作物生长模型与微生物-酶介导的土壤有机碳分解模型耦合研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 尹礼唱 |
| 答辩日期 | 2024-12 |
| 文献子类 | 博士后出站报告 |
| 授予单位 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 陶福禄 ; 史文娇 |
| 关键词 | 冬小麦-夏玉米轮作 气候减缓 净生态系统碳交换 地上生物量 农业碳循环 |
| 学位名称 | 博士后 |
| 学位专业 | 自然地理学 |
| 英文摘要 | 全球变暖形势加剧，深入理解农业生态系统中的碳循环，对制定缓解气候变化的策略意义重大。农业实践会影响土壤碳动态，这需要复杂模型进行精准模拟。土壤微生物可驱动土壤有机碳（SOC）转化，近年来虽已开发出模拟这些过程的模型，但多数模型缺乏模拟作物生长或纳入详细管理实践的能力，致使我们在评估保护性农业于气候变化缓解中的作用时存在不足。[创新点]：本研究将 MCWLA 作物生长模型与 MEND-CN 微生物 SOC 分解模型进行耦合，创建出集成的 MCWLA-BGC 生物地球化学模型。该模型能够全面模拟以小麦和玉米为主的农业系统中的碳循环，涵盖不同管理实践。它纳入了土壤温度模拟、尿素水解、作物氮吸收以及新鲜有机质分解等新过程，这些对于连接气象因素与农业管理措施对土壤碳循环的影响起着关键作用。[重要结果]MCWLA-BGC模型在模拟12个具有不同土壤类型、气候和农业背景的观测点的SOC、微生物生物量碳（MBC）、地上生物量（AGB）和净生态系统交换（NEE）方面表现出良好的性能。模型准确捕捉了SOC和MBC的长期趋势，以及AGB和NEE的动态变化，表明其有潜力成为评估小麦-玉米系统中SOC动态的有力工具。[结论]：MCWLA-BGC 模型有效整合了作物生长动态与微生物介导的 SOC 分解，为模拟小麦 - 玉米系统中地上和地下碳循环提供了一个全面的框架。模型在模拟关键碳循环变量方面的准确性，凸显了其在预测中国小麦和玉米系统未来碳通量和温室气体排放方面的潜力，为发展气候智能农业做出了贡献。[研究意义]：本研究旨在满足对一个能够模拟作物生长和微生物介导的 SOC 分解的集成模型的需求。这样的模型对于评估保护性农业对可持续农业系统和气候变化缓解的影响至关重要。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 77 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/217373]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 尹礼唱. 作物生长模型与微生物-酶介导的土壤有机碳分解模型耦合研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院地理科学与资源研究所. 2024. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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