L为比色皿光程(1 cm时，L=1)。再将总花青素质量浓度换算成质量分数进行对比分析。
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以微波功率、甲醇体积分数、提取时间和料液比为单因素，分别进行参数范围的确定，考察不同因素对总花青素提取量的影响。精确称取样品，在甲醇体积分数为80%、料液比(溶质单位为g，溶剂单位mL)1∶40、提取20 min的条件下，进行微波功率(160、240、320、400、480、560、640 W，误差为±5 W)的范围确定；在微波功率560 W、料液比1∶40、提取20 min的条件下，确定甲醇体积分数(20%、40%、60%、80%、100%)的区间范围；在微波功率560 W、甲醇体积分数80%、料液比1∶40的条件下，考察微波时间(2、5、10、20、30 min)的影响；在微波功率560 W、提取20 min、体积分数为80%甲醇的条件下，进行料液比(1∶10、1∶20、1∶30、1∶40、1∶50、1∶60)的范围确定。按2.4分别进行总花青素提取量的计算。
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为获得白及花中花青素的最佳提取工艺条件，在单因素结果的基础上，以总花青素提取量为响应值，选取微波功率(A)、甲醇体积分数(B)、微波时间(C)和料液比(D)为自变量，应用Design-Expert.V8.0.6.1软件，按照Box-Behnken中心组合设计原理，设计4因素3水平的响应面实验。设计因素与水平如表1所示。
表 1 响应面实验因素与水平
Table 1. Coded levels and corresponding actual levels of independent variables used in Box-Behnken design
水平 微波功率
A/W甲醇体积
分数B/%微波时间
C/min料液比
D−1 480 70 10 1∶30 0 560 80 20 1∶40 1 640 90 30 1∶50 -
由图1所示：溶液吸光度在450~530 nm区间逐渐升高，在530 nm处达最大值(0.37)，当波长继续增加溶液吸光度逐渐下降。因此白及花中花青素在可见光谱范围内的最大吸收波长为530 nm。
图 1 白及花中花青素的可见光图谱
Figure 1. Visible light spectrum of anthocyanins of B. striata flowers
由图2所示： D(530)随着时间的延长而降低，50 min后吸光度变化平稳，并在80~100 min范围内最为平稳；在pH 4.5缓冲液中，随着时间的增加，D(530)逐渐降低，在80~90 min时，吸光度相对处于稳定状态。因此，80 min为花青素在缓冲液中的平衡时间。
图 2 白及花中花青素在缓冲液中随时间的吸光度变化
Figure 2. Change in absorbance of anthocyanins in B. striata flower over time in buffer solution
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由图3所示：白及花中花青素随提取次数增加而降低。第1次提取所得总花青素的提取量最大，第2次提取的提取量约为第1次的16.90%，第3、4次提取的提取量约为第1次的0.70%、0.17%。因此，为尽可能对样品提取完全，且提高提取效率不造成溶剂浪费，选择对样品进行2次提取。
图 3 白及花中花青素不同提取次数的提取量差异
Figure 3. Difference in extraction amount of different extraction times of B. striata flower anthocyanin solution
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由图4所示：当微波功率为160~560 W时，总花青素的提取量随着微波功率的增大而提高；微波功率为560 W时出现顶点，而后随着功率增大出现了下降趋势。这是因为在一定范围内，随着微波功率的增大对细胞的破坏力也逐步增强，花青素溶出物增多；但功率过高使得温度升高，对花青素造成了一定程度的破坏，使得提取量降低。因此依据结果选择微波功率480、560和640 W进行响应面实验。
图 4 微波功率对总花青素提取量的影响
Figure 4. Effect of microwave power on the extraction amount of total anthocyanidins
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由图5所示：当甲醇体积分数为20%~60%时，总花青素的提取量没有明显变化；当甲醇体积分数为60%~80%时，提取量随着甲醇体积分数的增加而提高，在80%处达到最大值，随后逐渐下降。说明在一定范围内，提高甲醇体积分数有利于花青素的提取。因此依据实验结果选择甲醇体积分数为70%、80%和90%进行响应面实验。
图 5 甲醇体积分数对总花青素提取量的影响
Figure 5. Effect of methanol concentration on the extraction amount of total anthocyanidins
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由图6所示：在微波时间为2~20 min时，总花青素的提取量随微波时间的延长而提高，在20 min时达到最大值；继续加长提取时间，提取量则下降。这是由于在一定的微波功率下，微波时间越长，对细胞的破坏越彻底，花青素溶出物越多；但微波时间过长会使高温对花青素破坏速度大于花青素浸出速度，花青素总提取量降低。因此依据结果选择微波时间为10、20和30 min进行响应面实验。
图 6 微波时间对总花青素提取量的影响
Figure 6. Effect of microwave time on the extraction amount of total anthocyanidins
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由图7所示：在料液比为1∶10 ~ 1∶40时，总花青素的提取量随着溶剂量的加大逐渐提高；当料液比为1∶40时，提取量达到最大，而后缓慢下降。这是因为增加溶剂量有利于花青素的溶出，但溶剂增加比溶质增加倍数过大会稀释提取液并浪费资源，故提取量下降。依据研究结果选择料液比1∶30、1∶40和1∶50进行响应面实验。
图 7 料液比对总花青素提取量的影响
Figure 7. Effect of solid-liquid ratio on extraction amount of total anthocyanidins
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在单因素实验结果的基础上，设计4因素3水平的响应面实验，以总花青素提取量(Y)为响应值，微波功率(A)、甲醇体积分数(B)、微波时间(C)和料液比(D)为自变量，共进行29次实验，其中5次为验证实验。将结果运用Design-Expert.V8.0.6.1软件进行多元回归拟合，得到回归方程模型：Y=−10.774 63− 0.017 17A+0.153 27B+0.382 88C+0.175 19D+0.000 78AB+0.000 19AC+0.000 78AD−0.002 40BC+0.001 45BD+0.000 23CD−0.000 06A2−0.003 45B2−0.006 70C2−0.008 43D2。
从表2可知：模型项为极显著，其中单项因素A、B、C、D与交叉项AB、AD及二次项C2、D2对总花青素提取量的影响达到极显著水平(P＜0.01)，二次项A2、B2达到显著水平(P＜0.05)，其余项因素不显著(P＞0.05)。该模型失拟项不显著，表明该模型建模成功。其中决定系数R2为0.95，校正系数R2Adj为0.90，表明建立的模型与实际情况拟合度较好，可用来进行分析与预测。由表2中F值可知：4个自变量在本研究实验范围内对提取量影响从大到小依次为A(微波功率)、D(料液比)、B(甲醇体积分数)、C(微波时间)。
表 2 回归模型方差分析
Table 2. Analysis of variance (ANOVA) of regression model
方差来源 平方和 自由度 均方 F P 显著性 样本 30.65 14 2.19 19.85 ＜0.000 1 *** A 11.98 1 11.98 108.61 ＜0.000 1 *** B 2.89 1 2.89 26.18 0.000 2 *** C 1.52 1 1.52 13.83 0.002 3 ** D 4.16 1 4.16 37.70 ＜0.000 1 *** AB 1.56 1 1.56 14.16 0.002 1 ** AC 0.09 1 0.09 0.80 0.387 2 AD 1.57 1 1.57 14.19 0.002 1 ** BC 0.23 1 0.23 2.09 0.170 3 BD 0.08 1 0.08 0.76 0.398 2 CD 0.00 1 0.00 0.02 0.892 0 A2 0.97 1 0.97 8.83 0.010 1 * B2 0.77 1 0.77 6.99 0.019 3 * C2 2.91 1 2.91 26.42 0.000 2 *** D2 4.61 1 4.61 41.81 ＜0.000 1 *** 残差 1.54 14 0.11 失拟项 1.19 10 0.12 1.35 0.413 3 纯误差 0.35 4 0.09 总离差 32.19 28 R2=0.95 R2Adj=0.90 说明：*表示显著(P＜0.05)，**表示极显著(P＜0.01)，***表示极显著(P＜0.001) -
由图8可知：微波功率对提取量的影响最为显著。微波功率与甲醇体积分数和料液比，两两之间交互作用较强，表现为响应面坡度较陡。随着微波功率的增大，花青素的提取量逐渐增加。其余因素间，交互作用相对较弱，即响应面坡度较缓。根据所建立的响应面拟合方程进行参数最优分析，所得预测最佳工艺条件为：微波功率640 W，甲醇体积分数90%，微波时间22.14 min，料液比1∶48.10，在此条件下总花青素提取量为6.83 mg·g−1。结合模型预测最佳条件和实际情况，采用优化条件：微波功率640 W，甲醇体积分数90%，微波时间22 min，料液比1∶48。进行3组平行验证试验，其平均提取量为(6.68 ±0.13) mg·g−1，与理论预测值6.83 mg·g−1基本一致，表明模型与实际拟合情况较好。因此响应面法对白及花中花青素提取工艺的优化具有可行性。
图 8 各因素交互作用对总花青素提取量影响的响应面图
Figure 8. Response surface plots showing the interactive effects of factors on total anthocyanin extraction
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本研究采用微波萃取法进行白及花中花青素的提取。在单因素实验的基础上，采用响应面分析法进行提取条件的优化，并建立了微波功率、甲醇体积分数、提取时间和料液比对总花青素提取量的二次回归方程模型。得到最佳的提取工艺条件为：微波功率640 W，甲醇体积分数90%，微波时间22.14 min，料液比1∶48.10。结合实际情况调整参数为：微波功率640 W，甲醇体积分数90%，微波时间22 min，料液比1∶48。在此条件下，白及花中总花青素的提取量为(6.68±0.13) mg·g−1，与预测值6.83 mg·g−1基本吻合。
Optimization of microwave-assisted extraction of anthocyanins from Bletilla striata flowers
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摘要:
目的 采用响应面法对白及Bletilla striata花中花青素的提取方法进行优化。 方法 采用微波萃取和pH示差法提取和测定白及花中花青素，在通过单因素法获得微波功率、甲醇体积分数、提取时间和料液比4个单因素最佳参数的基础上，利用响应面分析法建立二次回归方程，优化花青素最佳提取参数。 结果 所得优化模型条件与实际提取拟合度良好。pH示差法调整为：测定波长530 nm，溶液平衡时间80 min。本研究范围内，4个因素对提取量影响从大到小顺序为微波功率、料液比、甲醇体积分数、微波时间。在微波功率640 W，甲醇体积分数90%，微波时间22 min和料(g)液(mL)比1∶48的条件下，白及花中总花青素提取量为6.68 mg·g−1，与理论预测值6.83 mg·g−1基本一致。 结论 优化所得方法可用作白及花中花青素的提取制备，为日后白及花的综合开发利用提供依据。图8表2参22 Abstract:Objective This study is aimed at the optimization of microwave-assisted extraction of anthocyanins from Bletilla striata flowers. Method With anthocyanins in B. striata flowers determined and extracted via microwave-assisted extraction and pH Differential Method and the optimum parameters of the four single factors of microwave power, methanol concentration, extraction time and solid-liquid ratio obtained, the study has managed to obtain the optimal extraction parameters of anthocyanins with the quadratic regression equation model established using the Response Surface Methodology (RSM). Result (1) The conditions of the optimal model fit well with actual extraction; (2) The pH differential method was adjusted to a measured wavelength of 530 nm and a solution equilibration time of 80 min; (3) The impact of the four factors of microwave power, material to liquid ratio, methanol concentration and microwave time on the amount of extraction decrease in a progressive order; (4) With the microwave power at 640 W, the methanol concentration as 90%, the microwave time set for 22 min, and the ratio of material (g) to liquid (mL) adjusted as 1∶48, the total anthocyanin extraction in B. striata flower was 6.68 mg·g−1, which was basically consistent with the theoretical prediction value of 6.83 mg·g−1. Conclusion The optimized method can be employed for the extraction and preparation of anthocyanins in B. striata flowers, providing a basis for the comprehensive development and utilization of B. striata flowers. [Ch, 8 fig. 2 tab. 22 ref.] -
滨海湿地是土壤碳(C)的大型储存库，能够以高于陆地森林生态系统10~100倍的速率持续固定大气二氧化碳(CO2)[1]。尽管全球滨海湿地仅占地球海洋表面的2%，但碳储量却相当可观。据估计，全球滨海湿地每年碳储量约116 Tg，占海洋储碳总量的50%以上[2]，这些碳储量和碳通量统称为滨海湿地“蓝碳”。滨海湿地的碳汇速率主要取决于其垂直沉积物的代谢速率和土壤碳汇密度[3]，在海平面上升的影响下，这些蓝碳生态系统的土壤不会达到碳饱和[1]，是显著区别于内陆生态系统的重要特征。只要土壤的增加量继续与海平面上升保持同步，沉积物的吸收速率就可以保持在一定水平，因此滨海湿地碳汇的寿命相比内陆碳汇的潜力更大，长时期内减缓气候变化能力也更强。目前，滨海湿地作为温室气体排放抵消工程的目标，受到了广泛的关注。然而，定量评估预测全球变化影响滨海湿地生态系统碳汇功能的研究较少，还需进一步分析滨海湿地对全球气候变化与人类干扰的响应机制，为滨海湿地的保护、管理及利用提供参考方向，以达到增加未来碳储存的目的[1, 4]。近代以来，人类活动向生态系统输入了大量的活性氮[5]，大气氮富集量已超过工业革命前的2倍[6]。过剩的含氮化合物经由淋洗、径流以及挥发等途径进入江河湖海和大气中，使沿海近岸水体富营养化[7]。在潮汐作用下，富氮水体经由海水入侵进入滨海湿地，对滨海湿地生态系统的碳循环过程产生重要影响[8-10]。已有多项研究证实：氮输入对陆地碳循环过程的影响结果并不一致，由生态系统类型、覆被种类和其他多种环境因素共同决定[11-13]。如何在不同的环境背景下，评估和预测生态系统碳循环过程对氮输入的响应，目前未有定论。基于滨海湿地碳汇功能的重大生态价值，本研究系统阐述了氮输入对滨海湿地生态系统碳循环过程的影响，总结了几种常见的碳循环模型在湿地生态系统应用中的主要研究进展。一方面梳理过去相关研究，提高对氮输入下滨海湿地碳动态变化及碳循环模型领域发展态势的认识；另一方面总结碳循环模型在滨海湿地的应用和不足，为模型改进提供参考方向，有利于更精确地预测滨海湿地碳汇功能的未来发展。
1. 滨海湿地碳循环过程
陆地碳循环是由观察者定义的边界开放系统，该边界与外部环境的碳交换主要通过光合作用进行，为碳的主要输入过程，并具有多种输出通量，如自养和异养呼吸以及溶解的有机形式[14-15]，由此可见，碳循环过程往往伴随碳形态的转变。滨海湿地主要由植被和土壤2个碳库组成，对2个碳库及其影响因素的认识是湿地碳循环研究的关键部分[16]。此外，水体中也存在部分碳化合物，碳元素在滨海湿地生态系统中主要存在5种形式，包括：植物生物量固定碳、颗粒有机碳(POC)、可溶性有机碳(DOC)、微生物量固定碳及气态终产物如甲烷(CH4)和CO2[17]。它们之间通过各种途径相互转化，又因为条件的差异而使得转化速率不同，从而形成不同存在形式的积累或消耗，决定了滨海湿地生态系统碳源或碳汇的最终结果。
陆地植物中固定的碳通常被称为“绿碳”，滨海湿地、海藻床等生态系统中固存的碳则被称为“蓝碳”[1]。滨海湿地碳循环的基本模式与其他陆地生态系统存在一定的相似性。湿地植被通过光合作用吸收大气中的CO2，并合成为有机物，完成湿地的碳汇过程。此时碳被固定在植被中，使滨海湿地成为抑制大气温室效应的有效碳汇。当植物死亡，固定的碳在微生物作用下形成腐殖质，分解产生CO2、CH4等气体释放到大气中，此时湿地又转化为碳源[18]。这2个部分是滨海湿地在垂直方向上进行碳交换的主要过程[19]，结果主要取决于土壤中的碳，在一定时间内输入输出量以及储存的时间，其核心是土壤中有机碳的动态转化和平衡过程[20-21]。
滨海湿地作为连接陆地与海洋的纽带，与其他湿地类型最大的差异和最显著的特征是存在规律性的潮汐作用，这使得滨海湿地能够随着潮汐过程进行周期性的淹没和暴露，同时伴随盐分表聚与淋洗的干湿交替过程[19]，是控制CO2产生、扩散和排放的重要因素[22-23]。除此以外，陆地与海洋的碳库能够通过潮汐在滨海湿地中进行横向交换，例如DOC、可溶性无机碳(DIC)、POC等，因此滨海湿地的碳循环过程相较于普通的湿地生态系统更为复杂。综上，滨海湿地碳循环过程可分为内循环和外循环2个部分(图1)，其中外部循环主要由生物地球化学作用及潮汐作用的机械搬运主导，包括有机碳和无机碳的输入输出过程；内部循环则主要由矿化作用主导[6, 24]，包括有机碳与无机碳之间的形态转化[25]。
图 1 滨海湿地大气-植被-水体-土壤间的碳循环关键过程Figure 1 Key processe of carbon cycle among atmosphere, vegetation, water and soil in coastal wetlands由于上述过程受到多种因素的共同作用，滨海湿地碳库的动态评估存在着不确定性，使湿地既可以表现为碳源也能够充当碳汇，碳源/碳汇的研究方向可总结为主要与湿地年龄、人类活动和气候等条件有关[25]。目前，大部分研究仅集中于短期较小区域尺度内的特征描述[26-27]，不一定适用于长期大范围的尺度变化。此外，全球变化对湿地的影响，一方面表现为气候变暖加速土壤腐殖质分解造成的碳释放，使湿地由大气碳汇变为碳源的正反馈循环[28]；另一方面还包括氮沉降及近岸水体富营养化等条件的改变，使滨海湿地从增加陆地碳汇的氮限制生态系统[29]，可能向增强大气碳汇的负反馈循环方向转变。如何对滨海湿地碳循环过程中碳源、碳汇进行长期预测，以及准确评估计算全球变化条件下湿地碳储存及碳通量的变化，已成为如今亟待解决的问题。
2. 氮输入对滨海湿地碳循环过程的影响机制
2.1 氮输入影响植被碳库的机制
氮输入通过影响植被-土壤产生和消耗CO2的过程来改变其排放通量，所得结果或促进、或抑制或不显著[12, 30]。研究发现：在较大浓度范围内，氮输入均会促进植物生长[31]，提高地上净初级生产力，显著增加植物组织的碳氮含量，从而增加凋落物的产量，并有助于土壤有机质(SOM)的积累。但同时氮添加会增强环境过滤作用，降低植物的氮素利用效率[32]，减少微生物量碳和植物组织、土壤和微生物量的碳氮比，甚至威胁陆地植物的群落多样性[33]。在氮限制的滨海湿地生态系统中，湿地植物对氮输入的响应与其所积累的氮比例有关，然而该比例同时具有确定性和随机性过程[34]，因此得到的结果并不唯一。此外，这些反应还取决于氮的输入速率，以及不同氮化合物在生态系统中的持续时间[35]。
在植物生理方面，氮输入会改变植物的物候规律，叶片化学计量中的碳氮比是控制该因素的主要表现形式，可以为评估地上和地下系统如何响应全球变化提供有用的策略[36]。植物叶片氮含量与植物的光合作用紧密相关，氮输入会增加叶片氮含量[37]，使与其相关的叶绿体和光合二氧化碳固定酶大量合成，同时加快光反应和暗反应速率，最终使植物提前进入成熟期和衰老期[38]。氮输入还会提高植物组织中的氮浓度，使植物呼吸作用显著增强[39]，但对植物净光合速率与植物光合速率的影响基本一致，随植被类型的变化可能得出不同的结果[40-41]。不同的氮供应形态和浓度也会对植物光合能力产生不同的影响，如添加铵态氮比硝态氮能够更多地刺激植物光合作用[42]。然而植物自身存在适应环境的机制，可以通过增加蒸腾作用来维持营养平衡，从而适应长期的氮沉降[43]。因此，在探究氮输入对碳循环影响机制的过程中，还应考虑植物、微生物等对维持环境稳态的适应性所表现的体征。
2.2 氮输入影响土壤碳库的机制
输入生态系统的活性氮是影响滨海湿地土壤有机碳(SOC)损失的关键因素[44-45]。受氮输入水平、氮形态、初始土壤性质和其他环境参数差异的影响，氮输入可能导致SOC损失前后不一致[46-47]。氮输入对土壤有机质的影响分为直接和间接2个作用，土壤微生物在其中充当重要的媒介。直接作用表现在改变土壤氮素的可利用性，引起土壤微生物群落的变化，最终影响有机质的产量[48]。间接作用则是先提高植被的生产力，使得凋落物性质发生变化[49]，基质的可利用性发生改变[50]，最终通过影响土壤微生物间接影响有机质的累积。根据养分挖掘理论与化学计量学理论，氮有效性对SOC存在“激发效应”(priming effect)[51]，即增加凋落物的输入会促进土壤有机质的分解，当养分氮处于低有效性时，由养分挖掘理论主导，此时微生物生物量处于k生存策略的正激发，生物能量来源于SOM的分解；当养分氮处于高有效性时，由化学计量学理论主导，微生物生物量处于r生存策略的正激发，主要利用新添加的底物进行生长繁殖[52]。
滨海湿地属于氮限制的生态系统，多项研究证明：氮输入会加速滨海湿地SOC分解并刺激CO2排放[9, 53]，然而该结果受到多个因素的共同作用，例如生态系统类型、覆被种类、水位高度、温度等。低氮输入水平会刺激SOC分解，该促进作用可能与土壤养分、植被、土壤碳储量和土壤环境的氮相关变化有关[13]。而在高氮输入水平下，SOC分解则会受到抑制[54-55]，使土壤碳的有效性降低[56]。长期和短期的氮输入研究结果也存在差异，两者均会促进土壤养分的整体增加，从而潜在地加速SOM分解。但与短期相比，长期氮输入的生态系统中，总SOC或矿物有机碳(MAOC)的含量可能不会发生变化，而是改变SOC的化学成分，如减少烃基氧等不稳定官能团的百分比，这可能是由于不稳定有机质的分解以及根沉积物输入增强引起的[57]。
2.3 氮输入影响水体碳化合物的机制
滨海生态系统内部和系统间的碳循环是全球碳循环和碳收支的主要组成部分[58]。据统计，每年有超过19 Pg的悬浮物在滨海系统间进行交换，其中包括0.3 Pg DOC和0.2 Pg POC[59]。大多数陆源性POC随地表径流散布到海洋中，而存在于近地表土壤水及地下水中的可溶性有机质(DOM)，则通过海洋与陆地间的水文连通进行交换，这种交换也称为滨海湿地的碳横向输出。滨海湿地在碳的横向输出过程中起关键作用，在强降雨和冲刷作用下，滨海湿地流失DOM的量达到森林地下有机碳年产量的1/3[60]，并为河口提供约35%的总有机碳(TOC)[61]。横向的碳通量是湿地净生态系统碳平衡收支(NECB)中的重要术语[62-63]，也是NECB中属于湿地碳损失过程中具有较高重要性和不确定性的组成部分。碳横向输出包括地下水流通和潮汐交换2种途径，虽然地下水DIC浓度高于潮汐水体，但潮汐水体交换速率大于地下水排水速率，使得潮汐作用下碳输出速率大于地下水碳输出速率。最终地下水横向DIC和DOC通量均比潮汐横向通量低1个数量级，因此对整体横向碳输出而言，潮汐的输出占主导地位[64]。
当湿地被潮汐淹没时，呼吸作用产生的大部分CO2以DIC的形式溶解，与总初级生产力(GPP)产生或从植物生物量中浸出的DOC同时进行横向输出。当含氮化合物增加了地上生物量(AGB)，并且潮汐水中含有丰富的沉积物时，氮输入会增加该地区外源碳的积累[65]和海拔高度[66]。在氮输入的内陆湿地中，由于垂直排放而损失的碳和横向碳通量能够由外来碳沉积物的增加所抵消[67]，因此氮输入对系统内部NECB的影响很小。但是，在滨海湿地的边缘，由于垂直排放和横向输出，碳输入量不足以抵消碳的损失，氮输入将大幅增加滨海系统边缘碳的净损失。因此，如果仅在湿地内部进行相同的研究，就将大大低估氮输入对湿地碳积累的负面影响。氮输入通过增加代谢率来增加横向DIC和DOC的出口，这表明增加对滨海湿地生态系统的氮输入将增加碳向相邻水域的横向输出。同时，在水生环境中除了水平运输外，表层沉积物的垂直再悬浮现象也普遍存在[68]。当电流和波浪引起的底部切应力超过底部沉积物的侵蚀阈值时，就会发生沉积物的潜在迁移[69]。在重悬过程中，重悬的物质包括有机碳及其通过细菌和原生动物产生的降解产物，可能加重水体富营养化[70]。
3. 氮输入影响生态系统碳循环的建模方法与分类
陆地生态系统模型的建立主要基于量(abundance)、群(coupling)、流(flow)、场(field)的概念，分别表示数量、有机整体、交换流动及各种作用力[71]。在模型中，陆地碳循环通常被概念化为一组库或池，如叶、木、根和土壤，通过生态过程以不同的形式如气态、溶解态、固态进行碳的储存和交换[72]。早期的碳循环模型通常以不连续的时间段(如天或年)对系统状态进行更新，并且仅更新单独某一池的碳库，而其他模型则基于具有可变时间间隔的一般或偏微分方程组来实现更新规律。生物地球化学模型对物质循环和元素运动轨迹的追踪表现出较高的吻合度和实用性，真正实现了对整个生态系统过程的模拟。为了实现对生态系统的所有过程参量更全面的模拟，生物地球化学模型一般以小时、日或月为步长，对SOC、植物生物量、土壤含水量、CO2浓度等状态变量进行积分，得到长时间尺度的模拟结果。同时该模型还可结合大面积高频采样数据，实现对生态系统空间上的多指标模拟，从而增大模拟的尺度范围，通过积分最终得到区域尺度上的生态系统状态的估计[73]。
为了准确捕获氮对地球系统模型中陆地碳汇的影响，需要评估模型对氮限制和生态系统氮输入的响应。一方面可以通过评估固定量的氮输入对植物-土壤碳库中碳储量变化的影响，另一方面也可追踪氮输入生态系统后，通过氮损失途径减少的氮量及轨迹[74]。目前，氮循环已被整合到多个全球陆地模型中，各模型按照不同的方式表示碳氮耦合过程[75-76]。例如，当土壤中氮的有效性无法满足植物生长所需氮含量时，这些模型均可模拟氮限制下植物的生长过程，但植物生长对氮需求的表现会有所不同[75-76]。同时，按照模型的建立方法和建立过程，碳循环模型可分为经验、参数和过程模型3个大类。经验模型是严格由数据确定，基于经验推导出的统计关系，包括气候和遥感相关模型[77]。它的局限性在于不涉及潜在机制的知识，仅在与其相关的数据范围内最准确。参数模型利用光合有效辐射及与其相关的调控因素，实现植被生产力的估算，因此也称为光能利用效率模型[78]，目前与遥感结合的应用较为广泛[79]。过程模型则是通过生态生理过程以机械方式模拟生态系统的功能，通常需要考虑各个过程的机制以及多个因素的共同作用，能够运用于长时间、大尺度的模拟[80]，包括简单过程模型、过程耦合模型和遥感-过程耦合模型。此外，模型中是否含有随机成分，例如某些参数的值随时间或个体是否变化，决定了相同初始条件和时间段对应的结果是否相同，因此也分为确定性模型和随机性模型[15]。
4. 氮输入影响滨海湿地碳循环的模型应用和局限
4.1 氮输入影响滨海湿地碳循环的模型应用
碳循环有非常丰富的建模历史，目前已经提出了各种具有不同复杂程度和侧重方向的模型[81-82]。利用模型了解和确定生态系统的主要特征和机制，并对人类活动改变生态系统中碳循环的方式(如化石燃料燃烧、施肥和开发等)进行评估，再借助于真实的观测数据验证模型的拟合度[83]。代表大气与陆地生物圈之间碳交换的模型包括多个过程和机制，其复杂性在过去几十年中不断增加，主要表现在模型过程中的细节被不断增加和完善。由于各模型所代表的过程、应用范围以及运算方式各有不同，因此不同模型之间难以比较，只能以模型输出数值的准确度来评估模型的性能[82]，而不能直接在模型中实现概念和数学的评价及比较。
滨海湿地碳循环过程主要由生物和非生物因素共同驱动，常见为基于点位的测量。而在较大空间尺度的研究中，则通常使用替代技术(如涡度协方差技术等)对长时间、大尺度的数据进行补充[84]。然而全球数据存在高度异质性，包括采样时间、试验持续时间和植被类型变化等，这些都进一步增加了滨海湿地碳交换估算的不确定性。由于滨海湿地生态系统的复杂性，经验和参数模型相比过程模型所受限制更多，因为过程模型还可通过增加相应模块建立子模型，达到对特定生态系统进行拟合的目的。同时，为了研究氮输入对滨海湿地生态系统的影响，碳循环模型中除了包含各碳库之间的相互交换，还应该包括水文、碳氮耦合过程的模块。目前在研究过程模型的领域中，满足以上要求且应用较为广泛的有DNDC(过程模型)、PEATBOG(过程模型)、TECO(过程模型)、Biome-BGC(过程模型)、AVIM(过程耦合模型)、TEM(遥感-过程耦合模型)和CENTURY(过程模型)等几种模型，或可应用于氮输入影响滨海湿地生态系统碳循环过程的模拟(表1)。
表 1 碳循环模型的开发及其在氮输入影响中的应用Table 1 Development and application in wetland of carbon cycle models模型名称 模型类型 模型概述 建立年份 时间步长 适用范围 应用案例 Biome-BGC[85] 过程模型(生物地球化学模型) 模拟生态系统中植被、凋落物、土壤碳、氮、水的储量和通量，模拟木本植物、C3/C4草本植物的碳、氮、水的循环过程与交互影响 1988 1 d 常绿/落叶、针叶/阔叶林、C3/C4草本植物和灌木林，点位、区域和全球尺度 增加了地下水、苔藓植被、土壤营养物质分解、土壤水分压力指数等作用机理的描述。应用于加拿大森林湿地、红壤丘陵区湿地、千烟洲人工湿地、中国南海湿地红树林等湿地生态系统净初级生产力(NPP)、生物量和土壤碳积累的模拟研究[86-89] CENTURY[90] 过程模型(生物地球化学模型) 基于土壤的结构功能，模拟碳、氮和磷的生物地球化学循环过程，同时结合气温、降水量等气候驱动因子，模拟生态系统生产力 1988 30 d 森林、草原生态系统 通过调整厌氧参数，用于泥炭湿地碳动态模拟[91] DNDC[92] 过程模型(生物地球化学模型) 增加了苔藓及草本植物的生长参数，开发了地下水位动态变化、厌氧条件下土壤生物地球化学过程等算法[93] 1992 1 d 森林、农田、草地、湿地生态系统，点位和区域尺度 最初建立用于描述农业生态系统，现可应用于水稻田、湿地、泥炭地等生态系统的碳氮循环研究[94-97] AVIM[98] 过程耦合模型(大气-植被耦合模型) 陆面物理-植被生理生态的有机耦合，包含植被-土壤-大气间热量和水分的交换以及植物光合-呼吸等CO2的交换，实现了大气和包括根圈在内的植物圈之间的动态相互作用 1995 1 h 森林、草地、农田、冰川、湿地、湖泊等生态系统 添加土壤碳氮动态模块[99]，再与其他模块相结合，已应用于研究湿地覆被类型对模拟结果的影响[100] TECO[101] 过程模型(生物地球化学模型) 具有与目前大多数生物地球化学模型相似的碳池结构和参数。经过改进和完善，可用于模拟陆地生态系统中的碳、氮和水文循环 2008 冠层光合作用和土壤水分动态子模型：1 h；植物生长和土壤碳转移子模型：1 d 陆地生态系统 调节植物和生态系统对CO2升高、变暖和降水变化的交互响应的关键过程，已应用于Duke森林应对CO2升高的固碳过程的若干研究中[102-103]以及SPRUCE泥炭地的碳动力和土壤动力学的研究中[104] PEATBOG[105] 过程模型(生物地球化学模型) 强调了土壤固、水、气相与植被之间的物质流动，土壤组分的高空间分辨率，对碳、氮通量的化学计量控制，以及对植被和土壤中碳、氮反应活性的持续概念化 2013 1 d 泥炭地碳氮耦合循环的模拟 已应用于研究长期施氮对泥炭沼泽碳循环的影响分析，并模拟预测了未来80 a间各碳组分的动态趋势，以确定氮肥的潜在影响和影响模型行为的主要因素[106] 4.2 碳循环模型应用的局限性
滨海湿地显著区别于其他湿地的特征是周期性的潮汐作用，整个湿地在淹水-暴露中形成干湿交替的生境，土壤环境改变，最终影响湿地碳交换过程[19, 107]。同时，潮汐作用也使得富营养化的近岸水体将大量活性氮输入系统中。与单个影响因素的作用相比，2个过程的共同作用可能对湿地碳变化的影响结果有所不同。然而，已有碳循环模型对周期性潮汐水文过程的关注不足。碳循环机制取决于当前研究对碳循环过程认识的程度，一些机制性的问题依然利用经验模型解决，例如微生物分解碳速率、植物-土壤碳分配等。且碳循环模型简化了各碳库之间的交互关系，模拟相对静态的过程时效果较好，但无法解释和表达动态的过程，例如不同氮素种类或浓度对优势物种、微生物的选择等。碳动态预测要求考虑土壤、水文和植被等之间的相互作用，却很少有同时存在这些作用的且适用于湿地生态系统的综合型碳模型。虽然一些模型(如DNDC和BIOME-BGC模型)在改进过程中增加了描述湿地生态系统机理的模块[86, 108]，然而，湿地生态系统碳循环过程较为复杂，兼有草本和木本植物，包括沼生植物、湿生植物和水生植物等，化学组分也存在较大差异，形成多种不同类型的湿地，改进后的模型适应性仍有待论证。例如，改良的Biome-BGC模型仍然无法模拟长期遭受洪水侵袭的真正湿地，因为它不会追踪有机土壤形成、地下水位变化、土壤氧化还原电位或厌氧过程[86]。
评估氮输入对碳储量的影响，可以通过测量固定量的氮输入下植物-土壤碳库的变化，还可追踪氮进入系统后通过氮损失途径减少的氮量及轨迹[109]。因此，氮与碳循环之间的相互作用还需进一步完善。例如在氮输入过程中，土壤碳储量的增加并不等同于植物凋落物产量的增加，还与分解速率的降低相关[110-111]。这种增加可以通过植物-土壤-微生物反馈的变化来解释，即激发效应是增加还是减少生态系统碳储量，取决于加速分解造成的土壤碳损失，以及与氮矿化增加促进的植被碳吸收之间的平衡[112]。此外，先前的建模研究证明微生物能够改善土壤碳储量预测[113]，精确地估算植物和微生物生物量及其对无机氮的酶亲和力，可以更好地捕获生态系统中氮的轨迹[114]。部分模型具有隐含的微生物过程，这些过程构成了氮进入土壤有机质的主要途径[115]，但模型没有明确微生物对氮的吸收和转化过程，在植物、土壤和氮素损失途径中的氮分配方面尚有不足。
目前，在提高模型预测能力方面研究依然进展缓慢，对初始条件差异的极端敏感性，以及对系统状态描述的不完备，从根本上限制了未来预测的精确度。建模领域已经采用了多种不同的方法来改善陆地碳模型，但仍未显著减少模型预测之间的差异[109]。常见的方法是将更多的已知过程纳入影响碳循环的过程，以使模型尽可能逼真。但是，包含的过程越多，模型就越复杂且难以处理。其他方法如模型比较，虽然可以有效揭示模型预测之间差异的程度[116-117]，但通常对于其起源只提供了有限的解释。但迄今为止，基准分析能提供针对标准数据集的模型性能评估[118]，仅限于短时间内发生的过程(例如数天至数年)[119]。数据同化可将简单模型或模型组件直接约束于观测值[120]，作为1种集成多源空间数据，它能够高效利用多种数据，但不适用于系统性的复杂模型[121]。
5. 问题与展望
滨海湿地生态系统处于陆地与海洋之间，是能量和物质加工和转化的热点，也是生产力、碳储存/分解的热点。近岸水体富营养化引起的氮输入，将改变滨海湿地植物-土壤-大气碳分配的碳循环关键过程和碳汇功能，然而这些影响存在不确定性。相比于其他的生态系统，滨海湿地植被、土壤、水体之间的交互作用更为复杂，碳交换包括垂直和横向2个过程，因此碳循环建模需要考虑更多的因素，模拟过程中仍存在以下问题，有待进一步发展和完善：①需加强对潮汐水文过程模块的开发。虽然当前尚无将湿地水文、生物地球化学和植被相结合的综合方法，但存在有用的“构建模块”，从一组选定的源模型中组合这些关键因素可能是编译此类通用模型的可行且有效的方法[122]。②碳氮耦合机制有待进一步完善。改进植物和土壤中氮素命运的模型显示：利用植物-土壤-微生物反馈过程，能够更准确地反映土壤碳对氮输入的响应[112]。同时，增加参数或生态过程可能会增加模型预测的不确定性，为限制这种增加的不确定性，可以使用基于过程的、更加稳健且有代表性的数据集来设计和评估新的模型表现[123-124]。③提高模型模拟精度。较小规模的试验可在处理和响应变量评估中提供更高的精度[125]，而较大规模的试验，诸如升温、淹水、氮输入等处理对整个生态系统规模的影响试验，在提供了更高真实性[126]的同时，也增加了模拟精度的复杂性。理想状态是将响应归因于一个整体变化的驱动因素，但试验处理与混杂的环境驱动因素(例如土壤水分、盐度、pH和氧化还原状态)可以同时控制生态系统过程，并调节全球变化驱动因素的影响。在这些不确定性下模拟不同尺度的变化，需要加强不同环境条件下，对应系统中植被、土壤等参数的研究，实现标准化测定，减少参数本地化带来的模拟误差。可尝试将多模型过程进行耦合，提高模型模拟的准确性，形成更完善的环境反馈机制。引入多时相、多传感器的遥感数据及其产品，也是在区域乃至全球尺度进行碳循环模拟的主要方向之一。同时还可以利用数据同化的方法，尽可能减少和控制数据本身及模型模拟过程中所产生的误差，提高模型的可信度和准确性。
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图 1 白及花中花青素的可见光图谱
Figure 1 Visible light spectrum of anthocyanins of B. striata flowers
图 2 白及花中花青素在缓冲液中随时间的吸光度变化
Figure 2 Change in absorbance of anthocyanins in B. striata flower over time in buffer solution
图 3 白及花中花青素不同提取次数的提取量差异
Figure 3 Difference in extraction amount of different extraction times of B. striata flower anthocyanin solution
图 4 微波功率对总花青素提取量的影响
Figure 4 Effect of microwave power on the extraction amount of total anthocyanidins
图 5 甲醇体积分数对总花青素提取量的影响
Figure 5 Effect of methanol concentration on the extraction amount of total anthocyanidins
图 6 微波时间对总花青素提取量的影响
Figure 6 Effect of microwave time on the extraction amount of total anthocyanidins
图 7 料液比对总花青素提取量的影响
Figure 7 Effect of solid-liquid ratio on extraction amount of total anthocyanidins
图 8 各因素交互作用对总花青素提取量影响的响应面图
Figure 8 Response surface plots showing the interactive effects of factors on total anthocyanin extraction
表 1 响应面实验因素与水平
Table 1. Coded levels and corresponding actual levels of independent variables used in Box-Behnken design
水平 微波功率
A/W甲醇体积
分数B/%微波时间
C/min料液比
D−1 480 70 10 1∶30 0 560 80 20 1∶40 1 640 90 30 1∶50 
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表 2 回归模型方差分析
Table 2. Analysis of variance (ANOVA) of regression model
方差来源 平方和 自由度 均方 F P 显著性 样本 30.65 14 2.19 19.85 ＜0.000 1 *** A 11.98 1 11.98 108.61 ＜0.000 1 *** B 2.89 1 2.89 26.18 0.000 2 *** C 1.52 1 1.52 13.83 0.002 3 ** D 4.16 1 4.16 37.70 ＜0.000 1 *** AB 1.56 1 1.56 14.16 0.002 1 ** AC 0.09 1 0.09 0.80 0.387 2 AD 1.57 1 1.57 14.19 0.002 1 ** BC 0.23 1 0.23 2.09 0.170 3 BD 0.08 1 0.08 0.76 0.398 2 CD 0.00 1 0.00 0.02 0.892 0 A2 0.97 1 0.97 8.83 0.010 1 * B2 0.77 1 0.77 6.99 0.019 3 * C2 2.91 1 2.91 26.42 0.000 2 *** D2 4.61 1 4.61 41.81 ＜0.000 1 *** 残差 1.54 14 0.11 失拟项 1.19 10 0.12 1.35 0.413 3 纯误差 0.35 4 0.09 总离差 32.19 28 R2=0.95 R2Adj=0.90 说明：*表示显著(P＜0.05)，**表示极显著(P＜0.01)，***表示极显著(P＜0.001)
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