滇中尖山河小流域不同土地利用类型土壤活性有机碳分布特征

土壤活性有机碳对土地利用方式最为敏感,定量分析不同土地利用方式对土壤活性有机碳分布特征的影响对流域的土壤碳循环研究具有重要意义。从滇中尖山河小流域坡耕地、荒草地、林地、园地4种不同土地利用类型角度,系统地分析了0—10,10—20,20—30 cm土层土壤有机碳（SOC）、微生物有机碳（MBC）、易氧化有机碳（EOC）及可溶性有机碳（DOC）的分布特征及其相关性。结果表明:不同土地利用类型下土壤SOC,MBC,EOC,DOC整体均表现为园地 > 林地 > 坡耕地 > 荒草地;4种土地利用类型MBC,EOC,DOC整体上随着土层深度的增加而逐渐降低,且主要分布在0—20 cm土层,在20—30 cm土层含量较低（低于30%）;4种土地利用类型下SOC和MBC,EOC,DOC呈极显著正相关关系,MBC,EOC,DOC两两之间也表现出极显著正相关。综上,退耕还林以及在荒草地种植人工林可作为提高土壤有机碳及活性有机碳含量的有效措施,并将在减少流域水土流失和面源污染、改善土壤质量、恢复土壤肥力等方面起到重要作用。     

上海市绿地表层土壤有机碳储量的估算

本文调查了上海市472个绿地土壤样点,通过对其土壤有机碳含量、密度等指标进行测定分析,最终估算出上海市绿地土壤表层有机碳储量,同时为预测上海市未来十几年的碳库变化提供数据支撑。研究结果表明:①上海市绿地表层(0～20 cm)土壤有机碳空间分异性较大,土壤有机碳含量和密度表现为西高东低,且自中心向四周逐渐增高。②不同绿地类型土壤有机碳含量大小依次为:公园绿地>公共绿地>道路绿地;有机碳密度的大小依次为:公共绿地>公园绿地>道路绿地。不同绿地类型土壤有机碳含量和密度差异显著,其中,城区不同绿地类型土壤有机碳含量和密度差异显著(P<0.05),但郊区不同绿地类型土壤有机碳含量和密度差异不显著(P>0.05)。③2015年上海市绿地表层土壤有机碳储量约为4.26×106 t。预计到2035年,上海市绿地表层土壤有机碳储量约可达到1.53×107 t。     

基于GIS的三江平原表层土壤有机碳储量估算及空间分布研究

[目的]研究三江平原2010年表层(0—30cm)土壤有机碳储量空间分布规律和不同土地利用类型对有机碳空间分布的影响。[方法]采用地统计学和GIS相结合的方法。[结果](1)2010年三江平原表层土壤有机碳总储量为1161.28Tg;(2)表层土壤有机碳空间分布变异性较大,中部和西南地区较低,东北、西北、东南地区较高;(3)不同土地利用类型土壤有机碳密度和储量有所不同,旱地表层土壤有机碳储量最大,为412.10Tg,草地最小,表层土壤有机碳储量为2.31Tg;(4)不同植被类型表层土壤有机碳密度大小顺序为:沼泽湿地林地草地水田旱地,沼泽湿地表层土壤有机碳密度为147.84Mg/hm2。[结论]三江平原土壤有机碳密度空间分布存在较大的分异性,土壤有机碳密度的空间分布特征受土地利用类型分布的影响。     

中国土壤有机碳密度和储量的估算与空间分布分析

基于 1∶40 0万的《中华人民共和国土壤图》和第二次土壤普查数据 ,运用地理信息系统技术 ,对中国土壤有机碳密度及储量做出估算 ,并且分析了土壤有机碳密度的空间分布差异。结果表明 :10 0cm深度的土壤有机碳密度介于 1 19kgm- 2 到 176 46kgm- 2 之间 ,2 0cm深度的土壤有机碳密度介于 0 2 7kgm- 2 到53 46kgm- 2 之间 ;10 0cm和 2 0cm深度的土壤有机碳储量分别为 84 4Pg (1Pg =10 15 g)和 2 7 4Pg ;土壤有机碳密度具有高度的空间变异性 ,东北地区、青藏高原的东南部、云贵高原等森林、草甸分布的地区有机碳密度最高 ,准噶尔盆地、塔里木盆地、阿拉善高原与河西走廊、柴达木盆地等沙漠化地区的土壤有机碳密度最低 ;土壤有机碳密度的空间分布主要受气候、植被以及人类活动的影响     

江苏表层土壤有机碳密度和储量估算和空间分布分析

基于1:50万的江苏土壤图和江苏土壤的数据,运用地理信息系统技术,对江苏表层土壤有机碳密度及储量做出估算,并且分析了土壤有机碳密度的空间分布差异。结果表明:土壤有机碳密度介于4.2kgm-2到20.32kgm-2之间,土壤有机碳储量为673892.8×106kg;土壤有机碳密度具有高度的空间变异性,兴化、南通和无锡的有机碳密度最高,沿海地区的有机碳密度比较高,最低的为淮阴及其附近地区。     

陕西省土壤有机碳密度空间分布及储量估算

土壤有机碳是反映土壤质量以及土壤缓冲能力的一个重要指标,对于温室效应与全球气候变化具有重要的控制作用。研究以陕西省第二次土壤普查数据为主要资料,结合多年的相关研究数据,对陕西省土壤碳密度及储量进行估算,并分析了陕西省土壤有机碳密度的空间分布特征。结果表明:榆林、延安地区北部以及商洛等地区分布的风沙土、黄绵土、石质土等土壤有机碳密度最小,小于4 kg m-2;陕西南部地区的土壤有机碳密度主要在4~9 kg m-2之间;咸阳地区及渭南地区土壤有机碳密度也较高,主要在9~12 kg m-2之间;关中地区渭河及其两岸、秦岭部分山区土壤有机碳密度最大,最高达30 kg m-2以上;陕西省平均土壤有机碳密度为6.87 kg m-2,在全省的22个土壤类型中,有13个土壤有机碳密度低于全国平均水平,占全省土壤总面积的77.42%,全省土壤有机碳储量约为1.41×1012kg。本研究为我国土壤碳库和碳平衡的研究提供基础数据。     

省域土壤有机碳空间分布的主控因子——土壤类型与土地利用比较

基于河北省第二次全国土壤普查数据,运用方差分析和回归分析对比了河北省土壤类型和一级土地利用类型对0～20 cm深土壤有机碳空间分布的影响,探讨了省域土壤有机碳空间分布的主控因子。研究结果表明,土壤类型和土地利用是河北省表层土壤有机碳密度空间分布的重要影响因子。其中土壤类型对土壤有机碳密度空间分布的影响与土壤分类级别相关,土壤分类级别越低,对土壤有机碳密度空间变异的反映能力越大。与土壤类型相比,土地利用对表层土壤有机碳密度空间分异的解释能力要大于土类,但小于亚类和土属。为此,在省域尺度对土壤有机碳密度进行区域预测和估算时应将土地利用和土壤类型结合起来作为土壤有机碳空间分布的主控因子,优先考虑土地利用后,在相同土地利用类型内再尽量以低级土壤分类进行空间预测或估算。     

不同类型外源碳添加对灰漠土土壤碳储量的影响

为探究不同类型外源碳长期施用对耕层灰漠土土壤碳储存及固碳潜力的影响。通过田间定位试验设置秸秆不还田处理,即NPK处理(CK);NPK+1.5 t秸秆(NPKS);NPK+1.5 t有机肥(NPKM);NPK+1.5 t棉秆炭(NPKB1);NPK+3.0 t棉秆炭(NPKB2),选取2013—2021年采集的土壤为研究对象。对耕层灰漠土土壤容重(BD)、有机碳密度(SOCD)、有机碳累积速率、有机碳储量(SOCR)和施用年限与有机碳储量之间相关性进行分析。经过9年定位试验结果表明:(1)从2013—2021年BD变化趋势来看,施用NPKS、NPKM、NPKB1、NPKB2与NPK相比,均呈现降低趋势,与NPK相比平均分别降低1.84%,0.86%,5.03%,6.66%。(2)相比NPK,NPKS、NPKM、NPKB1、NPKB2处理中土壤SOCD提升幅度平均分别为12.21%,11.04%,24.14%,46.95%,其中,棉秆炭提升效果显著;累积速率分别提高73.16%,66.95%,133.52%,247.18%。(3)NPKS和NPKM处理相比SOCR增幅分别为11.67%~30.88%,12.2%~33.24%;NPKB1和NPKB2处理SOCR提升效果最为显著,相较于2013年最高提升幅度分别为29.28%,45.44%。 综合来看,秸秆还田、施用有机肥和棉秆炭均是提高灰漠土土壤碳储量的有效措施,其中,添加施棉秆炭处理更有利于灰漠土短期快速提高土壤有机碳固存,棉秆炭自身含有丰富的营养物质,长期添加棉秆炭提高土壤碳固存以及改善土壤肥力、缓解温室效应,从而作为实现碳中和的一种有效途径。     

人为作用对土壤有机碳空间分布规律的影响

为了研究人为长期培肥及生产活动对农田土壤有机碳库空间变异性的影响,在关中农田开展了0~100 cm土体范围内的土壤有机碳含量、有机碳密度及碳库活度等研究。结果表明:土壤有机碳含量变化在7.00~23.39 g kg-1,土壤有机碳含量呈明显分布与变异特征,变异性大且变异程度均属中等水平。有机碳、活性有机碳含量在0~100 cm范围内从上到下逐渐递减,而不是"T"型分布,碳库活度从呈递增趋势;土壤有机碳水平上是以村庄为中心向外辐射递减,尤其在0~20 cm土层规律性更加明显;0~100 cm土壤有机碳密度的水平分布呈随距村庄距离的增加先增加后减少的分布规律。由此得出,关中农田土壤有机碳库的空间变异明显地印记着长期人为作用土壤的历史痕迹,也是关中地区农业文明发展史的有效佐证之一。     

浙江省水稻土有机碳储量估算和密度比较研究

土壤碳库是全球土壤碳循环的重要组成部分。研究以第二次土壤普查数据为基础,通过土壤类型法估算了浙江省水稻土有机碳储量并研究了水稻土有机碳密度空间分布情况。结果表明:浙江省水稻土总面积约为18423 km2,有机碳库总量为165.99 Pg,平均1 m有机质密度为8.28 kg m-2。有机碳密度呈现沿海杭嘉湖、宁绍、台州和温州四大水网平原等地区密度高,中部、西部地区密度低的状况。另外,通过比较各个省份的水稻土有机碳密度高低,发现在同样使用全国土壤普查数据与土壤类型法的基础下,数据的缺失与计算方法的细微差异会导致有机碳密度计算结果的差异。     

基于GIS的土壤有机碳储量核算及其对土地利用变化的响应

土地利用变化是影响土壤有机碳储量变化的重要驱动因素,为了进一步探讨土地利用变化对土壤碳储量的影响,该文根据土壤样点数据、土壤类型图、土地利用类型图,分析了江苏省1985年和2005年表层土壤有机碳密度的变化以及土地利用变化对表层土壤有机碳密度的影响,主要结论如下：1）江苏省表层土壤有机密度的空间变化趋势为：黄淮平原生态区南北差异明显,北部的沂沭泗平原丘岗以增加为主,南部的淮河下游平原以减少为主;沿海滩涂与海洋生态区持平为主;而长江三角洲平原生态区表现不一：沿江平原丘岗生态亚区以增加为主,而茅山宜溧低山丘陵生态亚区和太湖水网生态亚区均表现为有机碳密度的减少;2）各地类表层土壤有机碳密度均有所增加;耕地-林地、草地;草地-林地、建设用地;建设用地-耕地、草地、林地;水域的转出以及未利用地的转出等转换类型有利于土壤碳储量的增加、其他地类间的转换会造成一定的碳排放。     

基于GIS与分区Kriging的采煤沉陷区土壤有机碳含量空间预测

中国煤炭产量占世界煤炭总产量的46.9%,年塌陷的耕地面积约为200 km~2,对农田土壤有机碳库扰动十分剧烈。由于农田的土壤有机碳库是减少陆地生态系统碳排放的最大潜在因素,中国以及世界上的其他煤炭开采大国必须更好地对煤炭开采区的土壤有机碳库进行科学管理,这也是煤炭低碳开采的重要途径。而预测精度好的煤炭开采沉陷区土壤有机碳含量空间预测方法是科学管理煤炭开采沉陷区土壤有机碳库的前提。该文以徐州九里煤炭开采沉陷区作为研究区,通过普通Kriging插值法和以结合沉陷积水情况为辅助变量的分区Kriging插值法这2种方法来对研究区的土壤有机碳含量进行了空间预测,并通过比较验证样点的预测值与实测值来对比2种方法的预测精度,确定每种方法的可行性。研究发现,结合区域内部积水情况来进行的分区Kriging插值法求得到的预测值与实测值的相关系数为0.7564,远高于直接进行Kriging插值得到的预测值与实测值的相关系数0.5086,并且两者的均方根误差分别为0.35和0.55,说明前者的预测精度更高。因此结合沉陷积水情况的分区Kriging插值模式是更适宜煤炭开采沉陷区土壤有机碳含量的空间预测模型。     

基于RS和GIS的西河流域土壤有机碳含量的空间反演

基于遥感(RS)和地理信息系统(GIS)方法掌握土壤有机碳含量是当前土壤学科的发展趋势。本文利用西河流域Landsat 8 OLI遥感影像及121个样点土壤表层(0~20 cm)有机碳含量和地面辅助数据建立预测模型并进行了空间反演。结果表明,仅用遥感光谱信息建立的土壤有机碳含量预测模型均达极显著水平(P=0.000),表明遥感光谱信息能用于表层土壤有机碳含量的预测建模。在引入成土母质、地貌类型和农地利用方式等地面辅助因子后,预测模型决定系数R2明显增大(P=0.000),由0.385提高到了0.579,这表明地面辅助因子能有效改善模型精度。空间反演显示,最优模型的插值图能较好地表现区域土壤有机碳含量分布的基本格局,但对于个别值区的反演效果仍有待进一步提升。     

Comparison of approaches for estimating carbon sequestration at the regional scale

Abstract. Many former estimates of regional scale C sequestration potential have made use of linear regressions based on long-term experimental data, whilst some have used dynamic soil organic matter (SOM) models linked to spatial databases. Few studies have compared the two methods. We present a case study in which the potential of different land management practices to sequester carbon in soil in arable land is estimated by different methods. Two dynamic SOM models were chosen for this study, RothC (a soil process model) and CENTURY (a whole ecosystem model with a SOM module). RothC and CENTURY are the two most widely used and validated SOM models worldwide. A Geographic Information System (GIS) containing soil, land use and climate layers, was assembled for a case study in central Hungary. GIS interfaces were developed for the RothC and CENTURY models, thus linking them to the spatial datasets at the regional level. This allowed a comparison of estimates of the C sequestration potential of different land management practices obtained using the two models and using regression based approaches. Although estimates obtained by the different approaches were of the same order of magnitude, differences were observed. Some of the land management scenarios studied here showed sufficient C mitigation potential to meet Hungarian CO₂ reduction commitments. For example, afforestation of 12% current arable land could sequester 0.042–0.092 Tg yr^–1 in the soil alone, or 0.285–0.588 Tg C yr^–1 in both soil and biomass; 1990 level CO₂ emissions for the study area were 4.7 Tg C with a corresponding reduction commitment of 0.282 Tg C. It is not, however, suggested that this is the only, or the most favourable way, in which to meet the commitments.     

保护性耕作模式对黑土有机碳含量和密度的影响

以公主岭市长期（10 a）保护性耕作定位试验为研究对象,分析与传统耕作模式相比的几种保护性耕作模式对黑土固碳效应的影响。共设4种耕作模式,即秋翻秋耙匀垄、秋灭茬匀垄、全面旋耕深松和宽窄行交替休闲（又叫松带、苗带交替休闲）（后3种视为保护性耕作）。结果表明,经过10 a的耕作试验,不同的耕作模式对土壤有机碳有显著的影响。表层0～20 cm秋翻秋耙匀垄和秋灭茬匀垄模式的土壤有机碳含量最低,深层30～50 cm全面旋耕深松模式的土壤有机碳质量分数显著低于其他耕作模式13.49%～25.14%;0～50 cm耕层中宽窄行交替休闲的土壤有机碳质量分数高于其他耕作处理0～33.58%。宽窄行交替休闲模式下的宽窄行松带活性有机碳质量分数及缓性有机碳质量分数分别高于其他模式8.06%～48.87%和0～33.83%。全面旋耕深松模式与宽窄行交替休闲模式下的宽窄行苗带土壤有机碳密度分别低于和高于秋翻秋耙10.95%、17.13%;＞20～50 cm宽窄行苗带的活性有机碳密度及缓性有机碳密度分别高于其他耕作模式2.20%～18.85%和17.00%～29.19%,不同耕作模式的土壤惰性有机碳密度没有显著性差异。相对秋翻秋耙的传统模式,不同的保护性耕作模式能够增加土壤有机碳密度也能够降低土壤有机碳密度,宽窄行交替休闲主要通过增加土壤活性有机碳及缓性有机碳密度来增加其土壤有机碳密度,是东北地区固定土壤有机碳、提高土壤有机碳质量的有效耕作方式。     

基于Century模型和1:500 000土壤数据库的华东旱地土壤有机碳动态模拟

Changes in soil organic carbon (SOC) in agricultural soils influence soil quality and greenhouse gas concentrations in the atmosphere. Dry farmland covers more than 70% of the whole cropland area in China and plays an important role in mitigating carbon dioxide (CO2) emissions. In this study, 4109 dry farmland soil polygons were extracted using spatial overlay analysis of the soil layer (1:500000) and the land use layer (1:500000) to support Century model simulations of SOC dynamics for dry farmland in Anhui Province, East China from 1980 to 2008. Considering two field-validation sites, the Century model performed relatively well in modeling SOC dynamics for dry farmland in the province. The simulated results showed that the area-weighted mean soil organic carbon density (SOCD) of dry farmland increased from 18.77 Mg C ha1 in 1980 to 23.99 Mg C ha1 in 2008 with an average sequestration rate of 0.18 Mg C ha1 year?1. Approximately 94.9% of the total dry farmland area sequestered carbon while 5.1% had carbon lost. Over the past 29 years, the net SOC gain in dry farmland soils of the province was 19.37 Tg, with an average sequestration rate of 0.67 Tg C year1. Augmentation of SOC was primarily due to increased consumption of nitrogen fertilizer and farmyard manure. Moreover, SOC dynamics were highly differentiated among dry farmland soil groups. The integration of the Century model with a fine-scale soil database approach could be conveniently utilized as a tool for the accurate simulation of SOC dynamics at the regional scale.     

基于GIS的亚热带典型地区土壤有机碳空间分布预测

Spatial distribution of organic carbon in soils is difficult to estimate because of inherent spatial variability and insufficient data. A soil-landscape model for a region, based on 151 samples for parent material and topographic factors, was established using a GIS spatial analysis technique and a digital elevation model (DEM) to reveal spatial distribution characteristics of soil organic carbon (SOC). Correlations between organic carbon and topographic factors were analyzed and a regression model was established to predict SOC content. Results for surface soils (0-20 cm) showed that the average SOC content was 12.8 g kg^-1, with the SOC content between 6 and 12 g kg^-1 occupying the largest area and SOC over 24 g kg^-1 the smallest. Also, soils derived from phyllite were the highest in the SOC content and area, while soils developed on purple shale the lowest. Although parent material, elevation, and slope exposure were all significant topographic variables (P < 0.01), slope exposure had the highest correlation to SOC content (r = 0.66). Using a multiple regression model (R² = 0.611) and DEM (with a 30 m × 30 m grid), spatial distribution of SOC could be forecasted.     

Quantifying terrestrial carbon stocks: examining the spatial variation in two upland areas in the UK and a comparison to mapped estimates of soil carbon

Intensive field surveys were undertaken in two upland catchments in the UK, Plynlimon in mid-Wales and Glensaugh in North East Scotland. The survey was to examine the spatial variation across the area and to assess the accuracy of the database underpinning the soil carbon map for the UK. In each area three 1-km² squares were sampled on a 200-m grid, with samples taken from both the organic and mineral horizons. Carbon stock was estimated, from the sample data, for each 1-km² square and compared with values from the UK database for that square. The results showed large differences between some squares, particularly for Plynlimon. In this area, the overall discrepancy between field and database values was 45%, compared with 8% for Glensaugh. Various sources of uncertainty were examined, including bulk density, organic horizon depth, and the proportion of different soil types within a square. The value for bulk density, assumed to determine carbon stock, had a significant effect on the estimates. In both catchments the organic layer showed a gradual decrease in bulk density with depth, resulting in a large proportion of the carbon being stored in the top part of the profile. The soil types, mapped during the survey, also showed large differences from those previously identified for each 1-km² square. This would have a considerable effect on the estimates of carbon stock within the UK database. It highlights that caution needs to be used when interpreting the UK soil map at this spatial scale.     

长期不同施肥下黑土与灰漠土有机碳储量的变化

采用长期试验,研究了20年不同施肥下1 m深黑土与灰漠土有机碳含量与碳储量的剖面变化。结果表明,单施化肥和不施肥对黑土1 m土层有机碳储量没有显著影响,但灰漠土略有降低。有机肥配施化肥能显著提高土壤有机碳含量和储量。高量有机肥配施化肥（NPKM2）能提高020 cm和2040 cm土层土壤有机碳含量,黑土分别提高56.6%和49.6%、灰漠土提高143.1%和46.9%;常量有机无机配施（NPKM）效果较差,增幅分别为黑土35.1%和35.3%,灰漠土80.2%和4.1%。两种土壤1 m土体的有机碳储量,NPKM2处理分别提高了C 30.7 t/hm2与C 40.6 t/hm2。显然,有机无机肥配施可以显著提高1 m深土体中有机碳储量,主要是由于提高了040 cm土层土壤有机碳含量。