近红外光谱分析法测定东北黑土有机碳和全氮含量

以我国东北黑土为研究对象,分析了2004-2005年采集的136个土壤样品在3699～12000 cm^-1范围的近红外光谱,利用偏最小二乘法建立了原始光谱吸光度与土壤有机碳、全氮和碳氮比之间的定量分析模型.结果表明：土壤有机碳和全氮的模型拟合效果良好,决定系数R²分别为0.92和0.91（P<0.001）,相对分析误差RPD分别为3.45和3.36,利用该模型对验证样本土壤有机碳和全氮的预测值与实测值之间的相关系数分别为0.94和0.93（P<0.001）,表明可以用近红外光谱分析法对黑土有机碳和全氮含量进行测定.但是利用近红外光谱分析法对土壤碳氮比的预测并不理想,虽然验证样本集黑土碳氮比模型预测值与实测值呈显著相关（r＝0.74,P<0.001）,但是校正模型的R²为0.61,RPD仅为1.61,建立的模型不能对黑土碳氮比做出合理的估测.     

基于DWT-GA-PLS的土壤碱解氮含量高光谱估测方法

以山东齐河县为研究区,实地采集土壤样本,在土样高光谱测试并进行一阶导数变换的基础上,先运用离散小波变换(DWT)对土壤光谱去噪降维,然后采用遗传算法(GA)筛选土壤碱解氮定量估测模型的参与变量,最后应用偏最小二乘(PLS)回归构建土壤碱解氮含量的估测模型.结果表明: 离散小波变换结合遗传算法和偏最小二乘法(DWT-GA-PLS)用于土壤碱解氮含量定量估测,不仅可压缩光谱变量、减少模型参与变量,而且可改善模型估测准确度;较之于采用土壤全谱,小波离散分解1～2层低频系数构建的模型在参与变量大幅减少的情况下,取得更准确或与之相当的预测结果,其中,基于第2层小波低频系数采用GA筛选变量构建的PLS模型的预测效果表现最好,预测R²达到0.85,RMSE为8.11 mg·kg^-1,RPD为2.53.说明DWT-GA-PLS用于土壤碱解氮含量高光谱定量估测的有效性.     

胶州湾互花米草湿地氮、磷元素的垂直分布及季节变化

为了研究胶州湾互花米草湿地N、P的垂直分布及季节变化特征,分别于2015年4、7、9、10、11和12月对该区域互花米草湿地和光滩土壤全氮(TN)、铵态氮(NH₄⁺-N)、全磷(TP)、速效磷(AP)、总有机碳(TOC),以及pH、盐度、含水量进行了测定.结果表明: 胶州湾互花米草湿地土壤TN、NH₄⁺-N、TP、AP含量平均值分别为0.396 g·kg^-1、12.14 mg·kg^-1、0.419 g·kg^-1、16.52 mg·kg^-1,光滩平均值分别为0.385 g·kg^-1、8.13 mg·kg^-1、0.423 g·kg^-1、19.57 mg·kg^-1.总体来说,它们的含量随着土壤深度(0～60 cm)的增加逐渐降低;互花米草湿地N、P含量的季节变化明显,互花米草湿地土壤全氮含量在春季最高,秋季最低,而光滩土壤随着季节变化逐渐降低;二者土壤全磷含量的季节变化趋势相反,而速效磷含量的季节变化趋势一致;胶州湾互花米草湿地土壤TN、TP与土壤TOC含量呈显著相关,而在光滩土壤中无显著相关关系.pH、盐度显著影响互花米草湿地和光滩土壤N、P含量.     

基于SVR算法的林地土壤氮含量高光谱测定

提出了一种利用高光谱技术进行杉木林土壤全氮测定的新方法。以FieldSpec®3地物光谱仪采集杉木林土壤148份, 随机分成校正集(100份)和检验集(48份)。以不同方法实现了土壤光谱的预处理, 并采用偏最小二乘回归算法(PLS)建立土壤氮含量估测模型对其进行比较分析, 发现小波除噪结合多元散射校正能最有效地消除原始光谱的噪声与背景信息, 此时PLS模型校正集与预测集R²分别为0.891与0.885。为进一步优化模型, 对经小波除噪结合多元散射校正处理后的光谱采用主成分分析法(PCA)降维, 以前4个主成份为输入变量, 采用小二乘支持向量机回归算法(LS-SVR)建立了土壤氮含量估测模型, 其校正集与预测集R²分别提高至0.921与0.917, 具有比PLS算法更高的精度。结果表明:以高光谱技术进行林地土壤氮含量快速监测是可行的, 其中小波去噪结合多元散射校正系光谱预处理的优选方法, 而LS-SVR则是建模的优选方法。     

应用近红外光谱预测水稻叶片氮含量

以水稻(Oryza sativa)新鲜叶片和干叶粉末两种状态的样品为研究对象, 基于近红外光谱(NIRS)技术, 应用偏最小二乘法(PLS)、主成分回归(PCR)和逐步多元回归(SMLR), 建立并评价了水稻叶片氮含量(NC)近红外光谱模型。结果表明, 基于PLS建立的模型表现最好, 鲜叶氮含量近红外光谱校正模型校正决定系数R_C²为0.940, 校正标准误差RMSEC为0.226; 干叶粉末氮含量的近红外光谱校正模型R_C²为0.977, RMSEC为0.136。模型的内部交叉验证分析表明, 预测鲜叶氮含量内部验证决定系数R_CV²为0.866, 内部验证标准误差RMSECV为0.243; 预测干叶粉末氮含量R_CV²为0.900, RMSECV为0.202。模型的外部验证分析表明, 预测水稻鲜叶氮含量的外部验证决定系数R_V²大于0.800, 外部验证标准误差RMSEP小于0.500, 预测干叶粉末氮含量的R_V²为0.944, RMSEP为0.142。说明, 近红外光谱分析技术与化学分析方法一致性较好, 且基于干叶粉末建立的近红外光谱预测模型的准确性和精确度较新鲜叶片高。     

茶园及相邻林地土壤N2O排放的垂直分布特征

对茶园及相邻林地土壤N2O排放的垂直分布特征进行研究.结果表明: 在0～100 cm土层,茶园和林地土壤全氮（TN）、N₂O排放速率及积累量均随着土层增加而减少,且茶园均值大于林地.土壤pH、TN、水溶性有机氮(WSON)、微生物生物量氮(MBN)、NO₃^--N及NH₄⁺-N含量随着土层增加总体呈下降趋势,茶园各土层TN、WSON、MBN、NO₃^--N及NH₄⁺-N含量显著大于林地,而不同土层pH值均小于林地.茶园和林地土壤N₂O排放速率与TN、MBN及NH₄⁺-N含量呈显著正相关,而与pH相关性不显著.茶园土壤N₂O排放速率与NO₃^--N含量的相关性显著,与WSON的相关性不显著,而在林地土壤中呈相反趋势.0~100 cm土层内茶园 WSON/SON和N₂O N/MBN平均值大于林地,而MBN/SON平均值小于林地.这表明茶园土壤氮库有较高的代谢效率,N₂O排放速率较高,不利于土壤氮库的储量积累,也不利于维持土壤质量和持续利用的潜力.     

基于局域模型的凉水国家自然保护区土壤全氮空间分布

以凉水国家自然保护区激光雷达数据为基础,建立数字高程模型,提取基本地形属性如坡度、坡向和复合地形属性湿度指数和相对径流强度指数等,在成土因素学说基础上,对全氮含量(TN)进行地理加权回归建模(GWR),同时运用反距离加权(IDW)、普通克里格(OK)和泛克里格(UK)对TN进行空间插值.结果表明： 对于研究区TN的预测,GWR模型预测精度(77.4%)高于其他3种空间插值方法,IDW预测精度(69.4%)高于OK(63.5%)和UK(60.6%)的预测精度.利用GWR模型预测研究区域土壤TN平均达到4.82 g·kg^-1;在高海拔、地形湿度大以及相对径流强的区域,土壤TN相对较高.对预测结果进行探讨发现,不同坡位、坡向的土壤TN也存在一定差异.因此,基于地形属性的局域模型是土壤属性空间分布预测的更为有效的方法.     

基于通量和光谱观测的中亚热带人工针叶林光能利用效率的反演

利用光谱反射率测量的光化学植被指数（PRI）估算植被光合作用的光能利用效率（LUE）,能够更好地为生态系统总初级生产力的估算及尺度扩展提供重要的技术支撑.本研究以中国通量网（ChinaFLUX）千烟洲通量观测站为研究区域,2013年9月和12月在通量塔上测量了中亚热带人工针叶林的植被反射光谱,并获取了通量塔上同步观测的气象数据和涡度相关通量数据,对两者进行回归分析.结果表明： PRI-LUE相关关系（R²=0.20,P<0.001）优于NDVI LUE.在整个观测期内,土壤水分含量（SWC）与PRI组合的二元回归模型能够提高LUE的估算精度（日间观测R²=0.29,P<0.001;正午观测R²=0.30,P<0.01）,而在秋季,饱和水汽压差（VPD）与PRI组合的二元回归模型能较好地估算正午LUE（R²=0.448, P<0.001）,表明环境因子SWC和VPD是影响PRI-LUE关系的重要因素,不同季节的二元回归模型所选择的最佳环境变量有所不同.     

基于多源遥感数据的大豆叶面积指数估测精度对比

近年来遥感技术的革新促使遥感源越来越丰富.为分析多源遥感数据的叶面积指数(LAI)估测精度,本文以大豆为研究对象,利用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、差值植被指数(DVI)、三角植被指数(TVI)5种植被指数,结合地面实测LAI构建经验回归模型,比较3类遥感数据(地面高光谱数据、无人机多光谱影像以及高分一号WFV影像)对大豆LAI的估测能力,并从传感器几何位置和光谱响应特性以及像元空间分辨率三方面分析讨论了3类遥感数据的LAI反演差异.结果表明： 地面高光谱数据模型和无人机多光谱数据模型都可以准确预测大豆LAI(在α=0.01显著水平下,R²均>0.69,RMSE均<0.40);地面高光谱RVI对数模型的LAI预测能力优于无人机多光谱NDVI线性模型,但两者差异不大(E_A相差0.3%,R²相差0.04,RMSE相差0.006);高分一号WFV数据模型对研究区内大豆LAI的预测效果不理想(R²<0.30,RMSE>0.70).针对星、机、地三类遥感信息源,地面高光谱数据在反演LAI方面较传统多光谱数据有优势但不突出;16 m空间分辨率的高分一号WFV影像无法满足田块尺度作物长势监测的需求;在保证获得高精度大豆LAI预测值和高工作效率的前提条件下,基于无人机遥感的农情信息获取技术不失为一种最佳试验方案.在当今可用遥感信息源越来越多的情况下,农业无人机遥感信息可成为指导田块精细尺度作物管理的重要依据,为精准农业研究提供更科学准确的信息.     

黄土丘陵区表层土壤有机碳沿降水梯度的分布

沿368～591 mm降水量梯度选取7个调查地点、共63个调查样点,在每个样点选择恢复年限相近的林地、草地和农地,调查表层（0～30 cm）土壤有机碳的分布特征,分析气候、土层深度和土地利用类型等因素对土壤有机碳分布的影响.结果表明： 在黄土丘陵区368～591 mm的降水量范围内,表层土壤有机碳含量表现为草地（8.70 g·kg^-1）>林地（7.88 g·kg^-1）>农地（7.73 g·kg^-1）,土壤有机碳密度表现为草地（20.28 kg·m^-2）>农地（19.34 kg·m^-2）>林地（17.14 kg·m^-2）.林地、草地、农地的土壤有机碳含量无显著差异,综合3种土地利用类型的数据分析表明,不同降雨梯度下土壤有机碳含量差异显著（P<0.001）,土壤有机碳含量（r=0.838,P<0.001）与年均降水量间存在显著线性正相关关系;由北向南（以最北端鄂尔多斯为起点）,土壤有机碳含量沿着368～591 mm的年均降水量梯度的递增速率为0.04 g·kg^-1·mm^-1,土壤有机碳密度的递增速率为0.08 kg·m^-2·mm^-1.年均降水量、土壤黏粒含量、林下枯落物蓄积量和农作物根系密度可较好地模拟表层土壤有机碳分布.     

森林不同土壤层全氮空间变异特征

应用经典统计学和地统计学方法,分析了八达岭地区土壤全氮(TN)在不同层次(A,B,C)的空间变异特征。同时结合地理信息系统(GIS),分析了该地区植被类型和土壤TN之间的关系。应用分类回归树模型(classification and regression trees,CART)分析了土壤TN和海拔与植被分布格局的关系。得到以下结论:(1)TN在A、B、C层平均值分别为2.94、1.30,0.63 g/kg,变异系数(CV)分别为33%、33%、45%,都表现为中等变异。(2)TN在不同土层的变异函数理论模型符合球状模型,TN在A层为弱空间相关,在B、C层为中等空间相关。(3)泛可里格插值表明,TN在不同层次都表现出了明显的空间分布趋势。不同植被类型所对应土壤全氮的空间分布则各不相同。(4)CART研究结果表明,该区植被类型分布格局可大致划分为四大部分。可初步确定海拔725m,TN含量4.23 g/kg和5.69 g/kg为影响该区植被分布格局的重要参考值。     

黄土区不同退耕方式下土壤碳氮的差异及其影响因素

研究植被恢复对土壤碳氮动态的影响,对了解陆地生态系统碳氮循环,应对全球温室效应具有重要意义.本研究以黄土丘陵区不同人工恢复植被为对象,以农田为参照,分析了不同人工植被恢复方式对0～100 cm剖面土壤有机碳(SOC)和全氮(TN)含量影响的差异及其影响因素.结果表明: 退耕还林还草显著提高了土壤的SOC和TN含量.退耕后,SOC和TN含量均较农田明显提高.0～100 cm土层SOC平均含量人工乔木林为农田的1.43倍,增幅最大;其次是人工灌木,为1.36倍;最后是人工草地,为1.21倍.0～100 cm土层TN平均含量人工乔木林增幅最大,是农田的1.30倍;其次是人工草地,为1.21倍;而人工灌木增幅最小,为1.13倍.与农田相比,人工恢复植被类型间SOC和TN含量及细根密度的差异在土壤剖面深度上表现出不同,人工乔木和灌木最明显,影响深度＞100 cm;草地最小,仅为60 cm.恢复植被的细根密度、C∶N和凋落物量显著高于农作物,细根密度与SOC、TN呈显著线性相关(P<0.01).细根的质和量以及凋落物量是不同人工恢复植被下SOC和TN含量差异的重要影响因素.     

水土流失治理措施对小流域土壤有机碳和全氮的影响

明确综合治理条件下小流域土壤有机碳(Soil organic carbon,SOC)和全氮(Total nitrogen,TN)的空间分布特征及其影响因素,对科学评价水土流失区土壤固碳潜力具有重要意义。以黄土高原丘陵沟壑区典型小流域(砖窑沟流域)为对象,基于流域内3种典型地貌类型(梁峁坡、沟坡、沟谷)和3种典型水土流失治理措施(水平梯田、林地和草地措施,坡耕地为对照),采集土壤样品737个,研究地貌类型和水土流失治理措施对小流域SOC和TN变化的影响。结果表明,同一地貌类型上,水平梯田、林地和草地措施的SOC和TN(0—10 cm土层)含量均显著高于坡耕地(P<0.1)。梁峁坡上,水平梯田、林地和草地措施条件下的SOC和TN含量较坡耕地依次提高了18%和24%、70%和59%、25%和21%;沟坡上,林地和草地措施的SOC和TN较坡耕地依次提高了76%和54%、25%和27%。同一治理措施在不同地貌类型间对0—10 cm土层SOC和TN的影响存在显著差异(P<0.1)。水平梯田条件下,沟谷的SOC和TN含量比峁坡提高了46%和43%;林地措施条件下,沟坡的SOC和TN含量比峁坡提高了18%和6%;草地措施条件下,沟坡的SOC和TN含量比峁坡提高了14%和18%。0—100 cm土层的SOC或TN在不同地貌类型或不同治理措施间的差异与土壤水分含量(Soil moisture,SM)的变化趋势基本一致,并且SOC或TN与SM呈指数关系y=aebx(y为SOC或TN,x为SM)。     

县域农田土壤氮素空间分布特征及其影响因素

采用地统计学与GIS相结合的方法,研究了四川省双流县土壤氮素空间分布特征及其影响因素.结果表明：土壤全氮和碱解氮含量具有中等空间相关性,其空间相关距离分别为15480 m和26980 m.土壤全氮含量高值区主要位于北边的九江、新兴两镇,低值区主要位于东南方向的合江、三星两镇;土壤碱解氮含量从北向南递减趋势比较明显.灰色冲积物上发育的土壤全氮和碱解氮含量均显著或极显著高于紫色岩风化物和老冲积物;水稻土全氮和碱解氮含量均极显著高于黄壤和紫色土;地形条件对土壤全氮和碱解氮含量的影响程度不同,但均以丘陵最低;不同土地利用方式下,水田全氮和碱解氮含量均显著或极显著高于旱地和果园;土壤氮素高值区施肥量明显高于低值区.     

不同管理方式下橡胶林土壤氮动态特征

对西双版纳割胶、未割胶条件下橡胶林种植带土壤及其保护带土壤氮素动态变化特征进行了研究,并比较了不同保护带种植方式(距瓣豆绿肥覆盖与野生杂草覆盖)对土壤氮素动态的影响。结果表明,橡胶林种植带土壤全氮、碱解氮和硝态氮含量低于保护带。橡胶林土壤全氮、碱解氮、铵态氮、硝态氮均呈现明显的动态变化,种植距瓣豆绿肥覆盖与野生杂草生长覆盖的橡胶林土壤氮变化趋势一致。土壤全氮随时间逐渐下降,碱解氮含量先升后降,铵态氮和硝态氮含量变化幅度较大。橡胶林土壤全氮和碱解氮含量呈现表层(0～20cm)>中层(20～40cm)>底层(40～60cm)的趋势,且未割胶处理全氮和碱解氮含量>割胶处理,而保护带为距瓣豆绿肥覆盖的割胶橡胶林>杂草生长覆盖的橡胶林。距瓣豆绿肥覆盖的保护带土壤硝态氮含量高于杂草生长覆盖。碱解氮与铵态氮含量呈显著的负相关、与硝态氮呈显著正相关。割胶橡胶林土壤氮养分含量最低。橡胶林土壤种植豆科距瓣豆绿肥能够改善土壤氮素肥力。     

石灰性土壤微生物量碳、氮与土壤颗粒组成和氮矿化势的关系

以黄土高原土壤类型和土壤肥力差异较大的25个农田石灰性耕层土壤为供试土样,研究了土壤微生物量碳（BC）、微生物量氮（BN）与土壤氮素矿化势（NO）、全氮（TN）、有机碳（OC）及土壤颗粒组成的关系．结果表明：BC、BN与TN、OC呈极显著正相关（P〈0．01）,表明BC、BN与土壤肥力关系密切,可作为评价土壤质量的生物学指标．BC、BN与NO均呈高度正相关,相关系数分别为0．665和0．741（P〈0．01）．BC、BN、TN、OC、NO与土壤物理性粘粒（〈0．01mm）呈显著或极显著正相关,而与物理性砂粒（〉0．01mm）呈显著或极显著负相关,与物理性粘粒和砂粒比值呈显著或极显著正相关,表明土壤有机质主要通过与土壤物理性粘粒复合而形成有机无机复合体．     

典型喀斯特小流域土壤有机碳和全氮空间格局变化及其对退耕还林还草的响应

基于定点回顾实验设计,通过对比分析2005年初(退耕还林还草初期)和2014年底典型喀斯特峰丛洼地小流域土壤碳氮格局变化,探讨石漠化治理工程实施后,植被恢复对土壤碳氮积累和碳氮空间格局的影响。研究结果发现:退耕还林还草10a后,示范区土壤有机碳(SOC)含量显著增加1.3g/kg,但土壤全氮含量无显著变化;就空间格局而言,退耕还林还草初期土壤碳氮高值聚类区主要分布在坡脚旱地和荒地(荒草)类型区,退耕还林还草10a后其高值聚类区主要分布在荒地(灌丛和荒草)类型区,而10a前后土壤碳氮的低值聚类区始终分布在洼地旱地类型区;2005年和2014年土壤有机碳半变异函数的拟合模型相同,均为球状模型,在退耕还林还草10a后空间异质性增强,土壤有机碳的空间格局受土壤母质和植被结构的影响增强;而土壤全氮半变异函数的拟合模型不同,由指数模型变为球状模型,在退耕还林还草10a后空间异质性减弱,土壤全氮的空间格局受随机因素影响增强。研究结果对石漠化区域土地利用结构的优化调整具有重要的科学参考和实践指导意义。     

川西亚高山不同演替阶段天然次生林土壤碳氮含量及酶活性特征

为了解次生林自然更新演替过程中土壤碳氮含量及酶活性的变化规律, 采用空间代替时间的方法, 在川西亚高山米亚罗林区选取环境条件基本一致的20世纪60、70和80年代采伐迹地自然更新演替的次生林(60-NSF、70-NSF和80-NSF)和岷江冷杉(Abies faxoniana)原始林(对照, CK)为对象, 研究了表层(0-20 cm)土壤碳氮含量和土壤酶活性的关系。结果表明: 表层土壤有机碳(SOC)、可溶性有机碳(DOC)、轻组有机碳(LFOC)含量均随森林植被更新演替呈显著降低趋势, 而全氮(TN)和可溶性有机氮(DON)含量则表现为60-NSF < 80-NSF < 70-NSF, 但70-NSF和80-NSF间差异不显著; 次生林表层土壤有机碳氮及其活性组分含量均低于CK, 其中80-NSF的DOC和DON含量与CK差异不显著。次生林的β-葡萄糖苷酶(βG)、β-N-乙酰氨基葡萄糖苷酶(NAG)和多酚氧化酶(PHO)活性均显著低于CK, 纤维素水解酶(CBH)和过氧化物酶(PEO)活性与CK无显著差异; 天然次生林中, 60-NSF的βG和CBH活性显著低于70-NSF和80-NSF; 80-NSF的NAG活性显著高于60-NSF和70-NSF; 4种林型之间的PEO活性无显著性差异。Pearson相关分析和冗余分析显示, 土壤TN、LFOC和DOC含量与土壤酶活性显著相关, 其中TN含量解释了酶活性变化的65.4%, 说明土壤氮含量变化可能会影响到土壤碳的水解酶活性, 同时也表明土壤微生物优先利用易分解碳和氮。因此, 次生林近60年的天然更新演替引起了TN、LFOC及DOC含量的显著下降, 导致表层土壤某些胞外酶(如βG、CBH和NAG)活性降低。从土壤酶活性角度看, 岷江冷杉原始林比早期演替阶段的次生林(<60 a)更有利于川西亚高山高海拔森林生态系统的碳氮循环。     

菌渣化肥配施对稻田土壤微生物量碳氮和可溶性碳氮的影响

菌渣作为一种养分丰富的有机物料还田,可减少化肥施用,同时保持土壤肥力;而土壤微生物量碳、氮和可溶性碳、氮是土壤活性碳氮库的重要组成部分,其含量和比例变化对土壤肥力均具有重要作用。因此,探讨不同比例菌渣化肥配施对土壤微生物量碳、氮及可溶性碳、氮的影响,评价菌渣在优化土壤肥力方面的生态作用具有重要意义。本研究在水稻田间定位试验条件下,设置3个化肥水平(C) 0%、50%、100%,菌渣相对用量(F) 0%、50%、100%,共9个处理,分析了各处理土壤微生物量碳(MBC)、氮(MBN)和可溶性碳(DOC)、氮(DON)的变化特征,及其占土壤有机碳(SOC)和全氮(TN)的比例与相关关系。结果表明:菌渣化肥配施后,微生物量碳和可溶性碳、氮均在C100F50最高,微生物量氮在C50F100最高,与不施肥处理相比,分别显著增加了49.40%、43.65%、83.52%、207.19%;MBC/SOC和DOC/SOC均随着菌渣化肥配施量的增加而减少,MBN/TN和DON/TN均在C100F50最高。相关分析表明,MBC、DOC与SOC,MBN与TN均呈极显著正相关,DON和TN呈显著正相关。总体来讲,菌渣化肥配施能够显著提高土壤微生物量碳、氮和可溶性碳、氮含量,但不是随着用量的增加一直呈增加趋势,高量菌渣或者化肥下会有降低趋势;菌渣化肥配施降低了土壤微生物量和可溶性碳氮比,因此适宜的菌渣化肥配施是提高土壤有机碳周转速度、微生物活性及其氮素供应能力和有效性的最佳选择。     

晋西北黄土高原丘陵区不同土地利用方式下土壤碳氮储量

对晋西北黄土高原丘陵区杨树-小叶锦鸡儿人工林、小叶锦鸡儿人工灌丛、杨树人工林、撂荒地和农田5种土地利用方式下土壤碳氮储量进行研究.结果表明: 不同土地利用方式下土壤碳氮含量、碳氮密度和碳氮储量存在显著差异.5种土地利用方式0～20 cm表层土壤碳氮含量和碳氮密度均显著大于20～40 cm和40～60 cm土层.5种土地利用方式同一土层碳氮含量和碳氮密度大小为: 杨树-小叶锦鸡儿人工林>小叶锦鸡儿人工灌丛>杨树人工林>撂荒地>农田;0～60 cm土层土壤有机碳储量大小为:杨树-小-叶锦鸡儿人工林(30.09 t·hm^-2)>小叶锦鸡儿人工灌丛(24.78 t·hm^-2)>杨树人工林(24.14 t·hm^-2)>撂荒地(22.06 t·hm^-2)>农田(17.59 t·hm^-2);土壤氮储量与有机碳储量变化规律相似,杨树-小叶锦鸡儿人工林0～60 cm土层土壤氮储量(4.94 t·hm^-2)最高,其次是小叶锦鸡儿人工灌丛(3.53 t·hm^-2)、杨树人工林(3.51 t·hm^-2)和撂荒地(3.40 t·hm^-2),农田土壤氮储量(2.71 t·hm^-2)最低.杨树-小叶锦鸡儿人工林和小叶锦鸡儿人工灌丛是晋西北黄土高原丘陵区植被建设和生态恢复过程中较好的两种土地利用方式.