云南省深层土壤有机碳的估算及其影响因素分析

【目的】深层土壤有机碳库是陆地碳库的重要组成,研究云南省深层土壤有机碳的含量及其影响因素,对云南土壤中污染物的迁移和农作物的生长具有重要意义。【方法】收集云南省第二次土壤普查资料中570个土壤统计剖面数据,运用土壤类型法对云南省深层土壤有机碳密度(SOCD)进行估算;根据云南省土壤类型图,统计云南省不同类型土壤的深层土壤有机碳储量(SOCR);使用ArcGIS绘制深层SOCD的空间分布图,与云南省表层土壤空间分布进行比较;结合单因素分析对影响土壤有机碳含量的因素进行研究。【结果】根据Van Bemmelen系数估算所得:云南省30～200 cm深层平均SOCD为44.21 t/hm~2,SOCR为1.67×10~9 t。深层SOCD由滇东南向滇西北方向逐渐增大,与云南省表层土SOCD变化规律相似;并且深层SOCD的分布受海拔、降水量和温度的影响,深层SOCD值与海拔和年均降水量呈正相关,温度与深层SOCD则呈负相关。【结论】云南省深层土壤SOCD大于全国SOCD的平均值,但均小于云南省0～20 cm表层SOCD。本研究对未来其他地区深层土壤有机碳的研究具有重要参考价值。     

基于遥感数据的孝义市土壤有机碳空间格局

土壤有机碳是土壤肥力与土壤质量的核心指标之一,定量化了解其空间分布格局对促进精准农业的发展和科学施肥具有重要意义。运用遥感数据研究了山西省孝义市土壤有机碳的空间格局,分析并确定表层土壤有机碳含量与各波段及其变量组间的相关关系。结果表明,土壤有机碳与遥感影像的第一、第三波段以及NDVI指数存在显著的相关性,并建立土壤有机碳含量的光谱预测模型(r2=0.38,p<0.05,n=100)。通过地统计学方法证明了遥感数据在估算土壤有机碳分布方面具有准确性较高、快速与低成本的特点。     

土壤有机碳时空变化研究进展与展望

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。     

季节性淹水湿地表层土壤有机碳含量遥感预测及空间分布特征

为探讨鄱阳湖季节性淹水湿地土壤有机碳的空间分布特征及遥感方法在土壤有机碳估算中的适用性,依托江西鄱阳湖国家级自然保护区,选择蚌湖、常湖池和泗洲头湿地为研究区域,基于野外实测土壤有机碳含量数据和同期的Landsat8 OLT遥感影像,采用遥感图像处理和GIS技术提取影像中遥感特征因子,构建遥感参数与土壤有机碳的一元线性、一元曲线和多元逐步线性回归模型,通过对比分析选择最优遥感估算模型,预测鄱阳湖季节性淹水湿地表层（0~20 cm）土壤有机碳含量。结果表明,提取了影像中33个遥感特征因子,包括7个波段的反射率值（b₁~b₇）、4个植被指数（NDVI、SR、SAVI、EVI）、第一主成分特征（PCA1）、单波段纹理特征的均值（MEAN）、熵（ENT）和相关性（COR）,其中纹理特征是研究区土壤有机碳含量预测的重要遥感因子,其与土壤有机碳含量构建的多元逐步线性回归模型拟合效果最优,模型决定系数R²=0.772,平均相对误差45.53%,均方根误差2.417。遥感反演发现,研究区预测表层土壤有机碳含量主要集中在0~20 g/kg,土壤有机碳含量平均值约为10.75 g/kg。     

草地生态系统土壤有机碳储量的估算方法综述

近年来,碳储量问题逐渐成为全球变暖与生态环境研究领域的前沿与热点问题。草地生态系统作为陆地生态系统的主体,对陆地生态系统的碳储量和碳收支平衡发挥着极为重要的作用,草地土壤有机碳储量的估算成为生态领域的重要研究内容之一。综述了区域尺度、国家尺度以及全球的碳储量,介绍了我国草地生态系统植被和土壤有机碳储量的研究现状;对草地土壤有机碳的估算方法以及各自的优缺点和适用范围进行了比较和详述;通过对不同研究尺度上已有的结论进行对比和分析,为全面精确估算我国草地生态系统土壤有机碳储量提供可能的途径和有益参考。     

土壤有机碳储量的估算研究进展

就土壤碳循环与全球变化,人类活动对土壤有机碳库的影响,土壤有机碳库的估算等主要研究进展进行了分析综述,并基于空间尺度对相关估算方法进行了分析和评价。     

福建省土壤有机碳空间分布特征研究

摸清土壤有机碳的含量和空间分布是碳循环研究基础问题之一。基于第二次全国土壤普查数据,选取福建省作为研究区域,估算该省土壤有机碳空间分布特征,结果表明,福建省范围内,有机碳含量自内陆到沿海地区逐渐减少,闽北地区最高,闽西地区次之,最低为闽中沿海地区;表土层土壤有机碳含量与次表层土壤有机碳之间存在显著性差异,而淋溶层与母质层之间不存在显著性差异。     

黑土土壤质量演变初探Ⅴ.东北主要黑土区表层土壤有机碳密度分布及碳库估算

探讨土壤有机碳空间分布规律,估算其碳库量,对于提高土壤质量、保护黑土资源,维持农业经济的可持续发展意义重大。基于配准完备的1:10万或20万的地形图和土壤图,运用地理信息系统技术,对东北主要黑土区共7个市县的土壤表层有机碳密度及储量做出估算,并对其空间分布差异进行了分析。结果表明:全区的平均有机碳密度为6.27kg.m-2,变幅为2.43～11.36kg.m-2,土壤表层有机碳储量为2.92×108 t;土壤有机碳密度具有高度的空间变异性,从北向南呈逐渐递减的趋势,且东北高、西南低。密度较高的土壤有机碳主要集中在北部的嫩江和五大连池的大部分地区,吉林省中西部的公主岭地区的土壤有机碳密度较低。     

福建省土壤有机碳密度和储量的估算

根据福建省第2次土壤普查的基本数据对福建省土壤有机碳储量和密度进行估算,结果表明福建省土壤有机碳总储量为1 575 661×106 t,平均有机碳密度为145 23 t·hm-2,高于全国平均水平.红壤、黄壤和水稻土作为福建省面积分布最广的土壤类型,其有机碳储量占福建省土壤有机碳总储量的93 81%;其有机碳密度分别为146 107 t·hm-2、257 675 t·hm-2和111 633 t·hm-2,均高于全国平均水平.     

新疆伊犁地区土壤有机碳储量估算

根据伊犁地区第二次土壤调查,得到的土壤各类型分布面积、采样数据、土壤有机质含量,对新疆伊犁地区0～60 cm土壤有机碳储量进行了估算.结果表明,新疆伊犁地区0～60 cm土壤有机碳总量为9.25 × 108 t,土壤平均有机质含量为4.44%,平均有机碳通量为11.81 kg/m2,这表明伊犁地区是一个巨大的碳库.     

地形因子对天山北坡天山云杉林土壤有机碳的影响

【目的】研究地形因子对天山北坡天山云杉林土壤有机碳的影响。【方法】在新疆农业大学实习林场选取不同海拔、不同坡度和不同坡向的样地采集土壤样品,测定土壤有机碳含量并计算其碳密度。【结果】不同海拔梯度下,天山云杉林土壤有机碳含量介于41.65~77.67 g/kg,土壤有机碳密度介于9.47~14.27 kg/m²,土壤有机碳含量及密度均随着海拔的升高呈减少的趋势。0~20 cm土层坡度小于15°时,土壤有机碳含量表现为最高(105.08 g/kg),而当坡度达到30°~35°时,土壤有机碳含量最低;不同坡向上土壤有机碳含量从高到低依次为阴坡>半阴坡>半阳坡>阳坡,其中0~20 cm土层阴坡上土壤有机碳含量显著高于阳坡(P<0.05),20~60 cm土层土壤有机碳含量在各坡向之间差异不显著。【结论】天山北坡天山云杉林在高海拔区域内整个剖面土壤有机碳含量分布较低海拔区域相对均匀。坡向对土壤有机碳的再分配作用在20~60cm土层土壤中难以发挥作用。     

杉木林采伐迹地的土壤有机碳分配特征

以杉木林采伐迹地为对象,比较上坡、中坡和下坡的土壤碳分配以及0~20 cm、20~40 cm和40~60 cm土层的土壤碳垂直分布,研究了不同坡位和土层对固碳功能的影响。结果表明,采伐迹地各土层的有机碳含量均为下坡中坡上坡,各坡位的土壤有机碳含量均随土层深度的增加而减少。土壤有机碳密度为下坡中坡上坡,随土层加深而减少,0~20 cm土层有机碳密度分别为20~40 cm和40~60 cm土层的1.37倍和1.78倍。     

广西岩溶区芒果园土壤碳氮磷化学计量特征

【目的】探究广西岩溶区土壤养分生态化学计量特征的空间分异规律,以及岩溶区富钙偏碱的地质背景对土壤有机碳、全氮和全磷化学计量特征的影响,为揭示岩溶区土壤养分循环规律及指导科学施肥提供科学参考。【方法】在百色市田阳县芒果生产基地选择典型岩溶样地,采集洼地、洼地—坡地过渡带、坡地和垭口等不同地貌部位表层土壤样品,通过测定土壤有机碳、全氮和全磷及相关土壤元素等,运用统计学方法分析岩溶区不同地貌部位土壤碳（C）、氮（N）、磷（P）化学计量特征及影响因素。【结果】研究区土壤有机碳、全氮和全磷含量的平均值分别为17.24、2.31和0.70 g/kg,C:N、C:P和N:P平均值分别为7.43、26.11和3.44。土壤有机碳和全氮含量以坡地最高,洼地最低;全磷含量以垭口最高,从洼地、洼地—坡地过渡带和坡地呈降低趋势; C:N、C:P和N:P总体上表现为坡地>洼地—坡地过渡带>洼地>垭口。统计分析结果显示,阳离子交换量（CEC）、pH、含水率、容重及全钙含量对岩溶区土壤有机碳、全氮和全磷化学计量特征具有很好的解释。偏相关分析结果显示,钙是有机碳和全氮的重要影响因子;土壤有机碳、全氮和全磷的化学计量与CEC、全镉的相关性受钙制约;有效态元素与土壤有机碳、全氮和全磷化学计量的相关性受pH和钙的制约较小。【结论】研究区土壤碳氮磷化学计量受地貌部位影响,且土壤中全钙含量是土壤碳氮磷化学计量的重要影响因子。研究区农业生产上应选择元素有效性高的化肥施入,特别是磷元素,根据果树生长阶段需肥特点进行针对性补充。     

吉林省耕层土壤有机碳储量及影响因素

为了了解最易受人类活动影响的耕地表层土壤有机碳库对土壤碳库变化及土壤固碳的潜力,以吉林省为研究区域,基于吉林省土肥站提供的2010年耕地地力评价数据(5742个耕地表层土壤采样点数据)以及1∶500 000土壤图等用于分析的基础图件资料,结合ArcGIS技术及统计分析软件SPSS,分析计算了研究区耕地表层土壤有机碳密度、储量及其空间分布特征,并且对吉林省耕地表层土壤有机碳与影响因素之间的关系进行研究。结果表明:吉林省耕地表层有机碳平均密度为3.95kg·m-2,土壤有机碳总储量约为0.206Pg;吉林省东部、中部和西部三大自然地理区域的耕地表层有机碳平均密度分别为4.94、3.66kg·m-2和3.22kg·m-2,自东向西有递减的趋势。各土壤类型中,暗棕壤、白浆土、黑土、黑钙土、草甸土5种土壤类型的耕地表层有机碳储量约占耕地表层土壤有机碳总储量的75.37%,高于其他土壤类型。土壤有机碳含量与年积温呈不显著负相关关系,与年降雨量、土壤阳离子交换量呈显著正相关关系,与pH呈显著负相关关系,在对土壤有机碳进行空间预测和碳库估算时,需要考虑以上四个重要因子。总之,吉林省耕地表层土壤有机碳密度具有高度的空间变异性,整体上呈现自东向西逐渐减小的趋势,年降雨量、年积温、土壤pH及CEC与耕地表层土壤有机碳含量密切相关。     

长期施肥下黄壤性水稻土有机碳组分变化特征

【目的】土壤有机碳具有高度异质性,不同组分的有机碳由于化学性质和存在方式等不同,其生物有效性和肥力功能不同,并反映出不同的稳定机制,所以深入研究土壤有机碳的组分特征,对于更好地了解土壤有机碳的稳定性和肥力机制具有重要意义。本研究以黄壤性水稻土为对象,旨在研究揭示长期施肥对土壤有机碳组分特征的影响并探讨合理培肥模式。【方法】以中国黄壤性水稻土18年长期施肥定位试验为依托,通过田间取样和室内分析,采用土壤有机碳物理-化学联合分组方法,重点研究不同施肥条件下土壤有机碳组分含量及分配比例的变化,并通过定量分析组分碳含量与年均碳投入量的关系,探讨土壤有机碳饱和现象。试验处理包括不施肥对照（CK）、单施化肥（NPK）、单施有机肥（M）、无机肥配施低量有机肥（0.5MNPK）和无机肥配施高量有机肥（MNPK）,碳投入梯度为0.87-6.02 t·hm^-2·a^-1。【结果】与不施肥（CK）相比,单施化肥（NPK）处理显著增加了土壤游离态粗颗粒有机碳、化学保护粉粒组有机碳和生物化学保护粉粒组有机碳含量,总有机碳提升10%;有机肥处理（0.5MNPK、M、MNPK）显著增加了土壤游离态粗颗粒有机碳、物理保护有机碳、化学保护粉粒组、黏粒组有机碳和生物化学保护粉粒组、黏粒组有机碳,增加幅度高于化肥处理,总有机碳提升24%-46%,其中以有机无机肥配施（MNPK）的提升幅度最大;与不施肥（CK）及单施化肥（NPK）处理相比,有机肥处理（0.5MNPK、M、MNPK）土壤物理保护有机碳的分配比例显著升高;模型分析发现,长期施肥条件下土壤游离态粗颗粒有机碳浓度与年均碳投入量呈显著的线性关系,而化学保护态有机碳浓度与生物化学保护态有机碳浓度以及土壤总有机碳含量,均与年均碳投入量呈显著的“饱和曲线效应”的对数函数关系。【结论】有机无机肥配施是提升黄壤性水稻土有机碳水平的最佳培肥措施,并以物理保护有机碳的提升幅度最大,强化了有机碳的物理稳定机制;黄壤性水稻土较稳定的有机碳组分（化学保护态、生物化学保护态）以及总有机碳存在饱和现象,在当前条件下出现饱和限制。     

地形部位与种植年限对红壤果园土壤性状的影响

以浙江省杭州市为例,选择23个具不同种植时间的低丘红壤果园,同时采集坡麓、下坡和中上坡部位的土壤样品,比较分析了地形部位（自然因素）与种植时间（人为因素）对果园土壤物理、化学和生物学性状的影响。结果表明：有效土层厚度主要受自然因素控制,受人为耕作影响较小,其厚度：坡麓>下坡>中上坡;其他土壤性状同时受自然因素和人为耕作的复合影响。土壤CEC、有机碳、有效磷、速效钾和水稳定性团聚体、微生物生物量碳含量均表现为坡麓>下坡>中上坡,土壤容重一般是坡麓<下坡<中上坡;土壤pH一般是坡麓高于下坡和中上坡。随着种植时间的增加,土壤有机碳、有效磷、速效钾、微生物生物量碳呈现增加的趋势,土壤容重和水稳定性团聚体呈先增加后降低,土壤pH呈现连续下降。坡麓与下坡、中上坡之间的土壤性状差异较大,而下坡与中上坡之间的土壤性状差异相对较小。种植时间对土壤性状的影响在坡麓比下坡、中上坡更为明显。多元统计分析表明,土壤肥力指标之间的变化存在协同性,根据变化的相似性大致可归为3组：第1组包括CEC、有机碳、微生物生物量碳、有效磷和速效钾;第2组包括pH、容重和有效钙,第3组包括土体厚度和水稳定性团聚体。研究认为,丘陵果园土壤质量的空间异质性是客观现象,同时受自然因素与人为因素的影响,因此,在采取管理措施上需要考虑坡位与种植时间的差异。     

黑土区坡耕地与坡林地表土团聚体有机碳库差异

以东北黑土区典型坡耕地(玉米)和坡林地(退耕还落叶松林和樟子松林)表层土壤为研究对象,分别在坡上、坡中上、坡中、坡中下、坡下5个坡位设置取样点采集非原状土,风干后将土壤筛分为2~5 mm、1~2 mm、0.5~1 cm、0.25~0.5 mm、0.25 mm 5个粒级团聚体,分别计算每个粒级土壤风干团聚体所占比例,测定各粒级土壤风干团聚体有机碳含量,并以此为基础计算土壤团聚体有机碳贮量。通过对比不同坡位、各粒级风干团聚体组成及其有机碳含量与贮量变化规律,探明黑土区不同土地利用方式下坡地土壤团聚体有机碳库对不同侵蚀类型的响应特征。结果表明:坡耕地土壤团聚体迁移、沉积过程不同于坡林地,耕地土壤2 mm团聚体的组成比例显著高于2种林地,并在坡下达到最高值(70.30%);有机碳含量均随团聚体粒级减小逐渐增加,樟子松林地内各粒级有机碳含量(25.57~142.60 g/kg)显著高于耕地(22.58~30.06 g/kg)和退耕还落叶松林地(21.58~66.53 g/kg);坡林地土壤团聚体有机碳贮量由坡上至坡下逐渐增加,相同坡位处土壤团聚体有机碳贮量均为樟子松林地退耕还落叶松林地耕地。研究结果证实了黑土区耕作侵蚀的存在及其对土壤团聚体、团聚体有机碳库分布的影响,同时印证了退耕还林是减缓坡地黑土耕作侵蚀、提升有机碳库的长效途径。      

基于分层多元复合模型的广东省农田土壤有机碳高精度制图

农田有机碳库是唯一可在较短时间尺度上通过合理利用而进行适度调节的碳库,农田土壤有机碳高精度制图对进一步明析地理环境背景,提升区域土壤固碳潜力,促进碳交易、碳中和等具有重要的意义。本研究以广东省为研究区,在中大空间尺度区域综合特征分区的基础上,基于地理探测器确定农田土壤有机碳空间分异的变量结构,分区构建分层多元复合模型,根据208 503个土壤采样点数据编制研究区高精度农田土壤有机碳密度空间分布图。结果表明：耦合自然地理特征和社会经济特征,引入多距离空间聚类进行中大空间尺度综合特征分区,能够显著收敛样本离散程度,土壤有机碳样本标准偏差均值、方差均值较未分区前分别下降0.55、3.53,Moran''s I指数上升0.08。受自然环境与人为扰动双重影响,农田土壤有机碳空间变异的变量众多,且不同综合特征分区内变量结构差异较大,年均降水量、海拔高度、地形坡度等变量在不同特征分区的影响力存在显著差异,土地利用方式及土壤理化性质等变量对不同特征分区均存在较大的影响力。基于地理探测器构建的分层多元复合模型,较好地解决了中大尺度和复杂情景下土壤有机碳空间分异规律与空间突变的同步表达矛盾,抑制了多变量插值噪声增加,其综合精度较地理加权回归模型（GWRK）、径向基函数神经网络（RBFNN）和普通克里格（OK）分别提升6.45%、10.45%和7.50%。在大密度样本集支持下,综合区域综合特征分区、地理探测器、分层多元复合模型等技术手段编制的广东省高精度农田土壤有机碳空间分布图,预测结果准确,空间细节表达清晰,为编制大空间尺度的土壤有机碳分布图探索了有效路径。     

全国森林面积和森林蓄积年度出数方法探讨

基于全国第8次森林资源连续清查的41.5万个地面样地数据和全国林地利用保护规划的"一张图"成果数据,采用全国20×20 km2抽样框架设计系统抽样和分层抽样,探讨全国森林资源森林面积、森林蓄积年度出数的基本方法。研究结果表明:(1)虽然采用系统抽样计算得到全国森林面积抽样精度为97.5%,在精度要求之内,但对于各省来说,森林面积的抽样精度较差;(2)对比分析不同抽样方式结果,采用系统抽样和分层抽样的全国森林蓄积量出数的抽样精度均在95%以上,与第8次清查实际数相差低于3%以下,森林资源分布稀少或行政面积小的省精度相对较差。(3)满足国家出数并兼顾省级总体要求,在全国统一框架基础上,优化设计各省地面样地体系,全国共布设24 760个地面样地,约为现行体系样地数量的1/17,每省约为800个样地,大大减少现行体系的地面调查样地,能实现由5年出数向每年出数的转变。(4)全国森林蓄积分层抽样方法,与基于高分辨遥感影像的样地判读方式获取森林面积方法结合,可以实现森林面积和森林蓄积的年度出数,实现森林面积和森林蓄积的年度出数,能有效解决全国森林资源数据的时效性问题,是目前值得推荐使用的可行方法。     

Estimating soil organic carbon from soil reflectance: a review

Soil organic carbon (SOC) concentration is a useful soil property with which to guide agricultural applications of chemical inputs. To enable this, simple, accurate, rapid and inexpensive methods are needed to produce maps of surface SOC concentrations. Researchers have investigated estimates of soil surface properties from remotely sensed information as a means of rapidly quantifying and monitoring some surface soil properties, such as SOC. The objective of this paper is to review the potential and limitations of remotely sensed data for mapping and evaluating SOC. Several statistical methods including simple regression models, the ‘soil line’ approach, principal component analysis and geostatistics have been applied to data to investigate the accuracy of such estimates. A review of the literature shows that predictive equations are not universal and require new regression models for every scene. An important benefit of remotely sensed data is to suggest a sampling strategy that can lead to improved representation of spatial heterogeneity in SOC.