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文檔簡介
1、稻田溫室氣體排放是農業(yè)生產排放的一個重要方面。如何實現(xiàn)稻田高效生產和溫室氣體減排雙贏效果,既是一個重要的科學問題,也是一個重要的農業(yè)生產問題。在上海地區(qū),稻田是農田主要組成部分,發(fā)揮著糧食生產和生態(tài)系統(tǒng)服務發(fā)揮的雙重功能。目前,對上海稻田溫室氣體排放特點和影響因素缺乏深入了解,對市域尺度上減排潛力還缺乏估測,制約著基于減排的稻田生產措施實施和排放清單編制。
在本論文中,主要針對上海稻田溫室氣體排放特征、農田管理措施的影響,開展
2、了田間原位觀測;在農田和市域尺度上驗證了 DNDC模型,在市域尺度上進行了基于DNDC模型的情景分析;并在此基礎上,構建了可視化網絡平臺。通過該項研究。得到如下主要結果:
1、合理的氮肥減量化使用,可以取得稻田溫室氣體減排和產量保證的雙重效果。試驗結果表明,水稻生長季節(jié)稻田的CH4和 N2O排放總量分別為4.09-4.37 kg Cha-1及0.15-0.45kg Nha-1。在不同施肥措施下(300 kg Nha-1、210
3、 kg Nha-1和150 kg Nha-1),CH4及N2O排放差異較為顯著,在300 kgN ha-1處理水平下,分別為4.37 kg Cha-1及0.45kg Nha-1。較高施氮水平下的產量較高,但單位產量所產生的GWP以在較低氮肥施入水平下較低;合理控制氮肥施入,在保證作物產量的同時可以減少溫室氣體的排放。
2、使用硝化抑制劑(DMPP),對稻田CH4和N2O排放均具有明顯抑制效果,也具有基于生產效益的可行性。試驗表
4、明,與單施尿素處理相比,施入尿素+DMPP后2012年度和2013年度水稻生長季節(jié)的CH4排放總量分別降低了36-47%和34-54%,N2O排放總量降低了39-70%和72-94%;以施N量的0.5-1%的DMPP施入水平,減排效果較為顯著。DMPP可抑制稻田水中NH4+-N向NO3--N轉化,保持較高的NH4+-N濃度、較低的NO3--N濃度,促進水稻對氮肥的吸收利用,提高了氮肥利用效率。
3、DNDC模型能夠有效評估上海
5、稻田農田管理措施的減排效果。根據本地的稻田觀測數據,對DNDC模型參數進行了初始化驗證,并基于驗證的DNDC模型對上海市域尺度鄉(xiāng)鎮(zhèn)點位上稻田溫室氣體排放進行了估算和情景分析。在構建上海主要稻田種植區(qū)域(崇明、金山、浦東、青浦、松江、奉賢、嘉定、寶山及閔行地區(qū),共計155個樣點)數據庫(包括2012-2014年氣象數據數據庫、農田管理數據庫及土壤理化性質數據庫)基礎上,模擬結果表明,上海地區(qū)稻田CH4和N2O排放量以西南部排放較高。上海地
6、區(qū)稻田CH4和N2O排放均值分別為78.77-145.67kg CH4ha-1yr-1和7.02-13.03kgN2Oha-1yr-1,總排放量分別為9.51-17.25 Gg Cyr-1和0.78-1.56Gg Nyr-1。對上海地區(qū)稻田農業(yè)管理措施進行情景分析,結果表明,優(yōu)化氮肥控制措施、耕作及水分管理等措施,均能在保證作物產量的同時降低水稻生長季節(jié)的全球增溫潛勢(GWP)。
4、以DNDC模型為核心,構建了上海稻田溫室氣
7、體評估可視化網絡平臺,且具有操作簡便、易于推廣的特點。在完成模型點位案例驗證、上海稻田區(qū)域模擬的基礎上,以DNDC模型科學過程為指導,對DNDC模型核心部分的源代碼進行修改、重新編譯,將單機版的DNDC模型擴展,構建了以DNDC模型為核心的可視化網絡平臺。該平臺可供用戶查詢數據庫中樣點的基本信息、土壤參數以及作物系統(tǒng)管理措施,并在線執(zhí)行DNDC模擬運算。該平臺簡化了DNDC模型的使用過程,有利于模型的推廣使用,方便了數據的及時更新及匯總
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