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不可忽視的農田降氮減排|觀察

來源:土壤觀察

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農田,是氧化亞氮的全球第一(yī)大(dà)排放(fàng)源,占全球氧化亞氮排放(fàng)總量近60%。因此,發展合适的計算方法以估算農田氧化亞氮直接排放(fàng)量,不僅可以明确農業生(shēng)産對氣候變化的影響程度,還可以爲發展農田減排技術提供數據支撐。

文/韓揚眉(中(zhōng)國科學報見習記者)

來源:中(zhōng)國科學報(2019年9月17日)


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稻田土壤樣品采集 程琨攝


提起溫室氣體(tǐ),大(dà)多數人都會想到二氧化碳和甲烷,而對氧化亞氮卻多有忽略。作爲全球排名第三的溫室氣體(tǐ),氧化亞氮在百年尺度内的增溫效應是其等量二氧化碳的近300倍。


農田,是氧化亞氮的全球第一(yī)大(dà)排放(fàng)源,占全球氧化亞氮排放(fàng)總量近60%。因此,發展合适的計算方法以估算農田氧化亞氮直接排放(fàng)量,不僅可以明确農業生(shēng)産對氣候變化的影響程度,還可以爲發展農田減排技術提供數據支撐。


我(wǒ)國科學家研究農田氧化亞氮排放(fàng)方法和估算20餘年,以期獲得确定性和可信度更高的分(fēn)析結果。


近日,南(nán)京農業大(dà)學土壤學科溫室氣體(tǐ)計量團隊與英國阿伯丁大(dà)學、愛丁堡大(dà)學學者合作,對中(zhōng)國農田氧化亞氮直接排放(fàng)因子進行了更新,并提供了更爲細化的排放(fàng)因子,從而将氧化亞氮直接排放(fàng)量估算的不确定性降低到7%。相關成果在線發表于《環境科學與技術》雜(zá)志(zhì)。


排放(fàng)因子:更精細化的估算


我(wǒ)國的農田氧化亞氮排放(fàng)量約占全球總排放(fàng)量的1/4,且随着近年來氮肥施用量的增加而急劇上升。


減“氮”行動,刻不容緩,但如何減、減多少,需要精确的數據支撐。已有研究發現,氮肥施用量與氧化亞氮直接排放(fàng)量有着極顯著的關系。


“我(wǒ)們基于該關系開(kāi)發了氧化亞氮直接排放(fàng)因子。”論文通訊作者、南(nán)京農業大(dà)學資(zī)源與環境科學學院副教授程琨告訴《中(zhōng)國科學報》,氧化亞氮直接排放(fàng)因子即單位質量氮素投入所帶來的農田氧化亞氮排放(fàng)量。“有了排放(fàng)因子,以後想計算某個區域内農田氧化亞氮的直接排放(fàng)量,隻需要知(zhī)道這個區域的氮素投入量就行了。


目前全球通用的農田氧化亞氮排放(fàng)因子,是聯合國政府間氣候變化專門委員(yuán)會(IPCC)于2006年發布的《IPCC國家溫室氣體(tǐ)清單指南(nán)》所提供的,即旱地1%,淹水稻田0.3%。今年5月,IPCC第49次全會通過了《IPCC 2006年國家溫室氣體(tǐ)清單指南(nán)2019修訂版》,基于氣候、肥料和水分(fēn)管理類型提出了更爲細化的全球尺度排放(fàng)因子。不過,因農田氧化亞氮排放(fàng)通量具有顯著的時空差異,該排放(fàng)因子在國家特别是區域尺度上具有較高的不确定性,IPCC也同時建議各個國家和地區開(kāi)發自己的排放(fàng)因子。


20世紀90年代以來,我(wǒ)國學者在氧化亞氮排放(fàng)因子的開(kāi)發上積累了方法學的研究基礎,但因數據量不足,無論是排放(fàng)因子,還是用其估算的氧化亞氮排放(fàng)量,均存在較大(dà)不确定性,也使得研究結果的可信度有限。


程琨表示,得益于近年來國家對基礎研究的支持,科學家們越來越多地開(kāi)展了田間原位氧化亞氮排放(fàng)的監測研究。“我(wǒ)們期望借鑒前人排放(fàng)因子的研究經驗,基于近年來豐富的農田氧化亞氮數據資(zī)源,開(kāi)發農業區尺度的體(tǐ)現作物(wù)特征和肥料類型特征的更準确的排放(fàng)因子。


全球氣候變化頂尖專家、英國阿伯丁大(dà)學教授Pete Smith告訴《中(zhōng)國科學報》,用于量化氧化亞氮排放(fàng)的排放(fàng)因子,對實施減排措施和制定減排策略非常有意義。此外(wài),更好地量化排放(fàng)因子,以及它們如何因地區和作物(wù)而變化,在評估氣候變化減排目标的進展方面極爲重要。


差異化計量:更精準的區域排放(fàng)統計


溫室氣體(tǐ)是導緻全球氣候變化的主要驅動因素,而農業源非二氧化碳溫室氣體(tǐ)排放(fàng)占全球排放(fàng)的10%~12%。中(zhōng)國農業科學院農業環境與可持續發展研究所研究員(yuán)郭李萍告訴《中(zhōng)國科學報》,對農田溫室氣體(tǐ)排放(fàng)進行計量,可以明确農業生(shēng)産對氣候變化的貢獻程度,還可以爲發展農田管理減排技術提供數據和技術支撐。同時,準确估算我(wǒ)國農業溫室氣體(tǐ)排放(fàng)量,也可爲國家在國際氣候談判中(zhōng)提供準确的數據支持。


“在進行溫室氣體(tǐ)排放(fàng)計量中(zhōng),主要關注的焦點是計量方法的準确性、可操作性和不确定性問題,以及估算結果不确定性的量化說明。”郭李萍表示。


目前,能夠估算氧化亞氮排放(fàng)的方法有模型模拟法和排放(fàng)因子法。與模型模拟法相比,排放(fàng)因子法可以用極爲有限的數據,即僅知(zhī)道氮素投入量,便能得到盡可能準确的估計。


研究人員(yuán)通過文獻搜集,建立了包含1151組觀測值的中(zhōng)國農田氧化亞氮排放(fàng)數據庫,然後将不同方法計算得出的排放(fàng)因子進行對比評價。結果發現,氮素投入量與氧化亞氮直接排放(fàng)量的線性回歸方法的解釋度最高,且模拟效果最好。


通俗來講,就是氧化亞氮直接排放(fàng)的多少,有可能取決于氮肥施用量的多少。


以2016年爲例,該研究精确估計了中(zhōng)國農田因化肥投入引起的氧化亞氮年直接排放(fàng)量爲30.5萬噸,95%置信區間爲28.3萬—32.7萬噸。


同時,爲證明該方法的有效性,研究人員(yuán)利用它對不同農業區的不同作物(wù)、不同農田管理類型下(xià)的排放(fàng)因子進行了計算,發現中(zhōng)國農田氧化亞氮排放(fàng)因子存在巨大(dà)的農業區差異和作物(wù)類型、肥料類型及水分(fēn)模式等管理影響差異。


值得一(yī)提的是,研究人員(yuán)針對中(zhōng)國九大(dà)農業區的細化排放(fàng)因子,繪制了高分(fēn)辨率的中(zhōng)國農田氧化亞氮排放(fàng)空間分(fēn)布圖。該圖顯示,氧化亞氮排放(fàng)最高的區域分(fēn)布在長江中(zhōng)下(xià)遊地區(特别是江蘇東部)、黃淮海地區、東北(běi)地區(特别是松嫩平原),這些地區應當是提高氮肥利用率、減少氧化亞氮排放(fàng)的重點關注區域。


Pete Smith表示,通過準确量化中(zhōng)國農田氧化亞氮排放(fàng)、控制氮肥施用,在保證作物(wù)産量最大(dà)化的同時減少氧化亞氮排放(fàng),有助于減少中(zhōng)國的氣候足迹。


不過,也有研究表明,農田氮素投入與氧化亞氮排放(fàng)量具有非線性關系。“雖然本研究并未觀測到這種關系,但不能忽視這種關系存在的可能性,未來應當予以關注。”程琨說。


除此之外(wài),在農田中(zhōng),由于前季作物(wù)種植施用的氮素殘留會對氧化亞氮排放(fàng)産生(shēng)影響,冬閑田的溫室氣體(tǐ)排放(fàng)也不容忽視。不過,其如何排放(fàng)以及排放(fàng)量在農業溫室氣體(tǐ)排放(fàng)中(zhōng)貢獻如何,仍有待進一(yī)步研究。


管理之基:更有效的降氮減排


農田中(zhōng)的氧化亞氮直接排放(fàng)主要是由于人爲氮肥施用造成的。因此,氮肥的投入量以及氮肥的形式、施用方法、施用時期等是農田氧化亞氮排放(fàng)最主要的影響因素。


“氣候條件、土壤理化性質、農田管理(包括灌溉、稭稈還田、土壤調理劑使用等)均會對土壤氧化亞氮排放(fàng)産生(shēng)不同的影響。”郭李萍說。


在郭李萍看來,減少氧化亞氮排放(fàng),最重要的途徑是提高氮素利用率。采取一(yī)些管理措施,比如配合施用有機無機肥、添加生(shēng)物(wù)質炭,以及使用氮肥增效劑及緩控釋肥、水肥一(yī)體(tǐ)化管理等,都可以有效提高當季氮肥利用率。這能夠在保證糧食産量的同時,顯著減少氧化亞氮排放(fàng)及氮肥的其它無效損失。


的确,實現糧食安全與溫室氣體(tǐ)減排“雙赢”,一(yī)直是人類共同追求的目标。程琨表示,在未來氣候變化情況下(xià),尤其是發展中(zhōng)國家,如何在保障糧食産量的前提下(xià)達到農田固碳減排目标,即實現“氣候智慧農業”(Climate smart agriculture),是當前關注的焦點。


今年6月,我(wǒ)國向《聯合國氣候變化框架公約》秘書(shū)處提交了《中(zhōng)華人民共和國氣候變化第三次國家信息通報》和《中(zhōng)華人民共和國氣候變化第二次兩年更新報告》,其中(zhōng)報告了我(wǒ)國在2010年和2014年的國家溫室氣體(tǐ)清單。與2005年國家溫室氣體(tǐ)清單的回算結果對比,農業活動氧化亞氮的排放(fàng)量有所增加。


“該研究提供的基于農業區、作物(wù)類型和農田管理類型的更爲細化的氧化亞氮排放(fàng)因子,可爲未來溫室氣體(tǐ)清單編制提供方法學和數據支撐,可降低清單編制的不确定性。”郭李萍說。



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