杨兆芳[1]2004年在《农业植被净初级生产力模型研究——以稻麦作物为例》文中指出以植物生理学、农业气象学和土壤环境学的基本原理为基础，建立了稻麦作物净初级生产力模型。该模型包括2个主要功能模块：光合作用和呼吸作用；土壤-作物系统氮素运移。前者综合考虑了环境因子和作物氮含量的影响，后者包括了作物氮素吸收、土壤氮矿化和化肥氮释放的动态模拟。 光合作用子模型中，用常规处理方法模拟辐射、温度、水分影响因子和CO_2因子施肥效应，重点研究叶片最大光合速率，通过作物氮含量来计算，避免了之前研究赋定值的经验性，增强了模型的机理性。 呼吸作用子模型中，维持性呼吸和生长性呼吸模拟按照常规方法，通过研究发现，维持性呼吸系数与作物氮含量密切相关，对于水稻，可以表达为：Rm=0.0085×N％_((i))~2-0.0049×N％_((i))(r~2=0.9776)，对于小麦，可以表达为：Rm=0.0124×N％_((i))-0.0076(r~2=0.9879)。在一般的研究中，维持性呼吸系数按抽穗前、后分别赋值0.01、0.02((C)／g·g~(-1))。本研究依据作物实际生长来模拟维持性呼吸系数，进一步加强了模型的机理性、科学性。 土壤-作物系统氮素运移子模型，由于在光合作用子模型、呼吸作用子模型中均重点考虑了作物氮因子的影响，所以准确模拟作物氮素含量是模型模拟的关键，而土壤的氮素供应直接影响作物氮素动态。通过大田试验来模拟农田土壤和肥料氮素供应，对大田条件的土壤供氮过程给出了更加合理的模拟。之前的模型，大部分是在实验室对一种或多种土壤矿化进行的模拟，未经过实际检验。通过对全国不同地区的土壤供氮验证，本模型可以准确描述土壤氮素供应动态，模型应用范围也很广。对土壤-作物系统氮素运移的准确模拟，增强了农业植被生产力模型的合理性，增强了模型反映实际的能力。 同时，利用我国若干代表性区域98组稻麦作物生产力的试验数据，江苏50～90年代不同地区稻麦作物生产力数据对所建立的农业植被净初级生产力模型进行了检验。结果表明，该模型能根据常规的气象和土壤资料、化肥施用量等较好地模拟我国主要区域稻麦作物的净初级生产力，模拟值(Y)与观测值(X)的线性关系为：Y=1.05X-16.8(r~2=0.771，P＜0.001，n=98)；模型可以综合气象、土壤以及田间管理的影响。 利用验证后的模型根据政府间气候变化专门委员会(IPCC)对未来大气CO_2浓度和温度的预测结果对南京地区进行情景预测，预测结果指出：大气CO_2浓度升高促农业植被净初级生产力模型研究进稻麦作物的固碳能力;气温升高降低水稻和小麦的碳固定，但对小麦的影响要小于水稻;当前情景及未来情景(co:浓度为540脚ol.mol’，，温度增加1~4℃)下，氮肥施用对小麦碳固定的促进作用大于水稻，氮肥施用量高于1 50kg·hm一对两种作物的碳固定没有显着的促进作用，甚至降低水稻的净初级生产力.
王彧[2]2006年在《中国农业植被净初级生产力模拟研究》文中进行了进一步梳理农业植被净初级生产力代表了农田生态系统固定大气CO_2的能力，是陆地生态系统碳循环的重要组成部分。并且由于其对农业管理的强烈依赖性使之区别于其它植被成为人们研究陆地碳循环的重点与难点。为了研究国家尺度的农业植被净初级生产力及预测其演变规律，也为农业管理的调整提供对策及依据，本研究对中国农业植被净初级生产力进行了分析和模拟。 以业已建成的稻麦作物净初级生产力模型为基本框架，建立了一个具有普适性的中国农业植被净初级生产力模型(Crop-C)。Crop-C的模拟对象为占我国农作物总播种面积2／3的水稻、小麦、玉米、棉花、油菜和大豆。该模型包括2个主要功能模块：光合作用和呼吸作用；土壤—作物系统氮素运移。前者综合考虑了环境因子和氮素的影响，后者包括了作物氮素吸收、土壤氮矿化和化肥氮释放。 研究选取了关键的输入参数(大气CO_2浓度、辐射、温度、降水、土壤全氮含量和施氮量)进行模型灵敏度分析。分析表明，在输入参数变化±10％时，Crop-C对6个主要输入参数响应的敏感性依次为温度＞光合有效辐射＞大气CO_2浓度＞土壤全氮含量＞施氮量＞降水。模型分析表明，气候变暖将降低作物净初级生产力。 利用我国若干代表性区域6种主要作物(水稻、小麦、玉米、棉花、大豆、油菜)生产力的田间试验及统计数据，对中国农业植被净初级生产力模型Crop-C进行了验证。结果表明，该模型能利用常规的气象和土壤资料、化肥氮施用量等资料较好地模拟我国6种作物主产区的净初级生产力，模拟值与观测值的相关系数(R~2)为0.76(n=786)。 利用GIS技术能够将所有类型(统计数据、点分布数据、等值线数据以及多边形数据)的模型参数都能转换为空间数据集，从而实现模型的完全区域化运行。不同于通常采用的不规则多边形(如行政区划)空间划分方案，规则的栅格空间划分方案能够更加充分地体现模型参数的空间变异性。因此本研究的数据转化采用10km×10km的栅格至间化划分方案，在统一的空间框架控制下，通过GIS等的空间分析与处理技术将不同类型的模型输入数据(气象数据、土壤数据、作物信息及农业管理信息等)转化为统一的空间栅格格式，作为模型区域化扩展的参数空间数据库。 将Crop-C模型与GIS空间数据库耦合，估计了1980～2000年中国农业植被净初级生产力。模拟结果表明，自1980年以来，中国农业植被净初级生产力呈增加趋势，从1980年的472.9Tg C增加到2000年的607.2Tg C。经分析上升趋势主要取决于化肥氮施用量的逐年增加，同时由于气象因素影响使增长过程中有一些波动。从模拟的空间格局来看，农业植被生产力的高值区主要分布在华东及华南沿海地带，这与当地的复种指
翟德坤[3]2016年在《基于GIS的小麦碳汇估算与可视化研究》文中提出随着全球变暖、温室效应等环境问题的日益加重,碳汇作为全球碳循环过程的重要组成部分,已成为当今的重要研究方向。农田生态系统作为陆地生态系统的重要组成部分,是受人类活动影响最为深刻的部分,在碳汇方面起着举足轻重的作用。目前,农田碳汇研究多集中在土壤方面,对作物方面的研究相对较少。在作物生长过程中,伴随着光合作用吸收大气中的CO2,因此作物碳汇是生态系统碳汇方面的一个重要环节。同时,我国是一个农业大国,而小麦是我国叁大重要粮食作物之一,因此研究小麦碳汇估算具有重要的意义。本研究以位于兖州市的试验田为研究对象,将小麦碳汇估算模型与可视化技术作为研究切入点,以Crop-C模型为基本框架,建立区域尺度下的小麦作物碳汇优化模型,并基于ArcGIS API for JavaScript进行小麦碳汇估算与可视化系统开发。具体内容如下:(1)对常用的作物碳汇模型DNDC模型、CERES-Wheat模型以及Crop-C模型进行比较分析,最终选取Crop-C模型作为小麦碳汇模型的基本框架。(2)通过对Crop-C模型参数和机理的深入分析研究,综合前人研究成果,确定了以土壤电导率、磷肥施用量、钾肥施用量和种植密度作为模型的优化因子,将优化因子引入Crop-C模型,对其进行优化修正;并利用可查证的山东省数据,对优化模型和Crop-C模型的模拟结果进行对比分析,结果表明优化模型能更好的符合实际,稳定性更好。(3)利用优化模型对兖州市的小麦的碳汇量进行模拟研究,并将试验区的实测土壤数据和作物数据等作为参数对优化模型模拟结果进行验证,结果表明模拟结果与实测数据的拟合度较高,优化后的Crop-C模型可以很好的模拟估算兖州市小麦碳汇量。(4)以Microsoft Visual Studio 2013、ArcGIS为开发工具,基于优化的小麦碳汇估算模型,结合兖州市小麦估算信息,研发了小麦碳汇估算与可视化系统,实现了地图基本操作及相关的属性查询、碳汇估算、碳汇信息展示分析等一系列功能。
贺冬冬[4]2017年在《稻田利用方式转变对生态系统CO_2排放和碳收支的影响》文中进行了进一步梳理近年来,如何减少温室气体(特别是CO_2)的排放,已成为全球人类关注的焦点问题。人类通过化石燃料的燃烧和土地利用方式改变等两种主要活动干扰碳循环,增加大气中的CO_2浓度。土地不同利用方式一方面通过改变地表植被的类型和覆盖率使生态系统的净初级生产力发生变化;另一方面可以直接影响生态系统对大气中CO_2的吸收来影响其源/汇功能。水作和旱作是农田的两种常见种植模式,不同的利用方式无疑会导致碳循环的差异。本研究以转换稻田土地利用方式CO_2排放为切入点,将冬水田转换为稻麦轮作或双季稻田转换为菜地,稻田由淹水环境转为水旱轮作或旱地耕作。采用静态暗箱-气相色谱法测定CO_2排放通量,探讨稻田利用方式转换后生态系统CO_2的排放变化,并对该系统CO_2-C收支进行估算,以确定冬水田转稻麦轮作和双季稻田转菜地是否能固定更多的碳,为稻田生态系统制定有效的碳减排措施,为合理的土地利用提供科学指导。本研究选取四川省盐亭县6块种植中稻的冬水田和湖南省长沙县6块种植早晚稻的双季稻田为研究对象,其中3块冬水田(RF)转换为稻麦轮作(RW),3块双季稻田(DR)转换为菜地(PV)。冬水田、稻麦轮作、双季稻田和菜地等四种土地利用方式均设置有植株常规施肥小区(UN)和无植株常规施肥小区(BL)两个子处理,田间水分管理、施肥量和施肥方式均与当地常规管理模式一样。试验主要观测指标为CO_2排放通量、生物量以及土壤的可溶解有机碳(DOC)、硝态氮(NO3--N)和铵态氮(NH4+-N)。主要研究结果如下:(1)冬水田转为稻麦轮作后,CO_2排放通量表现出“稻季高、麦季低”的总体规律,而各处理CO_2年累积排放量表现为RW-UN>RF-UN>RW-BL>RF-BL,且2014年的年累积排放值都低于2013年的对应值。双季稻田转菜地后CO_2排放规律明显不同,各处理2013年CO_2年累积排放量表现为DR-UN>PV-UN>PV-BL>DR-BL,而在2014年和2015年则相反,CO_2年累积排放量表现为PV-UN>DR-UN。(2)冬水田转为稻麦轮作后,稻麦轮作处理CO_2年净交换量均值为-7.32 t C ha-1,低于冬水田处理的CO_2净交换量均值-4.15 t C ha-1,表明转换后生态系统年CO_2固定量显着增加。连续3年菜地和双季稻田的CO_2年净交换量均值分别为-5.26 t C ha-1和-4.73 t C ha-1,两者间虽无显着性差异,但菜地固定CO_2量大于双季稻田,说明转换能吸收更多的CO_2。从生态系统CO_2-C的角度出发,转换稻田土地利用方式对环境是有利的。(3)改变种植模式和作物种类在一定程度上能够改变农田生态系统的碳源汇功能。农田生态系统CO_2净交换量虽受土壤异养呼吸的影响,但与NPP值的变化相一致。当NPP值较大时,固定CO_2的量也多,表现为碳汇功能;当NPP值小时,固定CO_2的量也少,表现为碳源功能。转换冬水田和双季稻田的土地利用方式,增加复种指数,选择生物量大的作物,能够吸收更多的CO_2而减少农田生态系统的碳排放。(4)冬水田改为稻麦轮作后,对稻季水稻产量的影响不显着,但会增加一季的小麦产出,对农户是有利的。而双季稻田连续3年早晚稻产量的年际差异不显着,但早稻产量远低于晚稻,促使更多农户放弃早稻种植而选择只种一季中稻,这样的改变会延长稻田的休闲期,使稻田表现为更强的碳源,转换稻田利用方式有利于缓解碳源的排放。(5)转换稻田利用方式使土壤可溶态碳氮含量、水分、温度等发生变化,导致生态系统CO_2气体排放和变化也存在显着性差异,说明CO_2的排放受土壤碳氮、水分、温度等因素的影响,特别是水田转为旱作后水分条件的变化对CO_2的排放有很大的影响。
杨波[5]2015年在《不同氮肥管理模式对稻麦轮作系统净温室效应的观测研究》文中认为农田生态系统在全球大气温室气体(CH_4、N_2O和CO_2)净交换和碳收支中占有重要地位。化学氮肥长期大量施用导致了一系列的环境问题,包括增加温室气体排放,降低土壤有机碳含量等。为了减少化学氮肥施用量,缓解化学氮肥对环境的污染,提出了以有机肥部分替代化学氮肥的解决措施。但是这些措施在缓解农业面源污染的同时,也会直接影响农田生态系统碳收支和温室气体排放。因此,本研究探讨不同氮肥管理模式对农田生态系统净温室效应的综合影响,为全面合理评价不同氮肥管理模式对作物产量、土壤固碳潜力和温室效应的综合效应提供科学依据。本研究以我国长江流域典型的稻麦轮作生态系统为研究对象,采用静态暗箱-气相色谱法对叁个稻麦轮作周期中CH_4、N_2O和CO_2排放通量进行田间原位观测(2011-2014)。研究不同氮肥管理模式下叁种温室气体排放规律和生态系统净碳收支(NECB),进而估算稻麦轮作生态系统固碳速率(δSOC)、净温室效应(net GWP)和温室气体强度(GHGI)。试验包括以下叁个部分:不同氮肥管理模式下CH_4和N_2O的排放规律,包括不施肥(CK)、单施化肥(CF)、6tha~(-1)猪粪堆肥+化学氮肥补足(MC)、猪粪堆肥有机无机复混肥(CC)、秸秆还田+化学氮肥补足(SC)和秸秆还田加入秸秆伴侣+化学氮肥补足(SB);不同氮肥管理模式下生态系统净碳收支、净温室效应及温室气体强度;不同堆肥模式对猪粪堆肥过程中温室气体排放与碳素损失的影响;田间管理和农用品投入引起的碳排放。主要研究结果如下:1.施用猪粪有机肥下不同氮肥管理模式全年CH_4累积排放量变化为71.60 kg C ha~(-1) yr~(-1)(CK)-116.84 kg C ha~(-1) yr~(-1)(MC)。不同氮肥管理模式对CH_4排放的影响差异不显着。各处理全年N_2O排放量变化为1.42 kg N ha~(-1) yr~(-1)(CK)-3.05 kg N ha~(-1) yr~(-1)(MC)。与CF处理相比,MC处理显着增加了N_2O排放,而CC处理差异不显着。各处理的生态系统净碳收支(NECB)均表现为碳积累(1.01 t C ha~(-1) yr~(-1)-1.29 t C ha~(-1) yr~(-1))。与CF处理相比,MC和CC处理均显着增加了稻麦轮作生态系统的碳固定。与CK处理相比,各施肥处理都显着增加了net GWP和GHGI。与CF处理相比,MC处理增加了net GWP 351.7%,CC处理减少了3.4%的net GWP,GHGI趋势与net GWP一致。2.秸秆还田下不同氮肥管理模式影响稻田温室气体排放和土壤固碳。秸秆还田显着增加了CH_4与N_2O排放,提高了土壤固碳量和作物产量。但是由于其对稻田土壤固碳而减缓的温室效应并不能抵消其直接排放的温室气体的贡献,与与单施化肥处理CF相比,两秸秆还田处理SC和SB分别增加了net GWP 1479.3%和1196.6%,GHGI分别增加了1200.0%和966.7%。因此,秸秆还田下不同氮肥管理这一措施还有待进一步研究,来达到固碳减排和增产的目标。3.在4种堆肥过程中,CH_4和CO_2在堆肥前期排放速率较大,N_2O在堆肥前期排放速率较小,后期排放速率逐渐上升。堆体的含水量是影响堆肥过程中温室气体排放的主要因素。各处理综合温室效应无统计差异。在堆制过程中,4个处理的有机碳总体呈现下降的趋势,各处理碳损失范围为19.9%-22.6%。其中叁种改进处理方式都减少了堆肥过程中的碳损失,以MN处理碳损失量最少。4.田间管理和化学品投入引起的CO_2当量排放不容忽视。以全年角度来看,各施肥模式下肥料施用引起的温室效应远远大于田间管理引起的温室效应。通过全面估算不同氮肥管理模式下典型稻麦轮作生态系统净温室效应以及温室气体强度,明确了土壤固碳效应和肥料碳排放对各施肥模式下的综合净温室效应具有重要贡献。生命周期评价整个生态系统的净温室效应以及作物产量,推荐猪粪有机无机复混肥处理为最佳施肥策略。
张雪松[6]2009年在《冬小麦农田生态系统碳、水循环特征及冠层上方碳通量的模拟》文中指出陆地生态系统的碳、水循环是全球变化科学的热点和核心问题。陆地生态系统碳循环包括植物的光合作用、自养呼吸作用及异养呼吸作用叁个过程,其中光合作用通过植物的气孔调节行为,与控制水分散失的蒸腾作用相联系,构成了土壤—植物—大气系统中相互作用、互为反馈的碳、水循环过程,它们的动态变化将对气候系统产生重大影响。农田生态系统是受人类活动干扰最大的陆地生态系统,也是气候变化的主要承受者,对农田生态系统中碳、水循环机理过程、变化趋势及其对环境响应的综合研究,将有助于了解农田生态系统缓解全球CO_2浓度上升的潜在可能性及其对全球变化的贡献,并为构建生态系统尺度碳、水循环模型奠定基础。本研究以冬小麦为研究对象,利用LI-6400R光合—蒸腾测量系统、LI-6400-09土壤呼吸室和禹城生态试验站涡度相关系统等高精度仪器设备,对2007年和2008年小麦拔节至乳熟期间涉及碳、水循环过程的叶片光合—蒸腾作用、土壤呼吸作用及相关农田气象要素和植被特征进行了野外试验测定和分析,在试验观测基础上提取了重要生理参数,建立了基于过程的农田与大气间物质输送和能量交换的多层—双叶模型,并对2008年试验期间冠层上方碳通量特征进行了模拟,试验分析和模拟的主要结论如下:1.叶片水平光合—蒸腾过程的碳、水循环特征:不同生育期中测定的不同层次阴、阳叶片具有各自明显的净光合速率、蒸腾速率和水分利用效率日变化特征,这是包括光合有效辐射、气孔导度、CO_2浓度、温度等影响因子在内的综合作用的结果,进行气孔限制分析是解释日变化规律的有效方法;随光强增加,各层次叶片净光合速率均呈直角双曲线增加,蒸腾速率呈直线增加,在两者共同影响下,叶片水平水分利用效率亦呈直角双曲线增加,且存在“光饱和”特征;随CO_2浓度增加,各层次叶片净光合速率呈直角双曲线形式增加,同时气孔导度下降导致蒸腾速率呈波浪式下降,两者共同使叶片水平水分利用效率提高,蒸腾速率对由CO_2浓度变化而引起的气孔运动的响应比净光合速率快。2.土壤呼吸过程的碳循环特征及根呼吸的贡献:不同组分土壤呼吸存在明显日变化和季节变化特征,其中季节变化是以温度起重要作用并受根生物量协同影响的综合结果,5-10cm土壤温度大约可以解释不同组分土壤呼吸季节变化的49%～65%,土壤中根生物量大约可以解释土壤呼吸季节变化的44%;综合根去除法和根生物量外推法两种方法估算的研究期间根呼吸对土壤总呼吸的贡献为32%～45%。3.农田生态系统尺度的能量平衡与碳、水循环特征:植物以叶片为生命活动的基本单元,在生态系统尺度通过湍流交换等形式推动物质(碳、水)循环流动,并与系统中驱动物质循环的能量传输密不可分。本研究分析结果表明,利用涡度相关技术直接测定的农田生态系统尺度能量和物质通量,具有明显的日变化和季节变化特征,但涡度相关技术与常规观测技术相比存在低估趋势。利用生态系统水分利用效率(WUEe)可以衡量生态系统尺度碳、水循环关系,其日变化特征随生育期不同而不同。将生态系统水平与叶片水平的水分利用效率日均值进行比较,前者较后者高,原因可能与研究时对不同尺度采用了不能直接可比的不同的测定方法有关,也可能与涡度相关技术对能量通量的低估有关。4.多层—双叶模型对冠层上方碳通量的模拟:综合考虑农田水、热因子及叶片氮含量的非线性垂直分布对碳、水循环的影响,将农田按植株高度分为上、中、下叁层,并通过叶片集聚指数计算阴、阳叶面积以区分叶片的空间分布受光状态,建立了均匀农田与大气间物质输送和能量交换的多层—双叶模型,对农田冠层上方基于光合—呼吸的碳循环过程进行了模拟应用研究。利用涡度相关碳通量观测数据对模型模拟能力的检验结果表明,模拟值大约可以解释实测值的78.5%,拟合程度较高,模拟的CO_2通量日变化特征在晴天的日间比在阴雨天和夜间的效果好。在叶片非随机分布的密集农田中,阴叶对GPP的贡献率在35.7%左右,说明阴叶对生产力的贡献也很重要,分层模拟显示,作物最终产量的形成主要依赖上层叶片,对GPP贡献率占80%以上,模型估算的试验期间冬小麦NPP累计约为626.3gC·m~(-2)。
薛慧[7]2013年在《人工系统生态服务研究》文中研究指明到本世纪中叶,全球人口会增长23亿,人均收入也会更高。由此,人们对各种生态服务(例如,食物、纤维、燃料、处理污水、文化美学享受)的需求不断增长。单纯依赖自然系统已经远远不能满足日益增长的人类对服务的需求。提供充足的生态服务必须依靠能够集约化高效提供服务的人工设计的生态系统。与此同时,生态保护压力又要求限制人工生态系统对环境的影响。这样的两难局面要求人工生态系统在满足目标需要的同时也成为其他生态服务的提供者。尽管生态服务已经成为研究生态-经济-社会系统的主流分析工具,但针对人工系统生态服务的系统研究仍旧缺乏。本文针对人工系统的特点,为人工生态系统建立了目的服务和伴随服务的评估和分析框架,并将3类具有不同目的服务的人工系统——生产系统、分解系统和居住支持系统作为研究对象,分别以茶园和塑料蔬菜温室、人工湿地、城市绿地系统作为这叁类系统的研究案例,进行生态服务的评估和相关分析。由于人类需要和人类改造自然系统以满足需要所造成的环境影响的矛盾问题在发展中国家尤为突显,因此本文以中国作为研究对象来进行阐述。主要研究结果如下：(1)人工系统生态服务价值评估框架。分析了人工生态系统的特点和现在主流评估系统不适用于人工生态系统的原因,从人工生态服务的目的性、可调控等特点出发,构建了包括目的服务和伴随服务的评估框架,此框架能够体现构建人工系统的目的,又能体现人工系统构建目的之外的服务；将多种人工系统统一在一个框架体系内,排除其目标是多类别服务的可能性；在体现服务的不同性质的同时,同时体现服务的可市场交易性,以便于福利经济学角度的分析。(2)人工系统生态服务价值评估。通过分别针对叁类、四个系统构建框架和生态服务价值的评估,发现所评估的四个系统除了提供目的服务外,还同时提供一定价值的正向伴随服务和负向伴随服务。基于目前的评估框架,负向伴随服务的价值只能抵消正向伴随服务的部分价值,从而提供正向的净伴随服务价值。经评估,生产系统的茶园和塑料温室蔬菜分别提供价值5653yuan hm-2a1-和44000yuan hm-2a-1的目的服务；提供价值6054yuan hm-2a-1和7894yuan hm-2a-1的伴随服务。分解系统人工湿地1436,809yuan hm-2a-1的目的服务和10576yuan hm-2a-1的净伴随服务。而同样是分解系统的污水处理厂目的服务为人工湿地的叁倍多,但净伴随服务为.-2,838,860yuan hm-2a-1。而居住支持系统城市绿地的目的服务与净伴随服务价值分别为21050yuan hm-2a-1和5186yuan hm-2a-1。(3)提出土地利用转变的权衡强度的概念和权衡强度系数的计算方法。权衡强度指权衡强度土地转变带来的目的服务与伴随服务权衡程度的大小,权衡强度系数是衡量权衡强度的量化指标,其数值上等于土地利用变化前后伴随服务的价值变化百分比除以目的服务的价值变化百分比。权衡强度系数的符号表示土地利用转变带来的是协同(目的服务和伴随服务的同向变化,系数为正)还是权衡(目的服务和伴随服务的反向变化,系数为负),数值大小表示土地利用转变带来的权衡或协同程度的大小。通过计算发现,不同土地利用转变的权衡强度不同。以浙江省为案例,分析了四种土地利用变化(即从森林转变到茶园,从森林到农田,从农田到茶园,从茶园到农田),权衡强度系数表明不同土地利用转变的权衡强度差异很大。从农田到茶园和从茶园到农田的转变都引起了协同,但前者是正向协同,后者是反向协同。从森林转变到农田和转变到茶园都引起了权衡,前者权衡强度是后者的将近5倍。其次发现同一土地利用在不同区域权衡强度也不同：从露天蔬菜到塑料蔬菜温室在中国九个区域的权衡强度系数表明,北方I—IV区和南方II区和V区,这种转变引起了正向协同,最大强度差异达42倍。而在南方I,III,IV区引起了权衡。最大权衡强度差异达18倍。权衡强度系数作为一个同时考虑了目的服务和伴随服务的基于生态服务评估的科学数据,具有良好的分辨不同土地利用转变和不同区域的同一利用转变的能力,可以作为决策土地利用转变的科学数据基础。(4)分析了同一系统在不同空间区域的目的服务与伴随服务的权衡或协同模式。对全国所有产茶县茶园的目的服务与伴随服务的价值评估表明,全国918个产茶县的目的服务价值和伴随服务价值差异巨大。目的服务价值从1109-63904yuan hm-2a-1不等,最大值达到最小值的57.6倍,净伴随服务价值从-237到5410yuan hm-2a-1不等,最大值达到最小值的22.8倍。全国产茶县茶园的目的服务与伴随服务价值不具有空间一致性。58.2%(534个)的产茶县茶园属于高目的/高伴随服务协同区,2.0%(18个)属于低目的/低伴随服务的协同区,38.1%(350个)属于低目的/高伴随服务的权衡区,1.7%(16个)属于高目的/低伴随服务的权衡区。在中国,双赢茶园地区大部分存在于茶区的南部和东部。而双输茶园地区通常位于茶区的西部和北部。(5)研究了中国人工系统生态服务价值的空间异质性。发现人工系统生态服务价值受到社会经济因素和自然气候因素的双重影响,且不同种类的服务受影响因素不同。茶园的目的服务价值与自然气候因子——多年均降水量和多年均温均无正相关关系,但与经济社会因子——人均GDP呈现正相关关系。四项正伴随服务(固碳,保土,保肥,保水)中,仅固碳和保水被发现与多年均降水和温度有显着正相关关系,但与人均GDP无关。而叁项负伴随服务(C02排放,N20排放与非点源污染)均与降水、温度和人均GDP无正相关关系。而塑料温室蔬菜的目的服务价值与年均降水量和年均温这两个自然气候因子呈负相关,而与人均GDP这个经济社会因子无关。而其四项正伴随服务(固碳,保土,保肥,节水)中,仅节水被发现与温度降水有显着负相关关系,与人均GDP无关。叁项负伴随服务中(C02排放,N20排放和土壤盐渍化),C02排放与温度,降水有负相关关系,N20释放与两者有正相关关系。(6)人工系统生态服务价值与土地资源稀缺程度与人口密集程度的关系。在以杭州城市绿地为案例进行的服务研究表明,从杭州市中心到边缘(代表人口密集程度和土地资源稀缺程度逐渐下降),目的服务(文化美学)服务呈现递减趋势,七项正伴随服务(固碳,降噪,保土,保水,吸收S02,调节小气候,除尘)中,除固碳和降噪无明显趋势外,其他五项均呈现递减趋势。而负伴随服务VOC排放的价值量也从市中心到边缘递减。城市绿地的成本和服务总价值都呈现出从市中心到边缘递减的趋势,净价值也呈现出相同的递减规律。(7)提出突生服务概念。人工系统会在满足一定条件下突生出本来不具有的生态服务。本文以茶园为案例,分析了茶园突生旅游服务的条件,表明目的服务大小、系统位置和邻近城市核经济发展水平是关键因素,并揭示生产系统的目的服务、伴随服务和突生服务之间的正反馈关系。以人工湿地和城市绿地为案例,分别分析了两者突生生物能源服务的条件,表明净能量平衡、温室气体排放、经济可行性和技术可行性等是突生服务得以实现需要考虑的关键因素。综上,本研究针对人工系统特点,提出目的服务、伴随服务的评估和分析框架,并针对城市化区域人工系统的重要类型——生产系统、分解系统和居住支持系统进行了服务的评估、系统间转变权衡和空间权衡、影响因素分析,并通过突生服务的案例研究进一步推进了人工生态服务的分析,发展了城市化区域的经济-生态双赢的可持续发展原理,并为产业规划提供了依据。
张黎明[8]2009年在《太湖地区水稻土有机碳演变模拟的尺度效应研究》文中研究说明土壤有机碳演变和全球气候变化息息相关,利用动态模型来模拟和预测土壤有机碳的演变现已成为研究的热点。但是,以前的研究多局限于中、小比例尺,对于大、中、小尺度系列制图尺度数据库的工作少有报道,而且对于使用不同系列制图尺度数据库对土壤有机碳模型模拟精度的影响还不清楚。在模型验证方面,也往往根据田间长期定位观测结果对模型进行验证,但从区域尺度上并没有对模型进行验证,这样的模拟或预测结果存在较大的不确定性。因此,本研究以模拟生物地球化学过程较为成熟的DNDC (DeNitrification and DeComposition)模型为例,选择基本上为水稻土的太湖流域作为研究区,通过模拟该地区230多万hm2水稻土在1：1400万、1：400万、1：100万、1：50万、1：20万和1：5万6种制图比例尺下1982～2000年19年间的土壤有机碳演变,并将不同制图尺度下的模拟结果与2000年该地区1000多个采样点实测值进行比较,尝试从区域角度验证并评价模型适宜性,以便为进一步修正模型和评估不同制图尺度下模拟精度提供理论依据。本文的主要研究结论如下：1)从不同制图尺度下的区域验证来看,太湖地区水稻土2000年土壤有机碳模拟值和实测值在1：20万、1：50万和1：400万3个制图尺度下相对误差都≤±5%,达到了模拟结果很准确的水平,其中在1：20万制图尺度下的相对误差最小,只有0.28%,模拟精度最高；1：5万和1：100万制图尺度下模拟值和实测值的相对误差分别为6.4%和5.1%,≤±10%,也达到了模拟结果可行的标准,而1：1400万的模拟值和实测值的相对误差为20.0%,说明模拟结果不可靠。从目前的大多数研究来看,我国的DNDC模型国家尺度模拟中土壤属性数据大多使用1：1400万土壤图和《中国土种志》资料,这有可能造成有机碳模拟的较大误差。2)太湖地区不同水稻土亚类6个制图尺度下的模型适宜性也有很大差异。漂洗型水稻土在1：20万制图尺度下的模拟精度最高,潴育型水稻土是太湖地区分布面积最大的亚类,1：400万是该亚类比较理想的模拟尺度。渗育型水稻土一般占到总水稻土面积的16%以上,该亚类在1：50万制图尺度下的模拟精度最高。潜育型水稻土的土壤有机碳含量是所有亚类中最高的,相对于其他亚类,DNDC模型对潜育型水稻土的有机碳模拟效果在各个制图尺度下都比较差,相对误差都超过10%,但相对而言,在1：50万制图尺度下的模拟精度最高。脱潜型水稻土分布面积一般占到总水稻土面积的18%以上,而且该亚类的土壤有机碳含量仅次于潜育型水稻土,在1：50万制图尺度下该亚类的模拟精度最高。淹育型水稻土是太湖地区分布面积最小的亚类,该亚类在1：5万制图尺度下模拟效果最好。3)不同制图尺度的数字化土壤图对碳储量模拟估算的影响也不同。从本研究来看,随着制图比例尺的减小,DNDC模型模拟的太湖地区水稻土2000年表层(0～30cm)有机碳总储量基本呈增加趋势,尤其在1：1400万制图尺度下的土壤有机碳总储量明显高于其他尺度。太湖地区土壤有机碳总储量主要受潴育型水稻土、潜育型水稻土、脱潜型水稻土和渗育型水稻土控制,这4个水稻土亚类的总储量占不同制图尺度下总储量的93%以上。但不同制图尺度影响最大的是潜育型水稻土和潴育型水稻土,尤其在1：1400万制图尺度下这2个水稻土亚类的有机碳总量明显高于其它尺度。4)不同制图尺度对太湖地区水稻土有机碳的年变化(dSOC)模拟也有很大影响,土壤属性数据最详细的1：5万制图尺度在1982～2000年19年来水稻土表层(0～30cm)有机碳总体呈升高趋势的面积达147万hm2,占总水稻土面积的63.4%,19年来固定土壤有机碳1.48 Tg；但在1：20万、1：50万、1：100万、1：400万和1：1400万5种制图比例尺下DNDC模型模拟的1982～2000年19年表层(0～30cm)水稻土分别亏损有机碳：0.78 Tg、2.86 Tg、2.33 Tg、0.44 Tg和7.86 Tg,说明由于不同类型土壤的有机碳属性特征不同,土壤制图比例尺的变化,使得区域内土壤总面积和各类型土壤的面积比例发生显着改变,从而导致土壤制图比例尺对有机碳模拟结果产生显着影响。5)不同管理措施和气候因子下太湖地区水稻土有机碳的情景分析表明,加大作物生物量还田、免耕或采取秸秆还田为基础的保护性耕作措施将有效的增加土壤有机碳含量,适度烤田和施用化肥也有利于土壤有机碳的积累。气候因子对土壤有机碳的影响较为复杂,总趋势是土壤有机碳随着温度的升高分解速度在加快,说明未来气候变暖必定会造成大量土壤有机碳的损失,这也与RothC模型模拟结果相一致。6)不同土壤数据单元对生物地球化学模型DNDC的土壤有机碳模拟精度有很大影响。目前国内应用最广泛的1：1400万“县级”单元法估算的太湖地区水稻土有机碳年变化(dSOC)与土壤属性最为详尽的1：5万“图斑”单元法模拟值在整个地区总量和“县级”单元水平上相差都很大,大多数“县级”单元之间的dSOC相对偏差高于300%；而1：5万“县级”单元法的模拟值与1：5万“图斑”单元法估算值之间dSOC差异相对较小,并且1：5万“图斑”单元法模拟的“县级”单元dSOC和整个地区dSOC总量基本都在1：5万“县级”单元法最大与最小值范围之间,这一方面验证了DNDC模型以“县”作为最小模拟单元,并用模拟值范围来表达区域dSOC方法的合理性,另一方面也说明了详细的土壤数据单元是保证地球生物化学过程模型模拟精度的重要因子。因此,在今后的国家和区域尺度有机碳模拟中使用更详细的土壤资料是非常必要的。
商庆银[9]2012年在《长期不同施肥制度下双季稻田土壤肥力与温室气体排放规律的研究》文中研究表明粮食安全是当今全球面临的重大挑战之一,然而现代农业生产往往忽视了对土壤质量和生态环境产生的负面影响,研究农业措施的长期效果是关乎农业可持续发展的重要课题。本研究以中国科学院湖南桃源农业生态试验站始于1990年的长期定位施肥试验为研究对象,探讨长期不同施肥制度下双季稻产量和土壤肥力变化趋势、土壤固碳潜力以及温室气体CH4、N20排放与NH3挥发的规律。试验处理如下：①不施肥(CK)；②施用常量化学N、P肥(NP)；③施用常量化学N、K肥(NK)；④施用常量化学N、P、K肥(NPK)；⑤施用常量化学N、P、K肥+全量秸秆还田+绿肥(FOM)；⑥2/3化学N、P肥+1/3化学K肥+1/2秸秆还田+绿肥(ROM)。具体结果如下：1.1990-2009年,不平衡施肥处理(NP和NK)的早稻和晚稻平均产量分别比对照处理(CK)增加9.2-64.2%和13.6-30.6%。与对照相比,NPK处理的早稻和晚稻产量增加90.2%和46.4%。有机无机配施处理(FOM和ROM)的早稻和晚稻产量分别比对照增加89.6_117.4%和47.6-53.5%。早稻和晚稻的产量均随土壤综合肥力指数的增加呈极显着线性增加的趋势。长期不施肥导致土壤综合肥力显着下降(P<0.05)。与试验前相比,2009年NPK、FOM和ROM处理的土壤综合肥力比试验前显着增加(P<0.05),并达到高肥力水平(0.723-0.787)。不平衡施肥条件下土壤综合肥力指数没有显着增加。土壤磷的有效性是限制水稻增产的关键因素,其中施磷肥处理(NP、NPK、FOM和ROM)的早稻产量呈显着增加的趋势(P<0.05),而不施磷处理(CK和NK)在早稻和晚稻季均无增加趋势。2.1990-1996、1997-2005和2006-2009年,除CK处理外,所有施肥处理的土壤氮素表观平衡均呈盈余状态,但是氮素盈余量在不同年份变化较大,主要受氮肥投入和作物养分吸收年际变化的影响。FOM和ROM处理氮素表观盈余量在所有年份均高于NP和NPK处理。长期不施用磷肥会导致NK处理的表观磷亏缺程度比CK更加严重。各施磷处理(NP、NPK、FOM和ROM)的土壤磷表观平衡均呈盈余状态,其中1990-2005年FOM处理的磷素盈余量最高,2006-2009年NP处理最高。NP处理在各阶段土壤磷素盈余量均高于NPK处理,主要由于不平衡施肥导致NP处理的作物养分吸收量下降。不施钾处理(NP和CK)的土壤钾素表观亏缺表现为逐渐下降的趋势,主要由于水稻植株的钾吸收量下降。施钾处理(NK、NPK、FOM和ROM)的土壤钾素表观平衡在不同年份波动较大,仅FOM处理在所有阶段均处于盈余状态,且盈余量随着钾肥施用量的不断增加而增加。ROM处理一直处于亏缺状态,但亏缺量逐渐降低。NK和NPK在1990-1996年处于亏缺状态,1997-2005和2006_2009年处于盈余状态,且盈余量逐渐增加。此外,由于NK的养分吸收量明显低于NPK处理,前者的钾素表观平衡量明显高于后者。3.1999_2009年双季稻系统耕层土壤有机碳(SOC)含量呈逐渐增加的趋势,其中2007-2009年SOC平均含量为0.49-0.80g C kg-1yr-1.CK和NK处理耕层SOC含量饱和值为21.1-22.1g C kg-1,NP和NPK处理为24.5-26.4g C kg-1,而有机无机配施处理(FOM和ROM)为37.5-7.2g C kg-1.2007-2009年,CK处理耕层土壤固碳速率为0.96Mg C ha-1yr-1,其他施肥处理的土壤固碳速率为1.01-1.43Mg C ha-1yr-1.2009年双季稻系统耕层土壤碳储量为36.4-48.2Mg Cha-1,比1999年高15-30%。4.2007-2009年早稻季和晚稻季田间NH3挥发损失平均分别为12.8-27.3kg Nha-1和17.3-32.7kg N ha-1,分别占施氮量的9.2-33.6%和17.8-32.2%。NH3挥发速率随着田间水层NH4+浓度的增加呈显着增加的趋势(P<0.01)。长期施肥可以显着增加双季稻系统NH3挥发(除早稻季ROM和CK处理间没有显着差异外)。与NPK处理相比,长期不平衡施肥导致累积NH3损失进一步增加。在平衡施用无机肥的基础上增施有机肥(FOM)也可以促进NH3挥发的增加。然而,有机肥替代部分无机化肥(ROM)条件下可以减少NH3挥发损失。NP和NK处理NH3挥发的增加与长期不平衡施肥导致水稻植株氮吸收显着下降有很大关系。5.2006-2009年稻田CH4排放受施肥和环境条件的影响,具有明显的季节变化规律。除晚稻生育后期外,整个双季稻种植季田间均处于淹水状态。早稻季气温逐渐升高,CH4排放在生育前期缓慢增加,生育中后期出现1_2个排放峰,到生育末期缓慢下降。晚稻季气温逐渐降低,CH4排放表现为先升高后降低的变化趋势,在生育初期CH4排放达到全年最高峰。尤其是有机无机肥配施处理(FOM和ROM)在晚稻移栽后1-2周内出现极为显着的CH4排放峰。晚稻季CH4累积排放通量比早稻季高113-157%,达到显着差异水平(P<0.01)。非水稻种植季田间无水层覆盖,加之气温较低,几乎观测不到CH4排放。CH4年累积排放通量范围为621-1175kg CH4ha-1(CK处理最低,FOM处理最高)。长期施肥可以增加稻田CH4排放通量。与对照处理相比,FOM和ROM处理下全年CH4累积排放通量分别增加89.8%和73.9%。单施化肥处理(NP、NK和NPK)全年CH4累积排放通量较低,仅比对照增加4.4_27.8%。6.2006-2009年水稻种植季淹水稻田表现为典型的大气N2O微弱的源或汇；非水稻种植季稻田不施肥,但没有水层覆盖,N20排放通量相对较高。N20年累积排放通量范围为1.15-4.11kg N2O-N ha-1(CK最低,FOM最高)。长期施肥对稻田N20排放的季节变化模式无明显影响,但影响其排放量。与对照相比,FOM和ROM处理的全年N20累积排放通量分别增加257%和193%。单施化肥处理的全年N20累积排放通量比对照增加68-158%。7.全年净综合温室效应和温室气体强度的平均变化范围分别为12587-26066kg CO2-equivalent ha-1yr-1和1.35-2.06CO2-equivalent kg-1grain yield yr-1。长期有机无机配施处理(FOM和ROM)可以显着增加全年净综合温室效应,主要由于淹水条件下有机肥的施用促进CH4的大量排放。与对照相比,NP和NPK处理具有较低的温室气体强度,而FOM和ROM处理较高。以上研究表明(1)双季稻产量变化趋势受施肥管理措施和土壤肥力变化的显着影响。(2)土壤养分投入和产出的动态平衡不仅受肥料运筹的影响,而且受植株养分吸收的影响,平衡施肥需要考虑生产力的变化(3)双季稻系统耕层有机碳储量呈逐渐增加的趋势。与单施化肥相比,增施秸秆和绿肥等有机物质的施用可以进一步促进土壤固碳。(4)稻田NH3挥发受施肥量和施肥方式的影响。长期平衡施肥可以促进水稻植株氮吸收,减少双季稻系统NH3挥发。(5)稻田CH4和N20排放具有明显的季节变化规律。长期施用化肥不仅可以增加水稻季CH4排放,而且促进非水稻种植季N20的排放。有机肥的施用可以显着增加淹水条件下水稻种植季的CH4排放,导致温室气体强度的增加；平衡施用化肥(尤其是磷肥的施用)可以减缓温室气体强度。因此,为同步实现较高的作物产量和较低的温室气体强度,双季稻系统可采取以下农业管理措施：平衡施肥(尤其是磷肥的施用)、水稻种植季中期烤田替代持续淹水、非水稻种植季秸秆还田替代水稻种植季施用秸秆等。但上述农业措施在双季稻系统中的实际效果,在以后研究中需要进一步验证和探讨。
参考文献：
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[7]. 人工系统生态服务研究[D]. 薛慧. 浙江大学. 2013
[8]. 太湖地区水稻土有机碳演变模拟的尺度效应研究[D]. 张黎明. 南京农业大学. 2009
[9]. 长期不同施肥制度下双季稻田土壤肥力与温室气体排放规律的研究[D]. 商庆银. 南京农业大学. 2012
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