DOI: 10.29303/jrpb.v10i1.278 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## MODEL DENITRIFICATION DECOMPOSITION (DNDC) UNTUK ESTIMASI EMISI GAS CH 4 PADA BUDIDAYA PADI METODE SRI
Denitrification Decomposition (DNDC) Model of Estimation CH 4 Emissions in Rice
Cultivation through SRI Method
Badi’atun Nihayah 1 , Bayu Dwi Apri Nugroho 1, *) , Nur Aini Iswati Hasanah 2
1 Departemen Teknik Pertanian dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Gadjah Mada, Jl. Flora, Bulaksumur, Yogyakarta, Indonesia 55281
2 Direktorat Jenderal Sumber Daya Air, Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat Republik Indonesia, Jakarta, Indonesia
Email *) : nihayah.ba@mail.ugm.ac.id
Diterima: Juni 2021 Disetujui: Maret 2022

## ABSTRACT
Rice cultivation is one of the agricultural sectors that contributes to GHGs, especially CH 4 . This study integrates technological components between varieties, fertilizers, and intermittent irrigation  through  the  System  of  Rice  Intensification  cultivation  method to  reduce  CH 4 gas emissions.  This  study  aims  to  determine  the  effect  of  variety  and  fertilization  on  CH 4 gas emissions  during  one  growing  season  and  perform  simulation  modeling  for  CH 4 emission estimation.  The model  used is  Denitrification-Decomposition  (DNDC), based on input data parameters  of  climatic  conditions,  soil  properties,  and  agricultural  management  practices (fertilization, irrigation, tillage, biomass production). This study uses a Nested Design with two  treatment  factors,  namely  fertilization  which  consists  of  1)  Manure  and  MOL  (P1);  2) Manure,  ZA,  SP36,  and  KCl  (P2),  and  varieties  treatment  1)  Ciherang  and  2)  IR-64. Observation results showed that P2-C fertilization treatment resulted in a total emission of 13.41% lower CH 4 than P1-C and 39.43% P2-IR treatment compared to P1-IR. Similarly, the results of the DNDC simulation showed that fertilization treatment (P2) resulted in total CH 4 emissions  from  both  varieties,  i.e.,  Ciherang  53.57%  and  IR-64  was  58.74%  lower  than fertilization (P1). Evaluation model results from observations and simulations of DNDC for the average daily CH 4 flux, R 2 and RMSE values for each treatment, namely P1-C; P1-IR ; P2- C and P2-IR respectively (R 2 = 0.65 ; RMSE = 13.19) ; (R 2 = 0.003 ; RMSE = 3.55) ; (R 2 = 0.17 ; RMSE = 32.06) and (R 2 = 0.35 ; RMSE = 12.25). In conclusion, DNDC model results are not satisfactory enough, and it needs calibration.
Keywords: CH 4 emission; DNDC model; fertilizer; paddy; System of Rice Intensification

## ABSTRAK
Budidaya padi merupakan salah satu sektor pertanian yang menyumbang emisi gas rumah kaca terutama  CH 4 .  Upaya  penurunan  emisi  gas  CH 4 pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan mengintegrasikan  komponen  teknologi  antara  varietas,  penggunaan  pupuk  dan  irigasi
berselang  melalui  metode  budidaya System  of  Rice  Intensification .  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  pengaruh  varietas  dan  pemupukan  terhadap  emisi  gas  CH 4 selama  satu musim  tanam  serta  melakukan  pemodelan  simulasi  untuk  estimasi  emisi  CH 4 .  Model  yang digunakan adalah Denitrification-Decomposition (DNDC) berdasarkan parameter data input kondisi  iklim,  sifat  tanah  dan  praktik  manajemen  pertanian  (termasuk  pemupukan,  irigasi, pengolahan  tanah,  produksi  biomassa).  Rancangan  yang  digunakan  adalah  Nested  Design dengan dua faktor perlakuan, yaitu pemupukan yang terdiri dari 1) Pupuk kandang dan MOL (P1); 2) Pupuk kandang, ZA, SP36 dan KCl (P2); dan perlakuan varietas 1) Ciherang dan 2) IR-64. Hasil observasi menunjukkan bahwa perlakuan pemupukan P2-C menghasilkan total emisi CH 4 13,41% lebih rendah daripada P1-C dan perlakuan P2-IR 39,43% dibanding P1-IR. Begitu  pula  hasil  simulasi  DNDC  yang  menunjukkan  bahwa  perlakuan  pemupukan  (P2) menghasilkan total emisi CH 4 dari kedua varietas, yaitu Ciherang 53,57% dan IR-64 sebesar 58,74% lebih rendah dibanding pemupukan (P1). Evaluasi model antara hasil observasi dan simulasi DNDC menunjukkan nilai R 2 dan RMSE setiap perlakuan, yaitu P1-C; P1-IR; P2-C dan P2-IR berturut-turut sebesar (R 2 = 0,65; RMSE = 13,19); (R 2 = 0,003; RMSE = 3,55); (R 2 = 0,17; RMSE = 32,06) dan (R 2 = 0,35; RMSE = 12,25). Sehingga dapat dikatakan bahwa hasil simulasi DNDC belum cukup memuaskan dan dibutuhkan kalibrasi.
Kata kunci: emisi CH 4 ; model DNDC; padi; pupuk; System of Rice Intensification

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Beras  merupakan  makanan  pokok bagi  masyarakat  Indonesia,  budidaya  padi berperan  penting  dalam  meningkatkan produksi  pangan  nasional.  Total  produksi beras  nasional  pada  tahun  2019  adalah sebesar 31,31 juta ton (BPS, 2020). Di sisi lain,  produksi  beras  merupakan  salah  satu penyebab terjadinya perubahan iklim (IRRI, 1990).  Pada  praktiknya,  di  Indonesia  padi sawah  dibudidayakan  dua  sampai  tiga  kali dalam  setahun.  Hal  ini  menjadi  masalah penting  terutama  untuk  keberlanjutan  dan perkembangan  pertanian  yang  ramah lingkungan.
Penanaman  padi  sawah  dengan penggenangan air dinilai
dapat menghasilkan  emisi  gas  rumah  kaca  di antaranya  yaitu  karbondioksida  (CO 2 ), metana  (CH 4 )  dan  nitrogen  oksida  (N 2 O) (Rivera, et al ., 2017). Di bidang pertanian, gas-gas  ini  dilepaskan  dari  proses  saat material  organik  terurai  atau  masukan mineral  yang  digunakan  sebagai  substrat dalam  proses  siklus  nutrisi.  Salah  satu sumber emisi gas yang dihasilkan dari lahan sawah yaitu CH 4 sebesar 5-19% dari jumlah CH 4 antropogenik  global  (Smith, et  al .,
2007).  CH 4 diproduksi  di  zona  anaerobik oleh metanogen, 60-90% kemudian dioksidasi  oleh  metanotrof  dalam  zona aerobik  rizosfer  dan  diubah  menjadi  CO 2 (Le  Mer  &  Roger,  2001).  Proses  tersebut dipengaruhi oleh banyak faktor lingkungan seperti atmosfer, karakteristik tanaman dan sifat  tanah  (Sutton-Grier  &  Megonigal, 2011).  Tanah  juga  menyediakan  substrat karbon  menjadi  mikroba  sebagai  media produksi CH 4 dan meningkatkan pertumbuhan tanaman dalam pengangkutan CH 4 (Le Mer & Roger, 2001). Karakteristik tanaman seperti biomassa dan eksudasi akar juga merupakan pengatur terpenting dalam metabolisme  CH 4 di  tanah  (Tong, et  al ., 2010).
Variabel lingkungan lainnya meliputi suhu  tanah,  pH,  potensial  redoks  (Eh)  dan salinitas tanah juga mempengaruhi metabolisme CH 4 (Wang, et al ., 2017). Jalur emisi  CH 4 yang  terakumulasi  pada  tanah sawah  yang  tergenang  adalah  sebagai berikut:  difusi  pada  air  tergenang, kehilangan melalui ebulisi (gelembung) dan pengangkutan  melalui  sistem  aerenkima pada tanaman padi. Di sawah yang beriklim sedang,  lebih  dari  90%  CH 4 diemisikan melalui tanaman (Schütz, et al ., 1989).
Penelitian  sebelumnya  menyebutkan emisi  gas  CH 4 dari  lahan  budidaya  padi dapat  ditentukan  oleh  beberapa  faktor  di antaranya  sifat-sifat  tanah,  pengaturan sistem  irigasi,  pemupukan  dan  varietas tanaman  (Wihardjaka,  2015).  Berdasarkan faktor-faktor tersebut, maka pada penelitian ini  menggunakan  faktor  varietas  dan pemupukan yang berbeda untuk mengetahui besarnya  emisi  gas  CH 4 yang  dihasilkan selama satu musim tanam. Adapun varietas yang  digunakan,  Ciherang  dan  IR64, keduanya merupakan varietas yang banyak digunakan oleh petani di Indonesia dengan luas masing-masing, yaitu 5.011.968 ha dan IR64 seluas 1.139.395 ha (BBPADI, 2019). Varietas  Ciherang  dan  IR64  merupakan varietas yang memiliki produktivitas tinggi dan  rendah  emisi  gas  rumah  kaca (Balitbangtan,  2016).  Faktor  lain  yang digunakan  pada  penelitian  ini  untuk mengetahui besarnya emisi gas CH 4 adalah pemupukan.
Upaya penurunan emisi gas CH 4 dari budidaya padi lahan sawah pada penelitian ini  adalah  dengan  mengintegrasikan komponen  teknologi  antara  varietas  padi rendah  emisi,  pupuk  kandang  matang, pupuk  anorganik  dan  metode  budidaya System  of  Rice  Intensification .  Penerapan metode budidaya System of Rice Intensification atau  dikenal  dengan  SRI dinilai  dapat  meningkatkan  hasil  produksi dan dapat mengurangi ketergantungan pada irigasi  menggenang  dan  kebutuhan input lainnya  dengan  mengubah  pengelolaan tanaman, tanah, air dan nutrisi (Stoop, et al ., 2002).  Penerapan  metode  SRI  dengan sistem  irigasi  terputus  efektif  dalam penurunan  CH 4 .  Xunhua, et  al .,  (2000) dalam  penelitiannya  melaporkan  bahwa irigasi berselang atau drainase sawah secara berkala dapat menurunkan emisi CH 4 sekitar 32%.
Beberapa  tahun  terakhir,  model simulasi telah dikembangkan untuk memprediksi  emisi  gas  rumah  kaca  dari agroekosistem pertanian. Pendekatan model merupakan  alat  yang  efektif  untuk mengoptimalkan praktik manajemen
lapangan dalam memitigasi emisi gas rumah kaca  dari  lahan  pertanian  (Abdalla, et  al .,
2010). Model Denitrification Decomposition (DNDC)  adalah  salah  satu model yang menyimulasikan karbon (C) dan nitrogen  (N)  jalur  biogeokimia  di  lahan pertanian  (Giltrap, et  al .,  2010).  Model DNDC  telah  banyak  digunakan  dalam memprediksi  emisi  gas  rumah  kaca  di beberapa  negara  iklim  subtropis  seperti China, Jepang, Korea Selatan dan lain-lain. Penggunaan model DNDC untuk memprediksi  gas  rumah  kaca  di  Indonesia yang  merupakan  iklim  tropis  masih  belum banyak  digunakan,  sehingga  perlu  dikaji lebih  dalam  terkait  faktor  lingkungannya. Rahmat, et  al .,  (2018)  telah  melakukan penelitian  terkait  pemodelan  DNDC  pada budidaya  padi  metode  SRI  menggunakan tiga rezim air yang berbeda. Hasil simulasi model DNDC dalam memprediksi fluks gas CH 4 menunjukkan bahwa terdapat perbedaan  yang  signifikan  terhadap  data aktual di lapangan.
Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis  fluks  emisi  gas  CH 4 yang dihasilkan  dari  budidaya  padi  metode  SRI dengan  varietas  dan  pemupukan  yang berbeda.  Selain  itu,  penelitian  ini  akan memodelkan  emisi  gas  CH 4 dari  setiap perlakuan selama satu musim tanam dengan menggunakan model Denitrification Decomposition (DNDC).

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Alat  untuk monitoring lingkungan mikro  terdiri  dari rain  gauge ECRN-100, pyranometer PYR total solar  radiation (sensor  radiasi  matahari),  VP-4 humidity temperature sensor dan data logger EM50 untuk menyimpan data. Sensor 5-TE untuk mengetahui kondisi tanah diantaranya suhu, kelembapan  dan  daya  hantar  listrik. Software yang digunakan untuk mengunduh data  adalah  ECH20.  Untuk  mengukur derajat keasaman tanah (pH), digunakan pH
meter  merk  Mettler  Toledo  tipe  SevenGo Duo pH. ORP meter tipe ORP-169E untuk mengukur potensial redoks (Eh).  Alat yang digunakan  untuk  pengambilan  sampel  gas metana  adalah chamber berbentuk  tabung dengan  diameter  25  cm  dengan  dilengkapi kipas,  termometer  digital,  suntikan  volume 50-65 ml, tabung vakum plain 10 ml, jarum, selang  dan  kantong  plastik  serta chamber- based yang  dipasang  permanen  hingga panen. Alat yang dibutuhkan sebagai tempat penanaman  padi  berupa box berbahan fiberglass berukuran  150  x  100  x  40  cm. Kelengkapan  untuk  irigasi  adalah  tandon air,  pipa  ukuran  ¾  inci, valve  input dan output pipa air. Bahan-bahan  yang  dibutuhkan  pada penelitian  ini  diantaranya  padi  dengan  dua varietas yang berbeda, yaitu: Ciherang dan IR64,  yang  diperoleh  dari  Balai  Besar Penelitian  Padi  Balitbangtan  Kementerian Pertanian.  Tanah  yang  berasal  dari  sawah budidaya  padi  di  Turi,  Sleman;  dan  pupuk kandang  matang  dengan  komposisi  C Organik  12%  dan  C/N  rasio  15%.  Mikro Organisme  Lokal  (MOL)  buatan  sendiri (Tabel 1 dan Tabel 2).
Tabel 1 . Hasil pengujian kandungan N, P dan K total pada MOL
Jenis MOL Bahan Parameter Kandungan (%)
MOL
N
Bayam, tauge,  air rendaman beras, starter , gula N-Total 1,55 P-Total 0,28 K-Total 0,42 MOL P Bonggol pisang,  air rendaman beras,
starter , gula N-Total 2,32 P-Total 0,07 K-Total 0,31
MOL
K Limbah teh, air rendaman beras, starter dan gula N-Total 2,53 P-Total 0,08 K-Total 0,21
Sumber:  Laporan  Hasil  Pengujian  MOL  di Laboratorium Balitbangtan Tahun 2020
Tabel 2. Hasil pengujian kandungan N, P dan K total pada Pupuk Anorganik Jenis Pupuk Parameter Kandungan (%) ZA N-Total 0,98 P-Total 0,36 K-Total SP36 N-Total 1,40 P-Total 0,07 K-Total 0,21 KCl N-Total 2,19 P-Total 0,20 K-Total 33,81
Sumber:  Laporan  Hasil  Pengujian  MOL  di Laboratorium Balitbangtan Tahun 2020

## Metode
Penelitian  ini  menggunakan  model fisik  Nested  Design  atau  dikenal  dengan
Rancangan Tersarang. Rancangan penelitian  terdiri  dari  2  faktor,  yaitu pemupukan dan varietas.
1) Pemupukan P1  : kandang matang dan MOL P2  :  kandang  matang,  ZA,  SP36  dan KCl
2) Varietas C  : Ciherang IR  : IR64
Faktor  pemupukan  (A)  mempunyai keragaman  yang  bebas  dan  varietas  (B) tidak  mempunyai  keragaman  bebas  namun keragamannya  terletak  di  dalam  faktor  A. Masing-masing faktor terdiri dari 2 taraf dan diulang  3  kali.  Plot  percobaan  dapat disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Plot desain rancangan percobaan
Jadwal,  jenis  dan  dosis  pemupukan setiap perlakuan disajikan pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 3. Jenis dan dosis pupuk perlakuan P1
Umur Tanaman (HST) Jenis Pupuk Perbandingan Dosis (liter/ha)
10 MOL N 1 : 10 40 20 1 : 8 30 1 : 6
40 1 : 5 45-90 Mol P dan K 1 : 5
Tabel 4. Jenis dan dosis pupuk perlakuan P2 Umur Tanaman (HST) Jenis Pupuk Dosis (kg/ha) 10 ZA  ;  SP36  dan KCl 75 ; 100 ; 50 25 ZA 150 40 ZA dan KCl 75 ; 50
Pada  penelitian  ini  pemindahan  bibit dilakukan pada 11 hari setelah semai dengan penanaman satu lubang satu bibit dan jarak tanam 30 x 30 cm. Irigasi yang digunakan, yaitu  berselang (intermittent) dengan pengaturan tinggi muka air pada 0-40 HST 2  cm  di  atas  permukaan  tanah  dan  -3  cm pada  46-90  HST.  Penyiangan  dilakukan secara  manual  menggunakan  tangan  setiap 10 hari sekali.
Pengambilan  sampel  gas  metana dilakukan  setiap  dua  minggu  sekali. Chamber  based dipasang  secara  permanen dari  awal  tanam  hingga  panen  pada  setiap sehingga  tidak  ada  perubahan. Chamber (sungkup)  yang  telah  dilengkapi  dengan termometer,  suntikan,  kantong  tedlar diletakkan  pada chamber .  Kipas  angin kemudian  dinyalakan  selama  1  menit  dan sampel  gas  mulai  diambil  menggunakan suntikan  dilengkapi  dengan  selang  dengan keran  3  arah  yang  terhubung  ke chamber .
Sampel  gas  tersebut  dimasukkan  ke  dalam tabung vacuum plain dan ditutup dengan cat kuku.  Pengambilan  sampel  gas  dilakukan tiga kali dengan interval waktu 0, 10 dan 20 menit.  Sampel  gas  diambil  setiap  14  hari sekali  pada  pukul  09.00  WIB  dari  awal tanam hingga akhir panen. Skema alat untuk pengambilan  data  gas  CH 4 dapat  dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Skema alat pengambilan gas CH 4
Hasil analisis gas metana
menggunakan  Gas Chromatography yang dilengkapi  dengan Flame  Ionization Detector (FID)  berupa  nilai  satuan  ppm yang  dianalisa  di  Laboratorium  Balai Penelitian  Lingkungan  Pertanian,  Jakenan, Pati.  Untuk  penentuan  fluks  emisi  gas metana berdasarkan laju perubahan konsentrasi gas per satuan waktu menggunakan Persamaan 1.
𝐸 = 𝛿𝐶 𝛿𝑡 𝑥 ℎ 𝑐ℎ 𝑥 𝑚𝑊 𝑚𝑉 𝑥 273.2 273.2+𝑇 ........ (1)
Keterangan:
𝐸 = Fluks CH 4 (mg/m 2 /menit)
𝛿𝐶 𝛿𝑡 =  Perbedaan  konsentrasi  CH 4 per  waktu pengambilan (ppm/menit) ℎ 𝑐ℎ = Tinggi chamber (cm) 𝑚𝑊 = Berat molekul CH4 (g) 𝑚𝑉 = Volume molekul CH4 (22,41 liter pada suhu dan tekanan standar)
𝑇 = Suhu selama sampling ( o C)
Total fluks dihitung dengan menggunakan persamaan Numeric Simpson yang ditunjukkan oleh Persamaan 2.
∫ 𝑓(𝑥)𝑑𝑥 = 𝑏−𝑎 6 𝑏 𝑎 [𝑓(𝑎) + 4𝑓  ( 𝑎+𝑏 2 )] + 𝑓(𝑏) ...... (2)
Keterangan: a  = Waktu awal budidaya padi b  = Waktu akhir budidaya padi
Model Denitrification Decomposition (DNDC) Untuk memodelkan estimasi gas CH 4 dengan menggunakan software DNDC versi 9.5.  Parameter  data input untuk  DNDC disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Parameter input model DNDC
Tipe Sub tipe Satuan
Lokasi Nama tempat Letak lintang
Iklim
Curah hujan mm Suhu  (min  dan maks) °C Konsentrasi N pada air hujan mg N/liter Konsentrasi NH 3 di atmosfer (µg N/m 3 ) Konsentrasi  CO 2 di atmosfer ppm Tanah
Tekstur % Berat jenis g/cm 3 Porositas Permeabilitas cm/jam Kapasitas lapang Titik layu pH
C-Organik (Soil Organic Carbon) % N-Total % Rasio C/N NH 4 + di permukaan tanah NO 3 - di  permukaan tanah
P tersedia K tersedia Tanaman Jenis tanaman Waktu tanam Waktu panen Hasil panen kg
Pengolahan tanah Waktu pengolahan
Alat
Pemupukan Waktu pemupukan Metode pemupukan Jumlah pupuk kg N/ha Irigasi Waktu Jumlah cm
Penggenangan Waktu penggenangan awal Waktu penggenangan akhir

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi Iklim dan Tanah
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kebun Tridharma,  Universitas  Gadjah  Mada, Banguntapan,  Bantul,  Daerah  Istimewa Yogyakarta  yang  terletak  pada  7 o 48'14,7" LS 110 o 24'48,9"BT. Penelitian dilakukan di dalam screen  net yang  berupa  jaring  halus dan rapat untuk mengurangi risiko serangan hama  dan  hewan  penganggu  tanaman. Penelitian  berlangsung  pada  12  Oktober 2020 - 4 Februari 2021. Hasil analisa tekstur tanah yang digunakan dalam penelitian inil yaitu  pasir  berlempung (sandy  loam) yang terdiri dari 56% pasir, 24% debu, dan 20% liat  dengan  porositas  tanah  sebesar  52,8%. Kapasitas  lapang  sebesar  30,68%  dan  titik layu  9,3%. Monitoring iklim  yang  terdiri dari suhu udara, kelembapan udara, radiasi matahari dan curah hujan dari pemasangan sensor disajikan pada Tabel 6.
Tabel  6 .  Kondisi  iklim  mikro  di  lokasi penelitian
Parameter T (°C) RH Rad. Mthr (W/m²) Curah Hujan (mm) Min 21,6 44 7,3 - Maks 38,3 94,7  1032,7 - Rerata 26,9 80,8 151,3 - Total - - - 1491
Fluks Emisi Gas CH 4
Fluks merupakan pola perubahan laju gas CH 4 selama satu periode musim tanam. Berdasarkan keempat perlakuan (P1-C, P1- IR,  P2-C,  dan  P2-IR)  diperoleh  nilai  fluks
dan  total  fluks  yang  berbeda-beda  antar perlakuan. Gambar menunjukkan perubahan laju  emisi  gas  CH 4 dari  awal  budidaya hingga  panen  (0-16  MST)  pada  ke-empat perlakuan  menggunakan  budidaya  metode SRI.
Gambar 3. Fluks CH 4 hasil observasi
Hasil  analisa  menunjukkan  bahwa pola  fluks  emisi  CH 4 semua  perlakuan cenderung  fluktuatif.  Fluks  CH 4 tertinggi untuk  perlakuan  pemupukan  kandang dengan MOL pada varietas Ciherang (P1-C) sebesar  37,87  kg/ha/hari  ketika  umur  4 MST.  Pada  waktu  tersebut  tanaman  padi memasuki  fase  vegetatif  dengan  jumlah anakan semakin banyak, sehingga kerapatan dan jumlah pembuluh aerenkima meningkat yang mengakibatkan kapasitas pengangkutan  CH 4 menjadi  lebih  besar (Aulakh, et al ., 2000).
Selain  itu,  kondisi  ini  dapat disebabkan adanya penggenangan pada fase vegetatif selama 40 HST dengan kelembapan  tanah  berkisar  antara  0,32 – 0,35  m 3 /m 3 .  Sedangkan,  nilai  fluks  CH 4 perlakuan  P1-C  adalah  terendah,  yaitu sebesar  -16,75  kg/ha/hari  pada  fase pematangan  umur  14  MST,  saat  tersebut terjadi  pengeringan  lahan  hingga  panen. Fluks CH 4 yang bernilai negatif menunjukkan  adanya  proses  absorpsi  atau penyerapan  CH 4 yang  berkaitan  dengan aktivitas mikroba dan kondisi cuaca.
Pada  perlakuan  pemupukan  yang sama untuk varietas IR-64, pola fluks emisi CH 4 mengalami kenaikan dari fase vegetatif hingga fase generatif dan mencapai puncak tertinggi  pada  12  MST  sebesar  6,19
kg/ha/hari.  Jika  dilihat  dari  kondisi  tanah, pada fase tersebut kelembapan tanah berada pada  nilai  0,36  m 3 /m 3 dengan  pH  netral sebesar 6,88. Menurut Wang, et al ., (1993), CH 4 optimum  diproduksi  pada  pH mendekati netral. Fluks CH 4 terendah yaitu sebesar -4,49 kg/ha/hari umur 14 MST sama halnya dengan varietas Ciherang. Pola fluks emisi  CH 4 pada  perlakuan  pemupukan  P2 varietas  Ciherang  (P2-C)  selama  fase vegetatif cenderung meningkat dan puncaknya pada umur 6 MST sebesar 50,48 kg/ha/hari  ketika  tanaman  padi  memasuki fase  anakan  maksimum  dengan  rata-rata jumlah anakan sebesar 26.
Apabila  dilihat  dari  kondisi  tanah, pada umur 6 MST tersebut merupakan masa peralihan  dari  tergenang  ke  pengeringan lahan  sebelum  adanya  penurunan  tinggi muka air menjadi 3 cm di bawah permukaan tanah.  Fluks  CH 4 tersebut  merupakan  nilai tertinggi  di  antara  semua  perlakuan. Memasuki  fase  generative,  yaitu  saat bunting  dan  pembungaan  pada  10  MST, terjadi  proses  absorpsi  sebesar  -79,78 kg/ha/hari. Berbeda dengan perlakuan yang lainnya,  pada  varietas  IR-64  fluks  CH 4 tertinggi  dicapai  pada  saat  umur  14  MST atau  fase  pemasakan  sebesar  27,89 kg/ha/hari  dan  terendah  -21,08  kg/ha/hari ketika  4  MST.  Kondisi  lingkungan  tanah pada  4  MST  dan  14  MST  tidak  berbeda nyata,  ketika  umur  4  MST  kelembapan tanah  yaitu  0,37  m 3 /m 3 dan  14  MST  0.38 m 3 /m 3 .  Jumlah  anakan  pada  4  MST  juga masih mengalami pertambahan.
Total Fluks Emisi Gas CH 4
Total  fluks  emisi  CH 4 diperoleh berdasarkan  pola  perubahan  setiap  minggu selama satu periode masa tanam padi yang diplotkan  pada  Gambar  4.  Keempat perlakuan  menunjukkan  bahwa  total  fluks emisi  CH 4 dalam  satu  musim  tanam  padi tertinggi  yaitu  pada  perlakuan  pemupukan kandang  dan  MOL  (P1)  varietas  IR-64 sebesar  136,36  kg/ha/musim  dan  Ciherang yaitu 101,74 kg/ha/musim. Sedangkan pada pemupukan  antara  kandang  matang,  ZA, SP36 dan KCl (P2) untuk varietas Ciherang
-100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 0 2 4 6 8 1 0 1 2 1 4 1 6 F lu ks CH 4 (k g/h a/h ari) MST P1-C P1-IR P2-C P2-IR
sebesar 88,09 kg/ha/musim dan IR-64, yaitu 82,58  kg/ha/musim.  Hasil  tersebut  lebih besar  dari  total  fluks  emisi  CH 4 yang dilaporkan  oleh  Arif, et  al .,  (2015)  pada budidaya  padi  menggunakan  metode  SRI varietas  Ciherang,  yaitu  sebesar  35,77 kg/ha/musim.
Gambar 4 . Total fluks CH 4 semua perlakuan berdasarkan hasil observasi
Penelitian menggunakan varietas yang sama dilakukan oleh Yunianti, et al ., (2020) dengan  aplikasi  pupuk  kompos  serta tambahan  urea,  SP36  dan  KCl  di  lahan sawah  tadah  hujan  dengan  metode  jajar legowo  2  :  1  menghasilkan  total  emisi sebanyak  153  kg/ha/musim.  Total  fluks emisi  CH 4 varietas  Ciherang  berdasarkan pengukuran  secara  langsung  di  lapangan pada penelitian ini lebih rendah dari metode lain, yaitu jajar legowo 2:1.
Faktor pemupukan menunjukkan hasil total  fluks  emisi  CH 4 yang  berbeda, pemupukan  kandang,  ZA,  SP36  dan  KCl (P2)  menghasilkan  total  fluks  CH 4 lebih rendah dibanding pupuk kandang dan MOL (P1). Apabila dilihat berdasarkan perbedaan pemupukan,  perlakuan  pemupukan  (P2) varietas Ciherang menghasilkan 13,42% dan IR-64  sebesar  39,43%  emisi  CH 4 lebih rendah  dari  pemupukan  (P1).  Sedangkan dari  faktor  varietas  yang  berbeda  dengan perlakuan pemupukan yang sama, Ciherang menghasilkan  emisi  CH 4 25,38%  lebih rendah dari IR-64 pada pemupukan (P1) dan varietas  IR-64  menghasilkan  emisi  CH 4 6,25%  lebih  rendah  dibanding  Ciherang untuk perlakuan pemupukan (P2).

## Model Denitrification  Decomposition (DNDC)
Model DNDC merupakan suatu model yang dikembangkan untuk menyimulasikan siklus biogeokimia C dan N serta emisi gas rumah kaca pada ekosistem padi sawah (Li, et  al .,  1992).  Parameter  data  input  yang dibutuhkan  untuk  menjalankan  model termasuk  kondisi  iklim  (curah  hujan,  suhu udara), sifat tanah (tekstur, berat jenis, pH,
SOC, kandungan nitrat dan amonium), dan praktik  manajemen  pertanian  (pemupukan, irigasi, pengolahan tanah, produksi biomassa).  Hasil  simulasi  fluks  emisi  CH 4 masing-masing  perlakuan  selama  satu periode  musim  tanam  disajikan  pada Gambar 5.
Gambar 5 . Fluks CH 4 hasil model DNDC
Berdasarkan Gambar 5, terlihat bahwa fluks  CH 4 untuk  semua  perlakuan mengalami peningkatan dari 0-4 MST saat fase vegetatif kemudian mengalami penurunan dari 6-8 MST dan terjadi proses absorpsi pada 10 MST dan 16 MST ketika panen. Puncak  emisi  dari  semua perlakuan (P1-C, P1-IR, P2-C dan P2-IR) terjadi saat umur  4  MST  berturut-turut,  yaitu  5,27 kg/ha/hari, 5,39 kg/ha/hari, 1.98 kg/ha/hari, dan  1,79  kg/ha/hari.  Sedangkan  fluks terendah dari semua perlakuan terjadi pada 10  MST  (P1-C,  P1-IR)  sebesar  -0,001 kg/ha/hari  dan  (P2-C,  P2-IR)  -0,002 kg/ha/hari. Berdasarkan hasil yang diperoleh, DNDC menyimulasikan perubahan  pola  emisi  gas  CH 4 yang  sama pada  semua  perlakuan.  Dimana  puncak emisi  terjadi  pada  4  MST  ketika  fase vegetatif atau pertumbuhan anakan,
0 20 40 60 80 100 120 140 160 P1-C P1-IR P2-C P2-IR T otal Flu ks C H 4 (k g/h a/m us im ) Perlakuan -1 0 1 2 3 4 5 6 0 2 4 6 8 1 0 1 2 1 4 1 6 F lu ks CH 4 (k g/h a/h ari) MST P1-C P1-IR P2-C P2-IR
sehingga berpengaruh juga terhadap eksudat akar yang memungkinkan bakteri metanogen terbentuk (Kludze, et al ., 1993). Penurunan  fluks  emisi  CH 4 terjadi  pada  6 MST  saat  terjadi  pengeringan  dan penurunan tinggi muka air. Pada penelitiannya,  Zhao, et  al .,  (2020) menyebutkan  bahwa  penurunan  fluks  CH 4 terjadi  pada  periode  aerasi  drainase  tanah. DNDC menyimulasikan kenaikan Eh tanah ketika  oksigen  pada  tanah  merupakan akseptor elektron dominan setelah peristiwa drainase, dengan demikian fluks CH 4 rendah dikarenakan adanya penghambatan produksi CH 4 dan oksidasi CH 4 meningkat.
Gambar 6 .Total fluks emisi CH 4 model DNDC
Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa total emisi gas CH 4 dalam satu musim tanam tertinggi,  yaitu  pada  perlakuan  pemupukan kandang dan MOL (P1) dari kedua varietas yaitu IR-64 (P1-IR) sebesar 143 kg/ha/musim  dan  Ciherang  (P1-C)  140 kg/ha/musim.  Sedangkan  pada  perlakuan pemupukan  kandang,  ZA,  SP36  dan  KCl (P2) dari kedua varietas, yaitu Ciherang (P2- C)  sebesar  65  kg/ha/kg/musim  dan  IR-64 (P2-IR) 59 kg/ha/musim. Berdasarkan hasil simulasi  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa perlakuan  pemupukan  yang  berbeda  pada perlakuan
(P2) varietas Ciherang menghasilkan  emisi  gas  CH 4 53,57%  dan IR-64  sebesar  58,74%  lebih  rendah dibanding  perlakuan  pemupukan  (P1). Sedangkan  untuk  perlakuan  pemupukan yang  sama  (P1)  dengan  varietas  berbeda menunjukkan bahwa Ciherang menghasilkan  emisi  gas  CH 4 2,09%  lebih rendah  dibanding  IR-64  P1.  Sedangkan
untuk  perlakuan  pemupukan  (P2)  varietas IR-64  menghasilkan  emisi  gas  CH 4 9,23% lebih  rendah  dibanding  varietas  Ciherang. Varietas  yang  berbeda  dalam  perlakuan pemupukan yang sama menunjukkan selisih total  fluks  CH 4 yang  rendah  dibanding dengan perlakuan pemupukan yang berbeda pada  varietas  yang  sama.  Hasil  simulasi penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa DNDC tidak spesifik menyimulasikan emisi CH 4 berdasarkan  varietas.  Babu, et  al ., (2006)  dalam  penelitiannya  menyebutkan bahwa  model  DNDC  dapat  membedakan antara  dua  varietas  jika  terdapat  data parameter  tanaman  yang  relevan  (potensi hasil  biomassa:  rasio  bulir,  daun,  batang, akar,  rasio  C/N).  Namun,  DNDC  dapat menyimulasikan  emisi  CH 4 berdasarkan perlakuan pemupukan. Perlakuan pemupukan  kandang  dan  MOL  dari  kedua varietas menghasilkan total emisi yang lebih tinggi dibanding pemupukan kandang, ZA, SP36  dan  KCl.  Hal  ini  dapat  disebabkan oleh  perlakuan  pemupukan  (P2)  dengan penambahan ZA yang mengandung ammonium  sulfat  dapat  menghambat pembentukan bakteri metanogen. Le Mer &
Roger, (2001) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa pada tingkat biokimia, enzim  yang  mengoksidasi  CH 4 mengikat dan bereaksi dengan ammonium. Mekanisme  penghambatan  CH 4 oleh ammonium  ini  terjadi  ketika  ammonium pada  tanah  jauh  berlimpah  daripada  CH 4 karena  metanotrof  memiliki  afinitas (kecenderungan unsur atau senyawa  untuk membentuk  ikatan  kimia)  yang  relatif rendah  (Yang, et  al .,  2011).  Berbeda  pada perlakuan pemupukan (P1) yang menggunakan  pupuk  kandang  dan  MOL berbentuk  cair,  N  yang  terkandung  adalah nitrat.  Menurut  Cai, et  al .,  (2013),  nitrat merupakan  pupuk  yang  mudah  hilang melalui pencucian (leaching) . Wang, et al .,
(1992)  melaporkan  bahwa  penambahan pupuk  berbasis  nitrat  dapat  meningkatkan Eh  tanah  sebesar  220  mV  dan  dapat menghambat  produksi  CH 4 .  Namun,  efek penghambatan  tersebut  bersifat  jangka pendek  karena  adanya  proses  denitrifikasi
0 20 40 60 80 100 120 140 160 P1-C P1-IR P2-C P2-IR T otal Flu ks C H 4 (k g/h a/m us im ) DNDC Perlakuan
yang  kuat  pada  nitrat.  Dengan  demikian dapat  dikatakan  bahwa  kedua  pupuk nitrogen (nitrat
dan ammonium) berkontribusi  terhadap  pengurangan  emisi CH 4 ditingkat  yang  berbeda.  Alasan  lain, yaitu  penggunaan  pupuk  nitrogen  berbasis nitrat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berbentuk  cair,  saat  setelah  diaplikasikan kemudian terjadi hujan sehingga ada proses leaching dan  belum  dapat  terserap  secara optimal oleh tanaman padi.
Perbandingan  Total  Emisi  CH 4 Hasil Observasi dan Simulasi
Berdasarkan  Gambar  7  total  fluks hasil  observasi  dan  simulasi  membentuk pola  atau  kecenderungan  naik  dan  turun relatif sama. Namun, jika dilihat dari selisih keduanya, pada perlakuan pemupukan (P1) menunjukkan  bahwa  hasil  simulasi  total emisi  CH 4 varietas  Ciherang  27,32%  dan IR-64  4,65%  lebih  tinggi  daripada  hasil observasi.  Sedangkan  pada  perlakuan pemupukan (P2), hasil simulasi total  emisi CH 4 varietas Ciherang 26,21% dan 28,55% lebih rendah dibanding hasil observasi.
Gambar 7. Total Emisi CH 4 hasil observasi dan model DNDC
Evaluasi Model Model dievaluasi menggunakan koefisien  determinasi  (R 2 )  dan root  mean square  error (RMSE).  Hasil  uji  koefisien determinasi  (R2)  dan  nilai  RMSE  semua perlakuan dalam satu musim disajikan pada Gambar 8 dan Tabel 7.
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa nilai  R 2 tertinggi  berturut-turut  dari  semua perlakuan P1-C 0,65 P2-IR 0,35 ; P2-C 0,17 dan  P1-IR  0,003.  Koefisien  determinasi
dikatakan kuat apabila nilainya mendekati 1, sehingga  pada  perlakuan  P1-C,  hasil simulasi mendekati observasi. Hasil serupa dinyatakan  oleh  Katayanagi, et  al .,  (2016) dalam  penelitiannya  yang  menyebutkan bahwa  hasil  simulasi  DNDC  mendekati observasi  dengan  nilai  R 2 sebesar  0,86. Namun,  berbeda  dengan  perlakuan  yang lain,  nilai  R 2 berada  di  bawah  0,5  yang mengindikasikan bahwa hasil simulasi jauh dari  observasi.  Hal  ini  dapat  disebabkan karena perbedaan nilai fluks CH 4 pada hasil observasi  memiliki  selisih  yang  besar terhadap simulasi, misalnya pada perlakuan P2-C  nilai  fluks  CH 4 observasi  ketika  6 MST,  yaitu  50,48  kg/ha/hari,  sedangkan simulasi 1,3 kg/ha/hari.
Gambar 8 . Hubungan fluks CH 4 hasil observasi terhadap model DNDC
Tabel 7 . Nilai R 2 dan RMSE fluks CH 4 antara observasi  terhadap  model  DNDC  dalam  satu musim Metode Analisa Perlakuan P1-C P1-IR P2-C P2-IR R 2 0,65 0,003 0,17 0,35 RMSE 13,19 3,55 32,06 12,25
Berdasarkan  Tabel  7  terlihat  bahwa nilai RMSE terendah dari semua perlakuan secara  berurutan,  yaitu  P1-IR  3,55;  P2-IR 12,25; P1-C 13,19 dan P2-C 32,06. Dalam ukuran  akurasi,  model  simulasi  dikatakan baik apabila nilai RMSE mendekati 0. Hasil analisis RMSE yang diperoleh hampir dari semua  perlakuan  menunjukkan  nilai  yang besar  dan  jauh  dari  0,  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  akurasi  model  simulasi terhadap  observasi  kurang  baik.  Dalam penelitiannya  Babu, et  al .,  (2006)
0 50 100 150 200 P1-C P1-IR P2-C P2-IR F luk s CH 4 (k g/ha /m us im ) Perlakuan Observasi DNDC R² = 0.6467 R² = 0.0028 R² = 0.1666 R² = 0.3531 -1 0 1 2 3 4 5 6 - 1 2 0 - 8 0 - 4 0 0 4 0 8 0 M od el DNDC Observasi P1-C P1-IR P2-C P2-IR
menyebutkan  nilai  RMSE  yang  diperoleh, yaitu sebesar 19,37 dan berpendapat bahwa model  DNDC  dapat  menyimulasikan seluruh  fluks  CH 4 rata-rata  harian,  tetapi akurasinya tidak sepenuhnya memuaskan.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Total  emisi  CH 4 tertinggi  dihasilkan pada  perlakuan  pemupukan  menggunakan pupuk kandang dan MOL pada varietas IR- 64 dan terendah pada perlakuan pemupukan kandang, ZA, SP36 dan KCl varietas IR-64. Model  DNDC  dapat  menyimulasikan  total emisi CH 4 berdasarkan perbedaan perlakuan pemupukan,  dimana  diketahui  bahwa perlakuan  pupuk  kandang,  ZA,  SP36  dan KCl  menghasilkan  total  emisi  CH 4 lebih rendah daripada pupuk kandang, dan MOL. Namun,  berdasarkan  evaluasi  model menggunakan  koefisien  determinasi  (R 2 ) dan RMSE untuk rata-rata fluks CH 4 harian menunjukkan  bahwa  akurasi  hasil  simulasi terhadap observasi belum cukup baik.

## Saran
Pada  penelitian  selanjutnya  dalam memodelkan  estimasi  fluks  emisi  CH 4 sebaiknya  dilakukan  validasi  dengan  hasil penelitian serupa yang ada di Indonesia pada lokasi dan budidaya padi metode yang lain.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menyampaikan  terima  kasih kepada Deputi Bidang Penguatan Riset dan Pengembangan,  Kementerian  Riset  dan Teknologi/Badan  Inovasi  Nasional  pada Skema  Penelitian  Tesis  Magister  Tahun 2020  yang  telah  memberikan  dana penelitian.

## DAFTAR REFERENSI
Abdalla, M., Jones, M., Yeluripati, J., Smith, P.,  Burke,  J.,  &  Williams,  M.  (2010). Testing  DayCent  and  DNDC  model simulations  of  N2O  fluxes  and
assessing the impacts of climate change on the gas flux and biomass production from  a  humid  pasture. Atmospheric Environment , 44 (25),  2961 – 2970. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/ j.atmosenv.2010.05.018
Arif,  C.,  Setiawan,  B.  I.,  Widodo,  S., Rudiyanto,  Hasanah,  N.  A.  I., Mizoguchi, M.  (2015). Pengembangan model  jaringan  saraf  tiruan  untuk menduga  emisi  gas  rumah  kaca  dari lahan sawah dengan berbagai rejim air. Jurnal Irigasi, 10 (1), 1 – 10.
Aulakh, M. S., Bodenbender, J., Wassmann, R., & Rennenberg, H. (2000). Methane transport  capacity  of  rice  plants.  II. Variations  among  different  rice cultivars and relationship with morphological characteristics. Nutrient Cycling  in  Agroecosystems , 58 (1 – 3),
367 – 375.
https://doi.org/10.1023/A:1009839929 441
Babu, Y. J., Li, C., Frolking, S., Nayak, D. R.,  &  Adhya,  T.  K.  (2006).  Field validation  of  DNDC  model  for methane  and  nitrous  oxide  emissions from rice-based production systems of India. Nutrient Cycling in Agroecosystems , 74 (2), 157 – 174.
https://doi.org/10.1007/s10705-005- 6111-5
Balitbangtan.  (2016).  Varietas  Rendah Emisi Gas Rumah Kaca.
BBPADI.  (2019).  BBPADI  -  Top  10 Varietas Padi Tahun 2018.
BPS.  (2020). Badan  Pusat  Statistik .  pp. 335 – 358. https://doi.org/10.1055/s- 2008-1040325
Cai, Z., Shan, Y., & Xu, H. (2007). Effects of  nitrogen  fertilization  on  CH4 emissions from rice fields. Soil Science and  Plant  Nutrition,  53 (4),  353-361.
https://doi.org/10.1111/j.1747- 0765.2007.00153.x Yunianti, I.  F., Ningrum, H. Y., & Ariani, M.  (2020).  Pengaruh  Pemberian Variasi  Bahan  Organik  Terhadap Peningkatan  Produksi  Padi  dan Penurunan  Emisi  Metana  (CH4)  di
Lahan  Sawah  Tadah  Hujan. Jurnal Ecolab , 14 (2), 79 – 90. https://doi.org/10.20886/jklh.2020.14.
2.79-90
Giltrap, D. L., Li, C., & Saggar, S. (2010). DNDC:  A  process-based  model  of greenhouse gas fluxes from agricultural soils. Agriculture, Ecosystems  and  Environment , 136 (3 – 4), 292 – 300. https://doi.org/10.1016/j.agee.2009.06.
014
IRRI.  (1990).  International  Rice  Research Institute. Journal of Tropical Ecology ,
6 (1), 90. https://doi.org/DOI:
10.1017/S0266467400004065
Katayanagi,  N.,  Fumoto,  T.,  Hayano,  M., Takata, Y., Kuwagata, T., Shirato, Y., Sawano,  S.,  Kajiura,  M.,  Sudo,  S., Ishigooka,  Y.,  &  Yagi,  K.  (2016). Development  of  a  method  for estimating  total  CH4  emission  from rice paddies in Japan using the DNDC- Rice  model. Science  of  The  Total Environment , 547 , 429 – 440.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/
j.scitotenv.2015.12.149
Kludze,  H.  K.,  DeLaune,  R.  D.,  &  Patrick Jr.,  W.  H.  (1993).  Aerenchyma Formation  and  Methane  and  Oxygen Exchange in Rice. Soil Science Society of  America  Journal , 57 (2),  386 – 391. https://doi.org/https://doi.org/10.2136/ sssaj1993.03615995005700020017x
Le Mer, J., & Roger, P. (2001). Production, oxidation,  emission  and  consumption of  methane  by  soils:  A  review. European  Journal  of  Soil  Biology ,
37 (1),
25 – 50.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/ S1164-5563(01)01067-6
Li,  C.,  Frolking,  S.,  &  Frolking,  T.  A. (1992).  A  model  of  nitrous  oxide evolution  from  soil  driven  by  rainfall events: 2. Model applications. Journal of Geophysical Research: Atmospheres , 97 (D9),  9777 – 9783. https://doi.org/https://doi.org/10.1029/
92JD00510 Rahmat, A., Arif, C., & Chadirin, Y. (2018). Greenhouse Gas Estimation In Various Water Management Using Denitrification-Decomposition Model ( DNDC ) : 11 – 20.
Rivera, A., Bravo, C., & Buob, G. (2017).
Climate  Change  and  Land  Ice.  In International Encyclopedia of Geography:  People,  the  Earth, Environment and Technology . https://doi.org/10.1002/978111878635 2.wbieg0538
Schütz, H., Seiler, W., & Conrad, R. (1989). Processes  involved  in  formation  and emission  of  methane  in  rice  paddies.
Biogeochemistry , 7 (1),
33 – 53. https://doi.org/10.1007/BF00000896
Smith, P., Martino, D., Cai, Z., Gwary, D., Janzen,  H.,  Kumar,  P.,  McCarlg,  B., Ogle,  S., O’Mara ,  F.,  Rice,  C., Scholes,  B.,  Sirotenko,  O.,  Howden,
M., McAllister, T., Pan, G.,
Romanenkov,  V.,  Schneider,  U.,  & Towprayoon,  S.  (2007).  Policy  and technological
constraints to implementation  of  greenhouse  gas mitigation  options  in  agriculture. Agriculture, Ecosystems and Environment , 118 (1 – 4), 6 – 28. https://doi.org/10.1016/j.agee.2006.06.
006
Stoop,  W.  A.,  Uphoff,  N.,  &  Kassam,  A.
(2002).  A  review  of  agricultural
research issues raised by the system of rice intensification (SRI) from Madagascar: opportunities for improving  farming  systems  for resource-poor  farmers. Agricultural Systems , 71 (3), 249 – 274.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/
S0308-521X(01)00070-1
Sutton-Grier,  A.  E.,  &  Megonigal,  J.  P.
(2011).  Plant  species  traits  regulate methane  production  in  freshwater wetland  soils. Soil  Biology  and Biochemistry , 43 (2), 413 – 420. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2010. 11.009
Tong,  C.,  Wang,  W.  Q.,  Zeng,  C.  S.,  & Marrs,  R.  (2010).  Methane  (CH4) emission from a tidal marsh in the Min River estuary, southeast China. Journal of Environmental Science and Health - Part  A  Toxic/Hazardous  Substances and Environmental Engineering , 45 (4),
506 – 516. https://doi.org/10.1080/109345209035 42261
Wang, Z. P., DeLaune, R. D., Masscheleyn, P. H., and Patrick, J. W. H. (1993). Soil Redox  and  pH  Effects  on  Methane
Production in a Flooded Rice Soil. Soil Science  Society  of  America  Journal, 57 (2) , 382-385.
Wang, C., Lai, D. Y. F., Sardans, J., Wang, W.,  Zeng,  C.,  &  Peñuelas,  J.  (2017). Factors  related  with  CH4  and  N2O emissions from a paddy field: Clues for management implications. PLoS ONE ,
12 (1),
1 – 23. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0
169254
Wang, Z., Delaune, R. D., Lindau, C. W., & Patrick,  W.  H.  (1992).  Methane production  from  anaerobic  soil amended with rice straw and nitrogen fertilizers. Fertilizer  Research , 33 (2), 115 – 121. https://doi.org/10.1007/BF01051166
Wihardjaka,  A.  (2015).  Mitigation  of Methane  Emission  Through  Lowland Management .  J.  Litbang  Pert. 34 (3),
95 – 104.
Yang, N., Lü, F., He, P., & Shao, L. (2011).
Response  of  methanotrophs  and methane  oxidation  on  ammonium application  in  landfill  soils. Applied
Microbiology  and  Biotechnology ,
92 (5), 1073 – 1082. https://doi.org/10.1007/s00253-011-
3389-x
Zhao, Z., Cao, L., Deng, J., Sha, Z., Chu, C., Zhou,  D.,  Wu,  S.,  &  Lv,  W.  (2020). Modeling  CH4  and  N2O  emission patterns and mitigation potential from paddy  fields  in  Shanghai,  China  with the  DNDC  model. Agricultural Systems , 178 (November 2019), 102743.
https://doi.org/10.1016/j.agsy.2019.10
2743
Xunhua,  Z.,  Mingxing,  W.,  Yuesi,  W., Renxing,  S.,  Jing,  L.,  Heyer,  J., Koegge, M., Papen, H., Jisheng, J., & Laotu,  L.  (2000).  Mitigation  Options for Methane, Nitrous Oxide and Nitric Oxide  Emissions  from  Agricultural Ecosystems. Advances in Atmospheric Sciences , 17 (1), 83 – 92. https://doi.org/10.1007/s00376-000-
0045-2