BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  24,605,743
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Kỹ thuật môi trường và địa chất, địa kỹ thuật

Phan Kiều Diễm(1), Nguyễn Kiều Diễm

Đánh giá sự thay đổi tổng sản lượng sơ cấp theo thời gian của các kiểu thực phủ khu vực Đồng bằng sông Cửu Long

Evaluation of changes in gross primary production of different land cover types in the Mekong Delta

Khoa học (ĐH Cần Thơ)

2020

6A

57-68

1859-2333

MODIS, Tổng sản lượng sơ cấp, Viễn thám

Mekong Delta, MODIS,, Gross primary production, Remote sensing

Nghiên cứu nhằm đánh giá tổng sản lượng sơ cấp (GPP) của các nhóm thực phủ chính khu vực Đồng bằng sông Cửu Long năm 2018. Tổng cộng 92 ảnh MODIS MOD17A2 có độ phân giải không gian 500 m, độ phân giải thời gian 8 ngày được sử dụng trong nghiên cứu này. Công cụ MRT sử dụng để chuyển ảnh về đúng hệ tọa độ và quy chiếu, phần mềm LDOPE áp dụng nhằm chọn lọc các điểm ảnh đạt chất lượng tốt sử dụng trong các phân tích GPP để nâng cao độ tin cậy của nghiên cứu. Kết quả cho thấy, GPP rừng đạt giá trị cao nhất khoảng 7,23 gC/m2/ngày, tiếp theo là lúa từ 3 – 5 gC/m2/ngày, màu (3,12 gC/m2/ngày) và vùng canh tác tôm có giá trị thấp nhất (1 gC/m2/ngày). Tính toán trên toàn khu vựcĐồng bằng sông Cửu Long, GPP năm 2018 đạt khoảng 3.107,37 tấnC/năm, trong đó tổng GPP của lúa cao hơn các kiểu thực phủ khác. Cụ thể, canh tác 1 vụ lúa (ĐX) chiếm khoảng 51,31 tấnC/năm (1,65%), canh tác 2 vụ lúa (ĐX-HT) khoảng 1.063,93 tấnC/năm (34,24%), canh tác 3 vụ lúa (ĐX-HT-TĐ) khoảng 1.161,52 tấnC/năm (37,38%), lúa – màu khoảng 56,31 tấnC/năm (1,81%), lúa – tôm khoảng 166,63 tấnC/năm (5,36%) và nhóm hiện trạng rừng khoảng 607,66 tấnC/năm (19,56%). Nhìn chung, mỗi nhóm thực phủ khác nhau có khả năng hấp thu một lượng carbon khác nhau và biến đổi các thời điểm trong năm.

The research is aimed to analyze gross primary production (GPP) of different land cover types in the Mekong Delta in 2018 using remote sensing data. This study used in total 92 MODIS MOD17A2 images with 500 m spatial resolution and 8-day composite,. The MRT tool was used to reproject MODIS product, LDOPE software were used to filter the good quality pixels for further analysis of GPP to assure the quality of research. The results showed that, GPP of forest was the highest (about 7.23 gC/m2/day) among land use types; rice crops and upland crop followed with GPP from 3-5 gC/m2/day and 3.12 gC/m2/day, respectively; GPP of shrimp farm areas was lowest (about 1 gC/m2/day). In general, the total amounts of GPP for whole Mekong Delta was about 3,107.37 tons C/year, whereas GPP of rice-crops were highest in year 2018. In detail, GPP of mono-rice crop (Winter Spring), double-rice crop (Winter Spring – Summer Autumn) and triple-rice crop (Winter Spring – Summer Autumn – Autumn Winter) were about 51.31 tons C/year (1.65%), 1,063.93 tons C/year (34.24%), and 1,161.52 tons C/year (37.38%), respectively; GPP of rice-upland crop was about 56.31 tons C/year (1.81%), rice – shrimp was about 166.63 tons C/year (5.36%), and forest was at 607.66 tons C/year (19.56%). In conclusion, different land cover types absorbs different amount of carbon and vary in different periods of year.

TTKHCNQG, CVv 403

Xem toàn văn
  • [1] Zhu, W.; Pan, Y.; He, H.; Yang, M.; Long, Z.; Yu, D (2005), Simulation of maximum light use efficiency for different vegetation types,International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 5(August 2005), 3070–3073. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2005.1526485
  • [2] Yoshida, S. (1981), Fundamental of Rice Crop Science,International Rice Research Institute, Los Baños, Laguna, Philippines, 269 pages
  • [3] Xiao, X.; Zhang, Q.; Braswell, et al. (2004), Modeling gross primary production of temperate deciduous broadleaf forest using satellite images and climate data,Remote Sensing of Environment, 91(2), 256–270. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.03.010
  • [4] Williams, I. N.; Torn, M. S.; Riley, W. J.; Wehner, M. F (2014), Impacts of climate extremes on gross primary production under global warming,Environmental Research Letters, 9(9):094011. https://doi.org/10.1088/1748-9326/9/9/094011
  • [5] Von Buttlar, J.; Zscheischler, J.; Rammig, A., et al. (2018), Impacts of droughts and extremetemperature events on gross primary production and ecosystem respiration: A systematic assessment across ecosystems and climate zones,Biogeosciences, 15(5), 1293–1318. https://doi.org/10.5194/bg-15-1293-2018
  • [6] Vicca, S.; Balzarolo, M.; Filella, I., et al. (2016), Remotely-sensed detection of effects of extreme droughts on gross primary production,Scientific Reports, 6(June). https://doi.org/10.1038/srep28269
  • [7] Trần Thị Phượng; Huỳnh Văn Chương (2018), Ảnh hưởng của hạn hán đến sử dụng đất trồng lúa tại huyện Hòa Vang, thành phố Đà Nẵng,Tạp Chí Khoa Học Đại Học Huế: Nông Nghiệp và Phát Triển Nông Thôn, 127(3A), 5–17. https://doi.org/10.26459/hueunijard.v127i3A.4651
  • [8] (2018), Thông báo khí tượng nông nghiệp khu vực Nam Bộ các tuần trong tháng. Ngày truy cập 21/04/2020,Địa chỉ truy cập: http://vnmha.gov.vn/thong-bao-canhbao-ktnn-140/thong-bao-khi-tuong-nong-nghiepkhu-vuc-nam-bo-5271.html
  • [9] Takai, T.; Matsuura, S.; Nishio, T.; Ohsumi, A.; Shiraiwa, T.; Horie, T (2006), Rice yield potential is closely related to crop growth rate during late reproductive period. Field Crops Research, 96(2), 328–335. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.fcr.2005. 08.001,Takai, T., Matsuura, S., Nishio, T., Ohsumi, A., Shiraiwa, T., and Horie, T, 2006. Rice yield potential is closely related to crop growth rate during late reproductive period. Field Crops Research, 96(2), 328–335. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.fcr.2005. 08.001
  • [10] Sharma, T.; Kurz, W. A.; Stinson, G.; Pellatt, M. G.; Li, Q, (2013), A 100-year conservation experiment: Impacts on forest carbon stocks and fluxes,Forest Ecology and Management, 310, 242–255. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2013.06.048
  • [11] Salvucci, M. E.; Crafts-Brandner, S. J (2004), Inhibition of photosynthesis by heat stress: the activation state of Rubisco as a limiting factor in photosynthesis,Physiologia Plantarum, 120(2), 179–186. https://doi.org/10.1111/j.0031- 9317.2004.0173.x
  • [12] Phan Kieu Diem; Pimple, U.; Sitthi, A., et al. (2018), Shifts in growing season of tropical deciduous forests as driven by El Niño and La Niña during 2001-2016,Forests, 9(8), 1–20. https://doi.org/10.3390/f9080448
  • [13] Nguyễn Ngọc Đệ (2008), Giáo trình cây lúa,
  • [14] Lung, M.; Espira, A (2015), The influence of stand variables and human use on biomass and carbon stocks of a transitional African forest: Implications for forest carbon projects,Forest Ecology and Management, 351. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2015.04.032
  • [15] Li, S.; Xiao, J.; Hu, Z.; Li, Z.; Zhao, L (2012), Advances in computational environment science,Advances in Intelligent and Soft Computing, 142(January 2012), 259–263. https://doi.org/10.1007/978-3-642-27957-7
  • [16] Lê Huy Bá; Lương Văn Việt; Nguyễn Xuân Hoàn (2017), Khô hạn, xâm nhập mặn ở đồng bằng sông Cửu Long: cơ sở lý luận và thực tiễn,
  • [17] (2007), Climate Change 2007: Synthesis Report,Contribution of Working Groups I, II and III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, Pachauri, R.K and Reisinger, A.]. IPCC, Geneva, Switzerland, 104 pp
  • [18] Huỳnh Thị Thu Hương (2017), Sử dụng ảnh viễn thám MODIS theo dõi ảnh hưởng của khô hạn và ngập lũ đến cơ cấu mùa vụ lúa dưới tác động của biến đổi khí hậu ở đồng bằng sông Cửu Long,Luận án tiến sĩ ngành Môi trường Đất và Nước. Trường Đại học Cần Thơ. Thành phố Cần Thơ
  • [19] Hanes, J. M (2014), Biophysical applications of satellite remote sensing,Remote Sensing of Forest Biomass, July 2016, 236. https://doi.org/10.1007/978-3-642-25047-7
  • [20] Cochran, W. F (1977), Sampling techniques. Third Edition,John Wiley and Sons, Inc. New York, 442 pages
  • [21] (2016), Kịch bản biến đổi khí hậu và nước biển dâng cho Việt Nam,
  • [22] (2018), Báo cáo kết quả công tác thực hiện nông nghiệp và phát triển nông thôn các tháng trong năm 2018, ngày truy cập 20/04/2020,Địa chỉ truy cập: https://www.mard.gov.vn/Pages/bao-cao-thongke.aspx
  • [23] Beer, C.; Reichstein, M.; Tomelleri, E., et al. (2010), Terrestrial gross carbon dioxide uptake: Global distribution and covariation with climate,Science, 329(5993), 834–838. https://doi.org/10.1126/science.1184984
  • [24] Allakhverdiev, S. I.; Kreslavski, V. D.; Klimov, V. V, Los, D. A.; Carpentier, R.; Mohanty, P (2008), Heat stress: an overview of molecular responses in photosynthesis,Photosynthesis Research, 98(1), 541. https://doi.org/10.1007/s11120-008-9331-0