Das gemeinsame Forschungsteam von Dr. Namgoo Kang vom Korea Research Institute of Standards and Science (KRISS) und Dr. Minseok Kang vom National Center for Agro Meteorology (NCAM) hat eine neuartige Technologie entwickelt, die die Zuverlässigkeit der Messung von Methanemissionen erhöht aus Reisfeldern. Sie berichten über ihre Arbeit in Agrar- und Forstmeteorologie.
Methan ist ein Treibhausgas mit einer 25-fachen Treibhauswirkung pro Materialeinheit im Vergleich zu Kohlendioxid. Da Methan etwa 30 % der Treibhausgasemissionen in der heimischen Landwirtschaft ausmacht, ist eine genaue Messung der Methanemissionen aus Reisfeldern unerlässlich, um wirksame Maßnahmen als Reaktion auf den Klimawandel zu entwickeln.
Die weltweit am weitesten verbreitete Methode zur Messung von Methanemissionen aus Reisfeldern ist die Kammermethode. Bei dieser Methode werden in regelmäßigen Abständen kastenförmige Kammern auf dem Boden installiert und die pro Flächen- und Zeiteinheit gesammelte Methanmenge berechnet. Die Emissionswerte können jedoch verfälscht sein, da eine kontinuierliche Überwachung nicht möglich ist und die Ergebnisse auf die begrenzten Bereiche innerhalb der Kammern beschränkt sind.
Die Eddy-Kovarianz-Methode, die die Einschränkungen der Kammermethode berücksichtigt, ermöglicht die kontinuierliche Messung der Methanemissionen aus Reisfeldern in offenen und weiten Räumen. Das Problem besteht darin, dass die Messergebnisse zwar je nach Bodenbeschaffenheit durch die Höhe der installierten Messgeräte beeinflusst werden können, die entsprechenden Untersuchungen und Richtlinien jedoch nicht ausreichen. Deshalb wird die Kammermethode immer noch zur Berechnung länderspezifischer Emissionsfaktoren für die Registrierung in der Datenbank des Rahmenübereinkommens der Vereinten Nationen über Klimaänderungen (UNFCCC) verwendet.
Mithilfe von Eddy-Kovarianz-Daten, die in den Jahren 2020 und 2021 aus Reisfeldern in Cheorwon, Provinz Gangwon-do, gesammelt wurden, identifizierte das gemeinsame Forschungsteam von KRISS-NCAM erstmals den Unterschied in den Messergebnissen aufgrund von Änderungen in der Beobachtungshöhe und schlug eine Methode zur Korrektur vor .
Grundlage dieser Leistung ist die von KRISS entwickelte Technologie zur Verwendung von Methan-Referenzgas zur präzisen Kalibrierung sowohl der Kammermethode als auch der Eddy-Kovarianz-Methode. Dies ist die erste Forschung, bei der der international anerkannte Standard zur Messung der Methanemissionen aus Reisfeldern angewendet wurde.
Die Ergebnisse können verwendet werden, um die Daten zu nationalen Treibhausgasemissionen zu verifizieren und die Datenzuverlässigkeit durch einen gegenseitigen Vergleich der Kammermethode und der Eddy-Kovarianz-Methode zu erhöhen. Darüber hinaus kann es dazu beitragen, die Messgenauigkeit zu verbessern und Daten in verschiedene Treibhausgas-Beobachtungsnetzwerke auf der ganzen Welt zu integrieren.
Dr. Namgoo Kang, ein Teamleiter des Forschungsteams für Messinstrumentierung und Datenverifizierung und Professor für Präzisionsmessung an der Universität für Wissenschaft und Technologie, sagte: „Die Eddy-Kovarianz-Methode ist eine strategische Kerntechnologie, die sich als … etablieren wird.“ Globale Standardtechnologie, die die Kammermethode ergänzt. Unsere Ergebnisse werden zur Aufstellung und Umsetzung von Plänen zur Erreichung der CO2-Neutralität in der Land-, Forst- und Viehwirtschaft auf nationaler Ebene bis 2050 beitragen.“
Das gemeinsame Forschungsteam plant, seine Forschung fortzusetzen und sich dabei auf das Potenzial der Eddy-Kovarianz-Methode in der Forst-, Gartenbau- und Viehwirtschaft zu konzentrieren. Konkret werden sie eine maßgeschneiderte Qualitätsmanagementtechnologie für die intelligente Landwirtschaft entwickeln, um eine genaue Überwachung von Treibhausgasen zu ermöglichen.
Mehr Informationen:
Minseok Kang et al., Zur Sicherstellung der Kontinuität von Wirbel-Kovarianz-Fluss-Zeitreihen nach Änderung der Messhöhe: Korrektur für Flussunterschiede aufgrund des Fußabdruckunterschieds, Agrar- und Forstmeteorologie (2023). DOI: 10.1016/j.agrformet.2023.109339
Bereitgestellt vom National Research Council of Science & Technology