Nghiên cứu tổng quan một số mô hình tính toán phát thải khí nhà kính từ trồng trọt

Việc tính toán phát thải khí nhà kính (KNK) từ các hoạt động sản xuất nông nghiệp có vai trò quan trọng trong việc xác định mức phát thải để đề xuất các biện pháp giảm phát thải KNK. Bài viết này trình bày kết quả nghiên cứu và tham vấn chuyên gia, để từ đó đánh giá một số mô hình tính toán phát thải KNK từ các hoạt động sản xuất nông nghiệp phổ biến hiện nay.

Nghiên cứu NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN MỘT SỐ MƠ HÌNH TÍNH TỐN PHÁT THẢI KHÍ NHÀ KÍNH TỪ TRỒNG TRỌT Bùi Thị Thu Trang1, Mai Văn Trịnh2, Lê Thị Trinh1, Nguyễn Thị Hoài Thương1 Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội Viện Môi trường Nông nghiệp Việt Nam Tóm tắt Việc tính tốn phát thải khí nhà kính (KNK) từ hoạt động sản xuất nơng nghiệp có vai trị quan trọng việc xác định mức phát thải để đề xuất biện pháp giảm phát thải KNK Trên giới, có nhiều phương pháp, mơ hình tính tốn phát thải hay kiểm kê KNK áp dụng lĩnh vực nông nghiệp Mỗi phương pháp, mơ hình tính tốn có kết phù hợp khác khu vực cụ thể Bài báo trình bày kết nghiên cứu tham vấn chuyên gia, để từ đánh giá số mơ hình tính tốn phát thải KNK từ hoạt động sản xuất nông nghiệp phổ biến Kết nghiên cứu góp phần giúp cho nhà nghiên cứu dễ dàng lựa chọn mơ hình đề xuất giải pháp phù hợp giảm nhẹ phát thải KNK Việt Nam Từ khóa: Mơ hình tính phát thải KNK; Phát thải KNK nơng nghiệp; Mơ hình tính phát thải KNK; Phát thải KNK nông nghiệp Abstract Assessment some calculation models of greenhouse gas emissions in agro-ecosystems The calculation of greenhouse gas (GHG) emissions from agricultural production plays an important role in determining emissions to propose reduce GHG emissions’s measures There are many methods, models of emission calculation or GHG inventory in the agriculture field But in each country, the environment conditions such as climate, terrain, and so many other natural conditions are so different, then the methods and models have different results and suitability This paper introduces and evaluates some models of GHG emission calculation from the current popular agricultural production activities, contributing to the researchers’ easier to select of models for their research, then suggest appropriate solutions, in consider to reduce GHG emissions in Vietnam Keywords: Calculation model of GHG emissions; GHG emission in agriculture activities; Calculation model of GHG emissions; GHG emissions in agriculture activities Đặt vấn đề Trái Đất Các KNK chủ yếu bao gồm: Khí nhà kính khí có khả nước, CO2, CH4, N2O, O3, khí CFC hấp thụ xạ sóng dài (hồng Căn theo nguồn gốc phát sinh, mức ngoại) phản xạ từ bề mặt Trái Đất độ phát thải tuyệt đối xu hướng phát chiếu sáng ánh sáng mặt thải mức độ ảnh hưởng đến trời, sau phân tán nhiệt lại cho Trái tổng tiềm phát thải KNK Đất, gây nên hiệu ứng nhà kính KNK quốc gia, nguồn phát thải chia ảnh hưởng mạnh mẽ đến nhiệt độ thành nhóm [4] Tạp chí Khoa học Tài ngun Môi trường - Số 19 - năm 2018 27 Nghiên cứu - Năng lượng: Là nguồn phát thải KNK lớn Lĩnh vực thường đóng góp đến 90% lượng CO2 75% lượng KNK khác phát thải nước phát triển Phát thải lĩnh vực lượng chia thành nhóm: phát thải đốt cháy nhiên liệu hóa thạch (trong ngành công nghiệp lượng, hoạt động giao thông vận tải, ); Phát thải tức thời (tức lượng khí, thải từ thiết bị nén rị rỉ, khơng mong muốn khơng thường xun từ trình khai thác, chế biến, vận chuyển nhiên liệu, ) hoạt động thu hồi lưu trữ bon [4] - Quy trình cơng nghiệp sử dụng sản phẩm: Phát thải từ lĩnh vực IPPU phát sinh quy trình xử lý cơng nghiệp; việc sử dụng KNK sản phẩm sử dụng bon nhiên liệu hóa thạch khơng nhằm mục đích sản xuất lượng Trong đó, nguồn phát thải quy trình cơng nghiệp xử lý nguyên liệu mặt hóa học vật lý Trong suốt quy trình này, nhiều loại KNK tạo bao gồm: CO2, CH4, N2O, HFCs PFCs - Nông nghiệp, lâm nghiệp sử dụng đất: Các nguồn chủ yếu gây phát thải bao gồm phát thải CH4 N2O từ chăn nuôi, trồng lúa nước, đất canh tác nông nghiệp, hoạt động đốt sản xuất nông nghiệp; Phát thải/hấp thụ CH4 lĩnh vực nông, lâm nghiệp thay đổi sử dụng đất Nói chung, lĩnh vực nơng nghiệp, lâm nghiệp sử dụng đất đóng góp khoảng 30% lượng phát thải KNK tồn cầu, chủ yếu CO2 phát thải từ thay đổi sử dụng đất (phần lớn phá rừng nhiệt đới) CH4, N2O từ trồng trọt chăn nuôi gia súc [4] 28 - Chất thải: Các loại KNK phát sinh lĩnh vực chất thải bao gồm: CO2, CH4 N2O Các nguồn phát sinh KNK lĩnh vực chất thải ghi nhận là: chôn lấp chất thải rắn; xử lý sinh học chất thải rắn; thiêu hủy đốt mở chất thải; xử lý xả nước thải Thông thường, CH4 phát thải từ bãi chôn lấp chất thải rắn (SWDS) chiếm tỷ lệ lớn tổng lượng KNK lĩnh vực Các mơ hình tính tốn phát thải KNK nông nghiệp xây dựng với liệu đầu vào khí tượng, thủy văn, đất đai, hệ thống canh tác, Một mơ hình gồm nhiều mơ-đun khác Mơ hình ứng dụng để tính tốn mơ lượng phát thải KNK như: CH4, NOx, CO2, Phương pháp nghiên cứu Để đánh giá ưu, nhược điểm so sánh việc ứng dụng hiệu mơ hình điều kiện Việt Nam, phương pháp nghiên cứu sử dụng bao gồm: - Phương pháp thu thập tài liệu: Thu thập tài liệu hướng dẫn sử dụng số mơ hình tính tốn phát thải KNK lĩnh vực nơng nghiệp; Thu thập các thơng tin có liên quan, nghiên cứu sử dụng mơ hình tính tốn phát thải KNK lĩnh vực nơng nghiệp giới, nước địa phương, công bố trang báo, tạp chí, mạng internet, báo cáo, kết chương trình, dự án thực địa phương - Phương pháp Delphi: Sử dụng phương pháp Delphi nhằm thu thập ý kiến đánh giá từ nhóm chuyên gia ưu điểm, nhược điểm, tiêu chí lựa chọn mơ hình Tạp chí Khoa học Tài ngun Mơi trường - Số 19 - năm 2018 Nghiên cứu Kết nghiên cứu 3.1 Đánh giá số mơ hình tính tốn phát thải KNK từ hoạt động trồng trọt nơng nghiệp 3.1.1 Mơ hình DNDC (Denitrification - Decomposition) a Giới thiệu chung mơ hình Mơ hình DNDC (Denitrification - Decomposition) mơ hình sinh địa hóa đất, cho phép dự báo cân cacbon cân đạm đất, phát thải số khí nhà kính CO2, CH4, N2O từ hệ sinh thái nơng nghiệp [3] Mơ hình xây dựng với thơng số đầu vào gồm thơng số tính chất lý hóa đất, thơng số điều kiện khí hậu nhiệt - ẩm, thơng số trồng lịch gieo trồng, thu hoạch Mơ hình Viện Nghiên cứu Trái đất, Đại dương Không gian Đại học New Hampshire phát triển để dự đoán lượng phát thải khí nhà kính từ hệ sinh thái [5] vùng khí hậu ơn đới nhiệt đới Mơ hình xây dựng với thơng số đầu vào gồm thơng số tính chất lý hóa đất, thơng số điều kiện khí hậu nhiệt - ẩm, thông số trồng lịch gieo trồng, thu hoạch, phương thức chăm bón,… Mơ hình xây dựng nhiều phương trình sinh địa hóa thực nghiệm điều kiện môi trường khác yếm khí, kỵ khí,… Mơ hình mơ phát thải theo thời gian ngày cấp địa phương, khu vực phạm vi tồn quốc [6] b Cấu trúc mơ hình Cấu trúc mơ hình gồm: Hợp phần mơ hình khí hậu, đất, trồng mơ hình phân hủy dùng để đánh giá nhiệt độ, độ ẩm, oxi hóa-khử đất tiến trình yếu tố phẫu diện, xuất trồng, ước lượng hàm lượng cacbon đưa vào đất từ trồng Các thông số chịu tác động đặc trưng khí hậu, đất, trồng hoạt động người Hợp phần thứ hai gồm mơ hình Nitrate hóa, khử Nitrate mơ hình oxi hóa-khử nhằm ước lượng phát thải khí CO2, CH4, NH3, NO, N2O, N2 từ hệ canh tác nơng nghiệp Mơ hình DNDC nhằm mơ lại mối quan hệ chu trình sinh hóa cacbon, nitơ yếu tố sinh thái [3] Mơ hình DNDC cho phép dự báo, đánh giá mức độ thay đổi hàm lượng cacbon hữu đất vùng đất canh tác nông nghiệp quy mô điểm vùng Sinh trưởng trồng đóng vai trò quan trọng việc điều chỉnh cacbon, nitơ đất chế độ nước, ảnh hưởng đến loạt q trình sinh hóa địa hóa học xảy đất Một mơ hình phụ xây dựng DNDC để mô phát triển trồng Một nhóm thơng số trồng cung cấp thay đổi người sử dụng để xác định trồng Các thơng số trồng bao gồm suất tiềm năng, sinh khối phân bố phận rễ, thân lá, tỷ lệ cacbon/ nitơ, nhiệt độ ngày, nhu cầu nước, dinh dưỡng đạm Sự tăng trưởng trồng mơ q trình tích ôn, quang hợp, hấp thu đạm nước theo bước thời gian hàng ngày Các trình quang hợp, hô hấp, phân bố cacbon, nước hấp thu nitơ mô hàng ngày ghi lại để người sử dụng kiểm tra kết mơ hình đối chiếu với quan trắc để đảm bảo trồng mô cách xác Các thơng số trồng người sử dụng Tạp chí Khoa học Tài nguyên Môi trường - Số 19 - năm 2018 29 Nghiên cứu nhập sửa đổi thông qua giao diện đầu vào phần mềm cách nhanh chóng Nhu cầu nitơ tính tốn dựa tăng trưởng trồng hút hàng ngày theo điều kiện thời tiết tốc độ quang hợp để tổng hợp hydrate cacbon Lượng đạm hấp thu thực tế trồng bị giới hạn đạm đất bổ sung từ nguồn nước suốt vụ mùa Khi cacbon hữu đất (SOC) bị phân hủy, cacbon phân hủy bị giảm phần dạng CO2 phần lại phân bổ vào bể SOC khác Tồn mơ hình điều khiển bốn yếu tố sinh thái chính, cụ thể khí hậu, đất đai, thực vật quản lý Yếu tố quan trọng cho mô thành công để có liệu đầu vào đầy đủ xác bốn q trình điều khiển Hiệu chỉnh mơ hình: Mơ hình hiệu chỉnh cách so sánh kết tính tốn phát thải KNK mơ hình với kết thí nghiệm đồng ruộng điều chỉnh thơng số mơ hình để kết tính tốn mơ hình gần với kết đo thực địa điều kiện khí tượng, đất đai, trồng canh tác để từ có thơng số chuẩn cho mơ hình theo điều kiện điểm nghiên cứu Q trình hiệu chỉnh mơ hình đánh giá độ xác sử dụng hệ số xác định R2 số hiệu NashSutcliffe (NSI) c Các liệu đầu vào đầu mơ hình - Các liệu đầu vào mơ hình  Dữ liệu khí tượng thủy văn: Nhiệt độ, lượng mưa, tốc độ gió, xạ mặt trời, độ ẩm  Dữ liệu canh tác: Giống, thời gian gieo cấy, thu hoạch, phân bón, tưới nước, quản lí mùa vụ, 30  Dữ liệu đất đai: Loại đất, pH, độ xốp, độ mặn, hàm lượng NO3-, NH4+, - Các liệu đầu mơ hình:  Lượng phát thải khí CH4, N2O, đơn vị diện tích  Hàm lượng cacbon tích lũy đất d Ưu điểm hạn chế mơ hình DNDC Ưu điểm: Cho phép tính toán định lượng hàm lượng cacbon đất quy mơ vùng, mơ hình DNDC phù hợp cho nghiên cứu SOC vùng nông nghiệp nhiệt đới Kết ước lượng xác mơ hình ITE, SOMM, Verberne, Hạn chế: Chỉ tính tốn phát thải số KNK CO2, CH4, N2O từ hệ sinh thái nơng nghiệp 3.1.2 Mơ hình CANDY (CArbonNitrogen-DYnamics) a Giới thiệu chung mơ hình Là mơ hình mơ động lực cacbon, nitơ, nhiệt độ nước đất nông nghiệp quy mô khu vực để cung cấp thông tin trữ lượng cacbon đất, tổng chất hữu cơ, hấp thu nitơ trồng, rửa trơi chất lượng nước Mơ hình chứa mơ-đun để tính nhiệt độ đất, độ ẩm trình chu trình cacbon-nitrogen đất dùng phổ biến quốc gia phát triển [2] Mơ hình bao gồm hệ thống mơ-đun mơ hình phụ hệ thống sở liệu cho mơ hình thơng số, giá trị đất ban đầu, liệu thời tiết, số liệu quản lý đất đai đo lường giá trị CANDY trọng đến dạng nitơ hữu khoáng sản Nitơ khoáng chất xuất dạng nitrat (NO3-N) ammonium (NH4-N) CANDY bao gồm quy trình liên quan đến Tạp chí Khoa học Tài ngun Mơi trường - Số 19 - năm 2018 Nghiên cứu hệ thống nông nghiệp sở cần thiết cho việc quản lý liệu: Tính chất đất, liệu khí hậu quản lý nơng nghiệp b Các liệu đầu vào đầu mơ hình - Các liệu đầu vào mơ hình:  Dữ liệu thời tiết (nhiệt độ khơng khí, lượng mưa xạ toàn cầu hàng ngày)  Dữ liệu đặc điểm phát triển trồng (hạt giống, thu hoạch, chiều cao chiều sâu trồng)  Dữ liệu kết cấu đất quản lý nông nghiệp (tưới, bón phân,…) - Các liệu đầu mơ hình:  Dữ liệu đất đai (tổng cacbon, nitrate,…)  Dữ liệu trồng (hàm lượng nitơ cacbon đất từ phân hủy thực vật) c Ưu điểm hạn chế mơ hình CANDY Ưu điểm: Tính thời gian hoạt động sinh học cho phép đánh giá hấp thụ chất hữu đất cho địa điểm khác Ngoài mơ hình dựa vào q trình sinh thái, chặt chẽ, độ tin cậy cao, yêu cầu đầu vào khơng q phức tạp, thơng số đầu vào nhỏ, phân tích theo thời gian từ giờ, ngày lựa chọn theo tháng năm Có thể sử dụng mơ hình để tính tốn nhiều phạm vi địa lý có độ lớn khác Hạn chế: Chỉ cung cấp thơng tin chu trình cacbon-nitơ đất, khơng có hướng dẫn lời giải thích cụ thể cho q trình mơ hình, mơ hình khơng xem xét tương tác hệ sinh thái cạn với hệ sinh thái thủy sinh 3.1.3 Mơ hình sinh CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach) a Giới thiệu chung mơ hình Mơ hình sinh CarnegieAmes-Stanford Approach CASA mơ hình để mơ phát thải tồn cầu nitơ oxit loại KNK quan trọng khác Mơ hình dùng để phân tích ảnh hưởng biến đổi khí hậu đến suất hệ sinh thái phạm vi tồn cầu đến khu vực Mơ hình CASA sử dụng để nghiên cứu cách thức phá rừng nhiệt đới thay đổi sử dụng đất gây phát thải KNK Nó mang lại hiểu biết tốt vai trò rừng thay đổi sử dụng đất chu trình sinh học tồn cầu CASA tính tốn dịng chảy theo mùa cacbon bầu khí tầng sinh mặt đất với số bước thời gian khác Động lực mơ hình CASA khả sử dụng liệu viễn thám để tính tốn sản xuất rịng sơ cấp (NPP), doanh thu cacbon thơng qua chế giống trồng mơ hình diezen cacbon [8] Mơ hình CASA sử dụng thuật tốn tốn học phức tạp cơng nghệ địa lý tinh vi để thu thập phân tích liệu để tính biến số biến đổi bể chứa cacbon hấp thu khu vực giới b Các liệu đầu vào đầu mơ hình - Các liệu đầu vào mơ hình gồm:  Dữ liệu viễn thám  Dữ liệu khí tượng (nhiệt độ khơng khí trung bình, tổng lượng xạ, hàm lượng bốc hơi,…)  Dữ liệu số thực vật NDVI (AVHRR) Tạp chí Khoa học Tài nguyên Môi trường - Số 19 - năm 2018 31 Nghiên cứu - Các liệu đầu mơ hình gồm:  Phản ứng trao đổi CO2 khí khác hệ sinh thái mặt đất đến biến đổi khí hậu c Ưu điểm hạn chế mơ hình Ưu điểm: Ưu điểm mơ hình thơng số đầu vào nhỏ, yêu cầu liệu đơn giản gồm liệu khí tượng số liệu số thực vật Hạn chế: Nhược điểm mô hình khơng có tài liệu hướng dẫn cụ thể, lời giải thích cho mơ hình khó hiểu, sử dụng thuật tốn tốn học phức tạp, khơng thể sử dụng mơ hình cho mục đích nghiên cứu kịch bản, tính linh động mơ hình kém, mơ hình khơng xem xét mối quan hệ tương tác hệ sinh thái cạn với hệ sinh thái thủy sinh 3.1.4 Mơ hình mơ học trình vật lý sinh học hoạt động sản xuất nông nghiệp DAISY a Giới thiệu chung mơ hình DAISY mơ hình xác định, mô suất trồng, nước, lượng, cacbon N-fluxes sản xuất nông nghiệp DAISY phát triển thành viên nhóm nghiên cứu Agrohydrology Phịng Hóa học Mơi trường Vật lý Khoa Khoa học Thực vật Môi trường thuộc Khoa Khoa học Đại học Copenhagen Nhà khoa học có trách nhiệm Soren Hansen DAISY biết đến mơ hình mơ học q trình vật lý sinh học hoạt động sản xuất nơng nghiệp Nó dấu vết nước, lượng, cacbon, nitơ, thuốc trừ sâu, mặt đất [4] Mơ hình tiên đốn phát thải, tác động mơi trường 32 dạng rửa trôi, thay đổi chất lượng cacbon, nitơ theo thời gian Để mơ hình hoạt động khu vực có diên tích lớn, DAISY cần phải kết hợp với hệ thống GIS DAISY áp dụng cho việc tính tốn hệ sinh thái nơng nghiệp khu vực ơn đới có băng tuyết phủ, khơng tính giá trị nitơ rửa trôi nhỏ từ hệ thống nông nghiệp không mô phát thải N2O gián tiếp Một số kinh nghiệm mơ hình hóa xem cần thiết để sử dụng mơ hình DAISY b Các liệu đầu vào đầu mô hình - Các liệu đầu vào mơ hình:  Dữ liệu đất đai (loại đất, pH, độ xốp, độ mặn, hàm lượng NO3-, NH4+,…)  Dữ liệu thời tiết (Nhiệt độ, lượng mưa, tốc độ gió, xạ mặt trời, độ ẩm) - Các liệu đầu mơ hình bao gồm:  Dữ liệu đất đai (tổng cacbon, tổng nitơ, nitrate, sinh khối nitơ, CO2,…)  Dữ liệu trồng (hàm lượng nitơ cacbon đất từ phân hủy thực vật) c Ưu điểm hạn chế mơ hình Ưu điểm: Mơ hình mơ hình miễn phí, phần mềm cho mơ hình cung cấp miễn phí Internet, bao gồm hướng dẫn sử dụng hướng dẫn cho người ‘bắt đầu’ rõ ràng dễ hiểu đặc biệt cho người sử dụng [1], mô hình đánh giá chặt chẽ dựa vào q trình sinh địa hóa, mơ hình có tính linh động cao thay đổi dựa vào đầu vào liệu Hạn chế: Mơ hình khơng đánh giá cao khơng xem xét tương Tạp chí Khoa học Tài nguyên Môi trường - Số 19 - năm 2018 Nghiên cứu tác thành phần sinh thái cạn thủy sinh, mơ hình phân tích đánh giá theo năm 3.1.5 Mơ hình SUNDIAL (The SimUlation of Nitrogen Dynamics In Arable Land) a Giới thiệu chung mơ hình Là mơ hình mơ động lực học nitơ đất trồng trọt SUNDIAL kết hợp kiến thức khoa học trình hấp thụ nitơ, tích hợp q trình để mơ xảy đất Nó bao gồm mơđun, mơ-đun đại diện cho quy trình trao đổi nitơ chủ yếu Là hệ thống điều khiển theo menu cho phép chuyên gia nông nghiệp nhập chi tiết lĩnh vực cụ thể trang trại mô hấp thụ nitơ Các q trình liên quan mơ tả tập hợp phương trình số khơng phương trình bậc Việc bổ sung sở Nova để tính tốn thơng số trồng cho phép ước tính thơng số cho mơ thơ mơ hình mới, biểu trực quan biểu thức sử dụng SUNDIAL, so sánh biểu thức tham số với phép đo thực nghiệm sàng lọc thông số cách lắp biểu thức riêng biệt cho liệu đo cách điều chỉnh thông số lặp lại để cải thiện phù hợp kết mô với phép đo nitơ đất trồng Các sở SUNDIAL để hiển thị đầu khác hình thức đồ họa làm cho đặc biệt hữu ích cho việc kiểm tra tác động chiến lược quản lý khác chu kỳ nitơ nông nghiệp b Các liệu đầu vào đầu mơ hình - Các liệu đầu vào mơ hình gồm:  Dữ liệu thời tiết (Nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa, bốc nước,…)  Dữ liệu đất đai, liệu trồng (loại trồng trước, loại trồng tại, hấp thụ nitơ thực vật, suất trồng,…)  Dữ liệu kết cấu đất quản lý nơng nghiệp (tưới tiêu, bón phân,…) - Các liệu đầu mơ hình gồm:  Dữ liệu đất đai (Tổng cacbon, sinh khối cacbon, CO2, nitơ tổng, nitơ sinh khối, nitrate, nitrate nitơ, amoni, tổng nitơ khoáng, dư lượng cacbon)  Dữ liệu trồng (hàm lượng nitơ cacbon đất từ phân hủy thực vật) c Ưu điểm hạn chế mơ hình Ưu điểm: Mơ hình tương đối chặt chẽ với độ tin cậy cao dựa hoàn toàn vào trình sinh địa hóa Mơ hình phân tích phạm vi nhỏ nông trại, hay cánh đồng bé Hạn chế: Lời giải thích mơ hình khó hiểu gây khó khăn cho người sử dụng Để chạy mơ hình, u cầu liệu đầu vào lớn vào chi tiết 3.1.6 Mơ hình OVERSEER a Giới thiệu chung mơ hình Là mơ hình tính tốn ước tính chất dinh dưỡng hệ thống canh tác hiệu xác định rủi ro tác động môi trường thông qua chất dinh dưỡng, bao gồm rửa trôi phát thải KNK [5] Mô hình ước lượng phát thải khí mê-tan, nitơ oxide cacbon dioxide (CO2) Mơ hình cung cấp phương tiện để điều tra phương án quản lý trang trại thay để nâng cao hiệu sử dụng chất dinh dưỡng để tối ưu hóa sản xuất giảm nguy gây tác động xấu đến mơi trường Tạp chí Khoa học Tài ngun Mơi trường - Số 19 - năm 2018 33 Nghiên cứu Mơ hình hoạt động quy mơ nơng trại, bao gồm khối (nhóm bãi cỏ giống địa điểm, đất, thông số quản lý) Mơ hình theo dõi chuyển động chất dinh dưỡng khối (từ khu vực cạn kiệt đến khu tích tụ trại tập trung), trang trại b Các liệu đầu vào đầu mơ hình - Các liệu đầu vào mơ hình gồm:  Dữ liệu đất đai (loại đất, pH, độ xốp, độ mặn, hàm lượng NO3-, NH4+,…),  Dữ liệu thời tiết (Nhiệt độ, lượng mưa, tốc độ gió, xạ mặt trời, độ ẩm) - Các liệu đầu mơ hình gồm:  Lượng phát thải khí CH4, N2O, CO2,… c Ưu nhược điểm mơ hình Ưu điểm: Người dùng dễ dàng tiếp cận sử dụng, tải trực tiếp miễn phí từ internet, có tài liệu hướng dẫn giải thích cụ thể bước thực Mơ hình đánh giá chặt chẽ dựa vào q trình sinh địa hóa Yêu cầu thông số liệu đầu vào khơng lớn, sử dụng để nghiên cứu kịch phạm vi địa lý khác Nhược điểm: Mơ hình khơng có nhiều lựa chọn phân tích biến đổi theo thời gian, tính theo đơn vị năm 3.1.7 Mơ hình INITIATOR/ NITROGENIUS NITROGENIUS bao gồm hệ thống mơ hình mơ tả tất dòng nitơ chủ yếu số quy mô không gian thời gian liên quan mơ trị chơi, bao gồm phát thải ammonia, nitơ oxit ô nhiễm nước mặt đất Mục đích NITROGENIUS là: Cải thiện hiểu biết mối quan hệ phức tạp tình ô nhiễm nitơ tìm kiếm giải pháp sách tối ưu ngăn ngừa nhiễm ảnh hưởng [1] b Các liệu đầu vào đầu mơ hình - Các liệu đầu vào mơ hình gồm:  Dữ liệu thời tiết (Nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa, bốc nước,…)  Dữ liệu kết cấu đất quản lý nơng nghiệp (tưới tiêu, bón phân,…) - Các liệu đầu mơ hình gồm:  Lượng phát thải khí CH4, NOX, CO2, NH3, NH4,  Tổng nitơ nước ngầm nước mặt,… c Ưu điểm nhược điểm mơ hình Ưu điểm: Mơ hình có cung cấp tài liệu giải thích chi tiết hướng dẫn cụ thể cho bước thực Mơ hình đánh giá cao chặt chẽ dựa vào q trình sinh địa hóa Yêu cầu liệu đầu vào không lớn, có tính linh động cao Nhược điểm: Chỉ có lựa chọn để tính tốn theo đơn vị năm 3.1.8 Mơ hình ECOSYS a Giới thiệu chung mơ hình INITIATOR mơ hình cân nitơ đơn giản dựa mối quan hệ tuyến tính dịng chảy khác hệ thống nông nghiệp [7] Bao gồm số chuyển đổi tuyến tính hàm số loại phân chuồng, loại đất chế độ hưng phấn a Giới thiệu chung mô hình Là mơ hình tính tốn dùng để mơ trình vận chuyển trao đổi nhiệt, nước, cacbon, oxy, nitơ, photpho chất ionic qua hệ thống bầu khí quyển-đất-cây trồng giới hạn vật liệu gốc đất ranh giới Có vai trị việc 34 Tạp chí Khoa học Tài nguyên Môi trường - Số 19 - năm 2018 Nghiên cứu hỗ trợ lập kế hoạch cho tác động khí hậu, thực tiễn sử dụng đất quản lý đất suất sơ cấp, chất lượng đất, khơng khí u cầu tài ngun liên quan (ví dụ nước, phân bón) hệ sinh thái phần số chương trình nghiên cứu quốc gia quốc tế [9] b Các liệu đầu vào đầu mơ hình - Các liệu đầu vào mơ hình gồm:  Dữ liệu trồng (loài, ngày, mật độ,…)  Dữ liệu kết cấu đất quản lý nơng nghiệp (tưới tiêu, bón phân,…) - Các liệu đầu mơ hình gồm:  Lượng phát thải khí CH4, N2O, CO2,… c Ưu điểm hạn chế mơ hình Ưu điểm: Mơ hình ứng dụng quy mơ rộng, để kiểm tra ảnh hưởng tính chất đất bị thay đổi hoạt động quản lý nhiệt độ đất hàm lượng nước, đặc biệt hệ sinh thái ôn đới cận nhiệt đới Đây mơ hình dựa hồn tồn vào q trình sinh địa hóa, u cầu đầu vào khơng lớn, liệu đơn giản Có thể sử dụng mơ hình để phân tích biến động theo đơn vị thời gian khác phạm vi địa lý khác Mơ hình dễ dàng thích ứng với lựa chọn Hạn chế: Mơ hình không xem xét tương tác hệ sinh thái cạn hệ sinh thái thủy sinh 3.2 Đánh giá việc áp dụng mơ hình tính tốn phát thải KNK từ hoạt động trồng trọt nông nghiệp Việt Nam Hiện nay, việc sử dụng mơ hình để tính tốn/ kiểm kê tốn phát thải KNK từ hoạt động trồng trọt nông nghiệp Việt Nam chưa áp dụng nhiều Phương pháp chủ yếu sử dụng Việt Nam thực theo hướng dẫn IPCC Tuy nhiên, có số nghiên cứu sử dụng mơ hình DNDC, kết tính tốn thể phù hợp với kết phân tích phù hợp việc áp dụng mơ hình Việt Nam Hiện mơ hình DNDC kiểm nghiệm áp dụng để tính tốn phát thải KNK hệ canh tác nông nghiệp quốc gia khác Mỹ, Italy, Đức, phổ biến Vương quốc Anh Trung Quốc [6] Tại Vương quốc Anh, DNDC điều chỉnh để tính phát thải gián tiếp Đối với Trung Quốc, DNDC điều chỉnh để xem xét thông tin từ tất tỉnh khác Tại Việt Nam, năm 2013, Salas đưa đề xuất ý tưởng xây dựng hệ thống giám sát KNK phát thải từ vùng canh tác lúa Việt Nam sử dụng mơ hình DNDC [11] Trong Báo cáo cập nhật hai năm lần lần thứ Việt Nam cho Công ước Khung Liên hợp quốc biến đổi khí hậu (2014) nêu số phương án giảm nhẹ KNK nông nghiệp có việc ứng dụng mơ hình DNDC để ước tính phát thải KNK từ lúa nước [10] Năm 2014, Viện Khoa học Nông nghiệp Việt Nam phối hợp với Đại sứ quán Na Uy triển khai thực đề tài nghiên cứu “Biến đổi khí hậu tác động đến sản xuất lúa Việt Nam: Thử nghiệm giải pháp tiềm thích ứng giảm thiểu” Đề tài có sử dụng mơ hình DNDC tiến hành đo thực địa lượng phát thải KNK đất trồng lúa nước 02 địa điểm thuộc tỉnh Nam Định, sở để so sánh độ xác kết mơ hình so với số liệu đo thực tế Cũng năm 2014, tác giả Nguyễn Thanh Tuấn xem xét khả áp dụng mơ hình DNDC để ước lượng lượng SOC (cacbon hữu đất) hệ canh Tạp chí Khoa học Tài ngun Mơi trường - Số 19 - năm 2018 35 Nghiên cứu tác nông nghiệp vùng đồng ven biển tỉnh Quảng Trị Mục đích nghiên cứu xem xét khả áp dụng mơ hình DNDC để ước lượng lượng SOC hệ canh tác nông nghiệp vùng đồng ven biển tỉnh Quảng Trị [12] 3.2.1 So sánh mơ hình DNDC hướng dẫn IPCC để tính tốn phát thải KNK từ lĩnh vực nơng nghiệp (a) Mơ hình DNDC u cầu lượng lớn liệu đầu vào cấp địa phương so với thống kê đơn giản mức độ quốc gia theo hướng dẫn phương pháp IPCC (b) Mơ hình DNDC phụ thuộc vào liệu khí tượng học chất lượng cao nhiệt độ độ ẩm so với phương pháp IPCC khơng cần liệu khí tượng học (c) Mơ hình DNDC phụ thuộc vào liệu hàm lượng cacbon hữu đất so với cách tiếp cận đơn giản mà khơng có loại đất có hai loại đất phương pháp IPCC (d) Mơ hình DNDC sử dụng nhiều giả định động thúc đẩy phát thải KNK loại đất 3.2.2 So sánh mơ hình DNDC mơ hình khác để tính tốn phát thải KNK từ lĩnh vực nơng nghiệp (a) Đa số mơ hình (CASA, CANDY, SUNDIAL, DAISY, STONE, INITIATOR, ALU, Ex-Act,…) mơ hình tĩnh, khơng có nhiều lựa chọn phân tích theo biến đổi theo thời gian, tính theo đơn vị năm Mơ hình DNDC mơ hình DAYCENTURY mơ hình động, cho phép tính tốn theo đơn vị thời gian khác từ giờ, ngày tháng năm Như vậy, sử dụng DNDC tính phát thải KNK theo ngày Do đó, kết mơ hình xác (b) Mơ hình DNDC mơ hình miễn phí, bao gồm hướng dẫn sử dụng hướng dẫn cho người ‘bắt đầu’ 36 rõ ràng, chi tiết dễ hiểu Trong đó, số mơ hình khác phí Một số mơ hình (CASA, CANDY) khơng có tài liệu hướng dẫn cụ thể, lời giải thích cho mơ hình khó hiểu khơng có hướng dẫn lời giải thích cụ thể cho q trình mơ hình (c) Mơ hình DNDC hiệu chỉnh thơng số tương quan hệ sinh thái, chặt chẽ dựa vào q trình sinh địa hóa, có tính linh động cao thay đổi dựa vào đầu vào liệu Trong đó, số mơ hình khác (CASA, CANDY, DAISY, ECOSYS, STONE, DAYCENTURY) không xem xét tương tác thành phần sinh thái cạn thủy sinh (d) Mơ hình DNDC sử dụng để tính tốn nhiều phạm vi địa lý có độ lớn khác Do đó, DNDC cho phép định lượng hàm lượng cacbon đất, tính tốn phát thải KNK quy mô vùng, địa phương, hay ruộng (e) Mơ hình DNDC u cầu số liệu đầu vào hợp lý, tương đối linh đơng thay đổi theo liệu đầu vào thu thập Trong đó, số mơ hình khác (STONE, DAYCENTURY) u cầu liệu đầu vào lớn chi tiết, gây khó khăn việc thu thập Ngồi ra, mơ hình DNDC đánh giá phù hợp cho nghiên cứu SOC, phát thải KNK vùng nông nghiệp nhiệt đới Kết luận Tóm lại, phương pháp mơ hình hóa phương pháp thiết yếu, người làm nghiên cứu khoa học Phương pháp đưa đến lời giải cho hàng loạt vấn đề quan trọng thiết thực lĩnh vực khoa học thực tế đời sống xã hội Chính vậy, cần phải nắm áp dụng linh hoạt phương pháp mơ hình hóa để phục vụ Tạp chí Khoa học Tài nguyên Môi trường - Số 19 - năm 2018 Nghiên cứu công tác nghiên cứu khoa học cách hiệu tối ưu Việc tính tốn phát thải KNK sử dụng mơ hình ước tính thể đánh giá hợp lý phát thải KNK thực tế từ đất nông nghiệp tính xác cần nghiên cứu cải thiện nhằm tăng độ tin cậy Theo hướng dẫn IPCC năm 1996 khuyến khích Quốc gia lựa chọn sử dụng mơ hình phương pháp khác chúng phản ánh tốt cho quốc gia cụ thể Các mơ hình dựa q trình sinh thái (được coi phương pháp cấp theo IPCC), áp dụng để ước tính phát thải KNK từ đất nơng nghiệp Một số mơ hình mơ tả báo sử dụng phương pháp thay cho biện pháp cấp cấp IPCC mơ hình điều chỉnh cho phù hợp với điều kiện cụ thể quốc gia khu vực địa lý Bài báo không đưa kết luận mơ hình tốt để tính tốn phát thải KNK trực tiếp gián tiếp từ nông nghiệp Tuy nhiên, đánh giá ưu điểm hạn chế mơ hình giúp người sử lựa chọn theo mục đích nghiên cứu sở liệu có thực trạng địa lý khu vực áp dụng Với điều kiện Việt Nam, kết nghiên cứu thể việc sử dụng mơ hình DNDC để tính tốn phát thải KNK từ hoạt động nông nghiệp lựa chọn tối ưu thời điểm TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] De Vries, W., et al., (2003) Uncertainties in the fate of nitrogen II: A quantitative assessment of the uncertainties in major nitrogen fluxes in the Netherlands Nutrient Cycling in Agroecosystems [2] Franko, U., B Oelschlägel, and S Schenk (1995) Simulation of temperature-, water-and nitrogen dynamics using the model CANDY Ecological Modelling [3] Giltrap, D.L., C Li, and S Saggar (2010) DNDC: A process-based model of greenhouse gas fluxes from agricultural soils Agriculture, ecosystem& environment [4] Hoàng Ngọc Hân, Nguyễn Văn Tài, Nguyễn Tùng Lâm (2014) Các nguồn phát thải định hướng giảm phát thải khí nhà kính Tạp chí Mơi trường [5] Li, C., (2000) Modeling trace gas emissions from agricultural ecosystems Nutrient Cycling in Agroecosystems, p 259-276 [6] Li, C., (2009) User’s Guide for the DNDC Model (version 9.3) Institute for the Study of Earth, Oceans, and Space, University of New Hampshire, Durham, NH [7] Paustian, K., N Ravindranath, and A van Amstel (2006) IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories [8] Potter, Christopher S., James T Randerson, Christopher B Field, PamelaA Matson, Peter M Vitousek, Harold A Mooney, Steven A Klooster (1993) Terrestrial ecosystem production: a process model based on global satelliteand surface data Global Biogeochem [9] Shaffer, M.J., L Ma, and S Hansen., (2001) Modeling carbon and nitrogen dynamics for soil management [10] Bộ Tài Nguyên Môi trường (2016) Kịch biến đổi khí hậu nước biển dâng cho Việt Nam Hà Nội [11] Nguyễn Văn Thắng, Nguyễn Trọng Hiệu (2010) Biến đổi khí hậu tác động đến Việt Nam Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn Mơi trường, Hà Nội [12] Nguyễn Thanh Tuấn, Nguyễn Xuân Hải, Trần Văn Ý (2014) Khả áp dụng mơ hình DNDC (Denitrification Decomposition) xác định lượng Cacbon hữu đất hệ sinh thái nông nghiệp đồng ven biển tỉnh Quảng Trị Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 30, Số 3, 37 - 48 BBT nhận bài: 12/02/2018; Phản biện xong: 23/02/2018 Tạp chí Khoa học Tài nguyên Môi trường - Số 19 - năm 2018 37 ... phát thải số khí nhà kính CO2, CH4, N2O từ hệ sinh thái nơng nghiệp [3] Mơ hình xây dựng với thông số đầu vào gồm thông số tính chất lý hóa đất, thơng số điều kiện khí hậu nhiệt - ẩm, thơng số. .. 2018 Nghiên cứu công tác nghiên cứu khoa học cách hiệu tối ưu Việc tính tốn phát thải KNK sử dụng mơ hình ước tính thể đánh giá hợp lý phát thải KNK thực tế từ đất nông nghiệp tính xác cần nghiên. .. số trồng lịch gieo trồng, thu hoạch Mơ hình Viện Nghiên cứu Trái đất, Đại dương Không gian Đại học New Hampshire phát triển để dự đốn lượng phát thải khí nhà kính từ hệ sinh thái [5] vùng khí