祁连山区土壤砂粒含量剖面分布模式及其影响因素

祁连山区是西北黑河流域的水源,理解祁连山区土壤颗粒组成的剖面分布模式及其与环境要素之间的关系,有助于进一步定量理解土壤中水、肥、气、热的运移和开展颗粒组成/质地的三维制图。以2012—2013年获取的深度≥1 m的69个代表性土壤剖面为对象,分析了含量变异最大的砂粒的剖面分布模式及其与海拔、坡度、坡向、年均降水、平面曲率、剖面曲率、地形湿度指数、NDVI、土地利用、成土母质等环境变量之间的关系。结果表明:祁连山区砂粒含量的剖面分布模式可分为均一型、递增型、递减型、先增后减型、先减后增型和不规则型六类,但其很难用单一的环境变量来定量预测,其根源在于祁连山区成土母质复杂多样,加上复杂的地貌地形、土地利用等导致母质易发生运移而产生不连续性;对应复杂山区的土壤颗粒剖面分布模式的定量预测,还需从复合环境变量的角度进行深入的探索研究。     

基于环境变量的中国土壤有机碳空间分布特征

研究中国土壤有机碳(Soil Organic Carbon,SOC)的空间分布特征对SOC储量估算以及农业生产管理具有重要意义。以全国第二次土壤普查2473个土壤典型剖面的表层(A层)SOC含量为研究对象,探寻地形、气候和植被等环境因素对SOC空间异质性分布的影响;以普通克里格法为对照,利用地理加权回归、地理加权回归克里格、多元线性回归和回归克里格模型建立SOC空间预测模型;并分别绘制了中国SOC的空间分布预测图。结果表明:(1)SOC含量与年均降水量、年均温、归一化植被指数、高程以及地形粗糙指数呈极显著相关关系;(2)平均绝对估计误差、均方根误差、平均相对误差和皮尔逊相关系数等模型验证指标表明地理加权回归的预测精度优于其他模型,可以更好地绘制SOC在大尺度上的空间分布特征;(3)较高SOC含量主要分布在研究区东北部、西南部以及东南部,而西北部SOC含量普遍偏低。本文以期从大尺度上探讨土壤属性与环境变量之间的相关关系,为全国土壤属性的空间制图提供一定的解决方案和思路。     

藏东南色季拉山西坡不同植被土壤有机碳垂直分布特征及其影响因素

  【目的】  藏东南地区高山生态系统有巨大的土壤碳汇潜力，研究其不同生态系统下土壤有机碳 (SOC) 储存的变化特征及其影响因子，有助于深入了解青藏高原土壤碳循环及区域碳源汇平衡。  【方法】  本研究在西藏色季拉山西坡海拔3000～4600 m开展密集土壤采样，研究不同海拔高度下不同植被类型SOC的储存特征，并分析其关键影响因子。  【结果】  表层0—5 cm的SOC含量随海拔升高而增加，4个植被带SOC含量平均值表现为高寒草甸 (8.31% ± 0.77%) > 暗针叶林 (7.20% ± 0.90%) > 高寒灌丛草甸 (6.74% ± 0.80%) > 针阔混交林 (3.88% ± 0.46%)。在剖面5—10、10—15、15—20、20—30、30—40、40—60 cm各层SOC含量随海拔升高呈先增加后降低趋势，SOC含量在4种植被带的平均值表现为暗针叶林 > 高寒灌丛草甸 > 高寒草甸 > 针阔混交林。SOC含量随剖面深度增加而显著下降，高寒草甸和高寒灌丛草甸SOC垂直分布特征为表层聚集型，而针阔混交林和暗针叶林SOC垂直分布特征为普通递减型。剖面0—20、20—40、40—60 cm的SOC储量随海拔升高呈先增加后降低的特征。在表层0—20 cm高寒草甸SOC储量最高 (C 95.66 ± 4.81 t/hm2)；在剖面20—40和40—60 cm暗针叶林SOC储量最高，且其在整个0—60 cm剖面的SOC总储量在所有植被类型中最高 (C 199.14 ± 11.10 t/hm2)；针阔混交林SOC储量在剖面各层均为最低，且其在整个剖面的SOC总储量 (C 111.45 ± 10.30 t/hm2) 显著低于其他植被类型。剖面各层SOC储量与年平均温度、凋落物碳氮比呈显著负相关，而与海拔高度、年平均降水量和土壤含水量呈显著正相关。逐步回归显示土壤含水量是影响剖面各层以及整个剖面SOC储存的关键因子。随机森林模型对SOC储存的解释度为50.32%～65.82%，土壤含水量对表层土体SOC预测的相对贡献最高，年平均温度、年平均降水量和凋落物质量对各层SOC预测均有显著贡献，而植被类型对SOC预测的相对贡献随剖面加深而逐步增加。  【结论】  色季拉山西坡不同海拔高度下SOC的储存特征随不同植被类型和剖面深度而发生显著变化，环境因子(如土壤水分) 对表层土体SOC储存有关键影响，植被类型对深层土体SOC储量变化的预测有重要贡献。     

安徽省皖南山区农田表层土壤有机碳空间变异及其影响因素——以宣州区为例

以安徽省皖南山区宣城市宣州区为代表,运用统计学方法、地统计学方法和GIS技术研究了农田表层(0~20 cm)土壤有机碳(SOC)含量的空间分布及其影响因子。统计结果表明:研究区SOC含量为7.69±3.07 g kg-1,SOC变异系数为39.88%,属于中等变异程度。地统计分析结果表明,研究区SOC半方差模型为球状模型,存在中等的空间自相关性,随机性因子和结构性因子对其空间变异的影响同样重要。SOC含量在空间分布上表现为由东北向西南递减,大致呈斑块状分布。地形、土壤颗粒组成和秸秆还田是影响SOC空间变异的主要因素。     

安徽省几种主要土壤有机碳含量及其组分研究

研究了安徽省4种主要类型土壤(砂姜黑土、潮土、水稻土和红壤)有机碳(SOC)、可溶性有机碳(DOC)和微生物量碳(MBC)的含量剖面分布及其相互关系.结果表明,4种土壤SOC,DOC和MBC含量存在明显差异,但其剖面分布规律基本一致,表层含量较高.随着土壤层次加深而依次递减;表层土壤SOC含量顺序为:水稻土>砂姜黑土>潮土>红壤,DOC含量顺序为:砂姜黑土>潮土>水稻土>红壤,MBC含量顺序为:潮土>砂姜黑土>红壤>水稻土.DOC和MBC分别只占SOC的4.92%～18.97%和1.86%～5.68%.土壤SOC,DOC与MBC之间存在着密切的关系,3者之间的相关性均分别达到了10%,5%或1%的显著或极显著水平.     

江淮丘陵区农田表层土壤有机碳空间变异——以定远县为例

以安徽省江淮丘陵区农业大县滁州市定远县为代表,运用统计学方法、地统计学方法和GIS技术研究了农田表层(0~20 cm)土壤有机碳(SOC)含量的空间分布及其影响因子。统计结果表明:研究区2011年SOC含量为(10.96±3.63)g/kg,变异系数为33.12%,属于中等变异程度。地统计分析结果表明,研究区SOC半方差模型为指数模型,存在强烈的空间自相关性,SOC含量在空间分布上表现为由东至西先递减后递增,大致呈带状分布。土壤颗粒组成和秸秆还田是影响SOC空间变异的主要因素。     

大岗山流域土壤碳氮要素空间分布特征及影响因素

为了探究江西大岗山流域土壤碳氮要素的空间异质性分布规律,以该流域表层土壤为研究对象,基于GIS平台,建立土壤有机碳(SOC)和全氮(STN)与植被及地形因子的相关关系模型,从而分析流域土壤碳氮要素的空间分布特征及其影响因素:1)流域表层SOC和STN的平均值为25.55和1.61 g/kg,变异系数分别为64.16%和28.37%,均属于中等程度变异。2)植被和地形因子与SOC和STN具有较高的空间相关性,基于归一化植被指数(NDVI)、海拔和地形湿度指数的流域表层土壤构建了SOC和STN的空间分布图——碳氮要素分布均呈现由西北向东南逐渐减少的趋势。3)流域表层的SOC和STN与汇流动力指数和沉积物运移指数呈显著负相关关系,而与NDVI、海拔、坡度和地形湿度指数呈显著正相关关系。因此,植被和地形因子显著影响大岗山流域SOC和STN的空间异质性分布。研究结果可为我国南方红壤区森林植被土壤碳氮等要素的空间分布规律研究和水土流失综合治理效益的定量评价提供参考。     

青藏高原温泉地区土壤黏粒含量剖面分布模式及其影响因素

以青藏高原温泉地区作为研究区域,通过野外土壤调查,获取了58个深度大于1m的土壤剖面,分析了变异系数最大的黏粒剖面分布模式及其与气候、地形、植被和成土母质等环境变量之间的关系。结果表明:青藏高原温泉地区土壤砂粒含量最大,占80%以上,但黏粒的变异系数最大;温泉地区黏粒含量的剖面分布模式可分为递减型、先增后减型、先减后增型和不规则型4类;递减型分布模式的主控因子是坡度、坡向和冷季地温,先增后减型分布模式的主控因子是暖季和冷季地温,先减后增型分布模式的主控因子是高程、地形湿度指数和NDVI,不规则型分布模式的主控因子是地形湿度指数、平面曲率和高程。研究表明,青藏高原温泉地区气候和地形因素是影响土壤黏粒剖面分布模式的决定性因素。     

近30年安徽省耕地土壤有机碳变化及影响因素

利用安徽省第二次土壤普查和2010—2011年土壤数据,运用GIS空间分析方法,分析安徽省1980—2010年耕地土壤表层(0~20 cm)和1 m土体中有机碳密度(Soil Organic Carbon Density,SOCD)和储量时空变化特征,并探讨了农业管理措施与SOC变化的关系。结果表明:1980—2010年全省耕地剖面的表层SOCD平均值增加了0.28 kg m~(-2),1 m土体中SOCD平均值减少了0.42 kg m~(-2)。空间分布上,近30年间耕地表层SOCD在空间上呈现北增南减的趋势,增幅总体上由北向南依次减小;1 m土体中SOCD总体上中部增南部减;全省68%的耕地SOCD增加。1980—2010年全省耕地表层SOC储量增加35.30×10~9 kg,1 m土体中SOC储量增加18.12×10~9 kg;淮北平原和江淮丘陵岗地的耕地SOC储量增加,其余区域SOC储量减少。各县市SOC变化与作物根系中的有机物质含量显著正相关,表明肥料的大量使用增加了作物的秸秆和根系中的有机物质含量,增加了土壤中的有机物质的输入,促进了耕地SOC的累积。     

黄土丘陵区草地表层土壤固碳特征及影响因素

采用野外调查与室内分析相结合的方法,分析了黄土丘陵区长芒草(Stipa bungeana)、白羊草(Bothriochloa ischaemum)草地表层(0—20cm)土壤有机碳(SOC)及其与地形、土壤、植被等因子的相关性,以期揭示自然恢复过程土壤固碳特征及显著影响因子。结果表明,不同恢复年限长芒草群落土壤表层SOC平均含量14~18a显著增加,年均增加量为0.295g/kg;18~26a增加平缓,年均增加量为0.186g/kg;26~45a略微下降,33,45aSOC平均含量分别低于26a(8.92%,3.18%),差异均不显著。白羊草群落则表现25~40a平缓增加,年均增加量为0.054g/kg,40~45a以上显著增加,40aSOC平均含量低于45a以上29.38%,差异显著(p0.05)。不同土层剖面,SOC含量均表现为土层0—10土层10—20cm。土壤总SOC密度变化趋势与SOC平均含量一致。相关分析表明,长芒草、白羊草群落SOC平均含量随着恢复年限、地上生物量、地下生物量、全氮的增加而增加,随着海拔、容重的增加而减小。随着恢复年限的增加,长芒草、白羊草群落土壤表层SOC存在明显固存效应,海拔、恢复年限、地上生物量、地下生物量、全氮、容重为显著影响因子。     

干旱半干旱区农田土壤碳垂直剖面分布特征研究

以中国干旱半干旱区农田土壤为研究对象,通过收集自然农田和长期定位站点(178个剖面,0~100 cm土层)农田土壤碳的数据并对其进行整合,分析了农田土壤有机碳和无机碳含量的垂直剖面分布特征及其影响因素。结果表明,随土层深度增加,农田土壤有机碳呈下降趋势,表层含量高于底层;不同地区农田土壤无机碳含量变化趋势不一,随土壤深度增加整体呈现升高的趋势,但是也有一些地区呈现下降趋势。土壤剖面深度为100 cm的农田土壤有机碳和无机碳密度平均值分别为8.33和15.83 kg m-2,农田土壤无机碳储量大约是土壤有机碳的2倍。土壤深度为0~30 cm的有机碳占100 cm总有机碳含量的45%,无机碳仅占100 cm总无机碳含量的29%;土壤无机碳主要集中在30~100 cm土层,占100 cm总无机碳含量的71%,远高于有机碳在此土层占100 cm总有机碳含量的百分比(55%)。综合自然农田和长期定位站点农田土壤碳的数据,土壤容重与土壤p H是影响农田土壤有机碳和无机碳分布特征的重要因素:自然农田土壤有机碳与土壤p H(R2=0.61,p0.01)和土壤容重(R2=0.64,p0.01)呈显著负相关;长期定位站点土壤无机碳与土壤p H(R2=0.56,p0.01)和土壤容重(R2=0.63,p0.01)呈显著正相关。中国干旱半干旱区农田土壤有机碳和无机碳的分布特征与影响因素,将为陆地生态系统碳储量估算提供数据基础与理论支撑。     

成都典型区水稻土有机碳组分构成及其影响因素研究

农田生态系统土壤有机碳对农业生产、生态平衡和全球气候变化至关重要,有机碳组分构成及平均驻留时间对深入了解土壤有机碳特征及演变规律意义重大。通过土壤呼吸培养实验和三库一级动力学方程,模拟分析了成都典型区水稻土有机碳组分构成特征;利用土壤定量化属性与有机碳各组分相关及回归分析,建立研究区土壤有机碳各组分预测模型。结果表明,有机碳组分的活性碳、慢性碳和惰性碳含量在表层(0~20 cm)分别为0.42、6.13、11.43 g kg-1,均高于亚表层(20~40 cm)的0.23、4.09、7.50 g kg-1,两土层间有机碳组分含量具有显著性差异,但有机碳组分比例没有显著性差异。剖面(0~100 cm)有机碳组分含量随着深度增加而减小,活性碳和慢性碳比例随着深度增加而降低,惰性碳比例则随着深度增加显著升高。容重、全氮和全磷对有机碳各组分含量,质地对活性碳组分含量、比例及平均驻留时间,p H对慢性碳和惰性碳组分比例均具有显著影响;活性碳和惰性碳组分含量与土壤全氮、碳氮比、p H以及土壤细粉粒(0.02~0.002 mm)含量间存在显著线性关系,可用来预测水稻土有机碳各组分含量,研究结果对其他地区土壤有机碳各组分研究及预测具有积极启示作用。     

Priming effect and its regulating factors for fast and slow soil organic carbon pools: A meta-analysis

The priming effect (PE) plays a critical role in the control of soil carbon (C) cycling and influences the alteration of soil organic C (SOC) decomposition by fresh C input.However,drivers of PE for the fast and slow SOC pools remain unclear because of the varying results from individual studies.Using meta-analysis in combination with boosted regression tree (BRT) analysis,we evaluated the relative contribution of multiple drivers of PE with substrate and their patterns across each driver gradient.The results showed that the variability of PE was larger for the fast SOC pool than for the slow SOC pool.Based on the BRT analysis,67%and 34%of the variation in PE were explained for the fast and slow SOC pools,respectively.There were seven determinants of PE for the fast SOC pool,with soil total nitrogen (N) content being the most important,followed by,in a descending order,substrate C:N ratio,soil moisture,soil clay content,soil pH,substrate addition rate,and SOC content.The directions of PE were negative when soil total N content and substrate C:N ratio were below 2 g kg~(-1)and 20,respectively,but the directions changed from negative to positive with increasing levels of this two factors.Soils with optimal water content (50%–70%of the water-holding capacity) or moderately low pH (5–6) were prone to producing a greater PE.For the slow SOC pool,soil p H and soil total N content substantially explained the variation in PE.The magnitude of PE was likely to decrease with increasing soil pH for the slow SOC pool.In addition,the magnitude of PE slightly fluctuated with soil N content for the slow SOC pool.Overall,this meta-analysis provided new insights into the distinctive PEs for different SOC pools and indicated knowledge gaps between PE and its regulating factors for the slow SOC pool.     

冲积平原区土壤碳密度估算及其空间分布

冲积平原区通常具有复杂的剖面质地层次排列,为了准确估算冲积平原区土壤碳密度的空间分布特征,该文在华北冲积平原区的河北曲周县选取了121个土壤剖面,测定了各土层有机碳含量,构建了基于负指数函数的土壤有机碳垂向分布模型,结合地统计学方法绘制了该县土壤碳密度的空间分布图。结果表明,土壤有机碳含量随深度增加呈逐渐递减的趋势,各土层有机碳含量均属于中等变异程度。0~20和20~40 cm土壤有机碳空间连续性较好,它们的空间相关距离分别为14和3 km,而下层(40 cm)土壤有机碳均表现为纯块金效应结构。土壤有机碳垂向分布模型可以很好地描述剖面土壤有机碳含量的变化特征,且预测与实测的土壤有机碳含量的均方根误差仅为0.70 kg/m3,决定系数达到了0.95。曲周县土壤有机碳密度的空间分布总体表现为西北高东南低的趋势。其空间分布主要受土壤类型和质地的影响,其中潮土和盐化潮土的碳密度明显高于褐土化潮土,质地较细的土壤(轻壤、中壤和粘土)碳密度明显高于质地较粗的土壤(砂土和砂壤)。该研究为冲积平原区土壤碳密度的估算提供了一种新的方法。     

气候和土壤质地对中国东北地区旱地土壤有机碳影响的尺度效应

Understanding how spatial scale inffuences commonly-observed effiects of climate and soil texture on soil organic carbon (SOC) storage is important for accurately estimating the SOC pool at different scales. The relationships among climate factors, soil texture and SOC density at the regional, provincial, city, and county scales were evaluated at both the soil surface (0-20 cm) and throughout the soil profile (0-100 cm) in the Northeast China uplands. We examined 1022 profiles obtained from the Second National Soil Survey of China. The results indicated that the relationships between climate factors and SOC density generally weakened with decreasing spatial scale. The provincial scale was optimal to assess the relationship between climate factors and SOC density because regional differences among provinces were covered up at the regional scale. However, the relationship between soil texture and SOC density had no obvious trend with increasing scale and changed with temperature. There were great differences in the impacts of climate factors and soil texture on SOC density at different scales. Climate factors had a larger effect on SOC density than soil texture at the regional scale. Similar trends were seen in Heilongjiang and eastern Inner Mongolia at the provincial scale. But, soil texture had a greater effect on SOC density compared with climate factors in Jilin and Liaoning. At the city and county scales, the inffuence of soil texture on SOC density was more important than climate factors.     

干旱荒漠区人工梭梭林土壤碳氮磷密度与生态化学计量特征

为了阐明人工梭梭林土壤碳氮磷密度及其生态化学计量特征演变规律,以吉兰泰荒漠区不同林龄(3,6,11,16年)人工梭梭林为研究对象,分析0—20,20—40,40—60 cm土层土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)、全磷(TP)密度和生态化学计量特征。结果表明:(1)4种林龄人工梭梭林0—60 cm土层SOC、TN含量及其密度随林龄增加而升高,而TP含量及其密度随林龄增加而降低。其中,3,6年梭梭林SOC、TN含量及其密度随土层深度增加而升高,TP含量及其密度则与之相反;11,16年梭梭林SOC、TN、TP含量及其密度随土层深度增加而降低。(2)4种林龄梭梭林土壤C∶N、C∶P、N∶P分别为2.24~9.21,1.59~7.05,0.56~0.81,均属于中等变异水平,且变异系数随林龄和土层深度增加逐渐减小,说明土壤C∶N、C∶P、[JP]N∶P趋于平稳状态。(3)林龄、土层深度及其交互作用显著影响SOC含量、SOC密度、C∶N、C∶P,对TN含量、TP含量、TN密度、TP密度、N∶P无显著影响。(4)土壤孔隙度(STP)与SOC密度呈显著正相关关系(P＜0.05),说明土壤孔隙度增加有助于SOC密度增加,提高土壤肥力。在干旱荒漠区建植梭梭林有利于提高土壤肥力,改善干旱荒漠区土壤环境。     

近30 a玛纳斯县北部土壤有机碳储量变化

研究玛纳斯县北部土壤有机碳时空变异特征,可以为当地土壤肥力管理提供理论依据。本文采用地统计学和GIS相结合的方法,研究了玛纳斯县北部地区1980-2011年间土壤有机碳的时空变异特征。研究结果表明:研究区32a来1m深土体土壤有机碳密度和储量呈现增加的趋势,分别较1980年二次土壤普查时增加1.81kg/m2和7.7×106kg;2011年0～20、>20～60和>60～100cm土壤有机碳质量分数平均值为5.74、4.44和2.17g/kg;0～20cm和>20～60cm土壤有机碳含量符合正态分布特征,相应土壤有机碳变异函数理论模型分别符合指数和球状模型;0～20cm土壤有机碳和>20～60cm土壤有机碳均具有中等程度的空间变异性,土壤有机碳的空间分布受土壤母质、地形等结构因素和耕作、施肥等随机因素的共同影响并呈现出南部和东北部高,中部地区偏低的分布特征;>60～100cm土壤有机碳呈现出南部高北部低的空间分布特征。本文获取了玛纳斯县北部地区土壤有机碳时空变异特征,该结果对研究区域土壤肥力管理具有重要意义。     

川西贡嘎山不同森林生态系统土壤有机碳垂直分布与组成特征

通过野外采样与室内实验相结合的方法,对川西典型亚高山不同海拔处暗针叶林、针阔混交林和常绿-落叶阔叶林3种森林类型表层土壤总有机碳（SOC）和活性有机碳的含量特征进行分析,旨在为亚高山生态系统土壤碳循环研究提供理论和数据支撑。结果表明：3种森林类型土壤中总有机碳含量（SOC）在44.21～179.98g·kg-1,表层（0-15cm）SOC含量大小顺序为针阔混交林＞常绿-落叶阔叶林＞暗针叶林,0-5cm土层SOC含量与活性有机碳含量均高于5-15cm土层,说明土壤有机碳具有土壤表聚现象。3种森林类型间SOC密度差异不显著,但不同森林类型土壤SOC密度沿土层的分布具有差别：与常绿-落叶阔叶林和暗针叶林相比,针阔混交林5-15cm土层SOC密度较高。土壤溶解性有机碳（DOC）、轻组分有机碳（LFOC）和微生物（MBC）含量均以针阔混交林最高,但其相对于SOC的比例则以暗针叶林最高,说明高海拔生态系统土壤活性有机碳有更大的累积,同时也暗示在气候变化背景下,高海拔生态系统可能具有更大的CO2排放风险。     

黄土高原坝地深层土壤有机碳稳定性研究

淤地坝作为黄土高原重要的碳储库,其深层土壤有机碳稳定性在很大程度上影响坝地土壤储碳能力和碳排放。以黄土丘陵区不同利用年限的坝地为对象,从坝地剖面土壤有机碳含量及其组分入手,研究不同利用年限、不同沉积深度下,土壤有机碳含量及其稳定性的变化特征和影响因素。结果表明：（1）坝地深层土壤有机碳（SOC）含量低于该区坡耕地表层土壤有机碳含量,并未呈现明显的有机碳富集现象。随利用年限增加,坝地SOC含量呈增加趋势。（2）不同利用年限坝地的SOC、易氧化碳（EOC）、微生物量碳（MBC）、水溶性碳（DOC）含量呈现出明显的表聚现象。MBC、DOC和EOC含量在土壤0—60 cm内较高。（3）相较于坝地浅层土壤而言,坝地深层土壤有机碳具有较高的稳定性,长期耕作会降低坝地深层土壤有机碳稳定性。（4）坝地浅层和深层土壤有机碳稳定性变化的主导因素不同。浅层土壤有机碳稳定性主要受土层深度、有机碳含量和黏粒含量的影响,分别能解释其变异的50.4%,19.6%和11.8%;深层土壤有机碳稳定性主要受有机碳含量、土壤含水量和利用年限的影响,分别能解释其变异的38.9%,33.9%和11.8%。