Carbon Management·9月17日 · 周四论文智慧农业 / 农业物联网阅读 0

Modeling the effects of livestock rotation frequency on forage production and soil carbon using a spatially explicit grazing distribution

Yao Zhang · Rafael S. Santos · Emma Hamilton 等 15 人

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改进MEMS模型模拟放牧分布,评估轮牧频率对牧草生产和土壤碳的影响。

方法

增强MEMS模型空间离散单元,用EVI遥感验证,模拟不同放牧和天气情景。

发现

重度放牧下高频轮牧减少局部过牧,维持更高牧草生产力和土壤有机碳。

机会点

需长期实验验证模型结果,并探索不同气候和放牧管理下土壤碳动态的普适性机制。

影响力12
信息增量22
专业深度18
信源权威14
时效性9

改进MEMS模型显式模拟放牧空间分布,揭示高频轮牧在重度放牧下维持牧草生产与土壤碳的优势,方法新颖但尚缺长期实测验证,属细分领域有价值研究。

原文摘要

牲畜放牧对陆地生态系统和碳(C)动态具有强烈影响,但其结果取决于放牧管理方式。高频轮牧(HFR)可能减少通常与低频轮牧(LFR)相关的不均匀放牧分布,从而改变饲草产量和土壤有机碳(SOC)。然而,大多数生态系统模型并未明确表征不均匀放牧分布,限制了其评估管理效果的能力。我们通过引入离散空间单元增强了MEMS生态系统模型,以模拟由关键环境驱动因素(包括饲草可获得性和质量,以及与水源的距离)驱动的放牧分布。利用遥感反演的增强植被指数(EVI),我们在俄克拉荷马州一个实验性牧场验证了模拟的放牧分布。我们测试了模型在不同管理(载畜率、时间和持续时间)和天气(典型、干旱和湿润)情景下对轮牧频率的敏感性。模拟的轻度与中度放牧无论轮牧频率如何,通常均能维持饲草生产和SOC。然而,在重度放牧下,30年预测显示HFR减少了局部过度放牧,并比LFR维持了更高的牧场平均饲草生产力和SOC储量。需要长期实验数据来验证这些结果。我们的研究为设计放牧管理实验提供了指导,以弥补这一关键知识空白并推进碳管理策略。

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