2 gallejones

Gallejones, P., Aizpurua, A., Del Prado, A.

[email protected]

Remedia Workshop, 11-12 Abril 2013, Zaragoza

Development of a new model for the simulation of N2O emissions from wheat

cropping systems in Spain

Financiado por Proyecto de Plan Nacional (LAND_GHG, CGL2009-10176)

Ineficiencia en el uso del N: consecuencias económicas y medioambientales (ej: GEI).

N2O es el GEI más potente (casi 300 veces más potencial de calentamiento que el CO2).

N2O: producto intermediario de la nitrificación y desnitrificación microbiana en suelos.

Emisiones de N2O contribuyen aproximadamente al 8% de las emisiones globales de GEI.

Mayor fuente de emisiones de N2O: agricultura (casi 80%).

Emisiones de N2O frecuentemente estimadas mediante factores de emisión (IPCC).

Objetivo:

Describir el desarrollo de un modelo empírico simple que simula los flujos mensuales de N en sistemas de cultivos.

Este modelo pretende contribuir a la mejora de las estimas de N2O en estudios holísticos del tipo análisis de ciclo de vida (ACV) e inventarios.

SOM

NH4+

NO2-

NO3-

N2, N2O,NO

NH3

N2,

N2O,NO

NH4+ + NO3

-

Introducción

NCYCLE

NGAUGE

Datos de experimentos de

campo en diferentes zonas de España

Nuevo modelo empírico mensual

(Quemada, 2006)

Scholefield et al. (1991)

del Prado et al. (2006)

Brown et al. (2005)

Basado en otros modelos:

Desarrollo del modelo

Inorganic N

Inorganic NInorganic N

4

Denitrification


Unleached N

Other inputs: Soil texture, drainage type, bulk density, root depth, temperature, rainfall

Mineralization

Fertilizer Soil NDeposition

Inorganic N

N uptake


Yield

Volatilization

Soil texture

TemperatureSoil moisture

Empirical equation

Nitrification N leached

Cálculo de la extracción de N mensual

5

0 500 1000 1500 2000 2500 30000

2

4

6

8

10

12

GDD

Cu

mu

lati

ve

N u

pta

ke

(k

g h

a-1

)

B

H

A

T

J

B

H

GF Hv

S

S: sowingT: tilleringJ: jointingB: bootingH: headingA: anthesisGF: grain fillHv: harvest

0 100 200 300 400 5000

100

200

300

400

f(x) = 0.606329755218866 x + 8.82625172663146R² = 0.801387164752727

Inorganic N (kg ha-1)

N u

pta

ke

(k

g h

a-1

)

Respuesta anual de la planta al flujo inorgánico de N

Porcentaje de N extraído por la planta en cada estadío de desarrollo en función de la temperatura acumulada (GDD)


Inorganic N


6

Denitrification


Unleached N


Mineralization


Inorganic N

N uptake


Yield

Volatilization

Soil texture


Empirical equation


Empirical equation

7

0 50 100 150 200 250 300 3500

2

4

6

8

f(x) = − 7.77161414592505E-05 x² + 0.0456836867010464 x − 0.130919913775838R² = 0.71921735572551

N uptake (kg ha-1)

DM

yie

ld (

t h

a-1

)Cálculo del rendimiento

Relación entre el rendimiento del cultivo y la extracción anual de N


Inorganic N


8

Denitrification


Unleached N


Mineralization


Inorganic N

N uptake


Yield

Volatilization

Soil texture


Empirical equation


Empirical equation

Inorg. N, WFPS, temperarture(Brown et al., 2005)

Emission factorsInorg. N/climate

9

Relación N2/N2O

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100-0.2

-1.66533453693773E-16

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2N2/N2O (WFPS function)

WFPS (%)

Fr (W

FPS

)

RN2/N2O = min(Fr(Min N ),Fr(Mineraliz))*Fr(WFPS)


Inorganic N


10

Denitrification


Unleached N


Mineralization


Inorganic N

N uptake


Yield

Volatilization

Soil texture


Empirical equation


Empirical equation

Soil texture/drainage amount(Rodda et al. (1995)


Inorg. N, WFPS, temperarture(Brown et al., 2005)

11

0 100 200 300 400 500 600 700 8000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Sandy loamLoamClay Loam-GoodClay Loam-ModerateClay Loam-Poor

H.E.R (mm)

% L

ea

ch

ed


Cálculo del N lixiviado

(Rodda et al. (1995)

Inorganic N


12

Denitrification


Unleached N


Mineralization


Inorganic N

N uptake


Yield

Volatilization

Soil texture


Empirical equation


Empirical equation

Soil texture/drainage type(Brown et al., 2005)

Soil texture/drainage amount(Rodda et al. (1995)


Calculate drainage:

Di = [Ri -ETi-WVi] if (Ri -ETi) > 0Di = 0 if (Ri -ETi) ≤ 0

Calculate drainage:

Di = [Ri -ETi-WVi] if (Ri -ETi) > 0Di = 0 if (Ri -ETi) ≤ 0

If W store > TAWIf W store > TAW

Calculate deficit:

Deficit = PE - AET

Calculate deficit:

Deficit = PE - AET

AET = PEAET = PE Actual PE = Rainfall + |WVi|Actual PE = Rainfall + |WVi|

Waterstore + Rainfall excessWaterstore + Rainfall excess If AET < ETcIf AET < ETc

If Rainfall > PEIf Rainfall > PE If Rainfall < PEIf Rainfall < PE

Calculate total available water (TAW)Calculate total available water (TAW)

Calculate PE (Thornthwaite)Calculate PE (Thornthwaite)Soil water submodel(método

FAO, Allen et al., 1998)

PE: potential evapotranspiration

AET: actual evapotranspiration

WVi: water reserve variation

TAW: total available water

Di: drainage


Los resultados sugieren que la relación entre la aplicación de N y las emisiones de N2O no es lineal. El factor de emisión aumentó al incrementar la dosis de fertilizante (de 0,6% en el tratamiento 100N a 1,2% con la dosis más alta).

El modelo está indirectamente mostrando que las emisiones de N2O también están muy controladas por la extracción de N de la planta y por lo tanto, por la eficiencia de uso del N de la planta.

100N 140N 180N

Simulación: Cultivo de trigo en el País Vasco Tres dosis de fertilizante N (100, 140 y 180 kg N/ha)

Resultados preliminares

Reflexiones:

Este trabajo muestra la importancia del uso de herramientas simples de simulación con el fin de mejorar metodologías existentes para el cálculo de GEI (ej. ACV)

Una correcta calibración y validación del modelo será esencial para asegurar una buena estimación.

Conclusiones

Algunas referencias:

Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., Smith, M., 1998. Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements-FAO irrigation and drainage paper 56. Water Resources, Development and Management Service.

Brown, L., Scholefield, D., Jewkes, E.C., Lockyer, D.R., del Prado, A., 2005. NGAUGE: A decision support system to optimise N fertilisation of British grassland for economic and environmental goals. Agriculture, Ecosystems & Environment 109, 20-39.

Macduff, J.H., White, R.E., 1985. Net mineralization and nitrification rates in a clay soil measured and predicted in permanent grassland from soil-temperature and moisture-content. Plant and Soil 86, 151-172.

Prado, A., Brown, L., Schulte, R., Ryan, M., Scholefield, D., 2006. Principles of Development of a Mass Balance N Cycle Model for Temperate Grasslands: An Irish Case Study. Nutrient Cycling in Agroecosystems 74, 115-131.

Quemada, M., 2006. Balance de nitrógeno en sistemas de cultivo de cereal de invierno y de maíz en varias regiones españolas. Monografías INIA serie agrícola nº 21.

Rodda, H.J.E., Scholefield, D., Webb, B.W., Walling, D.E., 1995. Management model for predicting nitrate leaching from grassland catchments in the United Kingdom: 1. Model development. Hydrological Sciences Journal 40, 433-451.

Scholefield, D., Lockyer, D., Whitehead, D., Tyson, K., 1991. A model to predict transformations and losses of nitrogen in UK pastures grazed by beef cattle. Plant and Soil 132, 165-177.

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