中國科學院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國家重點實驗室生態(tài)模型與全球變化研究組在農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)溫室氣體排放、高寒植被生態(tài)系統(tǒng)碳過程以及高寒河流水環(huán)境遙感研究方面取得重要進展，相關研究成果分別發(fā)表在Global Change Biology，Agricultural and Forest Meteorology, Journal of Geophysical Research, Remote Sensing等雜志上。
農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是氣候變化的承受者，也是溫室氣體（GHG）的重要排放源，對自然變化和人類活動非常敏感。在全球變化背景下，要確保糧食安全和生態(tài)環(huán)境平衡，需要更好地了解和量化多個環(huán)境變化因子及其相互作用對作物溫室氣體排放強度（單位作物產(chǎn)量的溫室氣體排放量）的影響。課題組使用改進的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)模型（DLEM-AG2.0）及包含172個野外溫室氣體排放實驗的meta分析，對1949年至2012年中國小麥、玉米和水稻的溫室氣體排放強度的時空變化率、主要貢獻因子及其影響進行了國家尺度的最新評估。結(jié)果表明，1949-2012年，農(nóng)田的溫室氣體排放強度平均為0.10~1.31 kg CO2‐eq kg‐1，增長率為1.84~3.58×10‐3 kg CO2‐eq kg‐1 yr‐1。2000年以來，氮肥是導致中國北方溫室氣體排放強度增加的主要因素，對南方的影響也有所增加。溫室氣體排放強度的增加意味著過度施肥不僅沒有顯著促進作物增產(chǎn)，反而加劇了土壤溫室氣體排放。本研究發(fā)現(xiàn)，超過60%的過度施肥主要位于華北平原的冬小麥-夏玉米輪作區(qū)，長江中下游和西南地區(qū)的冬小麥-水稻輪作區(qū)，以及南方大部分的雙稻輪作區(qū)。模擬結(jié)果表明，“過度施肥”地區(qū)當前的氮肥施用水平減少約1/3，不會顯著影響作物產(chǎn)量，但會使土壤溫室氣體排放減少29.60%~32.50%，溫室氣體排放強度減少0.13~0.25 kg CO2‐eq kg‐1。這分別相當于中國和世界農(nóng)業(yè)土壤溫室氣體排放總量的29%和5%。研究表明，提高氮肥利用效率將是減少溫室氣體排放、保障中國糧食安全的有效策略。研究結(jié)果可為我國發(fā)展溫室氣體友好型農(nóng)業(yè)提供參考。 本@文$內(nèi).容.來.自：中`國`碳`排*放^交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.c om
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圖1. DLEM-AG2.0估算的1949-2012年中國小麥、玉米和水稻的溫室氣體排放強度(a、d和g)、作物產(chǎn)量(b、w和h)和土壤溫室氣體排放(c、f和i)
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高寒植被生態(tài)系統(tǒng)對氣候變化非常敏感，然而，高寒植被在不同生長階段碳交換及其碳通量對氣候變化的響應機制尚不明確。我們利用遙感反演的長時間序列高寒植被總初級生產(chǎn)力（GPP）、凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力（NEP），系統(tǒng)分析了1982-2015年以來青藏高原高寒草甸生態(tài)系統(tǒng)不同生長階段碳交換、生產(chǎn)力及其對氣候變化的響應關系。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：青藏高原高寒草甸生產(chǎn)力在過去30多年均得到了持續(xù)的增加，但在不同的生長階段高寒草甸會表現(xiàn)為不同的碳源和碳匯，同時不同氣候因子對高寒草甸GPP、NEP的影響程度也不相同，表現(xiàn)為溫度因子在整個植被生長階段都起著重要的作用，控制著高寒草甸的碳固定能力。在植被枯萎前土壤水分對高寒草甸碳固定的作用日益重要，而空氣飽和差、太陽短波輻射對高寒草甸碳固定的影響相對較弱。我們的研究也揭示了需要從高寒植被生長的各個階段來分析氣候變化與高寒植被生態(tài)系統(tǒng)碳過程的復雜關系，從而為更系統(tǒng)了解陸地生態(tài)系統(tǒng)對氣候變化的響應機制提供了新的視野。
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圖2. 高寒草甸不同生長階段（S1、S2和S3）GPP（A）和NEP（B）變化的主導氣候因素的空間分布
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隨著全球氣候變化和人類活動影響的加劇，高寒河流水環(huán)境受到了越來越嚴重的環(huán)境脅迫，而由于高寒河流所處區(qū)域氣候惡劣、地形地貌條件復雜，如何有效地監(jiān)測高寒河流水環(huán)境變得日益重要。我們從2016年起連續(xù)開展了雅江、金沙江、怒江、瀾滄江等高寒河流的天空地一體化觀測實驗，首次建立了高寒河流水環(huán)境不同組分的遙感光譜庫，而后基于空間對地觀測信息協(xié)同，建立了河流水環(huán)境遙感機器深度學習識別與定量反演模型，生成了長時間序列高寒河流水環(huán)境數(shù)據(jù)集并系統(tǒng)分析了全球變化與人類活動影響下的高寒河流水環(huán)境變化的時空特征，最終形成了高原高寒河流水環(huán)境遙感監(jiān)測系統(tǒng)，這將有助于提升高原寒區(qū)河流水環(huán)境遙感監(jiān)測與預警的能力與水平。
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圖3. 三江并流區(qū)怒江（NJR）、瀾滄江（LCR）和金沙江（JSR）季節(jié)性水體渾濁度空間分布
這些研究分別得到科技部國家重點研發(fā)計劃重點專項（2018YFA0606001和2017YFA0604702）、中科院STS項目（No. KFJ-STS-ZDTP-0）和國家自然科學基金委重大研究計劃等項目（No. 91547107和 41271426）的資助。系列論文鏈接如下：
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https://doi.org/10.1111/gcb.15290
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168192320301878 內(nèi)/容/來/自:中-國-碳-排-放*交…易-網(wǎng)-tan pai fang . com
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1029/2019JC015106
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https://www.mdpi.com/2072-4292/11/24/3010 內(nèi)-容-來-自；中_國_碳_0排放￥交-易=網(wǎng) t an pa i fa ng . c om
https://www.mdpi.com/2072-4292/11/11/1287 本*文@內(nèi)-容-來-自；中_國_碳^排-放*交-易^網(wǎng) t an pa i fa ng . c om
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2020年7月28日
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