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生态模型与全球变化研究组在农业生态系统温室气体排放、高寒植被碳固定以及高寒河流水环境遥感研究方面取得重要进展

本站小编 Free考研考试/2021-12-30

中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室生态模型与全球变化研究组在农业生态系统温室气体排放、高寒植被生态系统碳过程以及高寒河流水环境遥感研究方面取得重要进展,相关研究成果分别发表在Global Change BiologyAgricultural and Forest Meteorology, Journal of Geophysical Research, Remote Sensing等杂志上。
  农业生态系统是气候变化的承受者,也是温室气体(GHG)的重要排放源,对自然变化和人类活动非常敏感。在全球变化背景下,要确保粮食安全和生态环境平衡,需要更好地了解和量化多个环境变化因子及其相互作用对作物温室气体排放强度(单位作物产量的温室气体排放量)的影响。课题组使用改进的农业生态系统模型(DLEM-AG2.0)及包含172个野外温室气体排放实验的meta分析,对1949年至2012年中国小麦、玉米和水稻的温室气体排放强度的时空变化率、主要贡献因子及其影响进行了国家尺度的最新评估。结果表明,1949-2012年,农田的温室气体排放强度平均为0.10~1.31 kg CO2‐eq kg‐1,增长率为1.84~3.58×10‐3 kg CO2‐eq kg‐1 yr‐1。2000年以来,氮肥是导致中国北方温室气体排放强度增加的主要因素,对南方的影响也有所增加。温室气体排放强度的增加意味着过度施肥不仅没有显著促进作物增产,反而加剧了土壤温室气体排放。本研究发现,超过60%的过度施肥主要位于华北平原的冬小麦-夏玉米轮作区,长江中下游和西南地区的冬小麦-水稻轮作区,以及南方大部分的双稻轮作区。模拟结果表明,“过度施肥”地区当前的氮肥施用水平减少约1/3,不会显著影响作物产量,但会使土壤温室气体排放减少29.60%~32.50%,温室气体排放强度减少0.13~0.25 kg CO2‐eq kg‐1。这分别相当于中国和世界农业土壤温室气体排放总量的29%和5%。研究表明,提高氮肥利用效率将是减少温室气体排放、保障中国粮食安全的有效策略。研究结果可为我国发展温室气体友好型农业提供参考。

图1. DLEM-AG2.0估算的1949-2012年中国小麦、玉米和水稻的温室气体排放强度(a、d和g)、作物产量(b、w和h)和土壤温室气体排放(c、f和i)
  高寒植被生态系统对气候变化非常敏感,然而,高寒植被在不同生长阶段碳交换及其碳通量对气候变化的响应机制尚不明确。我们利用遥感反演的长时间序列高寒植被总初级生产力(GPP)、净生态系统生产力(NEP),系统分析了1982-2015年以来青藏高原高寒草甸生态系统不同生长阶段碳交换、生产力及其对气候变化的响应关系。研究结果发现:青藏高原高寒草甸生产力在过去30多年均得到了持续的增加,但在不同的生长阶段高寒草甸会表现为不同的碳源和碳汇,同时不同气候因子对高寒草甸GPP、NEP的影响程度也不相同,表现为温度因子在整个植被生长阶段都起着重要的作用,控制着高寒草甸的碳固定能力。在植被枯萎前土壤水分对高寒草甸碳固定的作用日益重要,而空气饱和差、太阳短波辐射对高寒草甸碳固定的影响相对较弱。我们的研究也揭示了需要从高寒植被生长的各个阶段来分析气候变化与高寒植被生态系统碳过程的复杂关系,从而为更系统了解陆地生态系统对气候变化的响应机制提供了新的视野。

(A)(B)
图2. 高寒草甸不同生长阶段(S1、S2和S3)GPP(A)和NEP(B)变化的主导气候因素的空间分布
  随着全球气候变化和人类活动影响的加剧,高寒河流水环境受到了越来越严重的环境胁迫,而由于高寒河流所处区域气候恶劣、地形地貌条件复杂,如何有效地监测高寒河流水环境变得日益重要。我们从2016年起连续开展了雅江、金沙江、怒江、澜沧江等高寒河流的天空地一体化观测实验,首次建立了高寒河流水环境不同组分的遥感光谱库,而后基于空间对地观测信息协同,建立了河流水环境遥感机器深度学习识别与定量反演模型,生成了长时间序列高寒河流水环境数据集并系统分析了全球变化与人类活动影响下的高寒河流水环境变化的时空特征,最终形成了高原高寒河流水环境遥感监测系统,这将有助于提升高原寒区河流水环境遥感监测与预警的能力与水平。

图3. 三江并流区怒江(NJR)、澜沧江(LCR)和金沙江(JSR)季节性水体浑浊度空间分布
  这些研究分别得到科技部国家重点研发计划重点专项(2018YFA0606001和2017YFA0604702)、中科院STS项目(No. KFJ-STS-ZDTP-0)和国家自然科学基金委重大研究计划等项目(No. 91547107和 41271426)的资助。系列论文链接如下:
https://doi.org/10.1111/gcb.15290
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168192320301878
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1029/2019JC015106
https://www.mdpi.com/2072-4292/11/24/3010
https://www.mdpi.com/2072-4292/11/11/1287
城市与区域生态国家重点实验室
2020年7月28日
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