通过分别在水稻季(R)和小麦季(W)设置对照(RB0-N0、WB0-N0)、单施氮肥(RB0-N1、WB0-N1)、20 t hm-2生物炭与氮配施(RB1-N1、WB1-N1)、40 t hm-2生物炭与氮配施(RB2-N1、WB2-N1)等8个处理,研究稻麦轮作周年系统N2O和CH4排放规律及其引起...通过分别在水稻季(R)和小麦季(W)设置对照(RB0-N0、WB0-N0)、单施氮肥(RB0-N1、WB0-N1)、20 t hm-2生物炭与氮配施(RB1-N1、WB1-N1)、40 t hm-2生物炭与氮配施(RB2-N1、WB2-N1)等8个处理,研究稻麦轮作周年系统N2O和CH4排放规律及其引起的综合温室效应(Global warming potential,GWP)和温室气体强度(Greenhouse gas intensity,GHGI)特征。结果表明:稻季配施20 t hm-2生物炭对N2O和CH4的排放、作物产量及GWP和GHGI均都无明显影响;稻季配施40 t hm-2生物炭能显著降低8.6%的CH4的排放和9.3%的GWP,显著增加作物产量17.2%。麦季配施20 t hm-2生物炭虽然对温室气体及GWP影响不明显,但显著增加21.6%的作物产量,从而显著降低21.7%的GHGI;麦季配施40 t hm-2生物炭能显著降低20.9%和11.3%的N2O和CH4排放,显著降低15.7%和23.5%的GWP和GHGI。因此麦季配施生物炭对减少N2O和CH4的排放、增加稻麦轮作产量及降低GWP和GHGI的效果较稻季配施生物炭效果更好。展开更多
利用第二次全国土壤调查土壤质地数据（SNSS）和中国区域陆地覆盖资料（CLCV）将陆面过程模式CLM3.5（Community Land Model version 3.5）中基于联合国粮食农业组织发展的土壤质地数据（FAO）和MODIS卫星反演的陆地覆盖数据（MODIS）...利用第二次全国土壤调查土壤质地数据（SNSS）和中国区域陆地覆盖资料（CLCV）将陆面过程模式CLM3.5（Community Land Model version 3.5）中基于联合国粮食农业组织发展的土壤质地数据（FAO）和MODIS卫星反演的陆地覆盖数据（MODIS）进行了替换,使用中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）大气强迫场资料,分别驱动基于同时改进土壤质地和陆地覆盖数据的CLM3.5（CLM-new）、基于只改进陆地覆盖数据的CLM3.5（CLM-clcv）、基于只改进土壤质地数据的CLM3.5（CLM-snss）和基于原始下垫面数据的CLM3.5（CLM-ctl）,对内蒙古地区2011~2013年土壤湿度的时空变化进行模拟试验,研究下垫面改进对CLM3.5模拟土壤湿度的影响。将四组模拟结果与46个土壤水分站点观测数据进行对比分析,结果表明：相对于控制试验,CLM-clcv、CLM-snss和CLM-new都能不同程度地改进土壤湿度模拟,其中CLM-clcv主要在呼伦贝尔改进明显,CLM-snss则在除呼伦贝尔以外的大部地区改进显著,CLM-ctl模拟的土壤湿度在各层上均系统性偏大,而CLM-new模拟土壤湿度最好地反映出内蒙古地区观测的土壤湿度的时空变化特征,显著改善了土壤湿度的模拟,体现在与观测值有着更高的相关系数和更小的平均偏差与均方根误差。展开更多
文摘通过分别在水稻季(R)和小麦季(W)设置对照(RB0-N0、WB0-N0)、单施氮肥(RB0-N1、WB0-N1)、20 t hm-2生物炭与氮配施(RB1-N1、WB1-N1)、40 t hm-2生物炭与氮配施(RB2-N1、WB2-N1)等8个处理,研究稻麦轮作周年系统N2O和CH4排放规律及其引起的综合温室效应(Global warming potential,GWP)和温室气体强度(Greenhouse gas intensity,GHGI)特征。结果表明:稻季配施20 t hm-2生物炭对N2O和CH4的排放、作物产量及GWP和GHGI均都无明显影响;稻季配施40 t hm-2生物炭能显著降低8.6%的CH4的排放和9.3%的GWP,显著增加作物产量17.2%。麦季配施20 t hm-2生物炭虽然对温室气体及GWP影响不明显,但显著增加21.6%的作物产量,从而显著降低21.7%的GHGI;麦季配施40 t hm-2生物炭能显著降低20.9%和11.3%的N2O和CH4排放,显著降低15.7%和23.5%的GWP和GHGI。因此麦季配施生物炭对减少N2O和CH4的排放、增加稻麦轮作产量及降低GWP和GHGI的效果较稻季配施生物炭效果更好。
文摘利用第二次全国土壤调查土壤质地数据（SNSS）和中国区域陆地覆盖资料（CLCV）将陆面过程模式CLM3.5（Community Land Model version 3.5）中基于联合国粮食农业组织发展的土壤质地数据（FAO）和MODIS卫星反演的陆地覆盖数据（MODIS）进行了替换,使用中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）大气强迫场资料,分别驱动基于同时改进土壤质地和陆地覆盖数据的CLM3.5（CLM-new）、基于只改进陆地覆盖数据的CLM3.5（CLM-clcv）、基于只改进土壤质地数据的CLM3.5（CLM-snss）和基于原始下垫面数据的CLM3.5（CLM-ctl）,对内蒙古地区2011~2013年土壤湿度的时空变化进行模拟试验,研究下垫面改进对CLM3.5模拟土壤湿度的影响。将四组模拟结果与46个土壤水分站点观测数据进行对比分析,结果表明：相对于控制试验,CLM-clcv、CLM-snss和CLM-new都能不同程度地改进土壤湿度模拟,其中CLM-clcv主要在呼伦贝尔改进明显,CLM-snss则在除呼伦贝尔以外的大部地区改进显著,CLM-ctl模拟的土壤湿度在各层上均系统性偏大,而CLM-new模拟土壤湿度最好地反映出内蒙古地区观测的土壤湿度的时空变化特征,显著改善了土壤湿度的模拟,体现在与观测值有着更高的相关系数和更小的平均偏差与均方根误差。
