讲座题目：土壤异养呼吸跨尺度模型研究
主讲人：晏智峰 副教授
主持人：周旭辉 教授
开始时间：2018-07-05（周四）上午9:00
讲座地址：闵行校区 生科辅楼119会议室
主办单位：生态与环境科学学院
报告人简介：
晏智锋，天津大学表层地球系统科学研究院副教授，主要从事地球关键带（土壤和地下水）中水文生物地球化学耦合作用的研究，重点围绕土壤异养呼吸和地下水中有机污染物微生物降解展开，基于生物地球化学反应的物理、化学、生物过程构建跨尺度（微米-米）的机理或过程模型，建立微观机理和宏观规律之间的内在联系，进而提高预测土壤CO2排放通量和地下水中污染物降解速率等的准确性。已经在Nature Communications、Water Resources Research、Biogeochemistry、Advances in Water Resources等期刊发表多篇论文。教育和工作背景：2003-2007，武汉大学水利水电学院，本科；2007-2010，清华大学水利系，硕士；2010-2014，约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University），地理环境工程系，博士；2014-2017，西北太平洋国家实验室（Pacific Northwest National Laboratory）地球化学组，博士后。
报告摘要：
土壤有机碳是陆地生态系统中最重要的碳库，其通过微生物异养呼吸产生的CO2占到全球CO2排放总量的近30%，对全球碳循环至关重要。土壤异养呼吸受到湿度和温度等多种环境因素的影响，目前主要采用经验或半经验模型来描述土壤异养呼吸速率与湿度或温度之间的响应关系，空间拓展性差，给预测区域或全球尺度土壤CO2排放响应气候变化带来了很大的不确定性，因此需要开发机理或过程模型，以降低模型预测的不确定性。该研究首先基于土壤异养呼吸的主要物理、化学、生物过程，建立了恒温有氧条件下异养呼吸速率与土壤湿度之间响应关系的孔隙尺度（微米级别）机理模型。该模型建立了土壤异养呼吸的微观机理和宏观现象之间的内在联系，能够揭示土壤内部结构和质地、有机碳和微生物、氧气等属性的空间变异性如何影响土壤CO2排放。然后，借助空间尺度升级方法，构建了土壤异养呼吸宏观尺度（米级别）过程模型，并且通过模拟不同土壤类型的异养呼吸速率并和已发表的实验数据进行对比，建立了过程模型参数和基本土壤属性（土壤结构、质地、密度、有机碳种类和含量等）之间的定量关系，建立了宏观过程模型和土壤属性之间的关联，使得根据已有土壤数据便可以预测土壤异养呼吸速率随含水率变化的响应结果。该过程模型较好地预测了不同类型土壤的异养呼吸速率随含水率变化的响应结果，相比于现有经验模型，能够降低预测土壤CO2排放通量的不确定性。
主讲人：晏智峰 副教授
主持人：周旭辉 教授
开始时间：2018-07-05（周四）上午9:00
讲座地址：闵行校区 生科辅楼119会议室
主办单位：生态与环境科学学院
报告人简介：
晏智锋，天津大学表层地球系统科学研究院副教授，主要从事地球关键带（土壤和地下水）中水文生物地球化学耦合作用的研究，重点围绕土壤异养呼吸和地下水中有机污染物微生物降解展开，基于生物地球化学反应的物理、化学、生物过程构建跨尺度（微米-米）的机理或过程模型，建立微观机理和宏观规律之间的内在联系，进而提高预测土壤CO2排放通量和地下水中污染物降解速率等的准确性。已经在Nature Communications、Water Resources Research、Biogeochemistry、Advances in Water Resources等期刊发表多篇论文。教育和工作背景：2003-2007，武汉大学水利水电学院，本科；2007-2010，清华大学水利系，硕士；2010-2014，约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University），地理环境工程系，博士；2014-2017，西北太平洋国家实验室（Pacific Northwest National Laboratory）地球化学组，博士后。
报告摘要：
土壤有机碳是陆地生态系统中最重要的碳库，其通过微生物异养呼吸产生的CO2占到全球CO2排放总量的近30%，对全球碳循环至关重要。土壤异养呼吸受到湿度和温度等多种环境因素的影响，目前主要采用经验或半经验模型来描述土壤异养呼吸速率与湿度或温度之间的响应关系，空间拓展性差，给预测区域或全球尺度土壤CO2排放响应气候变化带来了很大的不确定性，因此需要开发机理或过程模型，以降低模型预测的不确定性。该研究首先基于土壤异养呼吸的主要物理、化学、生物过程，建立了恒温有氧条件下异养呼吸速率与土壤湿度之间响应关系的孔隙尺度（微米级别）机理模型。该模型建立了土壤异养呼吸的微观机理和宏观现象之间的内在联系，能够揭示土壤内部结构和质地、有机碳和微生物、氧气等属性的空间变异性如何影响土壤CO2排放。然后，借助空间尺度升级方法，构建了土壤异养呼吸宏观尺度（米级别）过程模型，并且通过模拟不同土壤类型的异养呼吸速率并和已发表的实验数据进行对比，建立了过程模型参数和基本土壤属性（土壤结构、质地、密度、有机碳种类和含量等）之间的定量关系，建立了宏观过程模型和土壤属性之间的关联，使得根据已有土壤数据便可以预测土壤异养呼吸速率随含水率变化的响应结果。该过程模型较好地预测了不同类型土壤的异养呼吸速率随含水率变化的响应结果，相比于现有经验模型，能够降低预测土壤CO2排放通量的不确定性。