农田尺度温室气体排放天地协同技术

 温室气体排放是一个动态过程，受气象条件、农业实践和季节性变化的影响。为了应对不同气象和农业情境、提高农田监测的时效性和灵活性，

以及实时了解农田排放情况、及时采取减排响应措施，生态环境部长三角双碳创新中心开展了地面无人值守温室气体通量在线监测和无人机遥感监测的结合研发。

该课题研发成果可实现即时数据采集，节省大量的人力和物力，显著降低监测成本；提高数据精度和时空分辨率，数字化解译农田生态系统对气候变化的贡献；

利用水稻田生态系统碳排放数据和标准模型，通过正演和反演确定特定条件（气候、地理、人为）下的稻田碳排放规律，为农田碳减排方法学研发提供基础理论依据。

水稻田温室气体监测的目标是了解特定区域温室气体排放及流失规律，并定量刻画其反硝化-分解数值模型（DNDC模型），

用于识别影响稻田生态系统温室气体排放的关键因子。

通过地面和无人机同步监测，可以实现稻田近地层温室气体浓度空间分布规律的协同分析，基于监测数据定量分析构建稻田生态系统碳氮循环数据模型，

通过数值模拟技术刻画关键因子调整后的稻田碳排放特征，反向指导田间试验优化方向。从田间数据到建立DNDC模型，

再通过DNDC模型模拟量化判定田间管理措施、气象数据、土壤属性等对水稻田温室气体排放量影响，最终从模型预测指导田间作业。

通过稻田种植试验、天地协同的监测和数值模拟的试验方法，建立特定农业生产场景下的最佳低碳生产模式。

1）地面无人值守监测

采用多通道CO2/CH4/N2O长期定位观测系统进行定点连续观测。其原理是通过闭合气路实时记录稻田温室气体通量和排放值，绘制观测曲线。

基于特定农业生产场景下的碳排放长测曲线，分析碳排放规律，筛选具有代表性的观测时段（例如水稻的灌浆、抽穗等阶段）的数据规律，

构建稻田生态系统碳氮循环基础数学模型，以及总结稻田温室气体排放量简易观测和快速估算方法。

（2）地面人工采样监测

采用PS-3010便携温室气体呼吸系统，在施肥后和水稻生长期间定期监测，监测指标为CO2、CH4排放通量，监测对象为不同品种的水稻和不同的田间管理方案等差异化参数设置。

监测对象大致分类和内容如下：

田间管理参数，包括水稻种植和收获的时间、施肥量、施肥时间、灌溉量、灌溉时间、秸秆还田量等；

气象条件参数，包括每日最高温度、和降雨；

土壤基本理化参数，包括土壤pH、容重、有机碳含量、全氮含量和机械组成。

（3）无人机温室气体排放监测

利用无人机CO2和CH4浓度监测系统，收集水稻冠层上方的CO2和CH4浓度数据，建立温室气体排放浓度在不同空间高度的三维分布模型。

通过与地面监测数据的协同分析，完成温室气体排放通量的多源回归模型的完整性构建，同时为高时空分辨率的稻田生态系统温室气体排放监测提供依据。