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农田生态系统植硅体及植硅体碳研究综述: 2024年; 植硅体是长期稳定存在于土壤中的无定形二氧化硅,主要运用于农业考古、古气候重建和恢复古植被;植硅体碳是一种很有前景的长期陆地碳封存方式。农田生态系统作为陆地生态系统的一部分,作物种植历史悠久,研究农作物植硅体、植硅体碳含量分布及植硅体形态,能够更好地探究史前农耕文明的发展情况,可以估算农田生态系统植硅体碳汇潜力,有效缓解气候变化。综述了植硅体、植硅体碳在不同作物中的含量与分布、植硅体形态、碳汇潜力及植硅体在农业考古中的作用,并阐明了作物植硅体在未来的发展方向。; 郑旭娟张莹龚志坚; 关键词：农田生态系统植硅体

农田林网对平原地区农田生态系统的应用策略研究: 2024年; 伴随着生态农业的蓬勃发展,农田林网这一生态工程越来越多地运用于平原地区。研究证明农田林网对调节微气候,保持水土,治理土壤侵蚀,维持生物多样性及促进农产品生产和品质等有显著收益。通过对林网进行合理规划设计,其中科学布局、选择合适树种等措施能够有效改善林网生态功能。另外,林网构建和管理技术是确保农田林网效益发挥的重点。农田林网和农业生产密切结合在一起,既促进作物生长又有利于农业生产持续发展。文章全面论述农田林网对平原地区农田生态系统的利用策略和生态效益,以期为农业生态化发展提供理论和实践支撑。; 关红梅; 关键词：农田林网生态系统水土保持

黑龙江省农田生态系统碳足迹演变分析: 2024年; 基于“双碳”目标和粮食安全的战略背景,本文选取黑龙江省作为研究对象,对其农田生态系统碳足迹进行演变分析。研究发现,玉米、水稻、蔬菜是其农田生态系统碳吸收的主要作物,化肥、灌溉、农用柴油为主要碳排放源。随着时间的演变,农作物的固碳能力和碳吸收总量有所提升,单位面积碳足迹则不断降低,使其农田生态系统呈现碳生态盈余的状态。; 顾磊; 关键词：农田生态系统碳足迹

基于遥感的农田生态系统时序净交换估算方法及系统: 本发明公开了基于遥感的农田生态系统时序净交换估算方法及系统，获取农作物生长周期内同天过境的较低分辨率LAI和高分辨率NDVI遥感影像，构建关联生成多时相LAI数据。结合逐日温度和地表太阳辐射数据，模拟得到LAI时序结果。...; 巫兆聪王可欣方瑞欣谢楠饶可奕

重庆市农田生态系统碳收支年际变化研究: 2024年; 为促进重庆市现代山地绿色高效低碳农业发展,基于重庆市2010-2020年主要农作物生产投入和主要农作物产量等数据,对重庆市农田生态系统碳吸收、碳排放以及碳足迹进行估算研究,并分析其影响因素。结果显示:(1)2010-2020年,重庆市农田生态系统2015年的碳排放量为153.24×10^(4)t,较2010年增加了8.25%,但2020年减少至143.72×10^(4)t,碳排放明显呈先增加后减少趋势,化肥使用导致的碳排放占据最大比例,为56.6%;(2)重庆市农田生态系统碳吸收量总体稳中有降,从1010.35×10^(4)t逐步下降至942.49×10^(4)t,其中水稻的碳吸收贡献占据主导地位,占农田碳吸收总量的41.1%,但仍以0.58%的年均降幅下降;(3)重庆市农田生态系统存在较大的生态盈余,2020年达到286.06×10^(4)hm^(2),整体上涨6.29%,单位面积碳足迹年度变化保持稳定,在0.15 hm^(2)/hm^(2)左右波动。得出结论:重庆市固碳效率已逐步提升,重点还需要加强化肥农药农膜减施增效,优化本土的农作物种植模式,包括套间作,培育良种等,继续强化农田生态系统维护生态屏障的作用。; 毛彦冰陈国建唐康棚苏岚; 关键词：农田生态系统碳排放碳吸收碳足迹

中国省域农田生态系统碳足迹时空演变分析被引量：1: 2024年; 以2001—2020年中国31个省域主要农田投入、产出及耕地面积等有关统计资料为基础,对中国农田生态系统的碳吸收、碳排放和碳足迹进行核算,并分析其时序和空间格局演变特点。结果表明:(1)从时间上看,农田生态系统碳吸收总量呈波动上升态势,其中农作物碳吸收能力最强的是玉米;农田生态系统碳排放总体呈上升趋势,增长幅度为11.10%,化肥在主要碳排放途径中占比最高,达到了56.26%;农田生态系统碳足迹由2001年的16.37×10^(6)hm^(2)下降到2020年的13.41×10^(6)hm^(2),整体呈现出碳生态盈余。(2)从空间上看,中国31个省域的农田生态系统碳足迹在总量上存在明显差异,呈现出东部和北部高、西部低的分布格局,且海南和西藏等呈大幅度增长趋势,天津和上海等呈下降趋势;受耕地面积和农作物播种面积的影响,单位面积碳足迹整体呈先增长后下降的趋势且各省域之间呈现出显著差异,其中单位面积碳足迹最大的北京和最小的广西之间相差0.35 hm^(2)/hm^(2)。; 付伟徐媛媛王福利罗明灿陈建成; 关键词：农田生态系统碳吸收碳排放碳足迹

基于水文气象因子的农田生态系统碳通量预测: 2024年; 以黄河流域下游禹城农田生态系统为研究对象,采用中国通量观测研究网络(ChinaFLUX)禹城站通量塔观测的碳水通量和水文气象数据,基于特征重要性方法确定影响农田生态系统CO_(2)交换量的主控环境因子。基于所有环境因子和主控环境因子分别构建碳通量预测的机器学习模型,采用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R~2)评估测试集的模型预测性能。结果表明,影响禹城农田生态系统碳通量的主控环境因子为净辐射、土壤温度、饱和水汽压亏缺、土壤含水量。与单一模型相比,集成模型具有更好的预测性能。单一模型中,MLPRegressor模型预测性能较好,R~2为0.830,MSE为3.113,MAE为1.283。集成模型中,XGBRegressor模型预测性能较好,R~2为0.845,MSE为2.838,MAE为1.149。采用主控环境因子与采用全部环境因子构建的机器学习模型具有相似预测性能。; 吴成秋曹召丹赵小二吴宏宇邓科; 关键词：农田生态系统机器学习模型

除草剂对农田生态系统生物多样性的影响研究: 2024年; 除草剂在现代农业生产中发挥着非常重要的作用,促进了农业生产水平的不断提高,但是除草剂的过度使用也带来了负面影响。对除草剂进行了论述,明确了其类型和使用方式,在此基础上,进一步探讨了农田生态系统生物多样性的重要性,并分别从直接影响、间接影响以及长期和累积效应等方面分析了除草剂对农田生态系统生物多样性的影响,进而为生物多样性的保护提供数据参考。; 苏改芹; 关键词：除草剂农田生态系统生物多样性

安徽省农田生态系统温室气体排放分析及情景模拟: 2024年; 科学认知农田生态系统温室气体排放状况是开展农业减排降碳的重要前提,对于推动农业可持续发展、促进农田高质量建设具有重要意义。以安徽省为例,利用联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)排放系数法评估农田生态系统温室气体排放水平,运用对数平均迪式指数分解(LMDI)方法解析农田生态系统温室气体排放驱动机制,最后基于STIRPAT模型并结合情景分析方法对未来农田生态系统温室气体排放进行模拟预测。结果表明:(1)安徽省农田生态系统温室气体排放总量整体呈增加趋势,水稻种植CH4排放的贡献最大,占比达55.27%,空间分布上呈现为皖中地区排放量较高、皖北和皖南地区相对较低。(2)安徽省农田生态系统单位播种面积排放强度呈增加趋势,单位农业产值排放强度呈下降趋势,两种排放强度均呈“北低南高”分布特征,即淮河以北地区排放强度及变化幅度相对较低,淮河以南地区表现为相反规律。(3)农业经济水平与安徽省农田生态系统温室气体排放呈现出正效应,是影响排放量增加的主要因素;农业生产效率、农业生产结构、农业人口规模均呈现出负效应,其中农业生产效率与农业人口规模因素对农田生态系统温室气体排放的抑制作用较强。(4)基准情景、低碳情景、绿色发展情景与可持续发展情景下农田生态系统温室气体排放呈先上升达到峰值后逐渐降低的变化趋势,其中基准情景在2028年达峰,其余三种情景在2025年实现达峰目标。粗放发展情景下农田生态系统温室气体排放在未来呈不断增加的发展趋势,未能实现达峰目标但增速逐渐放缓,农业发展表现出较强的减排潜力。安徽省应加强控制水稻种植CH4排放,综合考量区域差异,多措并举、因地制宜地制定农业减排政策。; 顾纪祥苗雨青孙方虎洪炜林余健武传胜高志杰肖溢清葛晓玮; 关键词：农田生态系统温室气体排放影响因素情景模拟

绵阳市农田生态系统碳足迹和碳生态效应分析: 2024年; 农田生态系统具有碳源、碳汇双重特质,是陆地生态系统的重要组成部分,探究农田碳足迹对农田生态系统的可持续发展具有重要意义。以2002-2021年绵阳市农田生产投入、农作物产量和农业生产总值等数据,构建农田生态系统碳足迹模型与LMDI因素分解模型,对碳足迹时空变化特征、碳生态效率驱动因素进行探讨并提出建议。结果表明:①2002-2021年绵阳市农田生态系统碳排放总量与碳排放强度呈现出先增加后减少的趋势;空间分布上,碳排放总量呈现出北低南高的格局;②绵阳市农田生态系统有很强的碳汇能力,除2006年外,农田生态系统碳吸收总量以及碳吸收强度逐年稳步增长(1.84%)。不同农作物碳吸收总量贡献比较为:水稻(28.61%)>玉米(24.00%)>油菜(18.54%)>小麦(17.98%);③2002-2021年绵阳市农田生态系统碳足迹均小于当年的耕地面积,年均碳足迹耕地占比20.30%,属于碳生态盈余;④经济因素是绵阳市农田生态系统碳生态效率水平提高的主要驱动因素,结构因素对碳生态效率贡献值偏低,劳动力因素、效率因素对碳生态效率水平主要起抑制作用;⑤建议优化化肥、农药、农膜等农业农用物资的使用量以及科学提高农作物产量、调整种植结构来提升绿色农业发展水平。; 邹介石杨海青; 关键词：农田生态系统碳足迹 LMDI

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