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

P407.8; [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...

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Published in农业大数据学报 Vol. 3; no. 3; pp. 33 - 44
Main Authors 阿依吐拉·买买提祖农, 帅艳菊, 魏浩东, 何真, 肖沁茜, 胡琼, 徐保东, 游良志, 曹凑贵, 凌霖
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华中农业大学植物科学技术学院/宏观农业研究院,武汉430070%华中农业大学植物科学技术学院/农业农村部长江中游作物生理生态与耕作重点实验室,武汉430070%华中农业大学资源与环境学院/宏观农业研究院,武汉430070%华中师范大学城市与环境科学学院/湖北省地理过程分析与模拟重点实验室,武汉430079%国际食物政策研究所,美国华盛顿20005%上海海关学院检验检疫技术交流部,上海201204 2021
Subjects
DNDC模型;遥感影像识别;稻虾模式;温室气体;有机碳积累;随机森林;减排
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ISSN2096-6369
DOI10.19788/j.issn.2096-6369.210304

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Summary:P407.8; [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.
ISSN:2096-6369
DOI:10.19788/j.issn.2096-6369.210304