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

Phan Kiều Diễm * và Nguyễn Kiều Diễm

* Tác giả liên hệ (pkdiem@ctu.edu.vn)

Article Sidebar

Full Text: PDF

Ngày nhận bài: 22-05-2020
Ngày nhận bài sửa: 22-07-2020
Ngày duyệt đăng: 28-12-2020
Ngày xuất bản: 28-12-2020
Title: Evaluation of changes in gross primary production of different land cover types in the Mekong Delta
DOI: 10.22144/ctu.jvn.2020.143
Lượt xem
165
Downloads
97
Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC
Trích dẫn
Diễm, P. K., & Diễm, N. K. (2020). 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. Tạp chí Khoa học Đại học cần Thơ, 56(6), 57-68. https://doi.org/10.22144/ctu.jvn.2020.143
Số báo
Tập. 56 Số. 6 (2020)
Chuyên mục
Môi trường

Abstract

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.
Keywords: Mekong Delta, MODIS, gross primary production, remote sensing

Tóm tắt

Nghiên cứu nhằm đánh giá tổng sản lượng sơ cấp (GPP) của các nhóm thực phủ chính khu vực ĐBSCL 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 vực ĐBSCL, 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.
Từ khóa: Đồng bằng sông Cửu Long, MODIS, tổng sản lượng sơ cấp, viễn thám

Article Details

Tài liệu tham khảo

Behrenfeld, M. J., Randerson, J. T., McClain, C. R., et al., 2001. Biospheric primary production during an ENSO transition. Science, 291, 2594–2597

Cavaleri, M. A., Coble, A. P., Ryan, M. G., et al., 2017. Tropical rainforest carbon sink declines during El Niño as a result of reduced photosynthesis and increased respiration rates. The New Phytologist. 216(1): 136–149. https://doi.org/10.1111/nph.14724

Diem, P K., Chidthaisong, A., Varnakovida, P., and Kaewthongrach, R., 2018. Estimating the gross primary production of secondary dry dipterocarp forest using vegetation photosynthesis model. In 7th International Conference on Sustainable Energy and Environment (SEE 2018): Technology & Innovation for Global Energy Revolution 28-30 November 2018, Bangkok, Thailand. pp. 397–400

Friedl, M. a, Gray, J. M., Melaas, E. K., et al., 2014. A tale of two springs: using recent climate anomalies to characterize the sensitivity of temperate forest phenology to climate change. Environmental Research Letters. 9(5): 054006. https://doi.org/10.1088/1748-9326/9/5/054006

Hanes, J. M., 2014. Biophysical Applications of Satellite Remote Sensing. Remote Sensing of Forest Biomass. Springer. Berlin. 236. https://doi.org/10.1007/978-3-642-25047-7

Hoan, N. T., and Tateishi, R., 2013. Global MODIS 250 m dataset for 10 years (2003- 2012). User’s manual. Center for Environmental Remote Sensing (CEReS) Chiba University. pp. 20.

IPCC, 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.

Jia, W. X., Liu, M., She, Q. N., et al., 2016. Optimization and evaluation of key photosynthesis parameters in forest ecosystems based on FLUXNET data and VPM model. Chinese Journal of Applied Ecology. 27(4): 1095–1102. https://doi.org/10.13287/j.1001-9332.201604.010

Kumar, A., Bhatia, A., Fagodiya, R.K., Malyan, S.K., and Meena, B.L., 2017. Eddy covariance flux tower: a promising technique for greenhouse gases measurement. Advances in Plants and Agriculture Research. 7(4): 337-340. DOI: 10.15406/apar.2017.07.00263

Mahadevan, P., Matross, D. M., Wofsy, S. C., et al., 2005. Modeling Large-Scale Biosphere NEE by Integrating Satellite Images and Climate Data – Vegetation Photosynthesis and Respiration Model (VPRM). In the AGU Fall Meeting Abstracts. 2005. A41C–0055.

Nguyễn Văn Thêm, 2008. Giáo trình Rừng và môi trường. Trường Đại học Bình Dương.

Potter, C. S., Randerson, J. T., Field, C. B., et al., 1993. Terrestrial ecosystem pro- duction—a process model-based on global satellite and surface data. Global Biogeochemical Cycles, 7, 811–841.

Sanwangsri, M., Hanpattanakit, P., and Chidthaisong, A., 2017. Variations of energy fluxes and ecosystem evapotranspiration in a young secondary dry dipterocarp forest in Western Thailand. Atmosphere. 8(8):152. https://doi.org/10.3390/atmos8080152

Wang, H., Jia, G., Fu, C., Feng, J., Zhao, T., and Ma, Z., 2010. Deriving maximal light use efficiency from coordinated flux measurements and satellite data for regional gross primary production modeling. Remote Sensing of Environment. 114(10): 2248–2258. https://doi.org/10.1016/j.rse.2010.05.001

Wang, Q., Zhu, X., Yu, G., et al., 2014. Seasonal dynamics of water use efficiency of typical forest and grassland ecosystems in China. Journal of Forest Research. 19(1): 70-76. DOI: 10.1007/s10310-013-0390-5

Wagle, P., Xiao, X., Torn, M. S., et al., 2014. Sensitivity of vegetation indices and gross primary production of tallgrass prairie to severe drought. Remote Sensing of Environment. Elsevier Inc. 152: 1–14. doi: 10.1016/j.rse.2014.05.010.

Wolf, S., Baldocchi, D., Wolf, S., et al., 2016. Warm spring reduced carbon cycle impact of the 2012 US summer drought. Proceedings of the National Academy of Sciences, 24 May, 2016. National Academy of Sciences (NAS). USA. 113 (21): 5880-5885. doi: 10.1073/pnas.1519620113

Xiao, X., Zhang, Q., Braswell, B., 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

Xiao, J., Zhuang, Q., Law, B. E., et al., 2010. A continuous measure of gross primary production for the conterminous United States derived from MODIS and AmeriFlux data. Remote Sensing of Environment. 114(3): 576–591. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.10.013

Yu, G., Song, X., Wang, Q., et al., 2008. Water‐use efficiency of forest ecosystems in eastern China and its relations to climatic variables. The New Phytologist. 177(4): 927-937. doi:10.1111/j.1469-8137.2007.02316.