连发4篇一区top期刊(IF=11.2、10.9)!中国农业大学研究团队在秸秆资源利用潜力及还田技术优化领域取得系列进展

学术   2024-11-14 20:11   法国  

秸秆是一项重要的农业资源。据估算,全球每年产生50亿吨以上作物秸秆。我国2023年产生了8.7亿吨作物秸秆,可收集量超过了7.3亿吨。如何高效利用秸秆资源一直以来都是国家重点关注的方向。在农业农村部等多部门联合开展“秸秆资源综合利用”行动的背景下,当前我国形成了“五料化”利用格局,秸秆还田是肥料化利用的最重要的途径。实现秸秆科学还田有利于推动农业低碳绿色生产,对落实国家“两藏”战略和实现“双碳”目标意义重大。近期,中国农业大学农学院张海林教授、赵鑫副教授团队与农业农村部农业生态与资源保护总站等单位合作围绕秸秆还田的固碳减排及作物增产效应机制与潜力等问题开展了大量研究,取得了系列的进展。

利用2021-2020年数据,结合数据挖掘技术与空间算法,系统分析了20年来我国9种主要农作物秸秆产量的变化及空间分布差异。研究结果显示:全国作物秸秆通过还田促进土壤固碳、替代化肥、动物饲料或能源消耗实现的固碳减排总量约为6.3千万吨C eq/y。其中,秸秆肥料化利用减少了0.8千万吨C eq/y的温室气体排放总量、饲料化利用减少温室气体排放量1.4千万吨C eq/y、能源化利用减少了0.1千万吨C eq/y的温室气体排放总量(图1)。根据我国总碳排放情况来看,通过秸秆综合利用可实现的固碳减排总量约占27.7%的农业系统碳排放量和2.1%的全国碳排放总量。相关成果以“Estimation of crop residue production and its contribution to carbon neutrality in China”为题发表于Resources, Conservation and Recycling,并入选ESI高被引论文。

原文链接:

https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2024.107450

图1. 我国秸秆综合利用及其对农业“碳中和”目标的贡献作用

采用Meta分析与机器学习相结合的研究方法系统评估了优化秸秆和氮肥施用的固碳增产潜力。平均来看,秸秆还田使全球土壤固碳和作物产量分别增加了11.2%和8.9%。构建的机器学习模型预测结果显示,秸秆还田的全球固碳与增产潜力分别为15.6 Pg和190.4 Tg;优化秸秆还田将进一步增加12.0%的全球碳储量(约20.4 Pg)和19.7%的作物产量(约308 Tg);在未来RCP5-8.5气候情景下,预计在本世纪中期采用优化秸秆还田能够使碳储量和作物产量分别提升12.9%(约22.8 Pg)和15.7%(约236.9 Tg)。这表明,优化秸秆和氮输入在应对气候变化实现低碳可持续农业的重要性(图2)。相关成果以“Optimizing straw and nitrogen fertilizer resources for low-carbon sustainable agriculture”为题发表于Resources, Conservation and Recycling,并入选封面文章。

原文链接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0921344924003379

图2. 秸秆还田对全球土壤固碳及作物产量的影响效应与潜力预测

基于数据挖掘技术与DNDC模型相结合的研究方法,系统研究了优化秸秆还田量对稻田净固碳量及作物产量的影响。与不还田相比,1/3、2/3和全量还田使单季稻单产增加了1.07%、2.25%和3.26%,早稻增加了1.10%、2.24%和3.52%,晚稻增加了1.92%、3.91%和5.95%;0-50 cm土壤碳含量分别增加了3.88%(78.07 Tg)、7.75%(156.09 Tg)和11.65%(234.62 Tg);温室气体排放也分别增加了23.32%、43.50%和61.48%。从固碳减排与水稻增产协同角度,通过优化秸秆还田量在理论上可以使全国水稻单产和碳含量,同时尽可能减少排放。在此基础上,对全国稻田秸秆资源利用进行了优化,提出了还田策略(图3)。相关成果以“Optimizing the rate of straw returning to balance trade-offs between carbon emission budget and rice yield in China”为题发表于Sustainable Production and Consumption

原文链接:

https://doi.org/10.1016/j.spc.2024.03.026

图3. 我国稻田不同秸秆还田量下固碳与温室气体排放量的模拟

利用我国主要粮食作物数据,采用Meta分析与机器学习相结合的分析方法,系统评估了秸秆还田下作物产量变化的影响因素。氮肥投入量显著影响了秸秆还田的增产效果,气候因素(尤其是降水)和秸秆的碳氮比也是重要影响因素。基于此构建的机器学习模型预测结果显示:在合理氮肥管理措施下,为保障全国尺度上的作物产量,小麦秸秆还田量应在1170.5~8852.6 kg/hm2;玉米秸秆还田量应在1625.2~8126.1 kg/hm2;水稻秸秆还田量应在1178.4~8891.8 kg/hm2。同时,通过优化还田量可获得的最高增产潜力为:玉米增产13.9%、小麦增产12.2%,水稻增产14.0%(图4)。相关成果以“Strategies for crop straw management in China's major grain regions: Yield-driven conditions and factors influencing the effectiveness of straw return”为题发表于Resources, Conservation and Recycling

原文链接:

https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2024.107941

图4. 我国主要粮食作物推荐还田量模拟及其增产潜力


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