基于遥感识别与DNDC模型的不同稻作模式评价——以潜江市为例

Journal of Agricultural Big Data(2021)

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摘要
[目的]本研究旨在获得潜江市不同稻作模式温室气体排放和固碳情况,以评价不同稻作模式的绿色发展潜力.[方法]首先,利用随机森林对遥感影像进行分类,获得了潜江市各稻作模式分布数据,结合气象、土壤、作物管理数据库,利用校正和验证后的DNDC模型进行区域模拟,获得潜江市甲烷(CH4)和氧化亚氮(N2O)两种温室气体排放量及土壤有机碳变化量(dSOC).其次,在DNDC模型中设置情景分析,假设目前稻虾模式由不同稻作模式变迁而来,利用相关指标的变化评价稻虾模式在潜江地区的绿色发展潜力.[结果]各项指标表明,校正后DNDC模型对CH4和N2O模拟效果良好.2019年潜江市每1 km2范围内主要稻作模式CH4和N2O排放量及全年dSOC总量变化区间分别为0.40kg~64043.34 kg,0.002kg~227.08 kg和0.18 kg C~35835.27 kg C.潜江市全年单位面积CH4和N2O排放量均表现为稻虾模式最小,分别为394.50kg·hm-2,1.43kg·hm-2,单位面积dSOC表现为稻虾模式最大为274.30 kg C·hm-2,稻闲模式最小,为204.95 kg C·hm-2.当潜江市稻虾模式转变为其他主要模式后,其周年CH4排放总量增加2.31%~11.25%,N2O排放总量增加11.49%~67.09%,dSOC减少9.95%~22.81%.[结论]本研究中,稻麦模式表现为CH4排放最大,稻油模式的N2O排放最大,两者固碳能力中等;稻闲模式由于只有一季种植,温室气体排放小于稻旱轮作模式,但其固碳能力较差;稻虾模式的减排和固碳能力相较于稻闲与稻旱轮作模式强,具有更高的绿色发展潜力,但其仍具有减排空间.
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