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题名江苏省农田生态系统固碳时空分布特征与趋势预测
被引量：1
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作者
邱子健
李天玲
申卫收
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机构
南京信息工程大学环境科学与工程学院/江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室/江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
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出处
《农业环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期226-236,共11页
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基金
江苏省发展和改革委员会碳达峰策略和路径前期研究
南京信息工程大学气候与环境治理研究院开放课题(ZKKT2022A09)。
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文摘
为探讨江苏省农田生态系统固碳时空分布特征及未来固碳趋势,利用固碳速率法对江苏省2005—2020年农田固碳进行估算,重点分析2005、2010、2015年和2020年时空分布特征,并运用机器学习的方法对2021—2060年全省农田生态系统固碳进行预测。结果表明:在时间序列上,江苏省近年农田生态系统固碳量整体呈现升高的趋势,2020年估算量为282.55万t·a^(-1)(以C计,下同),在全省陆地生态系统固碳总量中占比达20.17%;在空间分布上,固碳贡献最大的是苏北地区,无论是施用肥料还是秸秆还田贡献的固碳量,苏北地区均呈现高于苏中、苏南地区的态势;根据机器学习的重要性分析,秸秆还田量是最为重要的影响因素;两种模型中,BP神经网络相较于随机森林具有更高的预测精度,该模型预测2021—2060年农田生态系统固碳量仍会在短期内持续升高,但随后将进入较稳定的平台期,其中2021—2026年间固碳量将持续升高并达峰值,为365.26万t·a^(-1),而到2060年固碳量则为348.12万t·a^(-1)。研究表明,江苏省农田生态系统固碳量已逐步提升,但未来增长速率将趋于减缓,有必要进一步强化固碳措施,重点是提升秸秆还田率及其固碳效率,同时现有研究方法也有待于进一步优化,未来应将有机肥施用、绿肥还田、轮作等因素考虑在内,从而实现对农田生态系统固碳更为精准、全面的估算。
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关键词
江苏省
农业碳中和
土壤固碳
农田生态碳汇
机器学习预测
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Keywords
Jiangsu Province
agricultural carbon neutrality
soil carbon fixation
farmland ecological carbon sink
machine learning prediction
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分类号
X171.1
[环境科学与工程—环境科学]
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