【摘 要】
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水稻是我国重要的粮食作物,同时也是农业温室气体主要排放源之一,如何在确保水稻产量的前提下降低稻田温室气体排放成为当今研究的热点。以往的研究主要利用站点尺度的田间试
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水稻是我国重要的粮食作物,同时也是农业温室气体主要排放源之一,如何在确保水稻产量的前提下降低稻田温室气体排放成为当今研究的热点。以往的研究主要利用站点尺度的田间试验探究水稻产量和稻田温室气体排放量之间的关系,然而当前研究需要在时间尺度和空间尺度同时扩展,传统的田间试验将不能够满足研究的需要。因此需要通过建立跨尺度稻田综合评估模型来进行大尺度和长时间序列的水稻产量和稻田温室气体排放的研究。本研究基于模型耦合的方法,将DSSAT, DNDC和AEZ模型有机结合,通过扩充DNDC模型水稻作物品种参数信息,利用生态区原理将DNDC进行空间升尺度,以更新后的DNDC模型为核心建立稻田综合评估模型,并结合1981-2010历史基础数据集和未来气候变化情景数据,对我国水稻产量和稻田温室气体排放进行多尺度和长时间序列的综合评估。结果表明:所建立的稻田综合评估模型能够在不同尺度、不同情景下有效模拟稻田水稻生长情况,在站点尺度和区域尺度同时验证减少化肥施用和晒田是可以保障水稻产量前提下减少稻田温室气体排放的减排措施,甲烷平均减排24.87%,氧化亚氮平均减排38.39%。
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