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《成都平原不同秸秆还田模式下稻麦轮作农田系统可持续性的能值分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、成都平原不同秸秆还田模式下稻麦轮作农田系统可持续性的能值分析黄春1,2,邓良基资助项目:四川省科技支撑计划项目“农田有机质提升关键技术应用与推广”(2013NZ0027)作者简介:黄春(1985-),男(汉族),四川省江安县人,在读博士研究生,主要研究方向为农业废弃物循环利用。E-mail:79412310@qq.com,Tel.:18224488255。通讯作者:邓良基(1957-),男(汉族),四川省泸县人,教授,主要从事农业资源利用方面的研究。E-mail:auh6@sicau.edu.cn,Tel.:13908160407。,2,杨娟1,2,周伟1,2(1.四川农业大学资源
2、环境学院四川温江611130;2.四川省土地资源信息实验室四川温江611130)摘要:在成都平原研究不同秸秆还田模式下稻麦轮作农田系统的可持续性,旨在探索高产条件下农田系统适宜的秸秆还田模式,为区域秸秆资源的农业循环再利用和农田系统的可持续发展提供一定的实践指导与科学依据。在田间定位试验中,设置了常规施肥(CF)、秸秆半量还田(CFS1)、秸秆全量还田(CFS2)和秸秆1.5倍量还田(CFS3)4种施肥模式,应用能值分析方法探讨了不同农田系统的能值投入产出总量、结构及综合指标的变化。结果表明:从能值结构看,较CF模式,秸秆还田模式降低了农田系统能值投入中工业辅助能的比重,增强了系统
3、的自给能力,并提高了系统总能值产出;从能值指标看,较CF模式,秸秆还田模式提高了农田系统的净能值产出率、能值投入率、能值反馈率、能值生产力和能值-劳动生产率,降低了环境负载率,有效提升了农田系统的可持续发展性能,增强了系统的发展潜力,其中CFS2和CFS3模式的养分物质内部循环利用率较高,环境负载率较小,有利于农田系统的持续、高效运行,是成都平原稻麦轮作农田较优的秸秆还田生产模式。关键词:能值分析;秸秆还田;稻麦轮作;成都平原中图分类号:X712;S181SustainabilityofFarmlandEco-economicSystemwithDifferentStrawRetu
4、rningModesBasedonEmergyAnalysisMethodunderaRice-wheatRotationinChengduPlainHUANGChun1,2,DENGLiang-ji1,2,YANGJuan1,2,ZHOUWei1,2(1.CollegeofResourcesandEnvironment,SichuanAgriculturalUniversity,SichuanWenjiang611130,China;2.KeyLaboratoryofLandInformationinSichuanProvince,SichuanWenjiang611130,Ch
5、ina)Abstract:Cropstrawsburningoridlingnotonlycausesatremendouswasteofresources,butalsocausesseriousairpollution.Thereforethestrawrecyclingresearchgetsmoreandmoreattention.Theobjectiveofthisstudyistoprovidethesuitablestrawreturningmodeforarice-wheatrotationecosystemwithhighyieldinChengduPlain.T
6、hefieldexperimentdesignedfourtreatmentsaccordingtoappliedstrawquantities,i.e.,chemicalfertilizeronly(CF),chemicalfertilizerplusahalfofstrawreturning(CFS1),chemicalfertilizerplustotalstrawreturning(CFS2),chemicalfertilizerplus1.5timesofstrawreturning(CFS3).Basedontheemergyanalysismethod,thispap
7、erstudiedthechangesofthetotalamountofemergyinputandoutput,thestructureofemergyinputandoutputandtheemergyindexesamongdifferentfertilizationtreatments.Theresultsshowedthatstrawreturningmodeshadthelowerproportionofnon-renewableindustrialas