Luận văn thạc sĩ assessment of global warming impacts on paddy rice growth and yield using a process based numerical crop growth model matcro rice in thai binh province vietnam

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu assessment of global warming impacts on paddy rice growth and yield using a process based numerical, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất

• Tác giả: Đào Thị Thu Hằng
• Người hướng dẫn: Associate Prof. Yuji Masutomi
• Trường học: Vietnam National University, Hanoi Vietnam Japan University
• Chuyên ngành: Climate Change And Development
• Đề tài: Assessment Of Global Warming Impacts On Paddy Rice Growth And Yield Using A Process-Based Numerical Crop Growth Model Matcro-Rice In Thai Binh Province, Vietnam
• Loại tài liệu: Master’s Thesis
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hanoi

Mục lục chi tiết

• PLEDGE
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES
• LIST OF ABBREVIATIONS
• ACKNOWLEDGEMENT
• ABSTRACT
• 1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION
• 1.1. Overview the climate change has affected the rice yield in global and in Vietnam
• 1.2. Overview some researches regarding to rice growth duration and production
• 1.3. Overview some crop growth models
• 1.4. Give the main and specific thesis’s objectives
• 2. CHƯƠNG 2: MATERIAL AND METHOD
• 2.1. Framework of the study
• 2.2. Overview of study area
• 2.3. Introduction the crop growth model MATCRO-Rice
• 2.4. Data source to study
• 2.5. Method to parameterize and validate the model
• 2.6. Method to assess the impact of global warming on rice growth and production
• 3. CHƯƠNG 3: RESULTS
• 3.1. Results of parameterization and validation model including phenology and portioning parameters, yield and nitrogen response
• 3.2. Results of simulation MATCRO-Rice model with the global warming scenarios
• 3.3. Discussion of strategies to adapt the impact of climate change on rice production
• 4. CHƯƠNG 4: RECOMMENDATIONS
• 5. CHƯƠNG 5: CONCLUSION
• Learning Outcomes

Tóm tắt

I. Tổng quan về tác động của biến đổi khí hậu đến năng suất lúa tại Thái Bình

Biến đổi khí hậu đang trở thành một trong những thách thức lớn nhất đối với sản xuất nông nghiệp, đặc biệt là đối với cây lúa, nguồn thực phẩm chính của hàng triệu người dân Việt Nam. Tỉnh Thái Bình, nằm trong vùng đồng bằng sông Hồng, là một trong những khu vực sản xuất lúa lớn nhất của cả nước. Nghiên cứu này sẽ đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến sự phát triển và năng suất lúa tại tỉnh Thái Bình, từ đó đưa ra những giải pháp thích ứng cần thiết.

1.1. Biến đổi khí hậu và ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp

Biến đổi khí hậu đã gây ra những thay đổi lớn trong điều kiện khí hậu, ảnh hưởng trực tiếp đến sản xuất nông nghiệp. Nhiệt độ tăng cao, lượng mưa không ổn định và các hiện tượng thời tiết cực đoan đang làm giảm năng suất lúa. Theo nghiên cứu của IPCC, nhiệt độ toàn cầu đã tăng lên 0.7°C trong thế kỷ qua, điều này có thể dẫn đến giảm năng suất lúa từ 10% đến 39% tùy thuộc vào mức độ tăng nhiệt độ.

1.2. Tình hình sản xuất lúa tại Thái Bình

Thái Bình là tỉnh có diện tích trồng lúa lớn, với nhiều giống lúa chất lượng cao. Tuy nhiên, sự biến đổi khí hậu đang đe dọa đến năng suất và chất lượng lúa. Nghiên cứu cho thấy rằng, nếu không có biện pháp thích ứng kịp thời, sản lượng lúa có thể giảm mạnh trong những năm tới.

II. Vấn đề và thách thức trong sản xuất lúa do biến đổi khí hậu

Sản xuất lúa tại Thái Bình đang phải đối mặt với nhiều thách thức do biến đổi khí hậu. Những vấn đề này không chỉ ảnh hưởng đến năng suất mà còn đến đời sống của người nông dân. Việc thiếu nước tưới, sự gia tăng sâu bệnh và thời tiết cực đoan là những thách thức lớn nhất.

2.1. Thiếu nước tưới và ảnh hưởng đến năng suất

Thiếu nước tưới là một trong những vấn đề nghiêm trọng nhất mà nông dân Thái Bình đang phải đối mặt. Nhiệt độ tăng cao làm cho lượng nước trong các kênh mương giảm, dẫn đến tình trạng khô hạn. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến sự phát triển của cây lúa, làm giảm năng suất và chất lượng.

2.2. Sự gia tăng sâu bệnh và dịch hại

Biến đổi khí hậu cũng tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của sâu bệnh. Nhiệt độ cao và độ ẩm tăng có thể làm gia tăng số lượng và mức độ nghiêm trọng của các loại sâu bệnh, từ đó ảnh hưởng đến năng suất lúa. Nông dân cần có các biện pháp phòng ngừa và kiểm soát dịch hại hiệu quả.

III. Phương pháp nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu đến lúa

Để đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến sự phát triển và năng suất lúa, nghiên cứu này sử dụng mô hình MATCRO-Rice. Mô hình này cho phép dự đoán sự thay đổi trong năng suất lúa dưới các kịch bản tăng nhiệt độ khác nhau.

3.1. Mô hình MATCRO Rice và ứng dụng trong nghiên cứu

Mô hình MATCRO-Rice được phát triển để mô phỏng sự phát triển của cây lúa dưới tác động của biến đổi khí hậu. Mô hình này đã được hiệu chỉnh và xác thực dựa trên dữ liệu thực tế từ Thái Bình, giúp đưa ra những dự đoán chính xác về năng suất lúa trong tương lai.

3.2. Các kịch bản tăng nhiệt độ và ảnh hưởng đến năng suất

Nghiên cứu sẽ xem xét các kịch bản tăng nhiệt độ từ 1.5°C đến 4°C và đánh giá tác động của chúng đến năng suất lúa. Kết quả cho thấy rằng, năng suất lúa sẽ giảm đáng kể khi nhiệt độ tăng, đặc biệt là ở các kịch bản cao.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng biến đổi khí hậu có tác động tiêu cực đến năng suất lúa tại Thái Bình. Việc áp dụng các biện pháp thích ứng là cần thiết để giảm thiểu thiệt hại và đảm bảo an ninh lương thực.

4.1. Dự đoán năng suất lúa dưới các kịch bản biến đổi khí hậu

Dự đoán cho thấy năng suất lúa sẽ giảm từ 10% đến 39% tùy thuộc vào mức độ tăng nhiệt độ. Điều này có thể dẫn đến tình trạng thiếu lương thực nghiêm trọng nếu không có biện pháp can thiệp kịp thời.

4.2. Các biện pháp thích ứng cần thiết

Nghiên cứu đề xuất một số biện pháp thích ứng như cải thiện hệ thống tưới tiêu, phát triển giống lúa chịu nhiệt và tăng cường quản lý dịch hại. Những biện pháp này sẽ giúp nông dân giảm thiểu thiệt hại do biến đổi khí hậu.

V. Kết luận và triển vọng tương lai cho sản xuất lúa

Biến đổi khí hậu đang là một thách thức lớn đối với sản xuất lúa tại Thái Bình. Việc đánh giá tác động và tìm kiếm các giải pháp thích ứng là rất cần thiết để đảm bảo an ninh lương thực trong tương lai.

5.1. Tầm quan trọng của việc nghiên cứu tác động biến đổi khí hậu

Nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu đến sản xuất lúa không chỉ giúp hiểu rõ hơn về tình hình hiện tại mà còn cung cấp thông tin quan trọng cho các nhà hoạch định chính sách trong việc xây dựng các chiến lược thích ứng.

5.2. Triển vọng cho sản xuất lúa tại Thái Bình

Với những biện pháp thích ứng hợp lý, sản xuất lúa tại Thái Bình có thể được cải thiện, giúp nông dân duy trì sinh kế và đảm bảo an ninh lương thực cho cộng đồng. Cần có sự hợp tác giữa các cơ quan chức năng và nông dân để thực hiện các giải pháp này.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Biến đổi khí hậu toàn cầu đang diễn biến phức tạp với nhiệt độ bề mặt Trái Đất đã tăng khoảng 0,7°C vào cuối thế kỷ XX so với thời kỳ tiền công nghiệp và dự báo có thể tăng tới 2,3°C tại Việt Nam vào cuối thế kỷ XXI theo số liệu của Bộ Tài nguyên và Môi trường. Nông nghiệp là ngành kinh tế chịu tổn thương nặng nề nhất, đặc biệt là sản xuất lúa gạo – nguồn lương thực huyết mạch nuôi sống hơn 50% dân số toàn cầu và tạo sinh kế cho khoảng 65% lực lượng lao động nông thôn Việt Nam. Vùng Đồng bằng sông Hồng với hơn 23 triệu dân đóng góp tới 20% tổng sản lượng lúa cả nước, song đang đối mặt với nguy cơ suy giảm năng suất nghiêm trọng do các đợt sốc nhiệt và thời tiết cực đoan.

Đề tài tập trung giải quyết vấn đề đánh giá định lượng tác động của hiện tượng nóng lên toàn cầu đến quá trình sinh trưởng, phát triển và năng suất lúa nước tại tỉnh Thái Bình – vựa lúa trọng điểm phía Bắc với hơn 80% diện tích đất nông nghiệp canh tác lúa. Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu bao gồm: hiệu chỉnh và kiểm định bộ tham số sinh lý học, phân bố sinh khối cho giống lúa thuần chất lượng cao Bắc Thơm số 7 (BT7) trên mô hình số trị quá trình cây trồng MATCRO-Rice; mô phỏng và dự báo mức độ biến động năng suất lúa vụ mùa theo 4 kịch bản nhiệt độ tăng (+1,5°C, +2,0°C, +3,0°C và +4,0°C); từ đó xây dựng các giải pháp thích ứng tối ưu. Phạm vi nghiên cứu được triển khai trên dữ liệu thực nghiệm vụ hè thu năm 2012 tại huyện Tiền Hải kết hợp dữ liệu khí tượng tái phân tích toàn cầu. Kết quả nghiên cứu mang ý nghĩa chiến lược khi chỉ ra năng suất lúa có thể sụt giảm tới 39,2%, đồng thời cung cấp luận cứ khoa học để hoàn thiện Kế hoạch hành động ứng phó biến đổi khí hậu ngành nông nghiệp quốc gia.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu vận dụng lý thuyết mô hình hóa quá trình tăng trưởng cây trồng (Crop Growth Model - CGM) kết hợp mô hình bề mặt đất (Land Surface Model - LSM) thông qua cấu trúc mô hình MATCRO-Rice. Mô hình bao gồm 4 mô-đun chức năng cốt lõi: mô-đun đồng hóa cacbon ròng (Net Carbon Assimilation), mô-đun phát triển cá thể (Crop Development), mô-đun sinh trưởng cơ quan và chỉ số diện tích lá (Crop Growth and LAI), cùng mô-đun phát triển chiều sâu của rễ. Khung phân tích dựa trên 3 nền tảng lý thuyết sinh lý học thực vật chính:

Thứ nhất, lý thuyết tích ôn nhiệt học (Growing Degree Hours - GDH) xác định giai đoạn phát triển cá thể (DVS - Development Stages Index) từ lúc gieo mạ (DVS = 0), trổ bông (DVS = 0,7 - 0,8) đến khi chín hoàn toàn (DVS = 1,0) dựa trên nhiệt độ cơ sở 8°C, nhiệt độ tối ưu 30°C và ngưỡng nhiệt tối đa 42°C. Thứ hai, lý thuyết phân bổ sản phẩm quang hợp (Carbon Partitioning) mô tả tỷ lệ phân chia glucose được tổng hợp từ lá đến thân, rễ và bông hạt qua các hệ số phân bố động theo thời gian. Thứ ba, lý thuyết phản ứng dinh dưỡng khoáng xác định hàm lượng đạm đặc trưng của lá (Specific Leaf Nitrogen - SLN) nhằm đánh giá hiệu quả sử dụng đạm và khả năng thích ứng của cây trồng trước bức xạ mặt trời và sự biến thiên nhiệt độ.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp mô hình hóa toán học kết hợp đối chiếu thực nghiệm đồng ruộng. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm 2 địa bàn thực nghiệm đại diện tại xã Đông Cơ, huyện Tiền Hải, tỉnh Thái Bình (Site 1: tọa độ 20.539137°N, diện tích 1.566 m² áp dụng tưới ngập liên tục; Site 2: diện tích 1.656 m² áp dụng kỹ thuật tưới ướt khô xen kẽ AWD). Phương pháp chọn mẫu là bố trí thí nghiệm khối ngẫu nhiên hoàn lại với mật độ 35–37 khóm/m², theo dõi 3 mức bón phân đạm gồm mức cao (110,4 kg N/ha), mức trung bình (78,2 kg N/ha) và mức thấp (55,2 kg N/ha), kết hợp bón lót cân đối 110,2 kg P₂O₅/ha và 48,0 kg K₂O/ha trên giống lúa Bắc Thơm số 7 trong suốt vụ mùa kéo dài từ tháng 7 đến cuối tháng 10 năm 2012.

Lý do lựa chọn mô hình MATCRO-Rice và phần mềm thống kê R vì mô hình này cho phép tích hợp dữ liệu khí tượng đa chiều WATCH-Forcing-Data-ERA-Interim (WFDEI) với 6 biến số khí hậu (nhiệt độ, bức xạ sóng ngắn/dài, tốc độ gió, độ ẩm riêng, áp suất bề mặt và lượng mưa) ở bước thời gian 3 giờ và độ phân giải không gian 0,5 độ lưới. Phương pháp phân tích bao gồm: hiệu chỉnh đường cong phân bố sinh khối (curve fitting), phân tích hồi quy tương quan 1:1 giữa năng suất thực nghiệm và mô phỏng, phân tích phương sai ANOVA một nhân tố và kiểm định sai biệt nhỏ nhất có ý nghĩa (LSD) ở mức xác suất p < 0,05 nhằm đánh giá độ tin cậy của mô hình trước khi chạy các kịch bản khí hậu tương lai.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình hiệu chỉnh và mô phỏng mô hình MATCRO-Rice trên giống lúa Bắc Thơm số 7 đã ghi nhận 4 phát hiện khoa học mang tính đột phá:

Thứ nhất, việc địa phương hóa bộ tham số phát triển cá thể (DVS) đã khắc phục sai lệch lớn của bộ dữ liệu quốc tế RiceAtlas. Dữ liệu toàn cầu ước tính ngày trổ sớm hơn thực tế 3–5 ngày nhưng kéo dài giai đoạn chín thêm 7–10 ngày, gây sai số nghiêm trọng về tích lũy sinh khối. Sau khi hiệu chỉnh giá trị tích ôn từ gieo đến trổ (hGDH = 36.195,8) và từ gieo đến thu hoạch (mGDH = 53.380,7), mô hình đã mô phỏng chính xác ngày trổ (21/9/2012) và ngày thu hoạch (21/10/2012), khớp hoàn toàn với số liệu quan sát thực tế (trổ ngày 20–22/9, thu hoạch ngày 18–25/10).

Thứ hai, nghiên cứu thiết lập chính xác đường cong phân bố glucose cho các cơ quan: ở giai đoạn sinh dưỡng ban đầu (DVS từ 0 đến 0,3), 60% glucose được ưu tiên chuyển hóa vào cấu trúc lá và 40% chuyển hóa vào bộ rễ; tỷ lệ này giảm dần về 0 trước khi trổ 3–4 ngày để chuyển toàn bộ 100% dòng dinh dưỡng vào bông hạt trong suốt 20 ngày trước thu hoạch.

Thứ ba, sau khi hiệu chuẩn chỉ số phản ứng đạm (Nitrogen Response Index), năng suất mô phỏng đạt độ chính xác cao vượt trội so với năng suất thực tế (dao động từ 4.200 đến 5.100 kg/ha). Ở nghiệm thức bón 110 kg N/ha, năng suất mô phỏng đạt 5.222 kg/ha, sai số chỉ 2,4% tại ô ruộng ngập liên tục và 8,8% tại ô ruộng tưới AWD. Phân tích thống kê ANOVA cho thấy sự khác biệt giữa năng suất mô phỏng và thực tế không có ý nghĩa thống kê với p = 0,14 và giá trị LSD = 549 kg/ha lớn hơn độ lệch trung bình.

Thứ tư, dưới tác động của các kịch bản nhiệt độ tăng, năng suất lúa suy giảm tuyến tính nghiêm trọng: ở kịch bản tăng 1,5°C, năng suất giảm từ 14,8% đến 18,2%; tăng 2,0°C giảm từ 16,9% đến 20,4%; tăng 3,0°C giảm từ 34,2% đến 37,1%; và ở kịch bản cực đoan tăng 4,0°C, năng suất sụt giảm sâu tới 36,8% – 39,2%.

Thảo luận kết quả

Dữ liệu mô phỏng và thực nghiệm được minh chứng trực quan thông qua đồ thị phân tán tương quan 1:1, biểu đồ đường thể hiện chỉ số tích ôn DVS và biểu đồ cột so sánh mức sụt giảm sản lượng theo từng thang nhiệt độ và liều lượng phân bón.

Nguyên nhân cốt lõi khiến năng suất lúa giảm mạnh khi nhiệt độ tăng là do hiện tượng sốc nhiệt thúc đẩy tốc độ phát triển cá thể diễn ra quá nhanh, làm rút ngắn thời gian sinh trưởng sinh dưỡng từ 5 đến 12 ngày. Điều này khiến diện tích bề mặt lá không đạt kích thước tối ưu, làm suy giảm hiệu suất quang hợp tán lá ($A_n$) và gia tăng tốc độ hô hấp tiêu hao dinh dưỡng. Đồng thời, nhiệt độ cao trong giai đoạn thụ phấn gây bất thụ hạt phấn, làm tăng tỷ lệ hạt lép lửng trên bông. Kết quả này hoàn toàn tương đồng với các nghiên cứu kinh điển trên thế giới, khẳng định khi nhiệt độ ban đêm tăng 1,0°C sẽ làm giảm khoảng 10% năng suất lúa do giảm lượng bức xạ tích lũy.

Đặc biệt, nghiên cứu đã chứng minh thử nghiệm giải pháp gia tăng phân đạm lên 130 kg N/ha và 200 kg N/ha (gấp gần 2 lần mức chuẩn). Kết quả chỉ ra rằng ở kịch bản nhiệt độ tăng 4,0°C, mức bón 200 kg N/ha chỉ giúp giảm thiệt hại 4,0% (mức sụt giảm là 35,0% so với mức giảm 39,0% ở liều lượng 110 kg N/ha). Điều này khẳng định việc lạm dụng phân bón hóa học không thể bù đắp được những tổn thương sinh lý do nhiệt độ cao gây ra, đòi hỏi phải có các giải pháp đồng bộ về công nghệ sinh học và quản trị nông nghiệp.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả mô phỏng và thực nghiệm, 4 nhóm giải pháp chiến lược thích ứng biến đổi khí hậu cho ngành trồng trọt được đề xuất cụ thể:

Thứ nhất, đẩy mạnh chương trình chọn tạo và chuyển giao các giống lúa thuần chất lượng cao có khả năng chịu nhiệt và thoát hơi nước tốt. Mục tiêu cụ thể là giảm thiểu mức suy giảm năng suất xuống dưới 8% khi nhiệt độ tăng 2,0°C. Lộ trình triển khai từ năm 2025 đến năm 2030, do Viện Cây lương thực và Cây thực phẩm chủ trì phối hợp cùng Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn tỉnh Thái Bình thực hiện.

Thứ hai, điều chỉnh linh hoạt lịch thời vụ và mật độ cấy nhằm tránh giai đoạn mẫn cảm nhiệt độ cao. Dịch chuyển khung thời vụ gieo cấy vụ hè thu sớm hơn từ 7 đến 10 ngày để giai đoạn trổ bông rơi vào thời điểm có nền nhiệt ôn hòa hơn, giúp bảo toàn 12–15% sản lượng hạt chắc. Biện pháp này cần được Trung tâm Khuyến nông tỉnh và các Hợp tác xã Nông nghiệp hướng dẫn đồng loạt ngay từ vụ sản xuất năm 2025.

Thứ ba, chuẩn hóa quy trình thâm canh tiết kiệm nước thông qua kỹ thuật tưới ướt khô xen kẽ (AWD) kết hợp quản lý dinh dưỡng cây trồng tổng hợp (ICM). Đặt mục tiêu nhân rộng mô hình AWD đạt trên 70% tổng diện tích lúa toàn tỉnh vào năm 2028, giúp tiết kiệm 25–30% lượng nước tưới và tăng hiệu quả hấp thu phân đạm thêm 15%. Chủ thể thực hiện là Công ty Trách nhiệm hữu hạn Một thành viên Khai thác Công trình Thủy lợi phối hợp cùng nông dân địa phương.

Thứ tư, đầu tư xây dựng hệ thống quan trắc vi khí hậu và cảnh báo sớm sốc nhiệt nông nghiệp ứng dụng công nghệ số 4.0 và ảnh viễn thám. Phấn đấu đến năm 2027 có 100% các vùng chuyên canh lúa trọng điểm tiếp cận được bản tin dự báo nông vụ trước 5–7 ngày để chủ động điều tiết mực nước mặt ruộng giảm nhiệt. Cơ quan phê duyệt và cấp vốn là Ủy ban nhân dân tỉnh Thái Bình cùng Sở Khoa học và Công nghệ.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và dữ liệu của công trình nghiên cứu mang lại giá trị thực tiễn cao cho 4 nhóm đối tượng:

Thứ nhất, các nhà hoạch định chính sách và cơ quan quản lý nhà nước như Cục Trồng trọt, Viện Chiến lược và Chính sách Nông nghiệp, Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn các tỉnh Đồng bằng sông Hồng. Công trình cung cấp cơ sở định lượng để xây dựng quy hoạch vùng sản xuất lương thực và đề án tái cơ cấu ngành nông nghiệp thích ứng với biến đổi khí hậu giai đoạn 2025–2035.

Thứ hai, các nhà khoa học, giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Biến đổi khí hậu, Nông học, Khoa học môi trường và Mô hình hóa sinh thái. Luận văn là tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp hiệu chỉnh tham số và quy trình vận hành mô hình mô phỏng cây trồng MATCRO-Rice trên các giống lúa bản địa.

Thứ ba, các tổ chức quốc tế và tổ chức phi chính phủ đang tài trợ các dự án thích ứng biến đổi khí hậu tại Việt Nam như UNDP, FAO, ADB, JICA. Tài liệu cung cấp case study chi tiết về tổn thất nông nghiệp để xây dựng các hồ sơ dự án chuyển đổi sinh kế và nâng cao năng lực chống chịu cho cộng đồng ven biển.

Thứ tư, các doanh nghiệp kinh doanh giống cây trồng, hợp tác xã nông nghiệp và kỹ sư nông học. Nghiên cứu giúp định hình chiến lược nghiên cứu lai tạo bộ giống thương phẩm chịu nhiệt và tối ưu hóa quy trình bón phân, tưới tiêu cho nông dân.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình MATCRO-Rice có ưu điểm vượt trội gì so với các mô hình cây trồng khác như ORYZA2000 hay CERES-Rice? MATCRO-Rice tích hợp chặt chẽ mô hình bề mặt đất (LSM) và mô hình sinh trưởng cây trồng (CGM), cho phép mô phỏng chính xác quá trình trao đổi nhiệt hiện, nhiệt ẩn và chu trình cacbon giữa khí quyển và tán lá. Mô hình xử lý chi tiết sự phân tầng lá nhận sáng và lá che bóng, giúp đánh giá biến động sinh lý chính xác theo từng bước thời gian 3 giờ.

Tại sao việc tăng phân đạm lên gấp đôi không giúp bù đắp được năng suất bị mất do nhiệt độ tăng? Nhiệt độ tăng cao tác động tiêu cực trực tiếp lên các quá trình sinh lý như làm biến tính enzyme quang hợp, tăng tốc độ hô hấp và gây bất thụ hạt phấn. Việc bón thừa đạm (tăng lên 200 kg N/ha) chỉ thúc đẩy phát triển thân lá quá mức, làm tăng nguy cơ đổ ngã và sâu bệnh chứ không kéo dài được thời gian tích lũy tinh bột trong hạt lúa.

Tại sao bộ dữ liệu phenology toàn cầu lại gây sai số khi áp dụng cho giống lúa Bắc Thơm số 7? Bộ dữ liệu toàn cầu RiceAtlas được xây dựng trên các giống lúa chuẩn quốc tế với chu kỳ sinh trưởng khác biệt, giả định thời gian chín kéo dài. Giống lúa Bắc Thơm số 7 tại miền Bắc Việt Nam có thời gian sinh trưởng vụ mùa ngắn (105–110 ngày), đòi hỏi phải hiệu chuẩn lại hệ số tích ôn mGDH và hGDH để phản ánh đúng thực tế trổ và chín.

Kỹ thuật tưới ướt khô xen kẽ (AWD) có vai trò như thế nào trong việc thích ứng biến đổi khí hậu? Kỹ thuật AWD giúp kích thích bộ rễ ăn sâu vào tầng đất dưới, tăng cường khả năng hút nước và hấp thụ khoáng chất khi thời tiết khô hạn. Mặc dù ở mức phân bón thấp (55 kg N/ha), năng suất thực tế tại ruộng AWD đạt 4.200 kg/ha so với 4.900 kg/ha ở ruộng ngập nước, nhưng AWD tiết kiệm 20–30% nước tưới và giảm đáng kể lượng phát thải khí nhà kính metan ($CH_4$).

Kết quả nghiên cứu tại Thái Bình có thể mở rộng áp dụng cho các tỉnh khác ở miền Bắc không? Có thể mở rộng áp dụng cho toàn bộ các tỉnh thuộc vùng Đồng bằng sông Hồng có điều kiện thổ nhưỡng phù sa và khí hậu nhiệt đới gió mùa tương đồng như Nam Định, Hải Dương, Hưng Yên. Tuy nhiên, khi áp dụng cho các tiểu vùng sinh thái khác, cần hiệu chỉnh lại dữ liệu khí tượng bề mặt và đặc tính thổ nhưỡng tương ứng.

Kết luận

• Luận văn đã thiết lập thành công quy trình tham số hóa và kiểm định mô hình mô phỏng cây trồng MATCRO-Rice trên giống lúa Bắc Thơm số 7 tại Đồng bằng sông Hồng với độ chính xác cao (sai số dưới 10%, kiểm định p = 0,14).
• Nghiên cứu chứng minh hiện tượng nóng lên toàn cầu là nguy cơ hiện hữu làm suy giảm nghiêm trọng năng suất lúa gạo từ 14,8% (ở mức tăng 1,5°C) đến 39,2% (ở mức tăng 4,0°C).
• Khẳng định biện pháp gia tăng phân đạm đơn thuần không thể bù đắp được thiệt hại do sốc nhiệt (chỉ cải thiện tối đa 4,0% năng suất ở kịch bản cực đoan).
• Cung cấp cơ sở khoa học định lượng vững chắc phục vụ việc xây dựng chính sách thích ứng, chuyển đổi cơ cấu giống và điều chỉnh lịch thời vụ canh tác lúa tại địa phương.
• Bước tiếp theo cần triển khai tích hợp mô hình với dữ liệu nồng độ $CO_2$ biến đổi tương lai và mở rộng phạm vi mô phỏng cho cả vụ xuân trên toàn vùng Đồng bằng sông Hồng. Hãy kết nối ngay với các chuyên gia nông học để ứng dụng mô hình số trị vào thực tiễn canh tác bền vững.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATONAL UNIVERSITY, HANOI VIETNAM JAPAN UNIVERSITY DAO THI THU HANG ASSESSMENT OF GLOBAL WARMING IMPACTS ON PADDY RICE GROWTH AND YIELD USING A PROCESS-BASED NUMERICAL CROP GROWTH MODEL MATCRO-RICE IN THAI BINH PROVINCE, VIETNAM MASTER’S THESIS LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] VIETNAM NATONAL UNIVERSITY, HANOI VIETNAM JAPAN UNIVERSITY DAO THI THU HANG ASSESSMENT OF GLOBAL WARMING IMPACTS ON PADDY RICE GROWTH AND YIELD USING A PROCESS-BASED NUMERICAL CROP GROWTH MODEL MATCRO-RICE IN THAI BINH PROVINCE, VIETNAM MAJOR: CLIMATE CHANGE AND DEVELOPMENT CODE: 8900201.02QTD RESEARCH SUPERVISOR: Associate Prof. YUJI MASUTOMI Associate Prof. MAI VAN TRINH Hanoi, 2020 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] PLEDGE I assure that this thesis is the result of my own research and has not been published. The use of other research’s result and other documents must comply with regulations.

The citations and references to documents, books, research papers, and websites must be in the list of references of the thesis. AUTHOR OF THE THESIS DAO THI THU HANG i LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] TABLE OF CONTENTS PLEDGE. i LIST OF TABLES. iv LIST OF FIGURES .v LIST OF ABBREVIATIONS.

Structure of the Thesis. Framework of the study. Rice variety (Bac Thom No. MATCRO-Rice model.

Dry matter Partitioning. Global warming impact assessment. MATCRO-Rice parameterization and validation. The effect of parameterization to phenology.

The effect of parameterization to Carbon partitioning. Yield and nitrogen response. Impact of temperature increase on rice yield. DISCUSSION AND LIMITATION .41 ii LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.

Limitation of the parameterization .43 iii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LIST OF TABLES Table 2. Thai Binh province weather by month and weather averages. Site information and input. Information of Site 1 and Site 2.

Crop calendar and field measurements. Comparison of development stage index between simulation and global. Timing of growth date (mm/dd/yr). The difference between before and after calibrated nitrogen response index.

Percentage different between observed and simulated yield. The statistical analysis of rice yield. Influence of temperature increase on rice yield .40 iv LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LIST OF FIGURES Figure 2. Framework MATCRO-Rice model simulation.

Map of Thai Binh administrative regions. Monthly average temperature (oC, line and left vertical axis) and monthly rainfall (mm, column and right axis). MATCRO-Rice model structure. The relationship between specific leaf nitrogen and DVS.

Heading date of simulation and global data. Heading date of simulation and global data. Partitioning ratio of glucose to organs including leaves (a), panicles (b) within shoots and root (c). Correlation between the observed and simulated yields.

The orange line is the 1:1 line. Comparison between simulated yield, yield at 4 warming scenarios applied for 3 nitrogen cases (high, medium and low). Menu for adaptation options on agriculture. Influence of N fertilizer levels on rice yield at different temperature increase scenarios .40 v LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LIST OF ABBREVIATIONS CGM: Crop growth model DVS: Development stages index GSO: General statistic office hGDH: Growing degree hour from seedling to heading mGDH: Growing degree hour from seedling to harvest MONRE: Ministry of Natural Resources and Environment RRD: Red River Delta SLN: Specific leaf nitrogen UNFCCC: United Nations Framework Convention on Climate Change vi LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ACKNOWLEDGEMENT I would like to express my sincere gratitude to my supervisors Dr.

Yuji Masutomi - Ibaraki University and Dr. Mai Van Trinh - Director of Institute for Agricultural Environment for providing the invaluable guidance, comments and suggestions throughout my thesis. I would special thank Dr. Akihiko Kotera for scientific consulting and constantly motivating me to work harder.

I am also grateful to all the lectures in the Vietnam Japan University and Ibaraki University for their support towards the successful completion of my studies in Vietnam and Japan. Without the financial support of the Vietnamese and Japanese Government which offered me a scholarship for graduate studies, this work would not have been possible. Special thanks go to all the lecturers and staffs at the Institute for Global Climate Adaptation Science (ICAS) and department of Agriculture in Ibaraki University for providing me an internship in Japan in two months which I had an opportunity to research with professionals and enjoy culture exchange. I am really grateful to them.

In addition, I would also like to thank my friends and colleagues at the Institute for Agricultural Environment for supporting me during the entire data collection period and creating best conditions for me to balance my work and study. Finally, I want to dedicate my success to my family for the encouragement and support throughout my research process. I give special thanks to my parents for helping me take care of my children, providing logistical support and encouragement that no one to help me cannot complete my work. I submit this thesis of mine with great humility and regards.

vii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ABSTRACT Rice is directly feeding more people than any other crops. Vietnam is one of the largest exporters of rice with the main supply from Red River Delta. Rice production in Red River Delta is susceptible to yield reduction from rising temperature. Thus, understanding the impacts of global warming on rice production is essential to food security in Vietnam in the near future.

This research used a reliable data of crop management in Thai Binh, located province in Red River Delta. To simulate the rice production, I used the crop growth model, MATCRO- Rice, first the model needs to be parameterized the phenology and dry matter partitioning, then I validated by comparing the simulated yield to observe yield. Next, the model was used to predict the changes of rice production under 4 warming scenarios (1.5 oC, 2 oC, 3 oC and 4 oC). Results show that the yield reduction happened in all of warming scenarios and decline up to 39% compare with observe yields.

The yield will be improved by adding more fertilizer, but this application cannot offset the losses due to rising temperature. This research got some limitation from both data and model, but it can contribute to the development of a national adaptation plan with a scientific basis. Keywords: global warming scenarios, rice production, crop growth model viii LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Overview According to the IPCC in 2014, climate change that was caused by global warming, has recorded high impacts on human and natural systems during the past few decades (IPCC, 2014).

At the end of the twentieth century, the temperature was recorded 0.7 oC higher than the nineteenth century. According to the conclusion of the Paris Agreement in 2015, all countries under the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) seek the long term temperature target to protect the climate (UNFCCC, 2015) to limit future global warming to less than 2.0 o C above the pre-industrial levels (1861 – 1880). Ideally, global temperature rising will be kept under 1.5 oC (UNFCCC, 2015) due to the adverse effects of climate change that have been observed worldwide. It is necessary to evaluate climate change impacts, especially global warming to implement adaptation plans at national scale.

Fossil fuel and biomass burning are the main causes to increase carbon dioxide (CO2) in atmosphere as the main greenhouse gas. So far, the CO2 concentration has increased from 280 ppm to around 400 ppm and mainly caused climate change. On the other hand, rising CO2 concentration also roots of rising temperature and changing in precipitation and this still continues in the future (IPCC, 2014). There have been many researches on assessing the range of global warming based on the 2015 Paris Agreement on many fields across the globe (Mitchell et al., 2017) and agriculture is strongly influenced by it across the world (Faye et al., 2018; Liu et al., 2018; Schleussner et al.

The scientists have made efforts on mitigation of global warming to ensure the food stability in context of the population continues to rise in the next decades (Gaupp et al. 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Rice (Oryza sativa L.) is the most important food crop in the world in general and in Asia in particular (Clauss et al., 2018), directly feeding more people than any other crop. There have been a number of past studies to examine the effects of global warming on rice growth and yield in global or regional scales (Zhai and Zhuang, 2009; Chen, McCarl, & Chang, 2011; Rosenzweig et al., 2014; Zhao et al., 2016; Lobell and Asseng, 2017). The exceeding temperature during the rice growth will impact on photosynthesis capacity (Cai et al., 2018), root length (Sanchez et al., 2014), increasing the rate of unfilled grain and others (Prasad et al.

When the temperature is higher, it will promote the reproductive development, thus shortening the rice growth time (Lu et al., 2008) and leading to decrease the rice yield (Prasad et al. According to Peng et al., 2004, with 1 oC increase in nighttime, rice yield will reduce by about 10% and the reasons come from the decrease of solar radiation. Other researches have shown that the future reduction in rice yields will be more evident at low latitudes than medium or high latitudes, since warmer temperatures at low latitude result in higher thermal stress for rice (Rosenzweig and Parry, 1994). Almost previous studies have shown that rice yield has been reduced due to climate change, but the extent of the reduction and the spatial variability of impacts have been controversial so far (Yang et al.

Therefore, in the future global warming could seriously threaten rice yield to feed future generation in global scale, especially in Asia. Vietnam is a developing country in which agriculture is a traditional economic sector. Currently, Vietnam is one of the world’s richest agricultural regions and is the second largest exporter worldwide and the world’s seventh largest consumer of rice. Rice cultivation accounts for more than three-quarters of the country’s total annual harvested agricultural area and employs about two-thirds of the rural labor force which has been making a significant contribution to rural livelihood (Vu and Glewwe, 2009; Nguyen, 2006).

Agricultural production could be easily affected on climate variability and according to the Ministry of Natural Resources and Environment (MONRE), an average annual temperature has tended 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] to increase by about 0. It is estimated that by the end of the 21st century, compared with the average of the period 1980-1999, the average temperature in Vietnam may increase by 2.3 oC, annual rainfall increases by 5% and the sea level may rise 75cm (MONRE, 2016). As a result, global warming has caused the instability in rice production in the country (Yu et al. Therefore, it is essential to quantify the projected impact of rising temperature on rice yield to contribute the literature on food stability and security.

Vietnam needs to proactively assess, forecast and adapt to the impacts of climate change, in order to have timely appropriate solution and agricultural economic development. Vietnam has two large rice production delta regions including Mekong delta to the south and Red River delta (RRD) to the north, which are vital to the domestic food supply. Although, each delta has different geographical characteristics, both of them are suffering from rice yield reduction because of changing climate. Climate change impacts on rice growth and yield in the Mekong delta and central part of Vietnam (Kontgis et al., 2019; Deb et al., 2015; Yu et al., 2010), however, little attention has been paid on rice production in RRD, especially in Thai Binh province which has provided largest rice in the North of Vietnam.

Moreover, with a population of 1.