长白山低山区森林土壤有机碳及养分空间异质性

以吉林延边汪清林业局金仓林场境内森林土壤为对象,采用多元线性回归方法和地统计学回归克里格方法,研究了土壤有机碳及养分的垂直分布规律,预测了其空间分布,并对预测结果进行插值.结果表明: 0～60 cm深度土壤有机碳密度为(16.14±4.58) kg·m^-2.随土壤深度增加,土壤有机碳含量、有机碳密度以及土壤全N、全P、全K、有效P及速效K含量都呈减小趋势,其中不同土层间土壤有机碳含量、有机碳密度差异显著(P<0.01).0～60 cm土层土壤有机碳含量和碳密度的拟合方程中,地形因子中高程和坡向余弦值是最优的拟合因子,方程的决定系数分别为0.34和0.39(P<0.01).0～20和0～60 cm土层的半方差函数模型分别为高斯模型和指数模型,利用回归克里格插值方法得到土壤有机碳的空间分布图.与普通克里格法相比,回归克里格法的空间预测精度改进了18%～58%.利用回归克里格插值方法预测了土壤全N的空间分布特征.     

澜沧江中游山地不同土地利用对土壤有机碳的影响及预测

基于2011年实地采集的210个表层（0～20 cm）土壤样本,研究了澜沧江中游山地4种典型土地利用类型土壤有机碳含量的空间分布差异.利用相关性分析研究土壤有机碳含量与土地利用类型、地形因子、归一化植被指数之间的关系,采用多元线性回归模型和克里格插值模型预测澜沧江中游山地有机碳含量分布.结果表明： 研究区4种土地利用类型表层土壤有机碳含量的大小依次为：林地>灌丛>草地>农田.土地利用类型、坡向、坡度和平面曲率均是影响土壤有机碳含量的重要因素.多元回归模型比地统计学模型对山地生态系统土壤有机碳的预测效果更好.     

海南尖峰岭热带山地雨林土壤有机碳密度空间分布特征

森林土壤有机碳是陆地碳库的重要组成部分,在碳循环中有着重要的作用。研究热带雨林土壤性质的空间异质性对于深入分析热带雨林植被分布格局与土壤的关系,促进热带雨林的保护等具有重要指导意义。在海南岛尖峰岭热带山地雨林60 hm2大样地内采用野外布点采样、实验室测定和地统计学分析相结合的方法,定量研究了土壤有机碳密度在局域范围内的空间异质性及分布特征。研究结果表明:(1)A(0—10 cm)、B(10—30 cm)、C(30—60 cm)3层土壤有机碳平均密度分别为2.699、2.782、2.434 kg/m2,A、B两层差异性不显著,与C层差异性显著(P0.05);(2)不同层次土壤有机碳密度模型交叉验证结果表明:A层拟合的半方差函数最适模型为指数模型,B、C两层为球状模型;3层土壤有机碳密度的变程分别为:54.2、70.9、97.2 m;块金值与基台值比值分别为:0.512、0.708、0.882,表明A、B两层属中等程度变异,C层具有较大的块金值,属于弱变异,说明在小尺度范围具有更明显的空间异质性,也说明不同层次土壤有机碳密度具有不同程度的空间自相关性;Person相关性分析表明不同层次土壤有机碳密度之间具有不同的相关性:A层与B层及C层之间的相关性要小于B层和C层之间的相关性,说明热带雨林中土壤有机碳密度表层与下层受到不同生态过程的控制。(3)普通克里格插值及绘制的空间分布轮廓图表明:在研究尺度上A、B两层不同深度的土壤有机碳密度的空间分布具有一定的一致性,空间异质性明显,呈斑块状分布;C层空间异质性较弱,具有一定的连续性,呈条带状分布;(4)地形引起的水热分配是影响不同层次土壤有机碳密度空间分布格局的一个重要因素。     

基于协同克里格的橡胶园土壤速效钾空间变异性

选取有效变量的协同克里格方法能够提高县域尺度橡胶园土壤速效钾的空间预测精度,对橡胶树精准施肥管理具有重要意义。本研究以海南省白沙县橡胶园0～20 cm耕层土壤为对象,采用地统计学分析土壤速效钾的空间变异特征,运用相关分析筛选显著的特征变量,并比较不同变量的协同克里格(COK)空间插值精度。结果表明: 研究区土壤速效钾平均含量为44.65 g·kg^-1,总体处于缺乏状态;变异系数为52.6%,属中等变异强度;块金效应为12.5%,存在较强的空间自相关。有机质、高程与土壤速效钾含量关系密切,均呈极显著相关;有机质(COK₁)、高程(COK₂)、有机质+高程(COK₃)3种协变量的COK空间插值预测精度均高于普通克里格法(OK),交叉验证模型拟合精度为COK₁>COK₃> COK₂>OK;拟合精度与协变量选取的数量不呈正比,选取相关性更高的协变量更有利于反映区域土壤属性的空间异质性。研究区土壤速效钾含量具有西北部较高、中偏东部地区较低的分布特点。研究结果为今后开展橡胶园土壤钾素管理提供了理论依据。     

基于GWR模型的伊河流域土壤有机碳空间分布特征及影响因素分析

土壤有机碳作为陆地碳库主体,其分布特征及与驱动因素的空间关系对土壤碳周转过程有重大影响。通过野外调查、采样和室内分析,基于地理加权回归（GWR）模型结合9个环境和土壤变量,建模分析伊河流域土壤有机碳空间分布状况,以及影响其分布的主要因素。研究发现,流域表层土壤有机碳在3.37-38.34 g/kg之间,上、中、下游有机碳分布存在空间差异,其中上游差异最大,下游差异最小。相关分析表明,有机碳与土壤理化性质相关性显著,与年平均气温以外的环境因子相关性不显著。GWR模型较好地预测了伊河流域土壤有机碳空间分布,局部决定系数在0.49-0.64之间,自下游到上游,决定系数逐步升高,对上游的预测精度最高。分析发现,在海拔较高的中上游区域,土壤有机碳含量主要受立地环境、成土母质和地表覆盖的影响;在中上游低山丘陵区,人类活动和环境因素共同影响了土壤有机碳含量;在中下游平原区农业活动和化肥投入是造成土壤有机碳含量较高的主要因素。研究揭示了各因素对有机碳影响的空间分异特征,可为伊河流域土壤生态系统的合理发展和管理提供依据。     

基于辅助环境变量的土壤有机碳空间插值——以黄土丘陵区小流域为例

利用普通克里格法(OK)、反距离加权法(IDW)、径向基函数法(RBF)、基于土地利用类型修正的普通克里格法(OK_LU)4种插值方法,对黄土丘陵羊圈沟小流域的土壤有机碳含量进行空间插值。预测结果的准确性通过Pearson相关系数(R),平均绝对误差(MAE),均方根误差(RMSE),准确度(AC)来评价。研究结果表明:(1)在前3种常规空间插值方法中,OK对刻画区域土壤有机碳的空间分布趋势效果最佳,其预测MAE值和RMSE值均为最小,Pearson相关系数(R)和准确度(AC)最大,说明其预测结果的准确性最好、预测的极端误差也最小;其次为RBF;IDW预测的效果最差。(2)OK_LU在空间特征表达方面能够更好地反映复杂地形区的局部变异,其插值结果的精度相比OK有一定程度的提高,其平均绝对误差(MAE)从0.900%降到了0.567%,均方根误差(RMSE)从1.101%降到了0.777%,Pearson相关系数(R)从0.4026提高到0.5589,准确度(AC)从0.9081提高到0.9505。综合比较,在黄土丘陵地区,OK_LU能使插值结果的精度有较大提高,是土壤有机碳空间制图的有效途径。     

红壤区土壤有机质和全氮含量的空间预测方法

如何利用有限的土壤采样点准确预测土壤属性一直是研究的热点。近些年来,结合辅助信息的克里格空间插值应用广泛,但将土地利用类型信息作为辅助变量提高预测精度的研究鲜有报道。以中国南方红壤丘陵区的余江县为案例区,用网格法采集254个土壤样品,通过普通克里格(OK)和以土地利用方式为辅助变量的克里格(KLU)方法对土壤有机质(SOM)和土壤全氮(STN)进行空间预测,并通过102个验证点比较了两种方法的预测精度。分析表明KLU对SOM和STN的预测值与实测值的相关系数(rSOM=0.786,rSTN=0.803)明显高于OK(rSOM′=0.224,rSTN′=0.307);OK对SOM和STN的预测RMSE分别为12.48g.kg-1和0.64g.kg-1,而KLU的预测RMSE分别为6.86g.kg-1和0.37g.kg-1,仅为前者的55%和58%。可见,KLU对研究区SOM和STN的预测精度均大幅提高。同时分析也表明,KLU对不同土地利用方式SOM和STN预测精度的提高幅度存在差异,其中对旱地预测精度的提高幅度最大,对林地预测精度的提高幅度最小,水田则介于两者之间。研究表明,KLU是南方红壤丘陵区进行SOM和STN空间预测的现实和高效方法。     

中国陆地生态系统土壤有机碳变化研究进展

通过文献资料, 对中国陆地生态系统土壤有机碳变化研究进行评述. 20世纪80年代初至21世纪初, 中国森林、草地、灌丛和农田土壤有机碳库合计年均增加(71±19) Tg/a, 三江平原沼泽湿地垦殖导致土壤有机碳损失(6±2) Tg/a. 该结果存在极大的不确定性, 尤其是对森林、灌丛和草地碳库变化的估计. 未来研究需重点关注土地利用变化及其碳源、碳汇效应, 放牧管理对草地土壤有机碳库的影响, 灌丛和非森林树木(经济林、防护林及四旁绿化造林)土壤有机碳变化估算, 深层土壤有机碳变化的测定和估算, 中国土壤的固碳潜力及陆地生态系统碳收支模型开发.     

西南喀斯特石漠化生态系统土壤有机碳分布特征及其影响因素

喀斯特石漠化已成为制约我国西南地区社会经济可持续发展最严重的生态地质环境问题,其恢复重建已成为我国社会经济建设中一项重要内容。土壤有机碳作为土壤质量评价的重要指标,可以综合反映土地生产力、环境健康功能,另一方面土壤有机碳也间接影响了陆地生物碳库,是陆地生态系统碳平衡的主要因子,它的转化和积累变化直接影响全球碳循环动态,已成为生态科学领域研究的热点之一。系统的总结了西南喀斯特石漠化地区不同土地覆被/土地利用、不同等级石漠化环境土壤有机碳的空间和季节分布特征。结合前人研究成果,进一步分析了影响喀斯特石漠化地区土壤有机碳分布的自然(气候、地形与土壤性质、植被等)和人为(土地覆被/土地利用变化、农业管理措施等)各因素,并提出增加喀斯特石漠化地区土壤有机碳含量的对策。研究结果为喀斯特石漠化退化生态系统恢复重建、石漠化地区土壤综合利用、增加碳截存应对全球碳循环减源增汇等提供了重要的科学参考。     

农田生态系统土壤有机碳库及其影响因子

土壤有机碳(SOC)的数量和质量在很大程度上与维持和提高土壤肥力密切相关。农田生态系统土壤碳库研究一直是农业、生态和环境领域的一个主要方向。土地利用、耕作、作物类型、种植密度、灌溉、施肥以及其他人为活动等,对农田生态系统土壤有机碳库的变化均能产生影响。本文综合评述了农田生态系统土壤有机碳库及其影响因子,土壤碳截获潜力,维持和提高土壤有机碳库的措施,以及农田土壤碳截获在温室气体减排及气候变化中的潜在作用等,最后提出了农田生态系统土壤有机碳库研究的主要方向。     

毛乌素沙地区域尺度生物结皮有机碳

生物结皮在旱区荒漠养分循环和碳氮固存等生态系统功能方面发挥着重要作用,尤其能通过光合作用固定CO₂,从而提高土壤有机碳含量。目前有关区域尺度生物结皮土壤有机碳认知的缺乏在一定程度上制约了土壤碳库的精准预测。本研究选取毛乌素沙地全域(4.22万km²)内45个样地,测算了藓结皮和藻结皮两类典型生物结皮及其下土壤的有机碳含量(SOC)和密度(SOCD),并结合气候、土壤和植被等指标,深入探讨了区域尺度下生物结皮有机碳的空间分布特征及其主控因素。结果表明: 1)与裸沙相比,生物结皮显著提升了土壤有机碳含量和密度,且藓结皮及其下土壤有机碳含量(4.93 g·kg^-1)和密度(0.41 kg·m^-2)均高于藻结皮(1.89 g·kg^-1、0.18 kg·m^-2)。2)区域尺度上,生物结皮的有机碳含量和密度具有明显的空间分布特征,呈现出由东北-中部、西部-东南方向递减的带状分布与块状镶嵌分布。3)生物结皮及其下土壤有机碳含量和密度主要受气候、土壤和植被的综合影响,并因生物结皮类型而异,藓结皮主要受年均最高温和蒸散力的影响,而藻结皮主要受水蒸气分压的影响。     

土地利用和环境因子对表层土壤有机碳影响的尺度效应——以陕北黄土丘陵沟壑区为例

土壤表层有机碳对土地利用和环境因子的变化非常敏感,并具有尺度变异特征。研究不同尺度上表层土壤有机碳的空间分布及其与土地利用与环境因子的关系对于评价黄土丘陵沟壑区表层土壤有机碳状况具有重要意义。选择黄土丘陵沟壑区安塞集水区和集水区内典型小流域——沐浴小流域作为研究区,探讨两个尺度上,表层土壤有机碳的分布特征及其与土地利用、环境因子的关系。结果表明:(1)土地利用方式对有机碳的影响在不同尺度上差异明显,对于不同利用方式下的有机碳含量,沐浴小流域从高到低依次是荒草地林地灌木林地耕地,安塞集水区则依次为林地灌木林地耕地荒草地;(2)对于不同利用方式下的土壤有机碳密度,沐浴小流域从高到低依次是荒草地林地耕地灌木林地,安塞集水区则是林地耕地荒草地灌木林地;(3)在沐浴小流域和安塞集水区两个尺度上,坡向、坡度和植被盖度均与有机碳含量和有机碳密度正相关,而相对海拔、土地利用与有机碳密度负相关;(4)在小流域尺度上,海拔高度、坡位、土地利用与有机碳含量负相关,坡位与有机碳密度负相关,但是在集水区尺度上,相关性则与此相反。     

土地利用变化对土壤有机碳的影响研究进展

土壤有机碳是陆地碳库的重要组成部分,也是当前全球碳循环和全球变化研究的热点。土地利用/覆被变化及土地管理变化通过影响土壤有机碳的储量和分布,进而影响温室气体排放和陆地生态系统的碳通量。研究土地利用变化影响下的土壤有机碳储量及其动态变化规律,有助于加深理解全球气候变化与土地利用变化之间的关系。在阅读国内外有关文献的基础上,分别从土地利用及其管理方式变化的角度,概括了土地利用变化对土壤有机碳的影响过程与机理;针对当前研究的两大类方法,即实验方法和模型方法,分类详细介绍了它们各自的特点以及存在的一些问题。在此基础上,提出今后土地利用变化对土壤有机碳影响研究的发展趋势。     

不同土地利用类型下土壤有机碳含量的高光谱反演

不同土地利用类型下土壤光谱信息存在差异,了解不同土地利用类型下合适的建模方法可以高效准确地进行土壤有机碳含量反演。本研究以江西省奉新县中北部林地、耕地和园地3种土地利用类型共248个土壤样本为对象,首先对土壤原始光谱反射率曲线使用Savitzky-Golay(SG)滤波去噪并进行10 nm重采样减少数据冗余,之后采用偏最小二乘回归(PLSR)、基于网格搜索法的支持向量机回归(GRID-SVR)和基于粒子群算法的支持向量机回归(PSO-SVR)3种方法分别构建土壤有机碳含量的反演模型。结果表明: 构建单一土地利用类型反演模型时,PLSR方法在林地、耕地和园地的相对分析误差(RPD)分别为1.536、1.315和1.493,采用GRID-SVR方法时,其RPD分别提升0.150、0.183和0.502。采用PSO-SVR方法时精度最高,相较GRID-SVR方法,其林地、耕地和园地的RPD分别提高20.8%、10.0%和2.7%,林地和园地的RPD分别为2.036和2.049,可以极好地预测土壤有机碳含量,耕地的RPD为1.647,可以对土壤有机碳含量进行粗略估测。PSO-SVR方法对不同土地利用类型土壤有机碳反演效果最优,林地和园地土壤有机碳含量的反演精度相近且高于耕地。研究区不同土地利用类型对土壤有机碳含量的反演结果存在一定的影响,今后可以考虑在反演土壤有机碳时分不同土地利用类型进行建模。     

快速城市化地区住宅用地表层土壤有机碳的变异性及其影响因素——以福州南台岛为例

在高分辨率影像提取福州市南台岛(仓山区)住宅用地的基础上,从覆盖研究区的30m×30m网格中随机选择50个样方进行表层土壤取样,进而分析这一快速城市化地区住宅用地表层土壤有机碳密度(Soil organic carbon density,SOCD)的变异特征及其影响因素。结果表明:城市地区住宅用地在剧烈的人类活动干扰下,土壤呈现明显的空间变异特征,其SOCD平均值为33.814t/hm~2,变异系数达72.8%,其中郊区村镇住宅用地0—20cm土层的SOCD高于城市居住用地72%,预示着村镇就地城市化后将造成土壤碳储量的下降;然而,表层土壤有机碳含量与密度在建成时间为0—5年和5—10年的城市住宅小区间无显著差异,只有住宅建成时间达到10—15年才有显著提高。基于湿度、热度、绿化率与物业管理费等因子构建的城市住宅区绿化环境管理质量指标,与城市居住区表层土壤有机碳含量及密度存在显著正相关,与土壤容重呈显著负相关,成为快速城市化地区影响SOCD变异的另一主要因素。     

Distinct controls over the temporal dynamics of soil carbon fractions after land use change

Soil organic carbon (SOC), the largest terrestrial carbon pool, plays a significant role in soil‐related ecosystem services such as climate regulation, soil fertility and agricultural production. However, its fate under land use change is difficult to predict. A major issue is that SOC comprised of numerous organic compounds with potentially distinct and poorly understood turnover properties. Here we use spatiotemporal measurements of the particulate (POC), mineral‐associated (MOC) and charred SOC (COC) fractions from 176 trials involving changes in land use to assess their underlying controls. We find that the initial pool sizes of each of the three fractions consistently and dominantly control their temporal dynamics after changes in land use (i.e. the baseline effects). The effects of climate, soil physicochemical properties and plant residues, however, are fraction‐ and time‐dependent. Climate and soil properties show similar importance for controlling the dynamics of MOC and COC, while plant residue inputs (in term of their quantity and quality) are much less important. For POC, plant residues and management practices (e.g. the frequency of pasture in crop‐pasture rotation systems) are substantially more important, overriding the influence of climate. These results demonstrate the pivotal role of measuring SOC composition and considering fraction‐specific stabilization and destabilization processes for effective SOC management and reliable SOC predictions.     

Networking our science to characterize the state,vulnerabilities, and management opportunities of soil organic matter

Soil organic matter (SOM) supports the Earth's ability to sustain terrestrial ecosystems, provide food and fiber, and retains the largest pool of actively cycling carbon. Over 75% of the soil organic carbon (SOC) in the top meter of soil is directly affected by human land use. Large land areas have lost SOC as a result of land use practices, yet there are compensatory opportunities to enhance productivity and SOC storage in degraded lands through improved management practices. Large areas with and without intentional management are also being subjected to rapid changes in climate, making many SOC stocks vulnerable to losses by decomposition or disturbance. In order to quantify potential SOC losses or sequestration at field, regional, and global scales, measurements for detecting changes in SOC are needed. Such measurements and soil‐management best practices should be based on well established and emerging scientific understanding of processes of C stabilization and destabilization over various timescales, soil types, and spatial scales. As newly engaged members of the International Soil Carbon Network, we have identified gaps in data, modeling, and communication that underscore the need for an open, shared network to frame and guide the study of SOM and SOC and their management for sustained production and climate regulation.