Carbon footprint assessment of rice-frog coculture system
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摘要:目的
开展稻蛙生态种养模式碳足迹系统性研究，为该模式的可持续发展提供科学依据和优化建议。
方法采用生命周期评价法，对常规水稻种植 (Traditional rice monoculture, TR ) 、绿色稻蛙种养(Green rice-frog coculture, GF) 和有机稻蛙种养 (Organic rice-frog coculture, OF)模式进行碳足迹评价。
结果GF和OF的单位面积碳足迹分别为
5985.20 和5632.99 kg CO2e·hm−2，相比TR分别降低5.98%和11.51%，单位利润碳足迹分别下降45.10%和45.87%，单位营养密度碳足迹分别下降14.63%和12.17%。GF和OF净生态系统经济效益提高了50%以上，其中GF的高达71.77%。与TR相比，GF的产量差异不显著，OF的产量降低了16.73%；GF和OF的CH4排放分别增加了58.13%和131.18%，N2O排放分别降低了41.06%和63.12%；GF和OF具有更高的全球增温潜势和温室气体排放强度，其中，OF的影响更为显著。GF和OF中，有机物料如紫云英、菜籽饼和有机肥的投入表现为净碳固定效应。碳足迹构成和敏感性分析显示，TR的碳足迹构成中温室气体排放(57.07%)和化肥施用(32.88%)占比较高；OF的碳排放和固定均高于GF，CH4排放和尼龙防护网使用对GF和OF的贡献最大。不确定性分析表明，GF和OF的单位面积碳足迹分别为5907.29 和5647.25 kg CO2e·hm−2，低于TR，变异系数小于7.5%。结论稻蛙共作模式(GF和OF)相较于TR模式具有更低的碳足迹以及更突出的碳固定效应和环境友好等特点，为气候变化背景下我国水稻产业的绿色低碳发展提供了新的科学依据。
Abstract:ObjectiveThe carbon footprint of rice-frog ecological breeding model was systematically studied in order to provide scientific basis and optimization suggestions for the sustainable development of this model.
MethodThe carbon footprints of traditional rice monoculture (TR), green rice-frog coculture (GF) and organic rice-frog coculture (OF) modes were evaluated by life cycle assessment.
ResultThe carbon footprints per unit area of GF and OF were
5985.20 and5632.99 kg CO2e·hm−2, which reduced by 5.98% and 11.51% compared with TR, the carbon footprints per unit profit decreased by 45.10% and 45.87%, and the carbon footprints per unit nutrient density decreased by 14.63% and 12.17%, respectively. GF and OF increased the net ecosystem economic benefits by above 50%, with 71.77% in GF. Compared with TR, the production of GF had no significant difference, while that of OF decreased by 16.73%. The CH4 emission of GF and OF increased by 58.13% and 131.18%, and the N2O emission decreased by 41.06% and 63.12% respectively. GF and OF had higher global warming potential and greenhouse gas emission intensity, among which the effect of OF was more significant. In GF and OF, the input of organic materials such as milk vetch, rapeseed cake and organic fertilizer showed net carbon fixation effect. The carbon footprint composition and sensitivity analysis showed that greenhouse gas emission (57.07%) and fertilizer application (32.88%) accounted for the highest carbon footprint composition of TR. The carbon emission and fixation of OF were higher than those of GF, and the CH4 emission and use of nylon protective net contributed the most to GF and OF. Uncertainty analysis showed that the carbon footprints per unit area of GF and OF were5907.29 and5647.25 kg CO2e·hm−2, respectively, which was lower than that of TR, and the coefficient of variation was less than 7.5%.ConclusionThe rice-frog coculture modes (GF and OF) show a more significant carbon fixation and environment friendliness than TR mode, which provides a new scientific basis for green and low carbon development of rice industry in our country under the background of climate change.
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水稻直播栽培技术便于实现机械化，具有降低劳动强度，缓解农时，节本增效等优点[1-3]，随着人们对水稻直播理念的深入了解[4]，水稻直播机在各地得到广泛推广。但现有的机械式水稻直播机大多采用镇压轮传动播种，这种播种方式普遍存在一些不足：镇压轮易于裹草堵转，导致漏播；播量靠手动调节且控制精度低；无法实时依据机具车速变化自动调节播种量；自动化程度较低。目前国内外针对播种机播量调节已有一些相关研究，国外直播装备研究和运用起步较早，基本实现自动化、智能化作业[5]，如LEMKEN公司生产的Saphir系列播种机通过配备电脑控制终端Easytronic系统，可以预设播种量并对播种量、施肥量进行校对，可完成多种作物播种；日本矢崎公司生产了一种直接配套插秧机进行播种作业的SYG-8型水稻直播机，播种量、穴距可精准调节，但该机具作业效率较低，价格高昂，使其推广受到限制。国内现有水稻直播机的研究主要集中在机械结构的设计改进以及关键部件的参数优化[6-8]，未能从根本上解决镇压轮传动播种导致的漏播以及播种量无法同步均匀调节问题。
本文以现有苏南地区机械式水稻播种机为基础，设计了一种基于PID控制算法[9-11]的水稻直播机播量控制系统。该系统可以在线无极调节排种量，实现排种转速的闭环控制，达到同步播种目的，提高播量控制精度，为现有的水稻直播机播量自动化改造提供了一种可靠途径。
1. 同步排种系统设计
1.1 同步排种控制原理
播量控制系统工作原理如图1所示。播种作业时，通过电位器设定目标播量，结合安装在测速轮上的编码器采集实时机具车速以及排种转速，计算出排种目标转速；同时安装在排种轴上的编码器实时检测排种轴转速；决策系统将目标播量、机具车速、排种转速作为控制系统的输入量，得到当前排种器的转速控制量，然后通过PID调速算法使控制器输出相应PWM波[12-13]，再经过放大调理后，驱动排种电机在线调节排种转速，实现同步排种作业。
1.2 排种转速控制策略
$$ Q(t) = \frac{{0.06q(t){{n}}}}{{L v(t)}}, $$ (1) 式中, q(t)为单个排种器播种量，g/min；n为播种行数；L为排种通道所能覆盖的作业幅宽，m；v(t)为机具作业车速，km/h；0.06是各变量单位换算产生的系数；q(t)和排种电机转速(ɑ)的标定公式为：
$$ q(t) = ka + b, $$ (2) 式中, k和b是标定试验测定系数。根据目标播种量，排种电机转速和机具车速之间关系可以表示为：
$$ a = \frac{{Q(t) L v(t)}}{{1\,000k{{n}}}} - \frac{b}{k}{\text{。}} $$ (3) 根据公式(3)，机具车速发生变化时，控制器可以同步调整排种轴转速，确保实际单位面积排种量与目标播种量一致。
1.3 控制系统设计
1.3.1 机械结构
针对江苏丹阳欣田机械制造有限公司生产的2BFGK-12型播种机进行自动化改造，改造后的播种机结构简图如图2所示。自动化改进保留了机械式播种开沟、旋耕、播种、镇压等功能，重点改进了排种驱动方式，将链轮传动改为直流电机驱动，排种轴下方种箱内侧安装直流电机驱动，通过链轮驱动排种轴，播种行数为12行，机具宽度230 mm，取消地轮与排种轴连接的链式结构；设计增加了一种铁质测速轮，直径为400 mm，测速轮表面均匀布设15个防滑齿[16]，抓地性良好，且具有单铰链仿行机构，弹簧支杆上方每隔20 mm开调节孔位1个，共计10个，可以通过开口销调节弹簧压缩长度，减缓测速轮对地弹跳，提高测速准确度；弹簧压杆上方安装行程开关，抬起机具可断停排种电机，防止重播；通过轴套分别在排种轴和地轮安装2个编码器用于测量排种轴转速和机具车速；播量可按需无极调节，简化了播量调节方法，可实现同步播种。
1.3.2 控制系统结构
控制系统按照模块化设计思路，由速度采集、人机交互、执行机构、主控单元等主要模块组成，如图3所示。排种控制系统设计手动和自动2种模式：手动模式可转动旋钮调节播量；自动模式下，控制系统可依据设定机具前进速度与播种量的比例系数，在线调节排种转速。数码管采用三段式设计，分别显示机具车速、播量档位、排种转速。速度采集模块采用2个编码器测速，分别采集排种转速和机具车速，信号经过A/D转换发送主控器STC12C5A60S2单片机[17]。驱动电路采用拖拉机12 V电源供电，控制电路经L7805稳压芯片输出5 V供电，强弱电分离，提高电路板稳定性与可靠性，控制系统主控原理图如图4。
1.3.3 主要设计模块
1)测速模块：编码器是把角位移或直线位移等非电量信号转换为电量信号的装置[18]，安装于具有单铰链仿行机构的测速轮，实时检测机具行进速度，产生脉冲信号经过调理电路将脉冲信号放大并滤掉杂波，确保输出标准方波。选用欧姆龙增量式编码器E6B2-CWZ6C，旋转1周输出600脉冲数，该编码器具有构造简单、性能稳定，测量精度高等优点[19]。编码器采样频率为5 Hz，对每5个采样脉冲数据进行均值滤波，输出1 Hz速度控制信号，提高了测量速度的精度与稳定性。采用一个0.2 μF电容滤除采样信号过程中的杂波，并对LM358放大器进行保护。
试验中设计直径为400 mm的测速轮模拟拖拉机后轮，播种机测速轮的转速与脉冲频率的关系为：
$$ N = \frac{{60{{f_0}}}}{{ZM}}, $$ (4) 式中，Z表示编码器每转输出的脉冲个数；f0为准时钟的脉冲频率，Hz；M为编码器2个脉冲之间的时钟脉冲的个数。
2)直流电机驱动模块：直流电机工作时需要驱动12个排种槽轮，为了提高电路板驱动性能，设计了二极驱动电路单元，双NPN型三极管组合构成达林顿管，提升了SSF7509增强型MOS管[20]驱动电流，有效提高了驱动效率，最大漏极电流达60 A，漏源击穿电压为80 V，漏源导通电阻为6.5 mΩ。PWM信号经驱动模块调理运算控制排种电机，为提高驱动模块可靠性与稳定性，对MOS管电路铜箔表面走锡处理，形成3 mm的焊锡导线，增大有效走线截面，提高电路板载荷电流，驱动模块电路图如图5。
3)人机交互模块：人机交互模块由按键、播量旋钮和数码管组成。74HC595驱动3个2位1.42 cm的共阴极数码管[21]，将串行信号转为并行信号，分别显示拖拉机速度(km/h)、播量档位、排种轴转速(r/min)；电源芯片实现了DC12 V与DC5 V的电压转换，排种轴控制模式可手动自动切换，按键输出端与P0.5引脚相连，高电平为自动模式、低电平为手动模式，墒情较为严重时，可选用手动模式，确保播种效果，人机交互电路图如图6。
1.4 系统建模与PID参数确定
排种器转速控制本质是一个直流电机控制系统，测速轮转速作为系统输入量，输出量为排种槽轮转速。在忽略微小电感的情形下[22]，可将该排种器驱动电机看成经典的一阶系统，其传递函数是一个典型积分环节和惯性环节串联[23]：
$$ G(s) = \frac{{1/2\pi {C_{\rm e}}}}{{s\left(\displaystyle\frac{{{J_{\rm a}}{R_{\rm a}}}}{{{C_{\rm e}}{C_{\rm t}}}}s + 1\right)}}, $$ (5) 式中，G(s)是原函数经过拉普拉斯变换后的复函数表达式；Ce为电动势常数，由电动机结构参数确定；Jɑ为电动机转子转动惯量；Rɑ为电动机电阻；Ct为电磁力矩常数，由电动机结构参数确定；s为复频率。
选用邦瑞公司生产的5D90-12GU直流电机，电机参数为Ce=12.04, Jɑ=4×10–5 kg·m2, Rɑ=6Ω, Ct=0.115 N·m/A，代入式(5)得：
$$ G(s) = \frac{{8.69}}{{s(0.642s + 1)}}{\text{。}} $$ (6) 本研究选用PID控制器模型，被控对象由排种电机、电机驱动器、执行机构组成。PID控制系统输入信号Nin，Sin为经PID控制器输出的最佳转速控制量，Nout为排种轴的作业转速；控制器执行过程中，编码器实时监测测速轮和排种轴转速，并将转速信号输入到控制系统中，与最佳转速控制量形成偏差(e)，经PID调节器输出相应的控制量来调节排种转速，实现播量在线无极调节，达到控制目标。PID控制器与电机数学模型、负反馈控制量组成闭环控制系统，其传递函数近似于二阶惯性环节，通过与标准惯性环节比较取PID参数：kp=15.216 2，ki=0.319 3，kd=1.012 1，PID控制系统结构图如图7。
2. 结果与分析
2.1 空载变速响应测试效果
电机空载下，测试控制器变速调节电机转速响应变化效果，排种轴转速选取农户常用播种量对应的3个转速，分别为20、30和40 r/min，测试控制系统启动后的电机响应转速数据曲线如图8，性能参数如表1所示。结果表明：控制系统在目标转速40 r/min下超调量最大，不同转速下的调整峰值时间差距较小，整体调整时间低于0.63 s，响应及时。
表 1 空载响应试验数据Table 1. The experimental data of no-load response转速/(r·min–1)
Speed超调量/%
Overshoot峰值时间/s
Peak time调整时间/s
Adjusted time20 7.66 0.24 0.38 30 8.02 0.29 0.54 40 8.21 0.33 0.63 ![]()
图 8 不同目标转速下电机空载转速响应曲线Figure 8. The response curve of motor velocity without load under different target speeds2.2 带负载性能测试结果
传统播种机由于制造工艺和加工精度的差异，致使相同槽轮的排种轴阻力差距较大，对控制系统带负载能力要求较高。依据排种轴扭矩标准[24]，12行以下播种机扭矩不大于10 N·m，通过磁负载装置给电机施加7.5、10.0和12.5 N·m负载，测试控制系统带负载能力及负载变化的调节能力，记录排种电机实时转速值及驱动电路负载电流。变负载响应曲线如图9所示。施加负载7.5 N·m时，电机瞬时转速回落较小，转速回调时间短，随着负载增大，电机瞬时转速回落逐渐增大，调整时间延长，当负载12.5 N·m时，转速瞬间下降了23.5%，控制系统迅速响应，系统转速回调时间为0.32 s，最大负载电流为6.5 A，大负载作业条件下控制系统工作稳定，性能可靠，为控制系统适配不同播种机提供了理论依据，带负载性能测试如图10所示。
2.3 田间试验结果
排种转速控制精度对于播种效果起关键作用，为了综合测试播种机性能，开展了排种转速及播量控制精度田间试验(图11)。试验地点位于南京高淳禾田家庭农场，田间秸秆留茬高度18.5 cm，秸秆含水率(w)21.2%，秸秆切碎长度13.5 cm，秸秆量6 725.6 kg/hm2。土壤状况如表2所示，试验品种为‘南粳46’。设计机具车速和目标播量两因素三水平试验，依据苏南地区农户实际播种要求，选取试验机具车速为0.8、1.2和1.6 m/s，目标播量为7.50、11.25和15.00 g/m2。水稻直播机有效播种幅宽2.3 m，由久保田754拖拉机牵引，播种作业距离140 m(田块长约70 m)视为1次试验，记录排种轴实时转速、机具车速、实际播量，每个目标播量重复2次试验，取平均值为最终数据，结果见表3。表3的结果表明，3种目标播量下的转速最大误差分别为6.73%、6.59%和7.21%，转速误差平均值分别为4.67%、4.92%和5.31%，对比传统播种机最大控制误差24.54%和平均控制误差17.08%[23]，本系统控制精度显著提高；目标播量15.00 g/m2时，机具车速提升后转速误差平均值降低较为明显且播量误差显著降低，说明本控制系统在较高车速和较高目标播量下，控制效果更好；播种机整机转速控制精准，能满足实际需求，在不同的测试条件下，播量控制系统性能稳定。
表 2 田间土壤状况Table 2. Soil condition in field土壤深度/cm
Soil depth容重/(g·cm−1)
Density含水率(w)/%
Water content坚实度/MPa
Firmness0~5 1.32 23.41 0.43 5~10 1.45 20.26 0.86 10~15 1.53 18.96 1.23 表 3 不同目标播量下田间试验的控制精度Table 3. Control accuracy of speed and seeding amount in field under different target seeding amounts播量/(g·m−2)
Seeding amount机具车速/(m·s−1)
Vehicle speed转速最大误差/%
Max. speed error转速误差均值/%
Average speed error播量误差/%
Seeding amount error7.50 0.8 6.73 4.67 3.86 1.2 4.96 3.62 3.91 1.6 4.13 2.74 3.66 11.25 0.8 6.59 4.92 3.25 1.2 5.81 3.83 2.76 1.6 5.34 2.32 2.12 15.00 7.21 5.21 3.96 7.21 5.68 3.54 2.52 5.68 4.08 1.63 1.04 4.08 机具行驶作业速度变化时需要排种轴快速同步响应，为测试播量控制系统排种同步性，设计了田间阶梯车速播种试验。选取目标播量11.25 g/m2，测试机具行驶速度在0.8~1.6 m/s范围内阶梯变化，实时记录排种轴转速和车速，田间排种车速同步跟随效果如图12。图12的结果表明，田间播种车速变化时排种转速响应及时，具有较高的排种同步性，说明本研究设计改造的排种驱动机构和PID控制算法的引入措施起到了关键性的作用。
3. 结论
对传统水稻直播机进行自动化改造，重点改进了播量调节机构，并设计了配套的播量控制系统，简化播量调节方式。控制系统引入PID控制策略，并且建立了相应的传递函数，针对设计目标播量下的转速范围内，排种电机空载转速最大超调量为8.21%，转速调整最大时间为0.63 s，电机负载状况下最大回调时间为0.32 s，最大负载电流6.5 A, 控制系统响应迅速，满足实际播种需求。
田间试验转速最大误差为7.21%，最大转速误差均值5.31%，最大播量误差为3.96%，播种机整机转速控制精度较传统播种机显著提高，田间播种车速变化时排种转速响应及时，具有较高的排种稳定性和同步性，实现了同步播种作业，提高了传统播种机播种性能。
该控制系统自动化改造简便，对传统机械直播机具有较高适配性，为现有的机械式播种机低成本播量自动化改造提供了思路。
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图 1 不同模式碳足迹核算边界
Figure 1. Boundary of carbon footprint accounting for different systems
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图 2 不同种植模式的产量和温室气体排放现状
TR：常规水稻种植，GF：绿色稻蛙种养，OF：有机稻蛙种养；各图中，柱子上方的不同小写字母代表差异显著 (P<0.05, Tukey检验)。
Figure 2. Yield and greenhouse gas emissions in different planting systems
TR: Traditional rice monoculture, GF: Green rice-frog coculture, OF: Organic rice-frog coculture; In each figure, different lowercase letters on bars indicate significant differences (P<0.05, Tukey test) .
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图 3 不同种植模式碳足迹和经济效益
TR：常规水稻种植，GF：绿色稻蛙种养，OF：有机稻蛙种养。
Figure 3. Carbon footprints and economic benefits of different planting systems
TR: Traditional rice monoculture, GF: Green rice-frog coculture, OF: Organic rice-frog coculture.
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图 4 不同种植模式碳排放组成
TR：常规水稻种植，GF：绿色稻蛙种养，OF：有机稻蛙种养；由于菜籽饼、紫云英和有机肥的碳固定大于碳排放，因此图中剔除了这3项。
Figure 4. The composition of carbon emissions of different planting systems
TR: Traditional rice monoculture, GF: Green rice-frog coculture, OF: Organic rice-frog coculture; Because the carbon sequestration of rapeseed cake, Chinese milk vetch, and organic fertilizer exceeds their carbon emissions, these three items have been excluded in the figure.
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图 5 绿色稻蛙种养(GF)和有机稻蛙种养(OF)模式单位面积碳足迹敏感性分析
Figure 5. Sensitivity analysis of carbon footprints per unit area of green rice-frog coculture(GF) and organic rice-frog coculture (OF) modes
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图 6 基于蒙特卡洛模拟的不同种植模式单位面积碳足迹频数直方图
TR：常规水稻种植，GF：绿色稻蛙种养，OF：有机稻蛙种养。
Figure 6. Histogram of carbon footprints per unit area for different planting systems based on Monte Carlo simulations
TR: Traditional rice monoculture, GF: Green rice-frog coculture, OF: Organic rice-frog coculture.
表 1 不同种植模式农事操作强度及单位面积碳足迹1)
Table 1 Intensity of farm operations and carbon footprints per unit area of different planting systems
碳管理
Carbon management农事操作及强度
Farm operation and intensity单位面积碳通量/(kg CO2e·hm−2)
Carbon flux per unit area农事操作 TR GF OF TR GF OF 碳排放
Carbon emission尿素2)/(kg·hm−2) 75.00 75.00 0.00 561.00 561.00 0.00 复合肥/(kg·hm−2) 865.38 288.46 0.00 1531.73 510.58 0.00 紫云英2)/(kg·hm−2) 0.00 22.50 22.50 0.00 180.26 180.26 菜籽饼2)/(kg·hm−2) 0.00 127.50 127.50 0.00 1967.61 1967.61 有机肥/(kg·hm−2) 0.00 0.00 2419.35 0.00 0.00 232.26 化学除草剂/(kg·hm−2) 0.84 0.00 0.00 19.40 0.00 0.00 化学除虫剂/(kg·hm−2) 0.84 0.33 0.00 15.71 6.17 0.00 生物农药/(kg·hm−2) 0.00 0.00 4.46 0.00 0.00 19.20 水稻种子/(kg·hm−2) 0.12 0.12 0.12 0.23 0.23 0.23 尼龙网/(kg·hm−2) 0.00 178.83 178.83 0.00 1162.39 1162.39 木板饲料台/(kg·hm−2) 0.00 4.86 9.72 0.00 0.97 1.94 饲料/(kg·hm−2) 0.00 66.67 150.00 0.00 27.33 61.50 柴油/(L·hm−2) 83.34 96.42 111.75 227.91 263.68 305.60 电力/(kWh·hm−2) 457.83 453.11 418.50 363.38 359.63 332.16 劳动力/(人·d·hm−2) 15.00 37.50 60.00 12.90 32.25 51.60 CH4/(kg·hm−2) 108.02 170.81 249.73 2938.16 4646.00 6792.52 N2O/(kg·hm−2) 2.33 1.37 0.86 694.73 409.45 256.19 汽油/(km·hm−2) 1.41 1.70 12.10 0.49 0.59 4.21 总和 6365.64 10128.15 11367.67 碳固定
Carbon fixation有机肥/(kg·hm−2) 0.00 0.00 2419.35 0.00 0.00 1379.79 紫云英/(kg·hm−2) 0.00 1022.73 1022.73 0.00 279.03 279.03 菜籽饼/(kg·hm−2) 0.00 2405.66 2405.66 0.00 3690.12 3690.12 蛙粪/(kg·hm−2) 0.00 649.30 1441.12 0.00 173.79 385.74 总和 0.00 4142.95 5734.69 1) TR：常规水稻种植，GF：绿色稻蛙种养，OF：有机稻蛙种养；2)该项农事操作强度以施氮量计。
1) TR: Traditional rice monoculture, GF: Green rice-frog coculture, OF: Organic rice-frog coculture; 2) The intensity of this farm operation is calculated based on the amount of nitrogen applied.
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[1] QIAN H, ZHU X, HUANG S, et al. Greenhouse gas emissions and mitigation in rice agriculture[J]. Nature Reviews Earth & Environment, 2023, 4(10): 716-732.
[2] 唐志伟, 张俊, 邓艾兴, 等. 我国稻田甲烷排放的时空特征与减排途径[J]. 中国生态农业学报(中英文), 2022, 30(4): 582-591. doi: 10.12357/cjea.20210887 [3] VAN GROENIGEN K, VAN KESSEL C, HUNGATE B. Increased greenhouse-gas intensity of rice production under future atmospheric conditions[J]. Nature Climate Change, 2013, 3: 288-291. doi: 10.1038/nclimate1712
[4] 于秀娟, 郝向举, 党子乔, 等. 中国稻渔综合种养产业发展报告(2023)[J]. 中国水产, 2023, 573(8): 19-26. [5] 鲁艳红, 廖育林, 聂军, 等. 紫云英利用下有机稻—蛙生产模式及其效应比较[J]. 湖南农业科学, 2017(8): 11-14. [6] 谢洪科, 邹朝晖, 刘功朋, 等. 不同蛙类及其密度对水稻性状和主要害虫的影响[J]. 江西农业学报, 2014, 26(6): 21-25. doi: 10.3969/j.issn.1001-8581.2014.06.006 [7] 周雪芳, 朱晓伟, 陈泽恺, 等. 稻蛙生态种养对土壤微生物及无机磷含量的影响[J]. 核农学报, 2016, 30(5): 971-977. doi: 10.11869/j.issn.100-8551.2016.05.0971 [8] 陈慧妍, 沙之敏, 吴富钧, 等. 稻蛙共作对水稻−紫云英轮作系统氨挥发的影响[J]. 中国生态农业学报(中英文), 2021, 29(5): 792-801. [9] FANG K, DAI W, CHEN H, et al. The effect of integrated rice-frog ecosystem on rice morphological traits and methane emission from paddy fields[J]. Science of the Total Environment, 2021, 783: 147123. doi: 10.1016/j.scitotenv.2021.147123
[10] FANG K, GAO H, SHA Z, et al. Mitigating global warming potential with increase net ecosystem economic budget by integrated rice-frog farming in eastern China[J]. Agriculture, Ecosystems &Environment, 2021, 308: 107235.
[11] 罗怀良. 国内农业碳源/汇效应研究: 视角、进展与改进[J]. 生态学报, 2022, 42(9): 3832-3841. [12] 夏龙龙, 颜晓元. 中国粮食作物生命周期生产过程温室气体排放的研究进展及展望[J]. 农业环境科学学报, 2020, 39(4): 665-672. doi: 10.11654/jaes.2020-0109 [13] HOLKA M, KOWALSKA J, JAKUBOWSKA M. Reducing carbon footprint of agriculture: Can organic farming help to mitigate climate change?[J]. Agriculture, 2022, 12(9): 1383. doi: 10.3390/agriculture12091383
[14] 蒋榕, 徐强, 李京咏, 等. 稻虾共作模式碳足迹评价的敏感性和不确定性分析[J]. 中国生态农业学报(中英文), 2022, 30(10): 1577-1587. doi: 10.12357/cjea.20220188 [15] LING L, SHUAI Y J, XU Y, et al. Comparing rice production systems in China: Economic output and carbon footprint[J]. Science of the Total Environment, 2021, 791: 147890. doi: 10.1016/j.scitotenv.2021.147890
[16] FENG L, WANG R, WANG R, et al. Life cycle assessment of rice-duck co-culture systems[J]. Ecosystem Health and Sustainability, 2024, 10: 0166. doi: 10.34133/ehs.0166
[17] 崔文超, 焦雯珺, 闵庆文. 不同土地经营模式的稻鱼共生系统环境影响评价[J]. 中国生态农业学报(中英文), 2022, 30(4): 630-640. doi: 10.12357/cjea.20210736 [18] 钟颖, 沙之敏, 顾麦云, 等. 基于能值分析的稻蛙生态种养模式效益评价[J]. 中国生态农业学报(中英文), 2021, 29(3): 572-580. [19] FANG K, YI X, DAI W, et al. Effects of integrated rice-frog farming on paddy field greenhouse gas emissions[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2019, 16(11): 1930. doi: 10.3390/ijerph16111930
[20] MASSON-DELMOTTE V, ZHAI P, PIRANI A, et al. Climate change 2021: The physical science basis. Contribution of working group I to the sixth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[R]. Cambridge: Cambridge University Press, 2021.
[21] LI B, FAN C H, ZHANG H, et al. Combined effects of nitrogen fertilization and biochar on the net global warming potential, greenhouse gas intensity and net ecosystem economic budget in intensive vegetable agriculture in southeastern China[J]. Atmospheric Environment, 2015, 100: 10-19. doi: 10.1016/j.atmosenv.2014.10.034
[22] CHEN P, YANG J, JIANG Z, et al. Prediction of future carbon footprint and ecosystem service value of carbon sequestration response to nitrogen fertilizer rates in rice production[J]. Science of the Total Environment, 2020, 735: 139506. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.139506
[23] GONG H, LI J, SUN M, et al. Lowering carbon footprint of wheat-maize cropping system in North China Plain: Through microbial fertilizer application with adaptive tillage[J]. Journal of Cleaner Production, 2020, 268: 122255. doi: 10.1016/j.jclepro.2020.122255
[24] ABDULKAREEM R. 绿肥还田对双季稻系统温室气体排放及其相关土壤微生物的影响[D]. 北京: 中国农业科学院, 2020. [25] MANTOAM E, ANGNES G, MEKONNEN M, et al. Energy, carbon and water footprints on agricultural machinery[J]. Biosystems Engineering, 2020, 198: 304-322. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2020.08.019
[26] U. S. Environmental Protection Agency. Inventory of U. S. greenhouse gas emissions and sinks: 1990-2018[R/OL]. [2024-06-01]. https://www.epa.gov/ghgemissions/inventory-us-greenhouse-gas-emissions-and-sinks-1990-2018.
[27] 中华人民共和国生态环境部. 2018年度减排项目中国区域电网基准线排放因子[R/OL]. (2020-12-29)[2024-06-01]. https://www.mee.gov.cn/ywgz/ydqhbh/wsqtkz/202012/t20201229_815384.shtml. [28] 熊荣波, 孟艳, 李屹, 等. 高含固率菜籽饼与牛粪−羊粪混合厌氧发酵产沼气特性[J]. 环境工程学报, 2021, 15(7): 2427-2435. doi: 10.12030/j.cjee.202101074 [29] YUAN J, SHA Z, HASSANI D, et al. Assessing environmental impacts of organic and inorganic fertilizer on daily and seasonal greenhouse gases effluxes in rice field[J]. Atmospheric Environment, 2017, 155: 119-128. doi: 10.1016/j.atmosenv.2017.02.007
[30] 陈慧妍. 稻蛙种养模式的氨挥发特征[D]. 上海: 上海交通大学, 2021. [31] TU Q, MCDONNELL B. Monte Carlo analysis of life cycle energy consumption and greenhouse gas (GHG) emission for biodiesel production from trap grease[J]. Journal of Cleaner Production, 2016, 112: 2674-2683. doi: 10.1016/j.jclepro.2015.10.028
[32] 任科宇, 徐明岗, 张露, 等. 我国不同区域粮食作物产量对有机肥施用的响应差异[J]. 农业资源与环境学报, 2021, 38(1): 143-150. [33] YUAN J, YUAN Y, ZHU Y, et al. Effects of different fertilizers on methane emissions and methanogenic community structures in paddy rhizosphere soil[J]. Science of the Total Environment, 2018, 627: 770-781. doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.01.233
[34] 方凯凯. 稻蛙种养对稻田甲烷排放的影响及其机理研究[D]. 上海: 上海交通大学, 2021. [35] XIA L, LAM S, YAN X, et al. How does recycling of livestock manure in agroecosystems affect crop productivity, reactive nitrogen losses, and soil carbon balance?[J]. Environmental Science & Technology, 2017, 51(13): 7450-7457.
[36] WANG C, SHI X, QI Z, et al. How does rice-animal co-culture system affect rice yield and greenhouse gas? A meta-analysis[J]. Plant and Soil, 2023, 493(1): 325-340.
[37] KONG D, ZHANG X, YU Q, et al. Mitigation of N2O emissions in water-saving paddy fields: Evaluating organic fertilizer substitution and microbial mechanisms[J]. Journal of Integrative Agriculture, 2024, 23(9): 3159-3173. doi: 10.1016/j.jia.2024.03.047
[38] DAS S, WANG W, REEVES S, et al. Non-target impacts of pesticides on soil N transformations, abundances of nitrifying and denitrifying genes, and nitrous oxide emissions[J]. Science of the Total Environment, 2022, 844: 157043. doi: 10.1016/j.scitotenv.2022.157043
[39] LIN J, HU Y, CUI S, et al. Carbon footprints of food production in China (1979—2009)[J]. Journal of Cleaner Production, 2015, 90: 97-103. doi: 10.1016/j.jclepro.2014.11.072
[40] 李冬雪, 宋星陈, 熊玉唐, 等. 西南山区稻蛙复合种养的研究与实践[J]. 农学学报, 2018, 8(12): 6-12. doi: 10.11923/j.issn.2095-4050.cjas17100006 [41] HORRILLO A, GASPAR P, ESCRIBANO M. Organic farming as a strategy to reduce carbon footprint in dehesa agroecosystems: A case study comparing different livestock products[J]. Animals, 2020, 10(1): 162. doi: 10.3390/ani10010162
[42] TIAN K, ZHAO Y, XU X, et al. Effects of long-term fertilization and residue management on soil organic carbon changes in paddy soils of China: A meta-analysis[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2015, 204: 40-50.
[43] KAMRAN M, HUANG L, NIE J, et al. Effect of reduced mineral fertilization (NPK) combined with green manure on aggregate stability and soil organic carbon fractions in a fluvo-aquic paddy soil[J]. Soil and Tillage Research, 2021, 211: 105005. doi: 10.1016/j.still.2021.105005
[44] 曹黎明, 李茂柏, 王新其, 等. 基于生命周期评价的上海市水稻生产的碳足迹[J]. 生态学报, 2014, 34(2): 491-499. [45] 陈舜, 逯非, 王效科. 中国氮磷钾肥制造温室气体排放系数的估算[J]. 生态学报, 2015, 35(19): 6371-6383. -
期刊类型引用(9)
1. 孙小雯，奚小波，陈猛，黄盛杰，金亦富，张瑞宏. 小麦机械化匀播控制系统设计与试验. 中国农机化学报. 2024(02): 27-32 . 
百度学术
2. 侯云涛. 电驱动高速精密播种技术的研究与发展. 中国农业文摘-农业工程. 2023(04): 7-11 . 百度学术
3. 陈彩蓉，曹文韬，张建峰，胡飞. 旋耕播种施肥复式作业机测控系统的设计. 南方农机. 2023(21): 55-58 . 百度学术
4. 刘婉茹，张国忠，周勇，徐红梅，吴擎，付建伟，黄成龙，张建. 智能化技术在水稻生产全程机械化中的应用研究与发展趋势. 华中农业大学学报. 2022(01): 105-122 . 百度学术
5. 刘延飞，彭征，王艺辉，王忠. 基于改进的遗传算法的有刷直流电机PID参数整定. 计算机应用. 2022(05): 1634-1641 . 百度学术
6. 丁幼春，刘伟鹏，董万静，陈礼源，刘晓东，靳伟. 基于排种频率实时反馈的油菜排种器设计与试验. 农业机械学报. 2021(06): 73-82+116 . 百度学术
7. 甄丽靖. 基于选择PID算法的供热系统水温智能控制方法. 自动化应用. 2020(11): 13-14+17 . 百度学术
8. 冯玉岗，金诚谦，袁文胜，陈满，徐金山，刘政. 基于卫星测速小麦精量电驱式播种控制系统. 中国农机化学报. 2020(12): 124-130 . 百度学术
9. 何丽楠，赵明明，赵天才，郝向泽，张绪争，何瑞银. 稻麦兼用螺旋槽式排种器的设计与试验. 湖南农业大学学报(自然科学版). 2019(06): 657-663 . 百度学术
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