基于三库一级模型的红壤区土壤碳库稳定性估算及其对秸秆还田的响应机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41867002
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    40.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0709.基础土壤学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Currently,global warming has been an indisputable fact, and what the key matter is how to take effective measures to reduce greenhouse gas emissions in response to climate change. The variation in the stability of cropland soil organic carbon pool will significantly affect the Changes in atmospheric carbon dioxide concentrations. Yet it is still controversial of the effect of carbon sequestration via straw return, which is the most popular carbon sequestration measure. Thus, how to quantify the stability of soil organic carbon pool with highly complex constituents, and then effectively controlling its stability, will importantly and positively contribute to soil carbon sequestration and global climate change. To solve these problems above, this project plan to select Dongxiang County, Jiangxi Province as the study area, based on the applicant’s historical soil survey data, we will conduct a new round of soil survey, especially the survey of straw return, and collect soil samples accordingly. The samples will be analyzed based on a combination method of acid hydrolysis and CO2-C release during a 100-day incubation. The data from acid hydrolysis-incubation experiments were fitted to a three-pool first-order kinetics model that divided SOC into active, slow and resistant carbon pools. Meanwhile, with the same analytical method, we can obtain the mean residence times of the active and slow carbon pools in soils and evaluate their stability levels in this way. Then, the corresponding soil physicochemical properties will be analyzed and the variation in cropland soil carbon fluxes with different straw return scenarios will be determined in the fields, all which will reveal how straw return takes effect on the soil properties and soil incubation to impact on the stability of the different soil organic carbon pools over the latest decade. Finally, we hope that a long-acting strategy on increasing soil carbon pool through straw return will be put forwarded in the red soil region.
当前,全球气候变暖已是不争事实,如何采取有效措施以减少温室气体排放是应对气候变化的关键所在。农田土壤有机碳库稳定性的改变将会对大气CO2浓度的变化产生显著影响,同时秸秆还田作为当前最为普遍的固碳措施其固碳效果尚有争议。因此,如何量化构成复杂的土壤有机碳库的稳定性,进而通过秸秆还田来有效调控土壤有机碳库的稳定性,对土壤固碳和全球气候变化具有重要积极意义。本项目拟选择江西省东乡县作为研究区,基于历史土壤调查数据,开展新一轮农田秸秆还田调查,采集土壤样品,于室内进行土壤呼吸培养实验和酸水解实验,借助三库一级动力学模型获取土壤活性、慢性和惰性碳库大小及其平均驻留时间,重点估算土壤有机碳活性和慢性碳库的稳定性水平,同时分析相应地土壤理化性质以及检测野外农田土壤碳通量变化,揭示近10年秸秆还田如何通过改变土壤性质和土壤呼吸,进而影响土壤有机碳各分库的稳定性。最终,提出红壤区秸秆还田长效提升土壤碳库策略

结项摘要

如何有效量化土壤有机碳库稳定性并厘清其对秸秆还田的响应是农田土壤长效固碳亟需解决的重要科学问题。本项目选取了红壤典型区-江西东乡作为研究区,基于历史数据,开展新一轮农田调查,结合土壤呼吸培养实验和三库一级动力学模型,获取土壤活性(Ca)、缓效性(Cs)和惰性碳库(Cr)数据,利用土壤有机碳组分构成和平均驻留时间来刻画研究区土壤有机碳库稳定性时空变化,并通过统计分析揭示近10年土壤有机碳组分库对土壤属性和秸秆还田比例的响应。主要结果为:(1)2009-2019江西东乡地区表层水稻土平均总有机碳(TOC)、Ca和Cs呈现减少,而Cr均值增加;TOC、Ca、Cs和Cr变化速率分别为-0.04 g·kg-1·year-1、-0.02 g·kg-1·year-1、-0.07 g·kg-1·year-1和+0.05 g·kg-1·year-1(P > 0.05)。土壤属性对2019年东乡地区表层水稻土TOC、Ca和Cr的空间变异影响较小,其中,土壤TN同时对TOC、Cs和Cr变异贡献较大;(2)东乡2019年红壤性水稻土表层土壤活性碳库平均驻留时间(MRTa)与缓效性碳库平均驻留时间(MRTs)均值分别为26.5 d和14.1 a,与2009年相比,未发生显著性变化。整体上,东乡南部地区活性碳库和缓效性碳库更为稳定,且东乡地区红壤性水稻土MRTa与MRTs存在明显的时空分异,不同地理位置的MRTa与MRTs变化幅度分别达-1.3%~544.5%和-6.7%~1375.5%。这种时空变异,部分源于土壤活性碳和缓效性碳组分构成的空间分异;(3)与其它研究区相比,江西东乡活性碳库较小,但其在土壤驻留时间更长;由于不同点位秸秆还田比例存在差异,该地区表层土壤有机碳组分库空间分异明显,其中Cs和Cr空间变异受秸秆还田比例影响较大,且Cs变异受之影响更甚;长期秸秆还田下,TOC和Cr空间分异更容易受到碱解氮的限制。因此,南方红壤区稻田土壤有机碳库对长期秸秆还田响应更为敏感的是Cs,而不是Ca;在制定水稻土固碳措施时,应关注土壤N含量尤其是碱解氮的协同变异。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Mean residence times of active and slow soil organic carbon pools in croplands across China
中国农田活性和慢速土壤有机碳库平均停留时间
  • DOI:
    10.1016/j.catena.2021.105271
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Catena
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    Xiyang Wang;Fangfang Min;Dongsheng Yu;Zaijun Xin;Liang Li;Xiaohui Li;Xiaoyan Sun;Jianjun Pan
  • 通讯作者:
    Jianjun Pan
近 10 年红壤典型区水稻土有机碳组分库时空变化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    农业环境科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王玺洋;李亮;李晓晖;辛在军;何石福;孙小艳
  • 通讯作者:
    孙小艳
A Comprehensive Exploration on Pollution Characteristics and Ecological Risks of Heavy Metals in Surface Paddy Soils around a Large Copper Smelter, Southeast China
东南某大型铜冶炼厂周边表层水稻土重金属污染特征及生态风险综合探讨
  • DOI:
    10.3390/su132313359
  • 发表时间:
    2021-12
  • 期刊:
    SUSTAINABILITY
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Wang Xiyang;Li Liang;Guo Naijia;Xin Zaijun;Li Xiaohui;Sun Xiaoyan;Li Ya
  • 通讯作者:
    Li Ya
近 10 年典型区红壤性水稻土有机碳库平均驻留时空变化特征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    生态学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王玺洋;李晓晖;辛在军;何石福;孙小艳;李亮
  • 通讯作者:
    李亮
ICP-AES 法同时测定有机肥中磷和钾含量
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    实验室研究与探索
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    闵芳芳;王玺洋;李亮;李晓晖;辛在军;孙小艳
  • 通讯作者:
    孙小艳

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其他文献

基于高频探地雷达的土壤表层含水量测定
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    土壤学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周立刚;于东升;王玺洋;王秀虹;张海东
  • 通讯作者:
    张海东
土壤重金属污染修复中功能性生物炭的定向改性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    环境与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    辛在军;李亮;王玺洋;江成;姚忠
  • 通讯作者:
    姚忠
纳米材料吸附处理含氟废水的研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    生物化工
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李娅;王玺洋;邓涛;张莉莉;辛在军;翁雅青
  • 通讯作者:
    翁雅青
基于CA-Markov模型的土地利用景观格局预测研究
  • DOI:
    10.13758/j.cnki.tr.2018.02.024
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    土壤
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    潘月;于东升;王秀虹;徐志超;王玺洋
  • 通讯作者:
    王玺洋
单种复合类型单元土壤全量元素空间变异的幅度效应
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    土壤学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王秀虹;于东升;潘月;徐志超;王玺洋
  • 通讯作者:
    王玺洋

其他文献

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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