基于过程模型示踪的农田化肥氮去向和氧亚来源研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41907280
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0707.环境地球化学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

15N tracing experiments are difficult to study the every fates of the fertilizer nitrogen at every hour in the field conditions. However, advanced terrestrial ecosystem carbon and nitrogen biogeochemical process models could remedy this shortcoming of the field experiments. This project aims to design the source codes to trace the fates of the fertilizer nitrogen for the latest version CNMM-DNDC (a high-resolution process-oriented model coupled carbon, nitrogen, and water cycles). Firstly, based on the advanced scientific processes of the CNMM-DNDC, the algorithms of the fertilizer nitrogen ratio are designed into the CNMM-DNDC for each main process of the nitrogen cycle in the agricultural ecosystem and each pool of nitrogen reactant, each pool of nitrogen product and each inter-pool nitrogen flux. These algorithms are compiled, recorded and outputted at the time step of one hour by C++ source program. Then, the reliability of the new established tracing function is tested by the data of 15N tracing experiments in situ. Finally, a typical agricultural ecosystem in North China is taken as an example to evaluate the applicability of the new tracing function in simulating the fates of nitrogen fertilizers and the sources of nitrous oxide. This project is expected to achieve the hourly dynamic simulation in tracing the fates of nitrogen fertilizers under the different field conditions, and provide a tool of the more advanced model for the study of nitrogen cycle in farmland.
15N标记实验方法难以对田间条件下肥料氮各流向的全程逐过程逐时动态追踪,而这一不足,可通过构建和运行先进的陆地生态系统碳氮生物地球化学过程模型加以弥补。本项目旨在源程序代码层面,为最新版高分辨率碳氮水相互作用过程模型CNMM-DNDC嵌入设计示踪功能。为此,首先拟在CNMM-DNDC已经具备的模拟功能基础上,分别对农田生态系统氮循环各主要环节和每个反应物氮库、产物氮库和库间氮通量设计肥料氮占比算法,并编写按小时模拟步长计算、记录和输出这些肥料氮占比的C++源程序。然后,依托田间15N原位标记示踪试验数据,检验新建模型示踪功能的模拟性能可靠性。最后,以典型华北农田生态系统为例,通过开展不同条件下的模拟示踪试验,评估新建模型功能在模拟研究各途径肥料氮损失和氧化亚氮排放中的适用性。本项目可望在不同田间条件下实现对肥料氮各流向进行全程逐过程逐时动态模拟追踪,为农田氮循环研究提供更先进的模型工具。

结项摘要

肥料氮施用到农田后的流向、分配和损失比例,因气象、土壤以及农业管理措施等因素的不同而具有不确定性和多样性。田间条件下肥料氮各流向的全程逐过程逐时动态追踪难以通过15N标记示踪实验方法实现,而这个实验方法的不足,可能通过构建和运行先进的陆地生态系统碳氮生物地球化学过程模型(如CNMM-DNDC)加以弥补。本研究首先在已经具备农田生态系统的多变量氮损失同步模拟的CNMM-DNDC源码层面,分别对农田生态系统氮循环各主要环节和每个反应物氮库、产物氮库和库间氮通量设计肥料氮占比算法,并编写按小时模拟步长计算、记录和输出这些肥料氮占比的C++源程序;然后,依托原位大田实验和15N示踪试验数据,检验新建模型示踪功能的模拟性能可靠性。最后,以典型华北农田生态系统为例,通过开展不同条件下的模拟示踪试验,评估新建模型功能在模拟研究各途径肥料氮损失和氧化亚氮排放中的适用性。同时,随着田间和室内机制试验对硝化和反硝化过程的进一步厘清,本研究还发现CNMM-DNDC模型硝化和反硝化过程机制的不足,通过增加硝化作用产生的NO和N2O可扩散至厌氧气球中分别参与反硝化链式反应中NON2O和N2ON2反应的模块,进一步完善模型机制过程。研究结果表明,模型能够很好模拟华北平原不同管理措施下的土壤温湿度、作物产量和N2O动态变化特征,模型模拟值和观测值之间均具备显著的零截距线性回归关系,拟合系数分别为0.87、0.17、0.45和0.16。模型基本能够捕捉由施肥引起的土壤无机氮波动,但在峰值的大小和出现时间上仍存在一定偏差。除小麦基肥事件外,增加了肥料氮示踪功能的模型能够较好模拟硝化和反硝化对N2O排放的贡献以及源于肥料施用的N2O和N2排放峰。新增肥料氮去向示踪功能的CNMM-DNDC能够帮助厘清土壤氮循环和土壤-植物-大气间的氮平衡,对人类生存和可持续发展所面临的粮食安全、气候变暖、环境质量恶化等若干重大问题至关重要。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Enabling a process-oriented hydro-biogeochemical model to simulate soil erosion and nutrient losses
启用面向过程的水文生物地球化学模型来模拟土壤侵蚀和养分损失
  • DOI:
    10.5194/bg-20-3555-2023
  • 发表时间:
    2023-08
  • 期刊:
    Biogeochemistry Discussions
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li S;Zhu B;Zheng X;Hu P;Han S;Fan J;Wang T;Wang R;Wang K;Yao Z;Liu C;Zhang W;Li Y
  • 通讯作者:
    Li Y
应用CNMM-DNDC模拟小流域土壤水力侵蚀和颗粒态碳氮磷迁移
  • DOI:
    10.12357/cjea.20210781
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    中国生态农业学报(中英文)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李思琪;李勇;张伟;郑循华;胡鹏程;范继辉;汪涛;朱波
  • 通讯作者:
    朱波

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其他文献

高温热处理对焦炭基质溶损反应性与微观结构影响
  • DOI:
    10.13228/j.boyuan.issn1001-0963.20220335
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    钢铁研究学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐玉芬;折媛;刘诗薇;尚硕华;李思琪;邹冲
  • 通讯作者:
    邹冲
并联负载谐振式DBD型臭氧发生器供电电源的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    广东工业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    唐雄民;李思琪;孟志强
  • 通讯作者:
    孟志强
基于DBD型臭氧发生器的新型软开关电源研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    电力电子技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    严其林;唐雄民;余亚东;李思琪
  • 通讯作者:
    李思琪
基于人工和TIMA自动化方法的松花江水系重矿物组成: 对源-汇物源示踪的指示
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    海洋地质与第四纪地质
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李秋杭;谢远云;康春国;迟云平;吴鹏;孙磊;李思琪
  • 通讯作者:
    李思琪
表没食子儿茶素没食子酸酯性质、稳定性及其递送体系的研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    食品科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    闫晓佳;梁秀萍;李思琪;刘畅;刘夫国
  • 通讯作者:
    刘夫国

其他文献

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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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