Carbon Management·9月17日 · 周四论文智慧农业 / 农业物联网阅读 2
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
论文解读
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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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