人工神经网络及其与地统计的混合模型在小面积丘陵区土壤有机碳预测制图上的应用研究

当前,随着大数据和人工智能的快速发展,深度学习也逐渐被引入数字土壤制图(DSM)研究中。作为深度学习的重要基础之一,人工神经网络(ANN)在DSM中的应用已比较广泛。然而,ANN在40 km²以下的小区域上应用较少,且与其它常用模型的比较研究还不多。因此,在不同的情况下,还没有充分的依据来选用复杂的ANN及其与地统计的混合模型,还是简单的多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、普通克里格(OK)、回归克里格(RK)等方法进行土壤制图。为此,本文以广西高峰林场内一地形变异明显的小区域(面积约3.03 km²)为研究区,以13个地形因子和1个植被因子作为辅助变量,用ANN中常用的径向基神经网络(RBFNN)及其与OK相结合的模型(RBFNN-OK),对土壤有机碳(SOC)含量的空间分布进行预测,并与MLR、RF、OK、RK方法所得结果相比较。结果表明,与其他方法相比,RBFNN-OK和RBFNN在独立随机样本的验证集上预测准确性明显偏低;RBFNN-OK及RBFNN模型预测值的均方根误差值(RMSE)分别为6.57 g kg^-1     

湘中丘陵区不同土地利用方式下土壤有机碳密度

通过实测对比分析了湘中丘陵区不同土地利用方式下土壤有机碳含量及其密度.结果表明,不同土地利用方式下土壤有机碳含量随土壤深度的增加呈指数函数下降趋势(R2≥0.8184).且水平分布上表现为:经济林地(10.12 g/kg)＞人工林地(9.94 g/kg)＞次生林地(9.11 g/kg)＞坡耕地(7.90 g/kg)＞弃耕地(6.77 g/kg)＞苗圃地(5.95 g/kg);经济林地、人工林地、次生林地土壤有机碳含量与土壤pH值之间存在显著负相关性(p＜0.05),6种不同土地利用方式土壤有机碳含量与全氮含量之间均存在极显著正相关性(p＜0.01),人工林地和次生林地土壤有机碳含量与硝态氮含量之间存在显著的正相关性(p＜0.05).经济林地、弃耕地土壤有机碳含量与碱解氮含量之间存在极显著正相关性(p＜0.01).其它4种利用方式与碱解氮含量之间存在显著正相关性(p＜0.05);6种不同土地利用方式下土壤(0-60 cm)有机碳密度表现为:人工林地(91.57t/hm2)＞经济林地(89.51t/hm2)＞次生林地(83.13 t/hm2)＞坡耕地(72.70 t/hm2)＞弃耕地(58.05 t/hm2)＞苗圃地(43.63 t/hm2),与次生林地相比,苗圃地土壤有机碳的损失量最大.     

福建省土壤有机碳储量估算的尺度效应研究

土壤有机碳储量的准确估算对于研究全球碳"源/汇"动态变化至关重要,但目前使用大、中、小系列比例尺土壤数据库对我国亚热带土壤有机碳储量估算的影响并不清楚。基于此,选择位于亚热带地区的福建省作为研究区,系统分析1∶5万、1∶20万、1∶50万、1∶100万、1∶400万、1∶1 000万6种目前我国常用制图尺度土壤数据库对有机碳储量估算的影响。结果表明:6个制图尺度下表层土壤(0~20 cm)的有机碳储量为:552、637、573、573、614和549 Tg C;剖面土壤(0~100 cm)的有机碳储量为1 396、1 502、1 321、1 395、1 508和1 532 Tg C。不同土壤类型下受制图尺度影响最大的是粗骨土,表层和剖面的有机碳储量相对偏差分别达到8.88×10~5%和8.13×10~5%。不同行政区下表层和剖面受制图尺度影响最大的分别是厦门市和福州市,表层和剖面的有机碳储量相对偏差分别为26.44%和27.97%。总体而言,制图尺度的不同将会对福建省土壤有机碳储量估算造成很大影响,这也进一步说明了亚热带地区选择适宜的制图尺度是十分必要的。     

川中丘陵区柏木低效林不同改造模式土壤有机碳特征

以川中丘陵区柏木低效林改造10年后的四种模式:纯杂交竹模式(Bambusa pervariabilis×Dendrocalamopsis daii)(CZ)、柏木(Cupressus funebris)+桤木(Alnus cremastogyne Burk.)+杂交竹模式(BZQ)、柏木+麻栎(Quercus acutissima Carruth)模式(BL)、柏木+杂交竹模式(BZ)为研究对象,纯柏(CB)为对照,对土壤有机碳含量和土壤活性有机碳不同组分含量及土壤理化性质进行了研究。结果表明:(1)土壤有机碳含量和土壤活性有机碳不同组分含量均随着土层深度的增加而下降。不同模式0~40 cm土层土壤有机碳含量和土壤易氧化碳、颗粒碳、微生物量碳和水溶性碳含量均为BZQCBBZBLCZ(P0.05),表明BZQ模式在提高土壤有机碳方面作用最明显。(2)相关分析表明,土壤有机碳含量和土壤易氧化碳、颗粒碳、微生物量碳和水溶性碳含量均呈极显著正相关(P0.01),土壤活性有机碳不同组分之间也正相关。(3)土壤湿度、全N、全P、全K、硝态氮、铵态氮和速效钾含量与土壤有机碳含量和土壤活性有机碳不同组分呈正相关,土壤温度与微生物量碳含量极显著正相关(P0.01),而与水溶性碳含量极显著负相关(P0.01)。     

湘中丘陵区不同土地利用方式对土壤有机碳和微生物量碳的影响

为了解土地利用方式对土壤有机碳(SOC)和微生物量碳(SMBC)的影响,研究湘中丘陵区5种不同土地利用方式(天然次生林、杉木人工林、苗圃、农用坡耕地、水田)SOC和SMBC的差异及其与土壤养分的相关性.结果表明,土地利用方式明显影响了SOC和SMBC含量,且SOC与SMBC变化趋势基本一致,SMBC含量对土地利用方式的响应比SOC、微生物商更为敏感.与青冈+石栎次生林地相比,苗圃、农用坡耕地、水田SOC含量分别下降了36.99％～55.60％,31.70％～51.23％,23.73％～41.51％,且差异极显著,杉木人工林SOC含量也下降了25.75％～27.74％,且差异显著,水田SMBC含量增加了71.63％以上,而杉木人工林、苗圃、农用坡耕地分别减少了34.06％～35.20％,46.93％～57.04％,48.46％～55.06％,水田SMBC/SOC增加了130％以上,而杉木人工林、苗圃、农用坡耕地分别减少了6.77％～10.93％,7.20％～15.04％和10.15％～13.14％.SOC和SMBC间均呈极显著的相关性,SOC、SMBC与全N、碱解性N、全P、有效P、全K、速效K的相关性也均达到显著或极显著水平,表明SMBC可作为衡量SOC变化的敏感指标,SOC和SMBC含量均可作为衡量土壤养分变化的重要指标.表明湘中丘陵区天然次生林开垦为水田降低了SOC的积累,但增加了土壤微生物活性,天然次生林转变为杉木人工林、苗圃、农用坡耕地不同程度降低了SOC的积累和微生物活性.     

黄土丘陵区不同退耕还林地土壤有机碳、氮密度变化特征

探讨了黄土丘陵区退耕种植10～40a的柠条、侧柏及刺槐林地0—60cm不同土层有机碳及全氮密度随退耕年限及在土层分布上的变化特征。结果表明:不同土层相比,退耕栽植柠条、侧柏、刺槐10～40a后0—20cm土层有机碳密度平均比20—60cm增加4.20,6.87,4.46Mg/hm2;0—20cm土层的全氮密度比20—60cm平均增加0.08,0.02,0.07Mg/hm2。与坡耕地比较,0—20cm土层在退耕30a中固碳速率为侧柏[0.33Mg/(hm2·a)]>刺槐[0.28Mg/(hm2·a)]>柠条[0.17Mg/(hm2·a)],固氮速率则为刺槐[0.03Mg/(hm2·a)]>侧柏[0.02Mg/(hm2·a)]>柠条[0.01Mg/(hm2·a)],且碳氮固定速率均显著高于深层土壤。10～30a不同退耕还林地增加的有机碳、氮平均分别有57%和51%来自0—20cm的土层。不同退耕还林地土壤C/N随土层深度的增加而减小。综上,退耕还林土壤表现出显著的提升土壤碳氮的效应,且以侧柏林地固碳能力较佳,刺槐林地固氮效果较好。     

制图尺度对CO_2浓度升高情景下旱地土壤有机碳模拟的影响

基于土壤数据库的动态模型预测未来二氧化碳(CO_2)浓度升高下农田有机碳变化是实施农业固碳的基础,但目前基于不同制图尺度土壤数据库对旱地有机碳模拟结果的影响尚不清晰,一定程度上增加了农业管理措施制定的风险性。基于此,选择江苏北部(简称"苏北地区")3.90×10~6 hm~2旱地为例,运用生物地球化学过程模型(Denitrification and Decomposition,DNDC)模拟未来CO_2浓度升高下该地区1:5万、1:25万、1:50万、1:100万、1:400万、和1:1000万制图尺度的土壤有机碳变化。结果表明:2010—2039年间CO_2浓度在目前正常增加速率(1.9ppm a~(-1))的基础上提高0.5倍、1倍和2倍,苏北旱地数据最详细的1:5万尺度年均固碳速率分别为357 kg hm~(-2)、360 kg hm~(-2)和365 kg hm~(-2)。但进一步从其他制图尺度来看,由于使用的土壤数据库不同导致有机碳模拟结果差异很大。以1:5万尺度年均固碳速率为基准,3种CO_2浓度情景处理下1:25万~1:1000万尺度的模拟误差分别在0.89%~60.55%、0.81%~60.71%和0.15%~61.02%之间,这说明未来CO_2浓度升高的大背景下我国旱地土壤有机碳模拟中选择适宜的制图尺度非常重要。     

黄土丘陵区退耕撂荒对土壤有机碳的积累及其活性的影响

土壤有机碳是陆地生态系统的重要碳库之一,增加土壤中碳的储量对于减缓全球变暖的趋势具有重要意义。通过野外样品采集及室内分析,比较了退耕1年,3年,5年,7年,10年,15年和25年7个不同年限撂荒地的土壤有机碳及其活性的变化。结果表明:耕地撂荒后,表层土壤有机碳及活性有机碳的含量随着退耕年限的增长呈增加趋势;土壤中的腐殖质以胡敏素为主,占总有机碳含量的70%～80%;深度在40cm以上的表土,腐殖酸总量及各组分含量都随着撂荒年限的增长呈递增趋势。说明耕地撂荒后,土壤中有机碳的含量明显增高,对增加土壤中有机碳的储量具有积极的意义;同时植被恢复后也减少了土壤中有机碳的流失。     

黄土丘陵区典型草地土壤有机碳及微生物量碳的分布特征

对黄土丘陵区植被恢复中柳枝稷、长芒草和白羊草这3种典型草地土壤有机碳、微生物量碳以及团聚体中有机碳的含量变化和分布特征进行了研究。结果表明,土壤中有机碳、微生物量碳以及不同粒级团聚体中有机碳均集中分布在土壤的表层;不同草地类型下有机碳的含量大小顺序为:柳枝稷草地>长芒草草地>白羊草草地;相同土层深度土壤各粒级团聚体中有机碳的分布表现为2～1mm粒级团聚体中有机碳含量明显高于其它粒级中有机碳的含量;在3种典型草地中,柳枝稷草地土壤中有机碳含量和团聚体中有机碳含量高于长芒草和白羊草草地的含量,柳枝稷草地土壤微生物量碳的含量仅低于长芒草中的含量。     

土地利用方式和地形对半干旱区土壤有机碳含量的影响

以内蒙古赤峰市敖汉旗为研究对象,以实地调查数据为基础,结合土地利用方式与地形的变化,对敖汉旗0～100 cm深度土壤有机碳含量的空间分布特征进行了研究,旨在对地区碳储量的估算和科学利用土地资源起到积极的借鉴作用。结果表明,敖汉旗土壤有机碳含量在0～100 cm深度的土壤剖面内的变化范围为0.23～20.71 g/kg,主要集中在40 cm以上土层,且随着土层深度的增加土壤有机碳平均含量逐渐降低;各土地利用方式下土壤有机碳含量均表现为:林地农地草地。土壤有机碳含量主要富集在高海拔区的平缓地段;受土壤侵蚀的影响,当坡度10°后,不同土地利用类型的有机碳含量均显著降低。     

克里格插值在区域土壤有机碳空间预测中的应用

基于河北省第二次全国土壤普查数据,对比了常用土壤有机碳相关因子土地利用和土壤类型与普通克里格插值结合前后对土壤有机碳密度空间预测精度的差异,探讨了普通克里格插值在区域土壤有机碳空间预测中的应用。研究结果表明,土地利用能够独立解释土壤有机碳密度总方差的19.0%,与普通克里格插值结合以后能够将对土壤有机碳密度总方差的解释程度显著提高到30.2%。低级土壤分类土属能够独立解释土壤有机碳密度总方差的45.0%,但与普通克里格插值结合以后对土壤有机碳密度总方差的解释程度为44.8%,两者相差不大。因此区域空间上能否进一步应用普通克里格插值优化土壤有机碳的空间预测与所选用的土壤有机碳相关因子有关。     

黄土高原丘陵区地形和土地利用对土壤有机碳的影响

土壤有机碳(SOC)作为土壤中重要的组成部分及植物生长的主要元素,在地球生态系统中起着举足轻重的作用,是全球环境尤其是气候变化的重要影响因素。以黄土高原王茂沟小流域为研究对象,通过间隔为150m经纬网格分5层采集0～100cm土壤样品,采集土壤样品包括4种地形(坡顶、坡上、坡中、坡下)和5种土地利用类型(坡耕地、林地、草地、灌木、梯田),共采集土壤样品1 540个,探讨地形和土地利用方式对黄土丘陵沟壑区小流域SOC含量和分布影响,并通过Kriging插值计算流域内SOC空间分布。结果表明,黄土丘陵第一副区王茂沟小流域在0～100cm土层中,SOC平均含量坡上(4.49g·kg~(-1))和坡中(4.30 g·kg~(-1))含量最高,其次为坡下(3.97 g·kg~(-1)),坡顶SOC含量最低(3.34g·kg~(-1));坡耕地SOC含量最低。林地(4.31 g·kg~(-1))、梯田(4.25 g·kg~(-1))、草地(4.12 g·kg~(-1))和灌木(3.82 g·kg~(-1))分别较坡耕地(3.47 g·kg~(-1))SOC含量增加24.2%、22.4%、18.7%和10.1%。表层SOC更易受到环境因子的影响,梯田等水土保持措施可明显固存深层(20cm)SOC。方差成分估计表明,土地利用、地形、深度以及土地利用与地形的交互作用对流域剖面SOC含量空间分布有着极显著的影响(P0.01),其中地形对SOC含量的贡献率最高(32.50%)。土地利用与地形的交互作用在各因子的交互作用中表现出对SOC含量变异解释度最高(7.4%)。流域SOC在空间上呈斑块分布,随着深度的增加,流域SOC的空间分布向均一性发展。研究结果为黄土区水土保持措施规划及退耕还林的固碳效益评价提供了科学依据。     

福建省漳州市水稻物候特征对稻田土壤有机碳制图的影响

高精度土壤有机碳制图是研究耕地土壤有机碳时空格局及其影响机制的基础，相关研究结果可为农田“固碳减排”措施的制定提供决策支持。农业管理活动是农田土壤有机碳发生变化的重要影响因子，但基于农业管理活动的土壤有机碳制图却较为少见。基于遥感影像提取的物候参数是农业管理活动的直接反映，在研究农业管理活动对农田土壤有机碳的影响方面有较大应用潜力。基于此，本研究以福建省漳州市水稻田为研究对象，利用随机森林算法，基于5组不同的变量组合（A组：仅自然环境变量；B组：自然环境变量+早稻物候参数：C组：自然环境变量+晚稻物候参数；D组：自然环境变量+早稻物候参数+晚稻物候参数；E组：仅早稻物候参数+晚稻物候参数），分别构建土壤有机碳含量预测模型。通过对比5组模型的预测精度、预测值的空间分布特征和相关影响因子的重要性，分析物候参数对于土壤有机碳制图精度的影响作用，挖掘漳州市水田土壤有机碳制图的主要影响因子，解析对漳州市水田土壤有机碳有重要影响作用的农业管理活动。研究结果表明：物候参数的加入能够降低预测模型的误差和提升模型解释方差的能力；对漳州市水田土壤有机碳影响作用最大的物候参数依次为早稻季的NDVI增长速率（h1）、早稻生长季节开始的时间（a1）与早稻季NDVI下降速率（i1）；三个最重要的物候参数与土壤有机碳含量分别呈正相关、负相关和负相关，因此，采取能够促使早稻苗早生快发、加快早稻分蘖速率和减缓早稻衰老速率的水肥管理措施可增加耕地土壤有机碳含量。基于物候参数构建预测模型能有效提高农田土壤有机碳制图精度，基于物候参数的农田土壤有机碳制图研究可为农田管理提供决策支持，此次研究结果可为相关研究提供理论依据。     

基于土壤变异解释力的几种土壤制图方法的对比研究——以南阳市1m土体土壤有机碳密度制图为例

为克服方法的复杂性和数据的详细性解释土壤制图效果的不足,基于土壤变异解释力对多种方法进行对比研究。收集南阳1∶5万土壤类型图、30 m分辨率数字高程模型和TM影像,计算出高程、坡度、坡向、归一化植被指数(NDVI)、穗帽变换的湿度(TCW)参数等,以439个土壤剖面为训练数据,分别按土壤类型连接法(SCLM)、加权最小二乘法(WLS)回归、地理权重(GWR)回归、随机森林(RF)、普通克里格(OK)、回归克里格(RK)进行1m土体土壤有机碳密度(SOCD)制图,其余49个土壤剖面作为验证集。结果表明:(1)对SOCD变异的解释力是影响制图效果的本质因素。土壤类型、土壤表层有机质(OM)是主要预测变量,SCLM、WLS和GWR均只能利用其中一种主要变量,土壤图的详细化和回归模型的复杂化均不能明显改善SOCD制图效果。基于土属和OM变量,RF对SOCD变异的解释力最强,预测效果最优;地统计学空间变异函数对SOCD变异的解释力大于回归模型,小于RF,而与土壤类型相当,其相对制图效果亦如此。(2)预测变量建模和空间相关是两类不同的土壤变异解释机制,RK未必能使它们产生最佳组合:只有WLS回归、GWR回归和缺乏土壤类型信息的RF(OM+TCW)适合RK算法,在原始模型中它们对训练数据的拟合效果依次升高,但其RK结果的优劣排序则相反;所有RK的结果均未达到土属和OM参与下RF制图的精度。     

机器学习用于耕地土壤有机碳空间预测对比研究——以亚热带复杂地貌区为例

耕地土壤有机碳(SOC)是土壤质量的重要指标,也是生态系统健康的重要表征。当前机器学习(Machine Learning, ML)用于SOC数字制图日益热门,但不同算法在高空间分辨率SOC数字制图中的对比研究尚有欠缺。本研究以福建省东北部复杂地形地貌区为例,采用10m空间分辨率Sentinel-2影像数据,选取地形、气候、遥感植被变量为驱动因子,重点分析当前常用的机器学习算法——支持向量机(SupportVector Machine,SVM)、随机森林(RandomForest,RF)在SOC预测中的差异,并与传统普通克里格模型(Ordinary Kriging, OK)进行比较。结果表明:基于地形、遥感植被因子和气候因子构建的RF模型表现最佳(RMSE=2.004,r=0.897),其精度优于OK模型(RMSE=4.571, r=0.623),而SVM模型预测精度相对最低(RMSE=5.190, r=0.431);3种模型预测SOC空间分布趋势总体相似,表现为西高东低、北高南低,其中RF模型呈现的空间分异信息更加精细;最优模型反演得到耕地土壤有机碳平均含量为15.33 g·kg-1; RF模型和SVM模型变量重要性程度表明:高程和降水是影响复杂地貌区SOC空间分布的重要变量,而遥感植被因子重要性程度低于高程。     

近30年河南省耕地土壤有机碳的三维变化与关键因素研究

详细的土壤有机碳(Soilorganiccarbon,SOC)时空变化信息是评估土壤固碳能力的基础。但多数研究聚焦耕层SOC,对深层SOC变化的敏感区域、深度区间和关键因素理解不足。基于1982和2010两期土壤调查数据,以分位数随机森林构建环境协变量与SOC关系模型,研究了1982—2010河南耕地土壤0～15 cm、15～30 cm、30～60 cm和60～100 cm的SOC变化。研究表明0～15 cm土层SOC增长主要发生在平原和盆地,增幅为2～4 g·kg^-1;15～30 cm土层SOC增长主要发生在沿黄河潮土区和褐土、水稻土的零星地区,增幅为0～2g·kg^-1;30cm以下土层SOC变化的概率较低;总体上,生物气候因素对SOC变化的影响较土壤质地和pH更大。28年间1 m土体SOC储量增长7.04%、年均增长率为2.43‰;随着SOC增加和全球变暖,下阶段SOC增速较难实现第21届联合国气候变化峰会(the 21^st Conference of the Parties,COP21)倡导的4‰目标。     

岩溶区土地利用方式对土壤有机碳组分及其分布特征的影响

对重庆市中梁山低山岩溶区角砾状白云质灰岩的黄色石灰土剖面进行研究.结果表明:土地利用方式明显地影响了土壤微生物量碳、微生物商、可矿化碳和硫酸钾浸提碳的含量,微生物商能更准确的反映土壤有机碳库对土地利用方式的响应,微生物商依次为:菜地橘林地耕地草地灌丛,平均值分别为3.09,2.46.1.92.1.55和1.14.土壤微生物量碳和微生物商在土壤0-30 cm范围内的变化规律不明显,仅在灌丛中的变化相似;而可矿化碳和硫酸钾浸提碳基本上随土壤深度的增加而降低,规律性明显.相关分析说明,硫酸钾浸提碳与全氮、水解氮和速效钾相关极显著,与全磷相关显著,相关系数分别为0.421,0.375,0.576和0.274,可以作为土壤肥力变化的重要指标;机械组成分析中砂粒对土壤有机碳组分的分布和含量影响相对比较明显,与土壤微生物量碳相关极显著(0.355),与土壤可矿化碳相关显著(0.313).     

黄土丘陵区小流域生态恢复对土壤有机碳和全氮的影响

生态恢复工程是防治黄土高原土壤侵蚀和恢复土壤肥力的重要措施,研究退耕还林还草和梯田等生态恢复措施对有机碳(SOC)、全氮(TN)的影响,对准确评估土壤固碳固氮能力和土壤碳氮循环具有重要意义。选取黄土丘陵区典型小流域5种不同生态恢复0—100cm土层为研究对象,探讨了生态恢复措施条件下,坡耕地转变为林地、草地、灌木地及梯田过程中,不同土层深度土壤SOC与TN的含量及其储量变化规律。结果表明:生态恢复措施、土壤深度对流域土壤SOC与TN有极显著的影响(P0.01)。林地与灌木地SOC与TN在土壤0—20cm土层出现富集,草地SOC与TN则在0—40cm土层出现富集,梯田的0—20cm土层SOC富集比较明显,而TN未出现富集现象。坡耕地SOC与TN未出现富集现象。坡耕地在经过不同的生态恢复措施后,土壤SOC与TN含量及储量均会有所增加。从SOC与TN之间的相关性看,林地、草地表现为极强,灌木表现为强,而坡耕地与梯田为中等。研究为提高黄土丘陵区土壤碳氮含量的评估提供科学依据,促进区域生态恢复合理规划。     

紫色丘陵区典型旱地土壤有机碳矿化对突发性变温的响应

以紫色土为供试土壤,采用室内培养的方法,设置恒温20℃(HW)、突发性降温(20℃→10℃)(BW1)和突发性升温(20℃→30℃)(BW2)3个温度处理,研究了突发性变温下紫色丘陵区典型旱地土壤(紫色土)的有机碳矿化特征。其中温度突变的具体设置为:待20℃恒温培养至土壤有机碳矿化(Soil organic carbon,SOC)速率基本平稳且维持在较低水平时(第29天),将培养温度分别突降至10℃和突升至30℃,继续培养47d。结果表明,突发性变温对紫色土SOC矿化有显著影响(P0.05),在变温当天(第30天),突发性升温(BW2)处理对紫色土SOC矿化有明显促进作用,而突发性降温(BW1)处理则会明显削弱紫色土SOC矿化,二者的SOC矿化速率分别较恒温(HW)处理提高了225.1%,降低了38.5%;变温后的培养初期(第30~44天),各温度处理间的SOC累积矿化量存在显著差异(P0.05),与HW处理相比,BW2和BW1处理中紫色土SOC累积矿化量的变幅分别为+140.5%(升高)和-55.3%(降低);随培养时间的延续,各处理间的SOC累积矿化量未发现明显差异。表明突发性变温对紫色土SOC矿化的影响具有一定的时限性,其影响时长在2周左右。结合矿化动力学分析可知,同恒温相比,突发性变温主要通过改变土壤易分解有机碳库(C0)大小进而影响紫色土SOC矿化。     

CENTURY模型在土壤有机碳研究中的应用

通过对CENTURY模型在土壤有机碳研究中的应用和研究成果进行总结,结果表明,对于不同的生态系统,CENTURY模型只要输入有效的参数就能够顺利运行,在土壤有机碳研究中有较强的适用性。利用该模型对土壤有机质积累和分解过程及其含量的变化进行研究,可为土壤肥力、土壤质量、土壤健康的评价及科学管理陆地生态系统提供依据,也为全球碳循环研究提供基础依据。据此得出CENTURY模型有着广泛的应用前景,在不同生态系统土壤有机碳研究中的应用会更加广泛和深入。参26。