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3.2 模型在土壤生态系统服务功能研究中的应用
野外试验和观测可为生态系统服务的研究提供翔实的基础数据用于支撑单一到多个评价指标的研究,但这些观测资料需要进行尺度放大,以从短时间尺度到较长时间尺度,从小流域升尺度到特定的地球环境区域,因此,数学模拟在生态系统服务研究评价和预测中越来越得到应用。
近年来,各国科学家开发出一系列的计算机模型来模拟田间尺度到区域尺度甚至全球尺度的生态系统过程。
例如,由全球植被动态模型ORCHIDEE 和基于过程的作物模型STICS 组成的ORCHIDEE-STICS 模型,可以模拟不同植被类型下地表二氧化碳交换和水热交换以及各种土壤过程;RothC 模型是由英国洛桑实验站的科学家们通过对洛桑实验站农田的长期试验数据的统计分析发展而来,可以模拟全球多个区域的农田、草地和森林的碳循环;DAYCENT 模型可以模拟与植物-土壤系统中碳、氮循环相关的主要过程,包括作物生长、水分运移、热量流动、有机碳分解、氮素矿化和固定作用、硝化作用和反硝化作用、甲烷氧化作用和甲烷产生;而SPA模型(Soil-plant-atmospheremodel)是一个多层次生态系统模型,可以用来模拟总初级生产力、冠层水分利用、气孔导度、叶面光合作用、各种土壤过程等。
目前已经有一些研究将模型模拟运用到生态系统服务评价中。例如,Schipanski等[56]采用Cycles 和RUSLE 模型模拟农田过程,通过11 个指标数据评价了美国宾夕法尼亚州农田多种生态系统服务的年际变化以及不同服务间的协同情况,并识别了各服务间最小抵消作用的关键时间点。
Watanabe 和Ortega采用水碳模拟热带草原、农林复合系统、农田、牧场几种土地利用方式转变对生态系统服务价值的影响,得出自然热带草原的生态系统服务价值最高,而常规耕作农田的生态系统服务价值最低。
生态风险评价也是生态系统服务研究中的重要组成部分,生态风险的控制是实现生态系统服务的前提,而生态系统模型可以通过模拟各种生态过程,以探讨不同管理情景的生态风险与效益。
4 亟待进行的探索
2015 国际土壤年对于土壤学界是一个很好的契机,来提升国际和国家政策制定者、土地管理者、农林业和大众对土壤作为生态系统核心的认识。
土壤学工作者应着力于系统地采用多尺度、多目标和多因素集成的生态系统服务,及其与土壤功能联系的评估方法学,从试验和观测资料结合区域空间资料,开发基于生物地球化学循环的生态系统服务与土壤功能评价、诊断和预测的方法学工具,特别是计算机模型,这是进行土壤管理可持续性评价以促进生态系统服务供应的需要,也是区域综合治理技术支撑的需要。
对于中国等发展中国家,土壤学研究的首要任务应是通过研究土壤功能与土壤健康,以探索保证食物安全与保障生态系统服务的主要途径。
由于耕地资源紧缺,高强度、集约化的利用已经是农田利用的主要特征。因此,在土壤学研究中应当优先关注与作物生产相关的过程和条件,应当很清晰地知道利用生态系统服务获取作物产量所应付出的代价和收到的回报。
碳、氮、水足迹是能够表征农业生产对温室气体排放、氮素损失、水分消耗等环境影响的重要指标。然而,当前的研究还仅限于单个指标、单个系统的研究,将三个指标进行集成以探讨综合影响的研究还非常有限。
而且,随着生活水平提高,人类对畜禽类产品的消耗也日益增加。畜牧业对环境的影响也体现为多个方面,同时,其与作物生产也有着紧密的联系。将种植业与畜牧业进行综合研究,探讨其对环境的综合影响,并将经济指标与生态指标相结合,探索生产、生态、经济多赢的关键途径,是当前研究的主要任务。
当前,土壤健康面临着各种威胁,例如气候变化、肥料过量施用、滥用农药、重金属污染、水土流失等,同时,也有一些新的技术手段运用的农业生产当中,例如生物质炭、重金属污染改良剂、有机菌肥等。
如何通过土壤功能和生态系统服务表征,分析影响生态系统服务的关键因子,筛选关键指标及其阈值,评价环境变化和人为干扰下不同生态系统服务之间的协同与抵消作用,从而为土壤可持续管理模式的选取与构建提供方法学基础,亦是当前土壤学研究的重大任务。
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