Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Xói mòn đất có tác động hỗn hợp đến các tác động môi trường của sản xuất lúa mì trong một lưu vực nông nghiệp Địa Trung Hải bán khô hạn lớn
Tóm tắt
Xói mòn đất đang đặt ra một mối đe dọa đáng kể đối với sản xuất nông nghiệp trên toàn cầu, với những tác động vẫn đang được tranh luận liên quan đến sự gia tăng hiện tại của CO2 trong khí quyển. Liệu xói mòn có hoạt động như một nguồn carbon (C) ròng hay một bể chứa cũng phụ thuộc vào cách mà nó ảnh hưởng đến phát thải khí nhà kính (GHG) thông qua tác động của nó đối với năng suất cây trồng và sự mất mát dinh dưỡng. Những tác động này đối với môi trường của cây trồng vẫn cần phải được xem xét. Để lấp đầy khoảng trống này, chúng tôi đã kết hợp mô hình hóa xói mòn quy mô lưu vực với đánh giá vòng đời để đánh giá ảnh hưởng của xói mòn đất đến tác động môi trường của sản xuất lúa mì trong lưu vực sông Ebro ở Tây Ban Nha. Nghiên cứu này là nghiên cứu đầu tiên đề cập đến cân bằng GHG toàn diện của xói mòn, bao gồm cả tác động của nó đến độ phì nhiêu của đất và phản hồi của nó đối với năng suất cây trồng. Hai kịch bản đã được mô phỏng từ năm 1860 đến 2005: một lưu vực bị xói mòn có liên quan đến các phương pháp canh tác thông thường và một lưu vực không bị xói mòn có các phương pháp bảo tồn như canh tác không cày. Đánh giá vòng đời đã theo phương pháp từ nôi đến cổng trang trại với trọng tâm là những thập kỷ gần đây (1985–2005). Lượng xói mòn đất trung bình được mô phỏng của lưu vực bị xói mòn là 2,6 t ha−1 năm−1 so với lưu vực không bị xói mòn. Những vùng đất mô phỏng ở cả hai lưu vực bị xói mòn và không bị xói mòn đã mất C hữu cơ theo thời gian, với cái trước thải ra thêm 55 kg CO2 ha−1 năm−1. Nguồn C ròng này chỉ chiếm 3% tổng phát thải GHG trong vòng đời của hạt lúa mì, trong khi phát thải liên quan đến việc tăng cường đầu vào phân bón để bù đắp cho sự mất mát N và P cũng đóng góp một tỷ lệ tương tự. Năng suất lúa mì là tham số ảnh hưởng lớn nhất, lên tới 61% cao hơn khi thực hiện các biện pháp bảo tồn. Ngay cả ở quy mô lưu vực, xói mòn cũng không nổi lên như một bể chứa C ròng và làm tăng phát thải GHG của lúa mì từ 7–70%. Tuy nhiên, việc kiểm soát xói mòn thông qua các biện pháp bảo tồn đất được khuyên mạnh mẽ để bảo tồn đất, tăng năng suất cây trồng và giảm phát thải GHG.
Từ khóa
#xói mòn đất #tác động môi trường #sản xuất lúa mì #phát thải khí nhà kính #thực hành nông nghiệp bền vữngTài liệu tham khảo
Álvaro-Fuentes J, Easter M, Cantero-Martinez C et al (2011) Modelling soil organic carbon stocks and their changes in the northeast of Spain. Eur J Soil Sci 62:685–695. https://doi.org/10.1111/j.1365-2389.2011.01390.x
Barot S, Abbadie L, Couvet D et al (2015) Evolving away from the linear model of research: a response to Courchamp et al. Trends Ecol Evol 1–2. https://doi.org/10.1016/j.tree.2015.05.005
Borrelli P, Robinson DA, Fleischer LR et al (2017) An assessment of the global impact of 21st century land use change on soil erosion. Nat Commun. https://doi.org/10.1038/s41467-017-02142-7
Bulle C, Margni M, Patouillard L et al (2019) Impact World+: a globally regionalized life cycle impact assessment method. Int J LCA 24:1653–1674. https://doi.org/10.1007/s11367-019-01583-0
Cantero-Martínez C, Angás P, Lampurlanés J (2007) Long-term yield and water use efficiency under various tillage systems in Mediterranean rainfed conditions. Ann Appl Biol 150:293–305. https://doi.org/10.1111/j.1744-7348.2007.00142.x
Colomb V, Amar S A, Basset-Mens C et al (2015) Agribalyse, the French LCI database for agricultural products: high quality data for producers and environmental labelling. OCL Oilseeds Fats Crops Lipids 22. https://doi.org/10.1051/ocl/20140047
Doetterl S, Berhe AA, Nadeu E et al (2015) Erosion, deposition and soil carbon: a review ofprocess-level controls, experimental tools and models to address C cycling in dynamic landscapes. Earth Sci Rev 154:102–122. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2015.12.005
Fendrich AN, Ciais P, Lugato E et al (2022) Matrix representation of lateral soil movements: scaling and calibrating CE-DYNAM (v2) at a continental level. Geosci Model Dev 15(20):7835–7857. https://doi.org/10.5194/gmd-15-7835-2022
Frieler K, Lange S, Piontek F et al (2017) Assessing the impacts of 1.5°C global warming – simulation protocol of the Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project (ISIMIP2b). Geosci Model Dev 10:4321–4345. https://doi.org/10.5194/gmd-10-4321-2017
García-Ruiz JM, Arnáez J, White SM et al (2000) Uncertainty assessment in the predition of extreme rainfall events: an example from the Central Spanish Pyrenees. Hydrol Process 14:887–898. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-1085(20000415)14:5%3C887::AID-HYP976%3E3.0.CO;2-0
Garrido J, Garcia JA (1992) Periodic signals in Spanish monthly precipitation data. Theor Appl Climatol 45:97–106. https://doi.org/10.1007/BF00866398
Goglio P, Smith W, Grant B et al (2018) A comparison of methods to quantify greenhouse gas emissions of cropping systems in LCA. J Cleaner Prod 172:4010–4017. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.03.133
Guenet B, Gabrielle B, Chenu C et al (2021) Can N2O emissions offset the benefits from soil organic carbon storage? Glob Change Biol 27(2):237–256. https://doi.org/10.1111/gcb.15342
Hellweg S, Milài Canals L (2014) Emerging approaches, challenges and opportunities in life cycle assessment. Science 344:1109–1113. https://doi.org/10.1126/science.1248361
Hempel S, Frieler K, Warszawski L et al (2013) A trend-preserving bias correction: the ISI-MIP approach. Earth Syst Dyn 4:219–236. https://doi.org/10.5194/esd-4-219-2013
IPCC (2022) Climate Change and Land. An IPCC Special Report on climate change, desertification, land degradation, sustainable land management, food security, and greenhouse gas fluxes in terrestrial ecosystems WG I WG II WG III IPCC Special Report on Climate Change, Camb Univ Press ISBN 9781009157988. https://doi.org/10.1017/9781009157988
Kardous M, Bergametti G, Marticorena B (2005) Wind tunnel experiments on the effects of tillage ridge features on wind erosion horizontal fluxes. Ann Geophys 23(10):3195–3206. https://doi.org/10.5194/angeo-23-3195-2005
Lal R (2009) Soils and world food security. Soil Till Res 102:1–4. https://doi.org/10.1016/j.still.2008.08.001
Lampurlanés J, Plaza-Bonilla D, Álvaro-Fuentes J et al (2016) Long-term analysis of soil water conservation and crop yield under different tillage systems in Mediterranean rainfed conditions. F Crop Res 189:59–67. https://doi.org/10.1016/j.fcr.2016.02.010
Larney FJ, Janzen HH (1997) A simulated erosion approach to assess rates of cattle manure and phosphorus fertilizer for restoring productivity to eroded soils. Agric Ecosys Envir 65:113–126. https://doi.org/10.1016/S0167-8809(97)00047-9
Lizaga I, Quijano L, Gaspar L et al (2018) Estimating soil redistribution patterns with 137Cs measurements in a Mediterranean mountain catchment affected by land abandonment. L Degrad Dev 29:105–117. https://doi.org/10.1002/ldr.2843
Llasat MC (2001) An objective classification of rainfall events on the basis of their convective features: application to rainfall intensity in the northeast of Spain. Int J Climatol 21:1385–1400. https://doi.org/10.1002/joc.692
Martin-Gorriz B, Maestre-Valero JF, Almagro M et al (2020) Carbon emissions and economic assessment of farm operations under different tillage practices in organic rainfed almond orchards in sarid Mediterranean conditions. Sci Hortic-Amsterdam 261:108978. https://doi.org/10.1016/J.SCIENTA.2019.108978
Martín-Vide J, Lopez-Bustins JA (2006) The Western Mediterranean Oscillation and rainfall in the Iberian Peninsula. Int J Climatol 26:1455–1475. https://doi.org/10.1002/joc.1388
Minasny B, Malone BP, McBratney AB et al (2017) Soil carbon 4 per mille. Geoderma 292:59–86. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2017.01.002
Naipal V, Reick C, Pongratz J et al (2015) Improving the global applicability of the RUSLE model - adjustment of the topographical and rainfall erosivity factors. Geosci Model Dev 8:2893–2913. https://doi.org/10.5194/gmd-8-2893-2015
Naipal V, Ciais P, Wang Y et al (2018) Global soil organic carbon removal by water erosion under climate change and land use change during AD-1850-2005. Biogeosciences 15:4459–4480. https://doi.org/10.5194/bg-15-4459-2018
Naipal V, Lauerwald R, Ciais P et al (2020) CE-DYNAM (v1), a spatially explicit, process-based carbon erosion scheme for the use in Earth system models. Geosci Model Dev 13:1201–1222. https://doi.org/10.5194/gmd-2019-110
Núñez M, Antón A, Muñoz P et al (2013) Inclusion of soil erosion impacts in life cycle assessment on a global scale: application to energy crops in Spain. Int J Life Cycle Assess 18:755–767. https://doi.org/10.1007/s11367-012-0525-5
Panagos P, Borrelli P, Meusburger K (2015) A new European slope length and steepness factor (LS-Factor) for modeling soil erosion by water. Geosciences 5:117–126. https://doi.org/10.3390/geosciences5020117
Peñarrocha D, Estrela MJ, Millán M (2002) Classification of daily rainfall patterns in a Mediterranean area with extreme intensity levels: the Valencia region. Int J Climatol 22:677–695. https://doi.org/10.1002/joc.747
Peng S, Ciais P, Maignan F et al (2017) Sensitivity of land use change emission estimates to historical land use and land cover mapping. Glob Biogeochem Cycles 31:626–643. https://doi.org/10.1002/2015GB005360
Plaza-Bonilla D, Álvaro-Fuentes J, Bareche J et al (2018) No-tillage reduces long-term yield-scaled soil nitrous oxide emissions in rainfed Mediterranean agroecosystems: a field and modelling approach. Agric Ecosys Envir 262:36–47. https://doi.org/10.1016/j.agee.2018.04.007
Poore J, Nemecek T (2018) Reducing food’s environmental impacts through producers and consumers. Science 360:987–992. https://doi.org/10.1126/science.aaq0216
Quine TA, Navas A, Walling DE et al (1994) Soil erosion and redistribution on cultivated and uncultivated land near las bardenas in the central Ebro river Basin, Spain. L Degrad Dev 5:41–55. https://doi.org/10.1002/ldr.3400050106
Romero R, Guijarro JA, Ramis C et al (1998) A 30-year (1964–1993) daily rainfall data base for the Spanish Mediterranean regions: first exploratory study. Int J Climatol 18:541–560. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0088(199804)18:5%3C541::AID-JOC270%3E3.0.CO;2-N
Shangguan W, Dai Y, Duan Q et al (2014) A global soil data set for earth system modeling. J Adv Model Earth Syst 6:249–263. https://doi.org/10.1002/2013MS000293
Skaalsveen K, Ingram J, Clarke LE (2019) The effect of no-till farming on the soil functions of water purification and retention in North-Western Europe: a literature review. Soil Till Res 189:98–109. https://doi.org/10.1016/j.still.2019.01.004
Smith P, Davis SJ, Creutzig F et al (2016) Biophysical and economic limits to negative CO2 emissions. Nat Clim Chang 6:42–50. https://doi.org/10.1038/nclimate2870
Su Y, Gabrielle B, Beillouin D et al (2021) High probability of yield gain through conservation agriculture in dry regions for major staple crops. Sci Rep-UK 11:3344. https://doi.org/10.1038/s41598-021-82375-1
Su Y, Gabrielle B, Makowski D (2021) A global dataset for crop production under conventional tillage and no tillage systems. Sci Data 8(1):33. https://doi.org/10.1038/s41597-021-00817-x
Taylor KE, Stouffer RJ, Meehl G (2012) An overview of CMIP5 and the experiment design. Bull Am Meteorol Soc 93:485–498. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11-00094.1
van Groenigen JW, van Kessel C, Hungate B et al (2017) Sequestering soil organic carbon: a nitrogen dilemma. Environ Sci Technol 51:4738–4739. https://doi.org/10.1021/acs.est.7b01427
Van Oost K, Quine T, Govers G et al (2007) The impact of agricultural soil erosion on the global carbon cycle. Science 318:626–9. https://doi.org/10.1126/science.1145724
van Zelm R, van der Velde M, Balkovic J et al (2017) Spatially explicit life cycle impact assessment for soil erosion from global crop production. Ecosyst Serv. 30:220–227. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2017.08.015
Xu X, Thornton PE, Post WM (2013) A global analysis of soil microbial biomass carbon, nitrogen and phosphorus in terrestrial ecosystems. Glob Ecol Biogeogr 22:737–749. https://doi.org/10.1111/geb.12029
Zhang L, Huang Y, Rong L et al (2021) Effect of soil erosion depth on crop yield based on topsoil removal method: a meta-analysis. Agron Sustain Dev 41(5):63. https://doi.org/10.1007/s13593-021-00718-8