LBA-ECO ND-02 农业和次生林土壤微量气体通量,Para: 2001-2004

简介: 本研究评估了亚马逊盆地刀耕火种与覆盖农业系统的土壤温室气体排放。结果显示,砍伐覆盖法虽在种植期排放较高,但全周期全球变暖潜能值比刀耕火种低五倍以上,且产量相当,具可持续潜力。

LBA-ECO ND-02 Agricultural and Secondary Forest Soil Trace Gas Flux, Para: 2001-2004

简介

刀耕火种式农业的焚烧加剧了当前大气中温室气体不可持续的积累,并消耗了土壤必需的养分,从而危及当地农业的可持续性。温室气体排放的综合评估已对工业化国家的集约化种植系统进行了比较,但此类评估尚未应用于发展中国家小农户常见的种植系统。我们报告了对亚马逊盆地刀耕火种农业和替代性砍伐覆盖系统的温室气体排放的综合评估。刀耕火种处理下的土壤消耗了大气中的甲烷,而覆盖处理下的土壤则成为向大气排放甲烷的净排放源。覆盖还导致土壤中一氧化氮和一氧化二氮的排放量增加了约50%,并且需要使用更多的肥料和农用机械燃料。尽管在替代性砍伐覆盖系统下,种植阶段的温室气体排放量明显更高,但刀耕火种系统中计算出的热源排放量要大得多,尤其是甲烷。就整个作物周期计算得出的全球变暖潜能值二氧化碳当量排放量,砍伐覆盖法至少比刀耕火种低五倍。两种系统的作物产量相似。虽然刀耕火种的替代方案在经济和物流方面仍有待研究,但这些结果表明,这是一种潜在的双赢策略,既能保持土壤肥力,又能减少温室气体净排放,从而同时促进两个空间尺度的可持续性。

摘要

代码
!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassify

import pandas as pd
import leafmap

url = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df

leafmap.nasa_data_login()

results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="ND02_Mulching_Experiment_950",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-47.89, -1.38, -47.56, -1.0),
temporal=("2001-11-01", "2004-06-30"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)

gdf.explore()

leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

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