我国林农生态系统温室气体收支管理的净减排与可行性研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71874182
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0411.环境与生态管理
  • 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

Forest and cropland ecosystems play important roles in terrestrial ecosystem greenhouse gas (GHG) budget, and may make substantial contribution to the application of the Intended Nationally Determined Contribution (INDC) in Paris Agreement. Based on multi-source data blending from field survey in typical regions, modeling, literature survey, the characters and spatial-temporal patterns of the three main GHGs, i.e., CO2, CH4 and N2O fluxes from forest and cropland ecosystem will be clarified, concerning the carbon stock dynamics, carbon loss from disturbance, fossil energy and material consumptions, trace gas flux and substitution of fossil energy and products. The influence of major forest and cropland management measures and forest-cropland mutual conversion such as Grain for Green and reclamation through deforestation on GHGs budgets and off site GHG leakage would also be revealed. And focusing on the effectiveness and persistence of GHG mitigation and sequestration, a set of forest and cropland ecosystem management GHG budget and net GHG mitigation estimation methodologies would be further summed up and assembled. Based on the estimation of net GHG mitigations of the management practices, integrated with resource and economic feasibility analysis including resource supply and consumption, economic cost and stakeholders’ income, this study will build a forest & cropland GHG mitigation management feasibility and net mitigation model (FeaCANM- Forest & Cropland). According to different content and extent of ecosystem management and forest-cropland mutual conversion, carbon exchange market, and regional resource and energy availability and consumption, scenarios would be set and inputted to FeaCANM. Forest and cropland ecosystem GHG mitigation and its spatial distribution and temporal dynamics in different scenarios would be subsequently predicted, and the potential contribution of forest and cropland ecosystem management to the application of China’s INDC would also be clarified. Finally, this study would present forest and cropland GHG mitigation management zoning, and provide technical approaches, management strategies and policies to enhance net GHG mitigation and promote the feasibility of the mitigation measures.
研究拟基于典型地区实地调查、模型模拟以及文献调研的多源数据融合,明确我国森林和农田生态系统三种温室气体(GHG)—CO2、N2O和CH4收支特征和时空格局。揭示我国林农生态系统管理措施及退耕还林等林农土地用途转变过程对系统边界内外GHG收支的影响及GHG泄漏特征,基于固碳减排有效性和持久性,构建森林和农田生态系统管理措施GHG净减排算法集。结合资源消耗和供给、经济成本和相关者收入变化等资源、经济可行性分析,建立我国林农生态系统减排增汇管理可行性及可行净减排潜力评估模型FeaCANM。设立林农管理措施、林农土地用途转变、碳交易和资源能源利用情景,分析不同时空尺度和管理情景下林农GHG净减排效果及其空间分异和时间动态,明确各情景下林农生态系统管理对履行《巴黎协定》国家自主承诺的贡献,并提出我国森林和农田生态系统GHG减排增汇的空间区划、能力提升途径和政策建议。

结项摘要

项目执行的四年间,在各方面均明确了我国森林和农田生态系统不同类型温室气体收支的时空格局和驱动因素;揭示了管理措施和林农土地用途转变对 GHG 收支的影响及其时空分异规律;明晰了资源限制和经济成本有效性对我国森林和农田生态系统 GHG 减排管理措施可行性的制约作用,评估了不同生态系统管理、资源和经济条件情景下的可行净减排潜力,为我国森林和农田 GHG 减排增汇管理提出了理论依据、科学方法和政策建议。.明确林农温室气体 收支的时空格局和驱动因素方面:项目在细化落实森林生态系统 GHG 收支分析方案的基础上研究构建了包括CANM森林林业等森林碳计量与净减排系系列核算方法、核算了我国森林生态系统管理下的温室气体收支,以及林业生产的温室气体收支情况,明确了我国森林的净碳汇。同时,项目在农田生态系统碳足迹-水足迹耦合估算方案基础上,构建了农田生态系统碳足迹-水足迹耦合估算方法,农田管理碳计量与净减排核算方法,并明确了我国主要作物生产的碳足迹的时空分布。.揭示管理措施和林农土地用途转变对 GHG 收支的影响方面:研究完善了系列CANM系列方法。针对我国农业活动,构建了包括CANM-化肥施用等方法,明确了按照国家推荐量施肥,减少化学肥料对我国针对我国生态系统管理措施的净减排效应。针对我国林业重大生态工程特别是造林活动,建立了针对重大生态工程的CANM-EP方法,核算了京津风沙源治理工程一期的温室气体净减排效益。建立了用于林农生态系统转换的CANM-CFI方法,评估了我国林农转换的净减排;并分析了气候变化和CO2浓度升高下重大生态工程和土地利用变化对生态系统碳汇的影响。.在评估不同生态系统管理、资源和经济条件情景下的可行净减排潜力为我国森林和农田 GHG 减排增汇管理提供理论依据、科学方法和政策建议方面:项目从耕地资源和粮食产量的角度,建立了明确了我国农林土地利用转换的净温室气体收支,揭示了维护耕地资源和粮食安全前提下森林-农田生态系统类型转换固碳的资源可行性;以华中华南地区为研究对象,明确了不同造林类型退耕还林实施者成本收益和经济可行性,以京津风沙源治理工程区为研究区域,分析了气候变化和CO2浓度升高背景下,重大生态工程影响区域碳汇的同时对区域主要生态系统服务的影响,明确管理措施固碳的生态可行性。此外,提出了中国陆地生态系统碳汇巩固和提升区划,并在青藏高原区域进行应用。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(4)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Methodology for accounting the net mitigation of China's ecological restoration projects (CANM-EP)
中国生态修复项目净减排核算方法(CANM-EP)
  • DOI:
    10.1016/j.mex.2019.07.015
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    MethodsX
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Liu Bojie;Zhang Lu;Lu Fei;Deng Lei;Zhao Hong;Luo Yunjian;Liu Xiuping;Zhang Kerong;Wang Xiaoke;Liu Weiwei;Wang Xueyan;Yuan Yafei
  • 通讯作者:
    Yuan Yafei
Greenhouse gas emissions and net carbon sequestration of the Beijing-Tianjin Sand Source Control Project in China
中国京津沙源治理工程温室气体排放及净碳汇
  • DOI:
    10.1016/j.jclepro.2019.03.184
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Cleaner Production
  • 影响因子:
    11.1
  • 作者:
    Bojie Liu;Lu Zhang;Fei Lu;Lei Deng;Hong Zhao;Yunjian Luo;Xiuping Liu;Kerong Zhang;Xiaoke Wang;Weiwei Liu;Xueyan Wang;Yafei Yuan
  • 通讯作者:
    Yafei Yuan
天然林资源保护工程综合效益评估
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    环境保护科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨师帅;逯非;张路
  • 通讯作者:
    张路
Ecological restoration and rising CO2 enhance the carbon sink, counteracting climate change in northeastern China
生态修复和二氧化碳排放增加增强碳汇,应对中国东北地区的气候变化
  • DOI:
    10.1088/1748-9326/ac3871
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Environ. Res. Lett
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Binbin Huang;Fei Lu;Xiaoke Wang;Xing Wu;Lu Zhang;Zhiyun Ouyang
  • 通讯作者:
    Zhiyun Ouyang
Linking Dietary Patterns to Environmental Degradation: The Spatiotemporal Analysis of Rural Food Nitrogen Footprints in China
将饮食模式与环境退化联系起来:中国农村食品氮足迹的时空分析
  • DOI:
    10.3389/fnut.2021.717640
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Frontiers in Nutrition
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Chao-Fan Xian;Cheng Gong;Fei Lu;Lu Zhang;Zhi-Yun Ouyang
  • 通讯作者:
    Zhi-Yun Ouyang

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北京城区公园景观格局对夏季鸟类群落的影响
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  • 通讯作者:
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    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    土壤通报
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    --
  • 作者:
    陈帅;王效科;逯非;CHEN Shuai;WANG Xiao-ke *;LU Fei(State Key Laborat
  • 通讯作者:
    LU Fei(State Key Laborat
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    --
  • 发表时间:
    2012
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    山东农业科学
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  • 作者:
    张国;逯非;王效科
  • 通讯作者:
    王效科

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AI技术路线图

逯非的其他基金

陆地生态系统及其保护和修复的“双碳”综合贡献及其提升策略
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    72374194
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AI项目解读示例

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

        graph TD
          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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