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土壤有机碳不但是土壤肥力形成、粮食生产和土壤健康的基础,而且在全球碳平衡中起着关键的作用,因此,明晰土壤有机碳时空变化规律对于保障土壤健康和粮食安全、发挥土壤生态系统服务功能和应对气候变化等均具有重要意义。本文首先介绍了土壤有机碳时空变化的主要驱动因素和估算方法,随后分析了全球及国家等相对较大尺度上土壤有机碳时空变化研究的主要进展,最后从土壤有机碳模型结构改进、驱动数据分辨率提升、不确定性量化评估等方面综合分析了未来土壤有机碳时空变化研究需亟待解决的重要科学问题。 相似文献
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准确把握土壤有机碳(SOC)的时空演变规律对于土壤资源的高效持续利用、发挥土壤生态系统服务功能,以及应对气候变化等均具有重要意义。以江苏省南部为研究区,以明确表达微生物分解作用的微生物模型MIMICS为对象,以模型参数敏感性分析为切入点,分析了不同参数优化方法对MIMICS模型预测苏南农田表层(0 ~ 20 cm)SOC时空演变动态的影响。结果表明,批处理和点对点两种参数优化方法下,MIMICS模型均能较好地模拟1980─2015年苏南农田表层SOC密度先增加后减少的总体趋势;采用考虑模型参数空间异质性的点对点参数优化方法时,MIMICS模型预测精度最高,其预测误差(RMSE)较采用默认参数值时分别降低22.2%(2000年独立验证)和14.7%(2015年独立验证),但2015年SOC密度预测精度依然偏低(R2 = 0.13,RMSE = 1.22 kg?m–2)。上述结果表明进一步改进微生物模型的结构、提高模型输入数据的精度及分辨率,将是微生物模型建模区域尺度SOC时空动态所面临的重要挑战。 相似文献
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