zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Nông - Lâm - Ngư

» Nông nghiệp

Xây dựng bản đồ phát thải khí nhà kính trên đất phù sa trồng lúa vùng Bắc Trung Bộ

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

Báo xấu

39
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu này trình bày kết quả xây dựng bản đồ phát thải khí nhà kính (KNK) thông qua kỹ thuật GIS từ kết quả mô phỏng phát thải khí nhà kính CH4 , N2 O (GHG) từ đất canh tác lúa trên đất phù sa của khu vực Bắc Trung Bộ theo mô hình tính toán (DNDC).

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Xây dựng bản đồ phát thải khí nhà kính trên đất phù sa trồng lúa vùng Bắc Trung Bộ

Tạp chí Khoa học và Công nghệ Nông nghiệp Việt Nam - Số 06(127)/2021 VN are de cient in some typical macro and medium-nutrients (K, S) and micronutrients (B, Cu). To balance for these nutrients de ciencies, it is necessary to apply 90 kg K + 30 kg S + 0.25 kg B + 2.5 kg Cu per ha. To improve the physio-chemical properties of sandy soils, bentonite is one of the soil amendments helping to increase water holding capacity, increase CEC, leading to increase crop productivity. Adoption of enhanced irrigation technologies (sprinkler + mini-pan for peanut; dropping + mini-pan for mango) saved 30 - 70% amount of water as compared to traditional irrigation methods of farmers; increased crop yield (peanut, mango) from 12 to 30%; increased economic e ciency from 20 to 70%. Assessment of groundwater quality in some coastal areas (Ninh uan and Phu Yen provinces) showed that excessive uses of inorganic fertilizers, residues from livestock farms and ooding irrigation were the main reasons causing the pollution of groundwater. Keywords: ACIAR, sandy soils, SCC VN, mini-pan, mango, peanut Ngày nhận bài: 05/12/2020 Người phản biện: TS. Ngô Đức Minh Ngày phản biện: 15/12/2020 Ngày duyệt đăng: 22/12/2020 XÂY DỰNG BẢN ĐỒ PHÁT THẢI KHÍ NHÀ KÍNH TRÊN ĐẤT PHÙ SA TRỒNG LÚA VÙNG BẮC TRUNG BỘ Nguyễn Văn iết1, Bùi ị Phương Loan1 TÓM TẮT Nghiên cứu này trình bày kết quả xây dựng bản đồ phát thải khí nhà kính (KNK) thông qua kỹ thuật GIS từ kết quả mô phỏng phát thải khí nhà kính CH4, N2O (GHG) từ đất canh tác lúa trên đất phù sa của khu vực Bắc Trung Bộ theo mô hình tính toán (DNDC). Mô hình đã được hiệu chỉnh và tham chiếu với số liệu quan trắc phát thải thực địa tại tỉnh Quảng Trị, Nghệ An và ừa iên - Huế. Nghiên cứu cũng dự báo phát thải KNK từ đất lúa cho khu vực này đến năm 2030 bằng cách sử dụng dữ liệu đất, khí hậu, sử dụng đất và cơ sở dữ liệu quản lý canh tác lúa, kịch bản khí hậu và nước biển dâng cho Viêt Nam của Bộ Tài nguyên và Môi trường năm 2016. Kết quả nghiên cứu cho thấy, lượng phát thải KNK trong vụ Mùa có xu hướng cao hơn vụ Xuân tại các tỉnh Quảng Bình, Quảng Trị và ừa iên - Huế. Hà Tĩnh, Nghệ An và anh Hoá phát thải vụ Xuân lại cao hơn vụ Mùa. Dự báo đến năm 2030, ừa iên - Huế có phát thải KNK cao nhất (tương đương 11,512 tấn CO2/ha) và Nghệ An phát thải KNK thấp nhất. Ngoài ra, phát thải KNK từ 6 tỉnh ở khu vực Bắc Trung Bộ nước ta có xu hướng tăng vào năm 2030. Từ khóa: DNDC, đất phù sa trồng lúa, GHG I. ĐẶT VẤN ĐỀ Hiện nay, có rất nhiều mô hình được sử dụng Tình trạng phát thải KNK từ hoạt động sản xuất để mô phỏng và tính toán phát thải KNK như: Mô của các nước trong nhiều năm qua đã gây ra hiệu hình phát thải Metan (MEM), Phát thải Metan từ ứng nhà kính trên phạm vi toàn cầu và hơn thế nữa hệ sinh thái lúa (MERES), Công cụ cân bằng carbon làm cho khí hậu trái đất thay đổi, nước biển dâng, EX-Ante (EX-ACT), mô hình nông nghiệp và sử thiên tai, dịch bệnh ngày càng nhiều hơn (Nguyen dụng đất (ALU)… Mô hình DNDC là một mô hình Hong Son et al., 2014). Nông nghiệp Việt Nam đang được áp dụng rộng rãi trên thế giới để tính toán từng ngày phải đối mặt với nhiều rủi ro từ biến đổi phát thải từ ruộng lúa. Nguyên lý mô phỏng dựa khí hậu (BĐKH), đặc biệt trong điều kiện Việt Nam trên nền cacbon (C), nitơ (N) và các quá trình sinh là 1 trong 5 nước chịu ảnh hưởng nặng nề nhất địa hóa trong hệ sinh thái nông nghiệp. Mô hình của BĐKH. eo báo cáo kiểm kê KNK của Bộ Tài nguyên và Môi trường, nông nghiệp Việt Nam này có thể được sử dụng để dự đoán sinh trưởng đóng góp 43,1% vào tổng lượng phát thải KNK cây trồng, nhiệt độ đất, độ ẩm, cacbon trong đất, và của Việt Nam (Ministry of Natural Resources and sự phát thải khí nhà kính bao gồm N2O, NO, NH3, Environment, 2010). CH4 và CO2. Viện Môi trường Nông nghiệp 89
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Nông nghiệp Việt Nam - Số 06(127)/2021 Tính toán phát thải KNK từ các hoạt động sản một số KNK như CO2, CH4 từ các hệ sinh thái nông xuất nông nghiệp có vai trò quan trọng trong việc nghiệp. Mô hình được xây dựng với các thông số xác định cơ cấu phát thải và đề xuất các giải pháp đầu vào gồm các thông số về tính chất lý hóa của giảm phát thải KNK. Tuy nhiên, các nghiên cứu đất, điều kiện khí hậu như nhiệt độ, độ ẩm, thông về phát thải KNK trong canh tác lúa cho vùng Bắc số về cây trồng như lịch gieo trồng, thu hoạch, Trung Bộ còn hạn chế. Nghiên cứu này có mục tiêu phương thức chăm bón (DNDC Guideline, 2012 - xây dựng bản đồ phát thải KNK và dự báo phát University of New Hampshire). thải trong canh tác lúa trên đất phù sa tại vùng Bắc Cấu trúc của mô hình gồm: hợp phần phụ mô Trung Bộ tới năm 2030. hình khí hậu, đất, cây trồng và mô hình con về phân II. VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU hủy dùng để đánh giá nhiệt độ, độ ẩm, thế oxy hóa khử của đất và quá trình chuyển hóa trong đất, 2.1. Vật liệu nghiên cứu năng suất cây trồng, ước lượng hàm lượng cacbon - Đất: Đất phù sa trồng Lúa vùng Bắc Trung Bộ đưa vào đất từ các cây trồng. Các thông số này chịu - Lúa: Giống lúa Khang Dân 18 sự tác động của đặc trưng khí hậu, đất, cây trồng và - Phân bón: NPK hỗn hợp 16:16:8 hoạt động của con người. Hợp phần thứ hai gồm 2.2. Phương pháp nghiên cứu mô hình con về nitrat hóa, khử nitrat và mô hình con về oxy hóa khử nhằm ước lượng sự phát thải 2.2.1. Mô hình DNCD các khí CO2, CH4, NH3, NO, N2O, N2 từ các hệ canh Mô hình DNDC là mô hình sinh địa hóa trong tác nông nghiệp. Mô hình DNDC nhằm mô phỏng đất, cho phép dự báo lượng cacbon được giữ lại lại mối quan hệ giữa các chu trình sinh địa hóa trong đất, hàm lượng đạm bị mất và sự phát thải cacbon, nitơ và các yếu tố sinh thái (Hình 1). Hình 1. Sơ đồ tính toán lượng phát thải KNK dựa trên các lựa chọn cacbon thấp bằng mô hình DNDC Các dữ liệu đầu vào: Các dữ liệu về khí tượng Các dữ liệu đầu ra: Mô phỏng sự phát thải KNK thủy văn (nhiệt độ, lượng mưa, tốc độ gió, bức xạ (CH4, N2O) theo ngày trong năm và năng suất tiềm mặt trời, độ ẩm); các dữ liệu về canh tác (giống, thời năng của cây trồng. gian gieo cấy, thu hoạch, bón phân, tưới nước, quản 2.2.2. Phương pháp hiệu chỉnh mô hình lý mùa vụ, cỏ hại); các dữ liệu về đất đai (loại đất, Để hiệu chỉnh mô hình, mẫu khí phát thải từ pH, độ xốp, độ mặn, hàm lượng OC, NO3-, NH4+), ruộng lúa được lấy trong vụ Xuân và vụ Mùa từ kịch bản BĐKH của Bộ Tài nguyên và Môi trường. 2015 - 2017 tại các tỉnh Quảng Trị, Nghệ An và 90
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Nông nghiệp Việt Nam - Số 06(127)/2021 ừa iên - Huế bằng phương pháp buồng kín. Đánh giá kết quả mô phỏng từ mô hình được Buồng thu khí có kích thước dài × rộng × cao lần thực hiện thông qua hệ số xác định (R2 - Coe ent of lượt là 0,45 m × 0,4 m × 0,9 m. Trong buồng thu khí determination). Giá trị của R2 dao động từ 0 đến 1, có gắn nhiệt kế, hai quạt đảo khí để điều khiển áp với giá trị gần 1 cho thấy một sự tương quan tốt giữa suất, ống nhựa với đường kính 1,5 mm để duy trì áp dữ liệu mô phỏng và thực tế. Với giá trị lớn hơn 0,5 suất khí giữa bên trong và bên ngoài của hộp. Mẫu được coi là có thể chấp nhận kết quả mô phỏng. khí được lấy trong khoảng thời gian từ 8 giờ đến 10 giờ sáng. Mẫu khí được rút bằng xi lanh 60 mL 2.2.3. Phương pháp bản đồ, GIS sau 10 phút đóng nắp hộp (ở các thời điểm 0, 10, 20, Trong cách tiếp cận này, mô hình DNDC, tích 30 phút). Sau mỗi lần lấy mẫu, ghi chép nhiệt độ hợp GIS được sử dụng cho mô phỏng vùng. Toàn trong hộp, thời gian lấy mẫu và mực nước trong bộ cơ sở dữ liệu được phân chia thành các vùng ruộng. Các thông số đo đạc tại hiện trường; mẫu khí mục tiêu tương ứng với mỗi đa giác hoặc ô lưới ứng thu được mang đi phân tích để hiệu chỉnh mô hình với từng điều kiện khí hậu và đất đai. Độ phân giải và tham chiếu với kết quả mô phỏng. của hệ thống đa giác hoặc lưới phụ thuộc vào độ Mẫu khí được lấy tại ruộng, mỗi tỉnh một điểm phân giải dữ liệu thô của dữ liệu đầu vào. Cơ sở dữ với 3 lần lặp lại, trong 8 giai đoạn: bén rễ hồi xanh, liệu hỗ trợ mô phỏng khu vực trên DNDC bao gồm bắt đầu đẻ nhánh, đẻ nhánh rộ, phân hóa đòng, các tệp dữ liệu bản đồ chuyên đề về đất, tệp dữ liệu phát triển đòng, trỗ bông, chín sữa và chín sáp. bản đồ chuyên đề về khí hậu,... Các tệp GIS chứa thông tin về vị trí, tệp khí hậu, thuộc tính đất, các vùng, khu vực và các phương pháp quản lý canh tác. Tiến trình mô phỏng khu vực trên DNDC được chạy cho từng hệ thống canh tác trong mỗi đơn vị lưới Trong đó: Oi và Pi: các giá trị thực đo trên toàn bộ miền mục tiêu. Trong mô phỏng khu vực, O và P: giá trị trung bình của chuỗi số liệu DNDC đọc tất cả dữ liệu đầu vào từ các tệp GIS được thực đo đặt trước cho từng ô lưới và sau đó tổ chức lại thông i = 1, 2, 3, ..., n: chiều dài mẫu tin vào các tệp chính để mô phỏng (Hình 2). Hình 2. Nguyên lý tích hợp kết quả mô hình DNDC vào GIS 91
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Nông nghiệp Việt Nam - Số 06(127)/2021 2.2.4. Phương pháp tính toán phát thải KNK GWP = Phát thải CH4 × 25 + Phát thải N2O × 298 Tính toán tổng lượng CH4, N2O phát thải trong 2.3. ời gian và địa điểm nghiên cứu cả vụ (Δd ngày từ khi cấy đến thu hoạch) theo công Nghiên cứu được thực hiện từ tháng 01 năm thức sau đây: 2015 đến tháng 12 năm 2017 tại các tỉnh Bắc Trung CH4 (kg C/ha/vụ) = ∑CH4 (mg C/m2/hr) × 24 giờ × Δd /100 Bộ từ anh Hóa đến ừa iên Huế. N2O (kg N/ha/vụ) = ∑N2O (mg N/m2/hr) × 24 giờ × Δd /100 III. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Dựa vào cách tính của IPCC (2007), tính toán tiềm năng nóng lên toàn cầu thông qua việc quy 3.1. Kết quả kiểm định mô hình đổi tất cả các loại khí về CO2 tương đương (CO2e). Kết quả kiểm định mô hình được so sánh giữa Hệ số quy đổi CH4 về CO2e = CH4 × 25; hệ số quy kết quả mô phỏng phát thải CH4 và N2O với kết đổi N2O về CO2e = N2O × 298 (IPCC, Climate quả tính toán tại hiện trường để hiệu chỉnh một số Change 2007). thông số về quá trình sinh địa hóa trong đất và sinh Tổng lượng phát thải KNK từ ruộng lúa được tính trưởng của cây trồng. Kết quả sau hiệu chỉnh mô theo công thức sau: hình được thể hiện tại hình 3. Hình 3. Kết quả toán phát thải CH4 và N2O từ thực địa và kết quả chạy mô hình mô phỏng Kết quả tại hình 3 cho thấy, sau hiệu chỉnh kết chiếm 85% so với diện tích đất trồng lúa vụ Xuân. quả tính toán phát thái khí CH4 và N2O giữa mô So sánh kết quả tính toán lượng phát thải KNK tại phỏng và tính toán tại thực địa có tương quan khá 6 tỉnh vùng Bắc Trung Bộ cho thấy, 3 tỉnh giáp Bắc chặt. Đối với CH4 hệ số tương quan R2 = 0,97 và Bộ có lượng phát thải KNK vụ lúa Xuân cao hơn vụ N2O có hệ số tương quan R2 = 0,85. lúa Mùa và ngược lại, 3 tỉnh giáp Nam Trung Bộ lại 3.2. Dự báo phát thải KNK tại vùng Bắc Trung Bộ có lượng phát thải KNK vụ lúa Mùa cao hơn vụ lúa tới năm 2030 Xuân, trong đó tỉnh ừa iên - Huế có lượng phát Tổng diện tích đất gieo trồng lúa vùng Bắc Trung thải KNK cao nhất vùng Bắc Trung Bộ cho một đơn Bộ là 702.700 ha, trong đó đất trồng lúa vụ Xuân là vị diện tích cả vụ Xuân và vụ Mùa, lượng phát thải 356.900 ha và vụ Mùa là 174.700 ha và tổng diện tích 2 vụ lúa hàng năm lên tới 11,51 tấn CO2e/ha/năm đất trồng lúa trên diện tích đất phù sa là 305.429 ha (Hình 4). Hình 4. Phát thải KNK trung bình giai đoạn 2005-2017 tại vùng Bắc Trung Bộ 92
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Nông nghiệp Việt Nam - Số 06(127)/2021 Kết quả tính toán phát thải KNK dự báo đến Mô phỏng trên mô hình DNDC được kết quả phát năm 2030 dựa trên kịch bản phát thải thấp (RCP4.5) thải thể hiện ở hình 5. và kịch bản phát thải cao (RCP8.5) đến năm 2030. Hình 5. Dự báo lượng phát thải KNK các tỉnh vùng Bắc Trung Bộ năm 2030 So sánh kết quả dự báo lượng phát thải KNK 3.3. Xây dựng bản đồ dự báo phát thải vùng Bắc đến năm 2030 tại 6 tỉnh vùng Bắc Trung Bộ cho Trung Bộ cho canh tác lúa trên đất phù sa tới 2030 thấy, lượng phát thải không có sự chênh lệch nhiều Trong giai đoạn 2015 - 2017: Phát thải KNK cho ở cả vụ Xuân và vụ Mùa giữa các tỉnh, vụ Xuân cả 2 vụ lúa ở 6 tỉnh vùng Bắc Trung Bộ dao động từ phát thải dao động 5,93 - 6,31 tấn CO2e/ha/năm và 9,125 đến 11,509 tấn CO2e/ha/năm; cao nhất là tỉnh vụ lúa Mùa 4,96 - 6,31 tấn CO2e/ha/năm. Kết quả ừa iên - Huế và thấp nhất là Nghệ An, phát thải tăng cao nhất Nghệ An và thấp nhất là ừa dự báo phát thải KNK cũng thể hiện 3 tỉnh giáp iên - Huế Bắc Bộ có lượng phát thải KNK vụ lúa Xuân cao hơn Phát thải cả năm dự báo cho năm 2030 của từng vụ lúa Mùa và ngược lại, 3 tỉnh giáp Nam Trung Bộ tỉnh dao động từ 10,887 đến 12,526 tấn/ha/năm lại có lượng phát thải KNK theo xu hướng vụ lúa trong đó lượng phát thải năm 2030 tăng so với thời Mùa cao hơn vụ lúa Xuân, tổng lượng phát thải kỳ 2015 - 2017 trong đó phát thải tăng thấp nhất tại 2 vụ lúa năm 2030 dao động 10,89 - 12,53 tấn tại ừa iên Huế (1,017 tấn CO2e/ha/năm) và cao CO2e/ha/năm. nhất tại Nghệ An (2,91 tấn CO2e/ha/năm) (Hình 6). Hình 6. So sánh lượng phát thải KNK cả trung bình/năm thời kỳ 2015 - 2017 và 2030 Lượng phát thải KNK 3 tỉnh giáp Bắc Bộ vào vụ lúa Mùa cao hơn vụ lúa Xuân trong giai đoạn 2015 lúa Xuân cao hơn vụ lúa Mùa và ngược lại, 3 tỉnh - 2017 và năm dự báo 2030 (Hình 7). giáp Nam Trung Bộ lại có lượng phát thải KNK vụ 93
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Nông nghiệp Việt Nam - Số 06(127)/2021 Hình 7. Bản đồ thể hiện lượng phát thải KNK dự báo năm 2030 vùng Bắc Trung Bộ và trung bình giai đoạn 2015 - 2017 IV. KẾT LUẬN cao hơn vụ lúa Xuân trong giai đoạn 2005 - 2017 và năm dự báo 2030. Bản đồ phát thải KNK được biên tập, xây dựng trên nền bản đồ đơn tính bao gồm: bản đồ đất, bản Lượng KNK phát thải từ đất phù sa trồng lúa cả đồ địa hình, bản đồ khí hậu, bản đồ hiện trạng sử năm (2 vụ lúa) ở 6 tỉnh vùng Bắc Trung Bộ trung dụng đất tỷ lệ 1:50.000. Lớp thông tin phát thải bình mỗi năm trong giai đoạn 2015 - 2017 dao động KNK được cập nhật trực tiếp trên nền bản đồ số 9,13 - 11,51 tấn CO2e/ha, cao nhất là tỉnh ừa đã chuẩn hóa thành cơ sở dữ liệu GIS được lưu trữ iên - Huế và thấp nhất là Nghệ An. Dự báo phát dưới định dạng. SHP thuận lợi cho việc truy xuất và thải KNK cho năm 2030 dao động từ 10,89 - 12,53 tích hợp cơ sở dữ liệu với các chương trình mô hình tấn CO2e/ha. hóa và mô phỏng. TÀI LIỆU THAM KHẢO Lượng phát thải KNK dự báo năm 2030 của vụ Bộ Tài nguyên và Môi trường, 2016. Kịch bản biến đổi lúa Xuân trên đất phù sa dao động 5,93 - 6,31 tấn khí hậu và nước biển dâng cho Việt Nam. Nhà xuất bản CO2e/ha/năm, tăng lên 0,63 - 1,25 tấn CO2e/ha/năm Tài nguyên Môi trường và Bản đồ. so với trung bình năm giai đoạn 2005 - 2017. Forster, P., V. Ramaswamy, P. Artaxo, T. Berntsen, Lượng phát thải KNK dự báo đến năm 2030 của R. Betts, D.W. Fahey, J. Haywood, J. Lean, vụ lúa Mùa trên đất phù sa dao động 4,96 - 6,31 tấn D.C. Lowe, G. Myhre, J. Nganga, R. Prinn, G. Raga, M. Schulz and R. Van Dorland, 2007. CO2e/ha/năm, tăng lên 0,33 - 1,66 tấn CO2e/ha/năm Changes in Atmospheric Constituents and in Radiative so với trung bình năm giai đoạn 2005 - 2017. Lượng Forcing. In: Climate Change 2007: e Physical Science phát thải KNK 3 tỉnh giáp Bắc Bộ vào vụ lúa Xuân Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth cao hơn vụ lúa Mùa và ngược lại, 3 tỉnh giáp Nam Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Trung Bộ lại có lượng phát thải KNK vụ lúa Mùa Climate Change [Solomon, S., D. Qin, M. Manning, 94
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Nông nghiệp Việt Nam - Số 06(127)/2021 Z. Chen, M. Marquis, K.B. Averyt, M.Tignor and the united nations framework convention on climate H.L. Miller (eds.)]. Cambridge University Press, change. https://data.opendevelopmentmekong.net/ Cambridge, United Kingdom and New York, NY, dataset/thong-bao-qu-c-gia-l-n-th-hai-cho-cong-u-c- USA: 129-234. khung-c-a-lien-h-p-qu-c-v-bi-n-d-i-khi-h-u. IPCC, Climate Change, 2007. Synthesis Report. https:// Nguyen Hong Son, Bui i Phuong Loan, Tran Quoc www.ipcc.ch/report/ar4/syr/. Viet, Vu Duong Quynh, Syed Faiz-ul Islam, 2014. Liu J., H.J. Zhang, L.S. Pereira, 1998. Model validation and Báo cáo đo phát thải KNK từ ruộng lúa nước tại tỉnh crop coe cients for irrigation schedualing in the north Bình Định và Quảng Bình, thuộc dự án SNV. China planing. Agricultural Water Manage, 36: 233-246. University of New Hampshire, 2012. User’s Guide for the Ministry of Natural Resources and Environment, DNDC Model version 9.5. Institute for the Study of 2010. Vietnam’s second national communication to Earth, Oceans and Space. Mapping greenhouse gas emissions on paddy rice alluvial soils in the North Central Nguyen Van iet, Bui i Phuong Loan Abstract is study presents GHG emissions mapping using GIS techniques for the simulation results of CH4 and N2O (Greenhouse gas) emissions from rice cultivation alluvial soils of the North Central Region of Vietnam according to the De-nitri cation and Decomposition (DNDC) model. e model was calibrated and validated with eld observation data in Quang Tri, Nghe An and ua ien Hue province. e model was then used to estimate GHG emissions from rice elds in this area by 2030 using a compiled soil data, climate, land use and rice cultivation management database according to climate and sea-level rise in Viet Nam by the Ministry of Natural Resource and Environment in 2016. e results illustrated that the amount of GHGs emission in the summer season tended to be higher than that in the spring season in Quang Binh, Quang Trị and ua ien Hue. Meanwhile, Ha Tinh, Nghe An and anh Hoa witnessed the higher GHGs emission in the spring season. It is forecasted that by 2030 that ua ien - Hue will have the highest amount of GHGs emission from rice elds with 11.512 tons CO2 eq/ha. However, rice elds in Nghe An are likely to emit the lowest amount of GHGs. In addition, the GHGs emission from 6 provinces in North Central Region tends to increase by the year 2030. Keywords: Alluvium soil, DNDC, greenhouse gas emissions Ngày nhận bài: 03/9/2020 Người phản biện: PGS. TS Phạm Quang Hà Ngày phản biện: 15/9/2020 Ngày duyệt đăng: 02/10/2020 TIỀM NĂNG ỨC CHẾ THỰC VẬT CỦA CAO PHÂN ĐOẠN TỪ CÂY SÀI ĐẤT BA THÙY (Wedelia trilobata) Nguyễn Quốc Cường1, Đỗ Tấn Khang1, Nguyễn Văn Ây2, Trần anh Mến3, Phạm Văn Trọng Tính4, Trần Ngọc Quý4 TÓM TẮT Cây sài đất ba thùy (Wedelia trilobata (L.) Hitchc) được nhiều nghiên cứu cho thấy có khả năng gây ra ức chế sinh học trên một số loài thực vật trong cùng hệ sinh thái. Trong nghiên cứu này, tác động ức chế của các phân đoạn hexane, ethyl acetate, nước và methanol được thử nghiệm trên sự nảy mầm, sinh trưởng và phát triển của cây xà lách (Lactuca sativa L.). Kết quả cho thấy cao ethyl acetate có nồng độ từ 2,5 - 5,0 mg/mL làm giảm đáng kể tỷ lệ nảy mầm và các chỉ tiêu sinh trưởng phát triển của hạt xà lách. Kết quả định lượng diệp lục tố được xử lý bởi phân đoạn ethyl acetate làm giảm hàm lượng diệp lục tố a, b và caratenoid tại nồng độ 5 mg/mL lần lượt là 68,89%; 57,58% và 52,63% so với đối chứng. Hàm lượng polyphenol và avonoid cao nhất có trong phân đoạn Viện Nghiên cứu Phát triển Công nghệ Sinh học, Trường Đại học Cần Thơ Khoa Nông nghiệp, Trường Đại học Cần Thơ Khoa Khoa học Tự nhiên, Trường Đại học Cần Thơ Khoa Phát triển Nông thôn, Trường Đại học Cần Thơ 95

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.