Hiện nay, rất nhiều phương pháp tiếp cận đã được sử dụng để dự đốn lượng khí thải CH4 và N2O từ các lĩnh vực nơng nghiệp. Mơ hình mơ phỏng đại diện cho một trong những phương pháp phổ biến đã được áp dụng rộng rãi để ước tính phát thải khí gây hiệu ứng nhà kính từ nơng nghiệp và các lĩnh vực khác.
Rất nhiều mơ hình đã được thiết lập nhằm đưa ra những dự báo về lượng khí nhà kính phát xạ từ sản xuất nơng nghiệp trong các nghiên cứu trước đó. Có thể đưa ra một vài ví dụ như: MEM áp dụng cho đánh giá CH4 phát xạ từ ruộng lúa tại Trung Quốc [12] và cho tồn thế giới [13, 14]; MERES mơ phỏng CH4 phát xạ từ ruộng lúa [24] đã kết hợp với hệ thống thông tin địa lý áp dụng cho ước lượng CH4 phát xạ từ ruộng lúa tại Trung Quốc, Philippin, Indonesia, Ấn Độ và Thái Lan; DAYCENT ước lượng trực tiếp và gián tiếp lượng N2O phát xạ cho các hệ thống nông nghiệp tại Mỹ [17].
Bareth & Angenendt (2003) [26] đã phát triển mơ hình AEISE bằng cách sử dụng GIS và kiến thức dựa trên hệ thống thông tin về mơi trường nơng nghiệp cho phát thải khí gây hiệu ứng nhà kính được liên kết với một mơ hình kinh tế trang trại sinh thái. AEISE cho phép lập dự tốn khơng gian của CO2, CH4 và N2O. Roelandt (2005) [56] trình bày hai mơ hình thực nghiệm, MCROPS và MGRASS, phát triển cho các vùng đất canh tác và đồng cỏ. Huang (1998) [36] đã phát triển một mơ hình bán thực nghiệm để dự đốn CH4 phát thải từ các cánh đồng lúa ngập nước. Mơ hình tập trung q trình quang hợp của lúa đến các q trình sản xuất khí methane, q trình oxy hóa, khí thải và ảnh hưởng của các yếu tố mơi trường vào các q trình này. Zhang 2002 [70] đã xem xét nhiều mơ hình thực nghiệm [16, 18, 27, 50, 62], và các mơ hình dựa trên quá trình [9, 14, 15, 35, 55, 61] đã được phát triển để dự đoán CH4 trong các hệ sinh thái đất ngập nước cụ thể và các hệ sinh thái nơng nghiệp nói chung.
Mơ hình DNDC đã được áp dụng để ước tính phát thải khí nhà kính từ các lĩnh vực nơng, lâm nghiệp. Trong nông nghiệp, các ứng dụng trước đây của DNDC bao gồm chủ yếu ước tính phát thải N2O từ hệ thống canh tác riêng biệt, ví dụ như trang trại bị sữa [29] để thiết lập tồn bộ đất nông nghiệp trong một khu vực [20, 22, 34, 46, 68]. CH4 phát thải từ ruộng lúa cũng đã được tính tốn trên nhiều qui mơ lên đến cấp quốc gia [11, 20, 23, 39, 43, 44]. Hàm lượng cacbon hữu cơ trong đất nông nghiệp được đánh giá sử dụng DNDC [40]. Một phiên bản về rừng của DNDC, PnET-N-
DNDC, đã được phát triển để mơ phỏng khí thải N2O và NO từ đất rừng [21, 58]. Một phiên bản khác, Wetland-DNDC, đã được chỉnh sửa từ DNDC để mô phỏng hàm lượng C trong các hệ sinh thái đất ngập nước [70], Các tác động của các biện pháp quản lý thu hồi cácbon ở và theo dõi khí thải đối với các hệ sinh thái đất ngập nước có rừng [23], và dịng chảy của carbon, năng lượng, nước và đất ngập nước có rừng [31]; tác động của các biện pháp quản lý thu hồi cácbon và theo dõi khí thải đối với các hệ sinh thái đất ngập nước có rừng [23], và dịng chảy của carbon, năng lượng, nước và đất ngập nước có rừng [31]. Gần đây, mơ hình DNDC đã được sửa đổi để dự đốn phát thải khí nhà kính từ các hệ sinh thái lúa nước ở Trung Quốc và để mơ phỏng lượng khí thải CO2, CH4, N2O trong điều kiện được tìm thấy trong các cánh đồng lúa của Ấn Độ. Đa số các sửa đổi tập trung vào q trình mơ phỏng yếm khí - sinh địa hóa và sinh trưởng của lúa cũng như các tham số của lúa. Các chỉ số nhạy cảm được thực hiện với các lựa chọn trong chế độ quản lý, các biến khí hậu và các thuộc tính của đất. Khi ước tính phát thải khí nhà kính trong điều kiện quản lý cụ thể ở quy mơ khu vực, tính khơng đồng nhất về khơng gian của các tính chất của đất (ví dụ như kết cấu, hàm lượng cacbon hữu cơ trong đất, pH..) là những nguồn chính của sự khơng chắc chắn. Vì vậy, để giảm bớt độ lớn của sự không chắc chắn, phương pháp nhạy cảm nhất với các nhân tố đã được phát triển cho DNDC [44]. Các mơ hình DNDC sửa đổi đã được sử dụng để ước tính lượng khí thải CO2, CH4, N2O từ tất cả các cánh đồng lúa ở Trung Quốc với hai phương thức quản lý nước khác nhau, tức là ngập nước thường xuyên và thoát nước giữa vụ đã được tiến hành trước năm 1980 và trong năm 2000 [23, 39, 43, 44]. Pathak (2005) [54] dựa trên mơ hình đã được thay đổi này và tiếp tục cải tiến thêm để phù hợp với điều kiện cho lúa ở Ấn Độ [60].
Từ những tổng quan trên, trong luận văn này học viên sẽ sử dụng mô hinh DNDC để tính tốn lượng phát thải CH4 từ những vùng trồng lúa trên đồng bằng sông Hồng thông qua việc tách chiết thông tin không gian lúa từ ảnh vệ tinh MODIS.
CHƯƠNG 2
TÍNH TỐN PHÁT THẢI CH4 TỪ CANH TÁC LÚA THEO MƠ HÌNH DNDC Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG HỒNG
Trong chương này, học viên thực hiện việc tính tốn phát thải CH4 ở khu vực nghiên cứu - đồng bằng sông Hồng bao gồm cả thủ đơ Hà Nội. Kết quả tính tốn từ mơ hình được kiểm chứng bằng kết quả đo thực nghiệm ở khu vực phía Tây của Hà Nội - Hoài Đức và kết quả đo ở CLT&TP và Đại học Nông nghiệp. Kết quả tách chiết lúa từ ảnh vệ tinh MODIS kết hợp với các yếu tố về khí hậu, phân bón, chế độ canh tác và các yếu tố về thổ nhưỡng là đầu vào cho mơ hình DNDC.