江西省县域农业碳排放时空格局及影响因素分析

农业生产是碳排放的主要来源之一,在碳达峰碳中和的时代背景下,厘清区域农业碳排放现状并分析其时空变化和影响因素具有重要意义。江西省是农业大省,近几十年来农业的快速发展伴随着农业碳排放量的升高。因此基于本区域水稻种植、农资投入、土壤利用及畜禽养殖4类主要碳源,构建农业碳排放测算体系,评估2000－2020年农业碳排放量,分析县域农业碳排放空间格局及其驱动机制。结果表明：1）江西省农业碳排放量总量范围在1098.32～1471.94万t;种植业碳排放强度整体呈下降趋势,范围在2.50～3.87 t/万元,畜牧业碳排放强度整体亦呈下降趋势,范围在0.76～2.03t/万元;各碳源碳排放总量和其占农业碳排放总量的比例大小依次为：水稻种植（806.72万t,61.15%）>畜禽养殖（243.57万t,18.57%）>农资投入（237.39万t,18.02%）>农田土壤利用（29.60万t,2.26%）;2）江西省县域农业碳排放量空间特征明显,高碳排放区均集中于鄱阳湖平原地区以及吉泰盆地;农业碳排放强度空间分布由相对离散到集中在赣北地区;整体上江西省碳排放总量的重心向北移动;3）农业碳排放效率是影响农业碳排放的最重要的因素,各因素对农业碳排放减少量和其占总农业碳排放减少量的比例大小依次为：农业生产效率因素（1828.13万t,56.57%）>地区产业结构因素（1265.29万t,39.15%）>农业产业结构因素（86.12万t,2.66%）>农村总人口因素（52.12万t,1.62%）。整体上,各因素减少农业碳排放总量绝对值排序为：赣北>赣中>赣南。研究结果可为江西省乃至全国其他粮食主产区农业碳排放的测算以及农业碳减排政策的制定提供科学参考。     

赣南丘陵区典型林分水源涵养功能评价

[目的]明确不同林分类型整体水源涵养能力的差异性,为赣南丘陵区水源涵养功能和生态系统服务的恢复提供理论依据。[方法]以赣南丘陵区江西省赣州市崇义县境内两种主要天然林(楠木和毛竹),以及两种典型人工经济果林地(脐橙和茶)为研究对象,利用水浸法和双环法对林分的枯落物层与土壤层的持水性进行测定,同时利用熵权法对枯落物层和土壤层的相关指标进行综合评价。[结果]①4种林分枯落物层蓄积量、最大持水量和有效拦蓄量范围分别为9.19~16.70,13.43~31.02,6.99~14.08 t/hm²;土壤非毛管孔隙度、有效持水量和最大持水量均值范围分别为5.80~10.05%,57.98~100.50,447.76~580.17 t/hm²,均为楠木林最大,茶林最小。②4种林地土壤初渗速率与稳渗速率变化趋势相一致,排列顺序为:毛竹林>楠木林>茶林>脐橙林。③在4种林分水源涵养能力综合评分中,两种天然林要高于两种经济果林。④土壤稳渗速率是影响林分整体水源涵养能力最显著的指标,其次为枯落物最大持水量和有效拦蓄量,而土壤容重的影响最低。[结论]赣南丘陵区两种天然林水源涵养能力高于两种经济果林,而该区域人工经济果林水源涵养能力的大幅度降低将进一步导致土地退化,加速水土流失,是区域可持续发展的重要生态风险隐患之一。     

赣南地区土壤保持功能的时空变化特征

[目的] 分析赣南地区土壤保持功能时空特征,为提升该区土壤保持能力和维护南方丘陵生态安全屏障提供科学依据。[方法] 利用InVEST模型,计算2000,2010,2018年赣南地区不同土地利用类型、不同高程、不同坡度、不同县域的土壤保持强度,分析土壤保持强度与NDVI空间相关性和赣南地区土壤保持功能时空特征。[结果] ①2000—2018年,研究区耕地、灌林地、水域和未利用土地面积都处于减少趋势,城镇用地和农村居民地面积都有较大的增长。②土壤保持强度由189.93 t/（hm²·a）上升为190.50 t/（hm²·a）,其中有林地土壤保持强度最高,并由259.85 t/（hm²·a）上升为262.03 t/（hm²·a）。③赣南地区土壤保持强度呈现四周高、中部低的分布格局,随海拔升高先升高再降低,随坡度升高而升高。④土壤保持强度与NDVI在双变量局部空间自相关分析中呈现显著正相关（p<0.01）,高高集聚区在赣南地区北部、西部及南部;高低集聚区为中部地区（于都县）;低低集聚区为高经济发展地区（章贡区、赣县区、南康区）。[结论] 赣南地区土壤保持强度与土地利用类型、高程、坡度、NDVI、经济发展水平有着密切关系。为保证土壤保持强度与土壤保持量的稳步提升,应增加低海拔低坡度地区土壤保护措施,并提高中低山区土地利用类型的空间变异性,缓解赣南地区水土流失状况。     

根系主要成分含量对根系固土效能的影响

选取中国北方两种常见树种油松(Pinus tabulaeformis)和元宝枫(Acer truncatum),对这两种树0.2~6mm直径的根系直径、根系抗拉强度、整根的根土复合体强度、根系3种主要成分含量(纤维素含量、半纤维素含量与木质素含量)进行测定。结果表明,随着根系直径的增加,植物根系半纤维素含量增高,纤维素含量与木质素含量降低,从而植物的抗拉强度降低。植物根系抗拉强度与纤维素含量、木质素含量成正相关关系,与半纤维素含量成负相关关系。因此,在排除根系结构影响的前提下,植物根系纤维素含量与木质素含量是导致不同植物种固土效果差异的直接原因。     

针叶与阔叶树根系对土壤抗剪强度及坡体稳定性的影响

重庆缙云山地处三峡库区,是国家重点自然保护区。由于地势特点,坡面极易发生土壤侵蚀及浅层滑坡,因此,在不破坏原有生态环境的前提下,有效防止灾害发生是该地区的重点防治工作。选取了同种根构型的针叶树种(马尾松Pinus massoniana Lamb)和阔叶树种(四川大头茶Gordonia acuminate),比较其提高土壤抗剪强度的作用强弱,并分析根面积比率、剪切带根系径级比、根系位置范围,以及根系角度等因素对土壤抗剪强度的影响。结果表明,针叶树种对土壤抗剪强度增强效果强于阔叶树种;针叶树种根系平均抗拉强度较大,其对土壤抗剪强度的增量更大;针叶树种根系分布范围较广且存在更多与剪切方向成60°的根系,表现出更好的固坡作用;根面积比率对土壤抗剪强度影响不明显。     

缙云山大气氮湿沉降组成及其变化特征

采用APS-2A型降水降尘自动采集仪,定位收集2012年5-10月重庆缙云山自然保护站的湿沉降数据,分析该地区大气氮湿沉降浓度及沉降的组成、月变化及季节变化.结果表明:1)相对于NO3--N和DON(可溶性有机氮),降雨中NH4+-N的质量浓度较高,说明该地区NH3的排放量较高;2)缙云山地区大气活性氮主要是还原态的N...     

基于SWAT模型的不同土地利用结构对流域水沙的影响

为明确不同土地利用结构对流域产流产沙及其过程的影响,以黄土高原沟壑区典型小流域罗玉沟流域为例,基于1986-2000年气象资料,以该流域4种主要土地利用类型及调整后的土地利用结构为假设情景,通过SWAT模型模拟探讨土地利用结构对流域水沙的影响.结果表明:1)与1995年土地利用结构下的产流产沙量相比,极端情景下,林地和梯田可分别减少径流56.86％、11.97％,减少泥沙达80％以上;2)林地集中分布较分散分布的水沙量最大可分别减少4％、27％左右,但集中程度可能存在一个阈值,大于该阈值后流域产流产沙量无太大变化;3)相同面积比例的土地利用类型在流域中分布位置不同,流域出口的产沙量也较1995年有不同程度减少,最大可减少26.79％,产流量无明显差异,但流域内部产流产沙过程有所不同,林地分布在上游时,流域上中游的水沙量最低.因此,调整流域土地利用结构时可适当提高林地集中程度;重视流域上游尤其是源头的土地利用结构优化,在流域产流产沙源头可采取减水减沙效果更好的植被措施,梯田等受人类活动影响的措施尽量布设在流域中下游.     

基于植物生长过程的根系固土机制及Wu模型参数优化

【目的】为提高植物根系固土效果模型量化的准确性,针对植物根系在土壤中受破坏的不同方式,基于植物生长过程的根土复合体直剪试验,利用根的拔出与抗拉试验,分析根系在不同生长时期的受力机制,定量评估植物根系对土壤的加固效果。【方法】在原有直剪仪器的基础上,设计了一套分离式、可测定盆栽植物根系固土效果的装置。将12棵3年生山矾幼树样本直接种植于直剪盒,针对移植后1个月、4个月和1年后山矾根系的单根抗拉强度、拔出强度和根土复合体的抗剪强度进行测定,建立植物单根直径与单根抗拉强度、拔出强度的关系曲线。在时间尺度上,研究影响其根系固土的相关参数变化,分析根系与土壤的相互作用机制和根系的破坏情况,并优化现有Wu模型,并尝试评估动态生长过程中的根系固土效果。【结果】1)植物根系固土效果受抗拉强度与拔出强度的共同影响,在植物的生长的过程中,拔出强度对固土效果的影响比抗拉强度更加显著;2)随着植物种植时间的增加,4个月后根土复合体的抗剪切强度显著增加,1年后根土复合体的抗剪切强度较前4个月增长放缓。根土复合体发生剪切破坏后,根系发生断裂破坏的概率随种植时间的增加而增加。3)将根系抗拉和拔出强度2个参数加入到植物根系固土模型的计算中,可以更好地反映植物根系固土效果,特别是对于植物移植生长过程,模型计算结果与实际值平均相差仅为8.13%。【结论】植物根系在1年的生长周期内,根系数量不会发生较大变化,根系抗拉强度由其材料属性决定,也不会发生较大变化。而根系与土壤间的键合则变得更加紧密,根系的拔出强度增加显著,更多的根系在土壤发生破坏时发生断裂,最终提高根系加固土壤的效果。     

中国农田磷流失风险评价及其关键驱动因素

农田面源磷流失是农业面源污染的重要原因之一，识别流域内农田磷流失风险的关键源区及其影响因子是面源污染控制的重要手段。基于磷指数模型开展2000—2020年中国农田磷流失风险评估，选取土壤有效磷含量、磷肥施用量为源因子，土壤侵蚀模数、年径流深、农田和水体间归一化距离指数为迁移因子，结合GIS技术评估了中国农田磷流失的关键源区；在此基础上，利用随机森林法分析影响中国农田磷流失的关键因子，并通过结构方程模型揭示了农田磷流失风险指数与各因子的关系。结果表明：1）2000—2020年中国农田的磷流失的低、中、高、极高风险面积分别占农田总面积的43.8%、40.5%、13.4%、2.4%。2）中国农田磷流失在2000、2005、2010、2015、2020年高风险和极高风险总面积的年平均占比从大到小依次为：淮河流域、长江流域、珠江流域、东南诸河流域、松辽河流域、西南诸河流域、黄河流域、内陆河流域、海河流域。3）影响农田磷流失风险的关键源因子和迁移因子分别为土壤有效磷含量和归一化距离指数，其重要性特征值分别为129.53和65.12，土壤有效磷含量是农田磷流失最主要影响因子。4）磷流失风险指数与源因子指数、迁移因子指数呈极显著正相关，选取的14个指标对磷指数的解释度达0.62，其中源因子和迁移因子对磷指数的贡献率分别为0.77、0.19（P < 0.001）。研究结果可为中国农田磷流失风险评估提供科学参考，对中国农业面源污染的宏观防控及战略决策具有重要意义。