中国农田土壤固碳增汇潜力的秸秆还田措施模拟研究

摘要

中国作为世界上最大的发展中国家和当前化石燃料温室气体排放最多的国家之一，面临着国际温室气体减排的压力和国内社会经济可持续发展的挑战，迫切需要寻找减缓大气温室气体增加的技术措施。农田土壤固碳措施是京都议定书认可的固碳减排途径之一，其中秸秆还田等措施具有十分可观的固碳潜力。许多研究表明，秸秆还田等农田管理措施能有效地增加土壤碳储量，从而有利于减缓大气CO2浓度的上升趋势。秸秆还田有助于土壤有机碳的积累，是近年来中国农田土壤有机碳含量增加的主要原因。因此，科学评价中国进行秸秆还田的土壤固碳潜力及可行性，对于我国参与全球温室气体减排谈判的国家环境外交和制定我国社会经济可持续发展战略具有重要意义。
　　本文是中国科学院地理科学与资源研究所主持的中国-奥地利国际合作项目（中国陆地碳汇决策支持系统研究）成果的一部分。主要研究思路是基于环境政策综合气候模型(EPIC)，采用中国科学院生态系统研究网络(CERN)的千烟洲生态试验站（简称千烟洲站）、鹰潭红壤生态开放实验站（简称鹰潭站）、禹城农业综合试验站（简称禹城站）农田监测场长期观测实验数据，验证和优化了EPIC模型部分参数，使得改进后的EPIC模型能更精确地模拟中国南方地区水稻和华北地区小麦、玉米秸秆还田后土壤碳储量的变化。模型的具体运行过程如下:将全国尺度的数据包括气象数据、土壤数据、产量数据、耕作数据、DEM数据等数据统一处理为空间分辨率10公里的格式，之后利用EPIC模型逐一像元进行模拟，从而得出不同秸秆还田情景下中国农田耕作层的土壤碳储量。本论文的主要成果和结论如下:
　　(1)利用1990-2010年江西省气象资料以及土壤清查资料，模拟分析了四种秸秆还田(CR)比例情景下2010-2030年江西省水稻田土壤的固碳潜力。研究结果表明，无秸秆还田(CR0％)和秸秆还田25％(CR25％)两种处理下耕作层土壤有机碳储量分别下降-21.3％和-6.5％，秸秆还田50％(CR50％)和100％(CR100％)处理下土壤有机碳储量分别增加5.4％和11.9％;相对CR0％情景而言，CR25％、CR50％、CR100％情景下江西省水稻田土壤总固碳潜力分别为6.43、14.92和25.26TgC(1Tg=106t)，相对于无秸秆还田土壤碳储量分别增加4.5％、10.5％、18％。表明秸秆还田管理措施可以有效增加水稻田土壤碳储量，但是如果秸秆还田比率比较低的话，也难以弥补由于耕作措施导致的水稻田土壤碳储量的损失。
　　(2)秸秆还田设置的情景1，将中国农田的秸秆还田率作为一个统一值进行模拟，得到秸秆还田30％(CR30％)、秸秆还田100％(CR100％)情景下的碳储量变化量分别是3.14TgC、13.8TgC。可以看出CR30％、CR100％情景分别比未实施秸秆还田碳储量的措施提高19.8％、255.2％。秸秆还田增加了土壤有机质的投入，同时导致土壤不稳定碳收入增加、流失减少、意味着土壤汇集碳增加，随着秸秆还田的大量增加，土壤有机碳储量呈线性上升。
　　(3)秸秆还田设置的情景2，根据中国东北、西北、华北、华东、华南、华中、西南七个大区域实际的秸秆还田率进行模拟，从而得到秸秆还田情景下中国农田土壤耕作层实际的碳储量的变化量为1.54TgC。假设2010年各个区域的实际焚烧秸秆的部分全部还田，用同样的方法得出2010年焚烧部分的秸秆还田影响下中国农田耕作层土壤碳储量的变化量为1.60TgC。
　　(4)秸秆还田设置的情景3，假设2010年各个大区焚烧的秸秆全部加入到农田土壤中，即基线情景秸秆还田30％+秸秆焚烧19％。模拟的结果表明2010年49％秸秆还田（30％还田+19％焚烧）比例下中国农田耕作层土壤碳储量的变化量为6.54TgC，此结果与分区模拟的秸秆焚烧和秸秆还田影响下的碳储量的变化量的总和3.14TgC相比，两者的差值为3.4TgC，说明分区模拟和整体模拟之间还存在误差。
　　(5)相对于秸秆移除，2010年我国如果全面推广秸秆还田，推广秸秆还田可以增加土壤碳储量的变化量13.75TgC·yr-1，其减排效益可以抵消我国2010年化石燃料碳排放的1.83％。
　　(6)本研究建议:通过合理的调控措施，采用保护性耕作（秸秆还田）是提高农田土壤固碳能力的一种有效途径，同时应该减少秸秆焚烧，合理利用秸秆资源。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 背景与意义

1．1．1 全球气候变化问题

1．1．2 温室气体减排对中国的影响

1．1．3 陆地生态系统的碳汇效应

1．1．4 农田生态系统碳汇效应

1．1．5 农田管理秸秆还田措施固碳潜力

1．1．6 秸秆还田的益处与利用现状

1．1．7 研究科学意义与目的

1．2 研究现状

1．2．1 基本概念

1．2．2 国内外土壤固碳研究方法分类

1．2．3 国内外土壤碳循环模型分类

1．2．4 研究现状评价

2 数据与方法

2．1 研究方案

2．1．1 研究目标

2．1．2 研究内容

2．1．3 技术路线

2．1．4 研究方法

2．2 数据来源与处理

2．2．1 验证站点数据的处理

2．2．2 区域尺度数据的处理

2．2．3 全国尺度数据的处理

3 EPIC模型

3．1 模型介绍

3．2 模型的子模块

3．2．1 碳模块

3．2．2 气象因子模块

3．2．3 土壤侵蚀模块

3．2．4 作物产量模块

3．2．5 水分利用效率模块

3．2．6 营养元素吸收模块

3．2．7 胁迫模块

3．3 EPIC模型应用领域

3．4 EPIC模型在中国地区的应用

4 EPIC模型数据库的建立与模型参数的校正、验证

4．1 EPIC模型运行数据库的建立

4．1．1 气象数据库

4．1．2 农作物数据库

4．1．3 土壤数据库

4．1．4 农田管理数据库

4．2 EPIC模型校正后的模拟验证

4．2．1 EPIC模型对双季稻的模拟验证

4．2．2 EPIC模型对夏玉米单作的模拟验证

4．2．3 EPIC模型对冬小麦单作的模拟验证

4．2．4 EPIC模型对冬小麦-夏玉米轮作的模拟验证

4．3 小结

5 EPIC模型在区域尺度的应用

5．1 材料与方法

5．1．1 研究区域概况

5．1．2 区域模拟的数据和情景设置

5．2 长期施肥对江西省耕作层未来土壤有机碳的影响

5．3 江西省稻田土壤固碳潜力估算

5．4 讨论

5．4．1 模型敏感性

5．4．2 影响稻田土壤固碳量的因素

5．4．3 不确定性及局限性

5．5 小结

6 中国农田土壤碳储量以及固碳潜力变化

6．1 增强农田土壤碳吸收的管理方案与情景

6．2 统一还田率模拟

6．3 分区模拟

6．4 秸秆焚烧+秸秆还田模拟

6．5 土壤碳吸收潜力的空间格局及影响因素

6．6 不确定分析

6．6．1 增汇措施的状况和增汇活动的规模等带来的不确定性

6．6．2 输入模型模型基础背景数据的不确定性

6．6．3 模型参数的不确定性

7 研究结论与展望

7．1 研究结论

7．2 研究不足

7．3 下一步展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果

致谢