- ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DNDC TÍNH TOÁN PHÁT THẢI KHÍ NHÀ KÍNH TỪ HOẠT ĐỘNG CANH TÁC LÚA NƢỚC TẠI HUYỆN CÁI BÈ - TIỀN GIANG. - Ở Việt Nam, canh tác lúa nước chịu trách nhiệm lớn trong phát thải khí nhà kính quốc gia. - Gần đây, việc sử dụng các mô hình để mô phỏng và ước lượng phát thải từ các cánh đồng lúa đã được các nhà khoa học chú ý do tính cấp thiết và những khó khăn trong thực hiện đo đạc thực địa. - Mô hình DeNitrification &. - DeComposition (DNDC) thường được sử dụng để mô hình phát thải khí nhà kính từ các cánh đồng lúa và một số nước đã phát triển mô hình DNDC của riêng họ. - Tuy nhiên, hiện chưa có phiên bản mô hình DNDC riêng cho Việt Nam. - Nghiên cứu này tập trung vào việc sử dụng mô hình DNDC để phát thải khí nhà kính từ canh tác lúa nước ở đồng bằng sông Cửu Long(ĐBSCL), Việt Nam.Địa điểm nghiên cứu này thuộc xã Hậu Mỹ Bắc B (HMBB), tỉnh Tiền Giang - một vùng sản xuất lúa điển hình với 3 vụ / năm ở ĐBSCL.. - Để thực hiện nghiên cứu này, thông tin về khí hậu địa phương và hoạt động canh tác được nghiên cứu tại thực địa trong một năm từ đến ngày) đã được thu thập , các dữ liệu của điều kiện thực tế được tìm thấy cánh đồng lúa sẽ được nhập vào mô hình sau đó được để ước tính lượng khí thải nhà kính từ canh tác lúa trong 1 năm. - Nghiên cứu này cũng phân tích độ nhạy của mô hình DNDC được điều chỉnh với các biến thể của các yếu tố khác nhau bao gồm ba nhóm chính là dữ liệu khí hậu, kết cấu đất và phương pháp canh tác.. - Phân tích độ nhạy cho thấy phát thải CH 4 bị ảnh hưởng đáng kể bởi yếu tố thời gian ngập nước trong quá trình tưới trong khi phát thải N 2 O bị ảnh hưởng bởi các yếu tố về tính chất đất đất bao gồm cacbon hữu trong đất (SOC) và pH. - Do đó cần phải thực hiện thêm nhiều nghiên cứu về mô hình DNDC để kiểm tra độ phù hợp của nó trong việc mô phỏng phát thải khí nhà kính ở Việt Nam và để xây dựng phiên bản rành riêng cho Việt Nam.. - Đất nông nghiệp là một trong những nguồn chính phát thải khí nhà kính như nitơ ô -xit (N 2 O), carbon dioxide (CO 2 ) và metan (CH 4. - Nguồn phát thải này được tạo ra từ hoạt động sinh học và phụ thuộc vào vô số các tương tác phức tạp. - Hiểu được tầm quan trọng trong tác động của con người đối với quá trình phát thải khí nhà kính từ đất sản xuất là rất quan trọng để giảm thiểu tác động tiêu cực của biến đổi khí hậu trong khi tiếp tục sản xuất nông nghiệp để đảm bảo lương thực cho lượngdân số ngày càng tăng.. - tổng lượng khí thải nhà kính (Vietnam's Second National Communication to the United Nation Framework Convention on Climate change, 2010). - Phát thải chủ yếu từ trồng lúa nước, chất thải và chất thải động vật. - Dự báo lượng phát thải vào năm 2030 sẽ tiếp tục tăng gần 30% (hội thảo “Sử dụng hiệu quả phế phụ phầm nông nghiệp để cải thiện độ phì đất, tăng năng suất cây trồng và giảm phát thải khí nhà kính”, 2012).. - Phương pháp phổ biến được dùng để ước tính phát thải khí nhà kính từ canh tác lúa nước thường là sử dụng hướng dẫn của IPCC (Uỷ ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu) với hệ số phát thải có sẵn hoặc hệ số phát thải đặc trưng quốc gia , việc sử dụng hệ số có sẵn có thể dẫn đến sai số trong kết quả tính toán (Keith Paustian et al, 2006). - Hệ số phát thải đặc trưng của một vùng có thể đo bằng cách kết hợp một hộp kín để lấy mẫu khí và sử dụng GC (Sắc kí khí- Gas Chromatography) Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi rất nhiều công sức, nhân lực và có thể bị ảnh hưởng bởi điều kiện thời tiết.. - Mô hình Denitrification-Decomposition (DNDC) là một mô hình sinh địa hoá, cho phép dự báo lượng các-bon trong đất, sự thất thoát nitơ, phát thải một số khí nhà kính như CO 2 , CH 4. - Mô hình được xây dựng với các thông số đầu vào bao gồm các tính chất vật lý và hóa học của đất, dữ liệu khí hậu (nhiệt độ, độ ẩm. - Mô hình này dựa trên nhiều phương trình sinh hóa được thực hiện trong các điều kiện môi trường khác nhau như hiếu khí, kỵ khí. - Cấu trúc của mô hình bao gồm hai thành phần: (1) thành phần bao gồm các mô hình phụ như mô hình khí hậu, đất, cây trồng và mô hình phân hủy. - này bao gồm các mô hình con như nitrat hóa, khử nitrat và oxi hóa khử. - Thành phần thứ hai (2) ước tính lượng phát thải CO 2 , CH 4 , NH 3 , NO, N 2 O, N 2 từ các hệ thống nông nghiệp. - Mối quan hệ giữa chu trình khí hóa sinh học của các yếu tố carbon, nitơ và sinh thái đã được mô hình hóa trong mô hình DNDC. - Dựa trên cấu trúc của mô hình DNDC, dữ liệu đầu vào của mô hình bao gồm các điều kiện khí hậu, đất đai, cây trồng và canh tác.. - Có thể thấy rằng mô hình DNDC đã được áp dụng trong việc ước tính khí nhà kính từ canh tác lúa, cũng như các mô hình DNDC đã được phát triển và áp dụng bởi các nước phát triển trên thế giới.. - Việc sử dụng mô hình DNDC để xác định khí nhà kính CH 4 và N 2 O phát ra từ phát thải khí nhà kính từ canh tác lúa nước đã được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới. - Vì vậy, nghiên cứu này sẽ nghiên cứu bước đầu về phát thải khí nhà kính từ các cánh đồng lúa thông qua mô hình DNDC.. - Theo các yêu cầu của mô hình DNDC, dữ liệu đầu vào là một trong những tổ hợp sau.. - 2.3 Chạy mô hình. - Sau khi thu thập dữ liệu đầu vào cần thiết, cần thực hiện một số bước để mô hình có thể xác định và đọc dữ liệu đầu vào.. - 2.3.1 Chuẩn bị dữ liêu và chạy mô hình. - Sau khi thu thập dữ liệu, cần hiệu chỉnh các dữ liệu này sao cho mô hình có thể đọc được. - Sau đó, nhập các dữ liệu sau vào mô hình theo cách như sau:. - Thực hiện sao lưu tệp đầu vào sau đó nhấn nút chạy, mô hình sẽ chạy một khoảng thời gian và đưa ra kết quả.Ta có thể truy xuất kết quả tổng của cả năm ngay lập tức trong cửa sổ làm việc của mô hình hoặc xem kết quả chi tiết mỗi ngày trong 365 ngày trong tệp Excel trong tệp “Result” của thư mục DNDC. - 2.3.2 Lựa chọn các yếu tố để đánh giá độ nhạy cảm của mô hình. - Thử nghiệm độ nhạy của mô hình được thực hiện bằng cách thay đổi một tham số đầu vào trong phạm vi quan sát.Đối với khí hậu, các tham số được chọn là nhiệt độ hoặc lượng mưa. - Các tham số trên sẽ được thay đổi lần lượt và khi thay đổi một tham số thì tất cả các tham số còn lại trong mô hình phải được giữ nguyên giống với kịch bản cơ sở.. - Lấy ví dụ để đánh giá độ nhạy cảm của mô hình đối với tham số NH4 + ,tham số này sẽ được lập thành các kịch bản với các giá trị khác nhau dựa trên giá trị gốc thực tế là kết quả phân tích mẫu tại hiện trường.. - Trong một số trường hợp, các dữ liệu đầu vào thực tế không thể áp dụng nguyên tắc tăng hoặc giảm 10% như một số dữ liệu thành phần cơ giới,...Ví dụ về độ sâu cày bừa, phải thực hiện phân loại theo các hệ thống phân loại đã định trong mô hình hoặc như pH trong đất, hoặc như thông số nhiệt độ ta sẽ lập các kịch bản tăng giảm theo đơn vị như +1 ⁰ C, +2 ⁰ C, -1 ⁰ C và -2 ⁰ C.. - Các yếu tố sau đây có thể ảnh hưởng đến lượng khí thải CH 4 và N 2 O.. - Kết quả chạy mô hình theo kịch bản gốc (thực tế) sẽ được dùng làm đường cơ sở cho nghiên cứu độ nhạy cảm. - Dựa vào sự chênh lệch giữa kết quả của kịch bản gốc và kết quả của việc chạy các kịch bản ước tính, ta sẽ biết được tham số nào nhạy nhất hay tác động nhiều nhất đối với sự phát thải khí nhà kính CH 4. - Mô phỏng phát thải khí nhà kính từ canh tác lúa nước tại xã Hậu Mỹ Bắc B được thực hiện trong một. - 3.1.1 Phát thải. - Nhìn chung, đã có 15 lần khi lượng phát thải CH 4 tăng đột biến. - Dữ liệu trên cũng chỉ ra rằng lượng khí thải mêtan cũng liên quan mật thiết đến sự thay đổi nhiệt độ, thời điểm phát thải CH 4 tăng đột ngột, thường là ở thời điểm thay đổi đột biến của biểu đồ nhiệt độ. - Hình 3.2 Quá trình tưới-tiêu nước được mô hình ghi nhận. - Hình 3.2 cho thấy sự liên hệ giữa sự phát thải CH4 và quá trình tưới-tiêu. - Đất ngập nước là một yếu tố chính trong việc phát thải khí mêtan trên ruộng lúa, là môi trường yếm khí thuận lợi cho vi khuẩn sinh mêtan phát triển.. - Trong vụ hè - thu, phát thải khí metan đạt mức cao nhất cao nhất lên tới ~ 6 kgC / ha / ngày, tại vụ III là ~ 5 kgC / ha / ngày và vụ đông xuân là ~ 2,5kgC / ha / ngày. - Bởi vì kênh phát thải chính của metan là thông qua các cây lúa (Kofi K. - Hình 3.1 Phát thải CH4 theo ngày trong 1 năm. - Hình 3.3 Phát thải N2O theo ngày trong một năm (kgN/ha). - Cụ thể tại mỗi thời điểm bón phân lần 1, 2 và 4 mỗi vụ, phát thải N 2 O tăng đột ngột để tạo thành đỉnh nhỏ sau đó. - Ở vụ III,có hiện tượng tương tự nhưng đỉnh điểm phát thải N 2 O không bằng hai vụ đã nêu ở trên. - Từ các dữ liệu trên, có thể thấy rằng thời điểm phát thải N 2 O xảy ra tương đương như quá trình khử nitrat. - 3.1.3 Ƣớc tính phát thải GHG tại xã Hậu Mỹ Bắc B (HMBB). - Loại khí nhà kính phát thải N 2 O CH 4. - Trong phạm vi của nghiên cứu này, chỉ tập trung vào hai loại phát thải chính: CH 4 và N 2 O.. - Sử dụng mô hình DNDC sau hiệu chỉnh có thể ước tính tổng lượng khí thải CH 4 và N 2 O từ canh tác lúa nước ở xã Hậu Mỹ Bắc B. - Lượng phát thải CH 4 trên một ha ước tính là 293 kgC / ha hoặc theo GWP là 8.208 kgCO 2 / ha, lượng phát thải CH 4 ở xã Hậu Mỹ Bắc B sẽ là 421.920kgC hoặc GWP tương đương 2.872.800 kgCO 2. - Tương tự, lượng phát thải N 2 O 1 ha là 17,1kgN / ha hoặc chuyển đổi GWP tương đương 8311 kgCO 2 . - Phát thải CH 4 ở lưu vực sông Vũ Gia - Thu Bồn ở vùng cao dựa trên số đo thực tế là 131,4 kgC/ha/vụ và ước tính với DNDC là 153,6 kgC/ha/vụ đối với chế độ tưới và thoát nước xen kẽ (Alternate Wetting- Drying -AWD). - Phát thải ở vùng đất thấp được tưới với cùng một phương pháp tưới là 347,6 kg/ha/vụ dựa trên các quan sát thực tế và 384,2 kg/ha/vụ theo ước tính của DNDC (Ngô Đức Minh et al , 2014). - 3.2 Kết quả nghiên cứu độ nhạy cảm. - Như đã đề cập ở trên, các nghiên cứu độ nhạy được thực hiện với mô hình DNDC để tìm ra các yếu tố nhạy cảm nhất ảnh hưởng đến khí thải CH 4 và N 2 O từ hệ thống canh tác lúa nước ở xã Hậu Mỹ Bắc B, tỉnh Tiền Gian.. - 3.2.1 Kết quả nghiên cứu độ nhạy cảm đối với phát thải CH4. - Sau khi chạy mô hình với các hiệu chỉnh khác nhau của số liệu đầu vào như thời tiết, thông số phân tích mẫu đất, kế hoạch canh tác, các kết quả được thể hiện qua các biểu đồ dưới đây.:. - Hình 8 Kết quả phân tích độ nhạy của các yếu tố đất với phát thải CH4. - Hình 9 Kết quả phân tích độ nhạy của các yếu tố của hoạt động canh tác đối với khí thải CH . - Kết quả của hoạt động mô hình DNDC cho thấy hai yếu tố có ảnh hưởng lớn nhấtnhất đối với ước tính phát thải CH 4 là nhiệt độ môi trường và thời gian ngập lụt trước khi tưới. - Cụ thể, thời gian ngập lụt càng kéo dài thì lượng phát thải CH 4 ước tính càng cao. - Khi thời gian ngập lụt tăng thêm hai ngày, phát thải CH 4 sẽ tăng thêm 40%. - Tuy nhiên, khi độ dài của những ngày ngập nước kéo dài tới 14 ngày thì phát thải CH 4 bắt đầu giảm. - Khi nhiệt độ trung bình tăng thêm 1 ⁰ C thì lượng phát thải CH 4 ước tính qua mô hình sẽ tăng thêm 13,5%.. - Các yếu tố của lượng mưa, pH, lượng phân bón chứa nitơ không ảnh hưởng hoặc ảnh hưởng không đáng kể đến phát thải CH 4 . - Trong khi yếu tố phân bón và pH có hướng ngược lại, chỉ số đầu vào càng cao thì phát thải càng thấp.. - 3.2.2 Kết quả nghiên cứu độ nhạy cảm đối với phát thải N2O. - Đối với nhóm yếu tố thời tiết, tương tự với lượng phát thải metan, yếu tố lượng mưa không có tác động đáng kể đối với lượng phát thải N2O qua mô hình. - Trong khi yếu tố nhiệt độ ảnh hưởng đến lượng phát thải N 2 O ở mức độ tương đương với lượng phát thải CH 4. - Hình 10 Kết quả phân tích độ nhạy của các yếu tố thời tiết đối với phát thải. - Hình 11 Kết quả phân tích độ nhạy của các yếu tố đất đối với khí thải N2O . - Hình 12 Kết quả phân tích độ nhạy của các yếu tố của hoạt động canh tác đối với khí thải N2O. - Với phát thải N 2 O, ba yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất là pH và lượng phân bón Urê với hàm lượng Nitơ sử dụng trong một năm. - Trong các kịch bản, hàm lượng carbon hữu cơ trong đất (SOC) bị thay đổi với biên độ lớn dẫn đến sự chênh lệch kết quả phát thải cao nhất trong các yếu tố thử nghiệm độ nhạy cảm. - Có thể thấy rằng độ kiềm trong đất càng cao thì phát thải N 2 O càng cao.. - Tổng kếtt hai mục trên, có thể thấy lượng mưa hàng năm và lượng phân bón NPK 20-20-15 TE là hai yếu tố có ảnh hưởng yếu nhất đến phát thải CH 4 và N 2 O.. - So sánh với nghiên cứu độ nhạy cảm của kết quả ước tính lượng phát thải CH 4 từ mô hình DNDC tại Vũ Gia- Lưu Vự sông Thu Bồn, Việt Nam ta có thể thấy có sự ảnh hưởng lớn của các yếu tố nhiệt đô (temperature) và số lần tưới-tiêu (number of water drainages) (trong bài nghiên cứu trên số ngày ngập nước trong số lần tưới-tiêu cố định) trong khi cá yếu tố như lượng mưa, lượng phân Nitơ bón không có tác động đáng kể (Ngô Đức Minh et al, 2014).. - So sánh với dữ liệu nghiên cứu độ nhạy cảm của phát thải CH 4 tại vùng Đông Bắc Trung Quốc, kết quả của nghiên cứu này cũng khẳng định những thông số nhạy cảm nhất là nhiệt độ và ngày ngập nước trong đợt tưới tiêu, ngoài ra còn có một thông số hàm lượng sét trong đất. - Cụ thể là lượng phát thải CH 4 tỉ lệ nghịch với hàm lượng sét trong đất. - Và hai nhân tố lượng mưa và lượng nitơ được bón trong phân một lần nữa lại không ảnh hưởng nhiều tới sự phát thải CH 4 (Yuan Zhang et al, 2012).. - So sánh với kết quả phân tích độ nhạy cảm của các yếu tố với phát thải N 2 O. - Yếu tố nhiệt độ, SOC, pH ban đầu tác động rất lớn lên sự phát thải theo tỷ lệ thuận. - Mô hình DNDC đã chứng minh là hoạt động chính xác ở nhiều quốc gia khác nhau. - nghiên cứu cho thấy, mô hình này có thể ước tính chính xác khí thải nhà kính từ hoạt động nông nghiệp tại Việt Nam tuy số lượng nghiên cứu vẫn còn hạn chế. - Mặt khác, mô hình DNDC có thể được sử dụng cho công tác quản lý đất, hàm lượng Cacbon hữu cơ trong đất (SOC), hàm lượng hữu cơ của đất, lượng nước được sử dụng. - hội thảo S dụng hiệu quả phế phụ ph m nông nghiệp đ cải thiện độ ph đất, tăng năng suất cây trồng và giảm phát thải khí nhà kính”
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt