景观复杂地区土壤有机质变异的多尺度特征——以河南省登封市土壤为例

为研究景观复杂地区土壤有机质变异的尺度特征,以河南省登封市为研究区,探讨了该市土壤有机质在不同尺度、不同景观类型区的变异特征。结果表明:(1)2 km采样间距的大尺度土壤有机质平均含量和变异系数分别为20 g kg-1和44.8%;200、300、300和500 m间距的小尺度4个景观类型区:紫色土区、中山石英砂岩区、山前洪积扇区和低山丘陵洪积物母质区,有机质平均值和变异系数分别为15.72、15.53、26.00、18.98 g kg-1和29.9%、26.21%、16.04%、35.41%。(2)不同尺度、不同景观类型区土壤有机质的半方差函数,在块金值、基台值和变程等参数上有较大差异。(3)大尺度土壤有机质与高程因子、坡向因子呈极显著和显著相关性,与坡度相关性不明显;除了低山丘陵洪积物母质区与高程因子极显著相关外,小尺度土壤有机质在紫色土区、中山石英砂岩区和山前洪积扇区均和高程、坡度、坡向无显著相关性。     

土壤有机质空间变异性及其驱动因素研究进展

土壤有机质是表征土壤质量的主要指标,在土壤肥力、环境保护和全球碳循环中发挥着重要作用。土壤有机质的主要特征之一是具有高度的空间异质性,这是土壤形成过程中自然因子和人为活动综合作用的结果。本文对土壤有机质空间变异性的研究方法进行了回顾,从非生物和生物两方面阐述了驱动土壤有机质空间变异的主要因素,分析了研究土壤有机质空间变异性尺度效应的重要性及相关成果。在此基础上,结合以往研究的特点和不足,从深层土壤有机质的空间变异性、森林土壤有机质的空间变异性、土壤有机质空间变异性驱动因素间的交互作用以及较大尺度下土壤有机质空间变异尺度效应四个方面,对未来的研究方向提出了合理化建议。     

县域尺度土壤有机质与土地利用动态耦合关系定位对比研究——以渭北旱塬区长武县为例

以陕西省长武县为研究区域,根据大规模采样数据,结合1983年和2008年土地利用空间数据,运用定位对比监测方法,分析了25年来不同土地利用变化的幅度、空间分布特征和方向,并对这种变化影响下的土壤有机质含量演化特征进行了研究。结果表明:该区土地利用方式在这一时期变化显著,旱地、草地、非农用地面积大幅减少,林地、果园面积大幅增加。土地利用方式的转变已经成为土壤有机质含量变化的驱动因素,其中,旱地转变为林地和果园,土壤有机质含量变化明显,分别增加了6.6 g/kg和5.11 g/kg,而林地转变为旱地和草地则无明显增量。土壤有机质含量的变化不仅改变了土壤结构,有效地控制了水土流失的发生,而且为该区域的土地利用方式朝着健康的方向发展,提供了参考价值。     

黑土区田块尺度土壤有机质含量遥感反演模型

为了对田块尺度土壤有机质进行空间反演并提高模型精度和稳定性,该文以黑龙江省黑土带41.3 hm~2田块为例,获取2016年5月中下旬两期(受限于拍摄周期和天气原因而选择不同卫星影像,2016年5月17日Landsat 8影像和5月25日Sentinel-2A影像)裸土时期遥感影像和4 m分辨率DEM数据;分析单期影像与土壤有机质(soil organic matter,SOM)的关系,两期影像所包含的土壤含水量变化信息与地形因素对SOM预测模型精度的影响,建立基于BP神经网络的SOM遥感反演模型。结果表明:该田块内SOM含量差异较大;利用单期影像预测SOM时,基于红波段和785~899 nm波段建立的预测模型精度(建模均方根误差RMSE 1.033,检验RMSE 1.079)和稳定性(建模决定系数R2 0.677,检验R20.644)较高;两期影像时,基于红波段和1 570~1 650 nm波段建立的预测模型精度(建模RMSE 0.855,检验RMSE 0.898)和稳定性(建模R2 0.792,检验R2 0.797)显著提高;在两期影像模型基础上,加入地形因子作为输入量,模型精度(建模RMSE 0.492,检验RMSE 0.499)和稳定性(建模R2 0.917,检验R2 0.928)进一步提高。研究成果可为土壤碳库估算和农田精准施肥提供理论与技术支持。     

复杂地形区土壤有机质空间变异性分析及制图

数字土壤制图作为获取土壤属性空间分布的一种新方法,目前已成为土壤科学的研究热点.探究土壤有机质在复杂地形区的空间变异特征及其空间分布制图,可为土地利用合理规划与管理、精准农业及生态环境模拟等提供有价值的数据.复杂地形区由于其地形起伏大,地貌类型多样以及采样点获取难度大等,对土壤属性制图带来一定的困难,也使得获取的属性空...     

县域尺度农田深层土壤有机质的估算及空间变异特征

县域是实施农业绿色发展的基本单元,农田土壤中不仅耕层的有机质含量会对土壤肥力产生影响,深层有机质的作用也不可忽略,精确估算基于县域尺度农田深层有机质含量具有重要意义。该研究选定位于山西省运城市的永济市农田为研究区,采用多点混合取样法,获取了8个样地剖面的18层数据,共144个混合土样的有机质含量数据,建立了表层(0～20 cm)有机质含量估算深层有机质含量的模型,并进行深层有机质含量的估算。基于半变异函数、空间自相关理论分析了0～30、30～60、60～90、90～120、120～150和150～180 cm土层有机质含量的空间相关性和聚集特征,并进行了相关性检验,采用克里格插值方法对研究区农田各土层的有机质含量进行了预测。结果表明:1)土壤有机质含量随深度的增加呈负指数递减(R2=0.80,P0.01),各土层的有机质含量变异系数介于35.89%～47.84%之间,处于中等变异程度。2)通过建立的估算模型可以通过表层有机质含量估算出任意深度的有机质含量,且拟合精度R2达到了0.90(P0.01)。3)指数模型是反映该区域有机质含量空间结构特征的最佳模型(R20.80,RSS0.001),各土层的有机质含量均表现出了中等程度结构性特征,和空间正相关性特征(Moran’s I=0.26,P0.01),并存在显著的空间聚集特征和异常值现象。4)克里格插值可以较好地进行研究区各层有机质含量的预测,预测精度较高,稳定性较好,为县域尺度深层有机质的估算,调整农艺措施、提高土壤肥力、达到土壤减肥增效、绿色增产增效提供依据。     

伊犁新垦区土壤有机质的克里金插值和条件模拟多尺度分析

克里金插值和条件模拟作为两种常用的空间变异近似和逼近方法,能否真实刻画要素的多尺度结构关系到相应结论的正确性.本文采用尺度方差分析方法,结合经典的半方差函数和Moran's I,以伊犁新垦区土壤有机质为例,对普通克里金插值(OK)和序贯高斯模拟(SGS)的结果进行多尺度分析.结果显示新垦区土壤有机质具有比较强的空间自相关性,10km、35 km和60 km左右为土壤有机质的特征尺度.在小尺度上,SGS对真实的空间数据尺度结构刻画都出现一定的偏差.在大尺度上,两者能够比较真实地反映数据的多尺度结构,可有效刻画35 km和60 km的特征尺度.     

气候变化与土壤有机质的关系

在宾地质历史中,气候变化原速率是史无前例的,它对地球生物圈产生了巨大的影响。土壤有机质中的碳是地球碳库的重要组成部分,它参与全球碳循环。土壤有机质分解而产生的ＣＯ２和ＣＨ４是重要的温室气体。土壤有机质对气候模型的反应较敏感,其总量取决于生物量生产与分解的平均状态,以及土壤储存有机质的能力。就全球规模来说,土壤有机质沿着降水增加和温度下降的梯度而增加。温度是支配凋落物分解速率的重要环境因素,它甚至能     

土壤活性有机质测定方法的比较

用16种化学方法对红壤、黑土、垆土、褐土、灰漠土五个典型土壤活性有机质进行测定,结果表明,333mmol／LKMnO4常温振荡1h的方法测定结果变异系数小,重现性好,且操作简便快速,可作为土壤活性有机质测定的基本方法。虽然不同方法测定的活性有机质数量不同,但它们之间表现出较好的相关性,说明它们在一定程度上都可反映土壤有机质的活性。     

Effect of CaCl2 on the kinetics of dissolved organic matter release from a sandy soil�

The dissolution of organic matter in soil is of fundamental relevance for the fate of organic contaminants associated with organic matter and for the microbial availability of organic matter. In this study, the kinetics of soil organic matter (SOM) dissolution from a sandy forest soil was investigated under different electrolyte conditions, using a continuous extraction method. The mathematical analysis of the concentration signal obtained from extractions with constant flow rates and after sudden flow rate changes showed that the dissolution of SOM is diffusion limited. The dissolution rate was lower during extraction with 0.01 M CaCl₂. The reaction on sudden flow rate changes was slower when extracting with 0.01 M CaCl₂ as compared to water, and the mechanism was different. These observations were explained by a gel phase developing in the swelling SOM. The lower dissolution rates found for extractions with 0.01 M CaCl₂ could indicate a more stable gel structure in the presence Ca²⁺. The development of the gel phase may be influenced by mechanical strain due to increased flow rates.     

消减残差自相关性的县域土壤有机质整合模型预测研究

提升土壤属性空间预测精度对实现农田精准施肥和保护生态环境具有重要意义。利用河北省滦平县采集的1 773个样点耕地表层(0～20cm)土壤有机质(SOM)及其地理环境数据,通过逐步回归分析方法筛选出最优环境变量;基于其中1 426个农田样点分别建立多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)、随机森林(Random Forest,RF)、贝叶斯正则化神经网络(Bayesian regularization neural network,BRNNBP)以及与普通克里格(OK)整合模型(MLR-OK、RF-OK和BRNNBP-OK)预测SOM空间分布,以其余347个样点数据为测试集检验分析不同模型预测精度,并对模型残差进行半方差函数和空间自相关分析以评价模型拟合效果。结果表明,研究区耕地表层土壤SOM处在8.62～35.64 g·kg^-1变化区间,变异系数为20.26%,属中等程度空间变异;SOM高值区主要分布在东北及东南海拔较高地区,低值区多分布在西南及中部河谷地区;海拔、坡度和年均温度与SOM关系密切(P<0.001);整合模型...     

土壤残渣有机质与固定态铵之间的关系

采集了全国不同类型的土壤40个,分析了土壤全氮、有机质、固定态铵、剩余有机质（KOBr处理后的土壤有机质）、残渣有机质（KOBr-HF处理后的土壤有机质）含量.结果表明,以2∶1型粘粒矿物为主土壤的残渣有机质含量与固定态铵含量之间呈极显著正相关（r=0.831^＊＊）,晶格之间存在的有机质（即残渣有机质与剩余有机质之差值）含量则与固定态铵含量之间也呈极显著正相关（r=0.832^＊＊）,而以1∶1型粘粒矿物为主土壤的残渣有机质含量和晶格有机质含量与固定态铵含量不相关;土壤剩余有机质、残渣有机质的含量分别为2.59 g kg^-1、3.70 g kg^-1,分别占土壤有机质的10%和16%.土壤残渣C/N比（平均值为16.69）明显高于原土壤（平均值为5.37）.     

土壤有机碳库与土壤结构稳定性关系的研究进展

土壤有机碳的形成抵押了二氧化碳的排放 ,也促进了土壤结构的形成并提高其稳定性。本文介绍土壤结构的层次性和稳定性 ,阐述不同土壤有机碳库影响土壤结构及其性质的作用机制 ,着重评述土壤活性碳库 ,颗粒有机物和可溶性有机物的数量及质量对土壤结构的层次性及其稳定性的影响机制 ,并突出土壤有机物的疏水性对土壤结构及其性质的影响等方面的研究工作。今后应深入研究不同土地利用和土壤管理措施下土壤活性碳库组成与土壤结构稳定性的关系 ;定量描述不同土壤碳库和土壤结构稳定性的形成过程 ;重视研究土壤碳库、土壤稳定性和土壤回复力三者之间的关系 ;深入研究有机碳库的性质影响土壤水分湿润速率的机制 ;应用获得的土壤有机碳库和土壤结构稳定性的新知识 ,完善土壤有机碳和水分循环模型     

A call to investigate drivers of soil organic matter retention vs. mineralization in a high CO2 world

Understanding how elevated atmospheric CO₂ alters the formation and decomposition of soil organic carbon (SOC) is important but challenging. If elevated CO₂ induces even small changes in rates of formation or decay of SOC, there could be substantial feedbacks on the atmosphere's concentration of CO₂. However, the long turnover times of many SOC pools - decades to centuries - make the detection of changes in the soil's pool size difficult. Long-term CO₂ enrichment experiments have offered unprecedented opportunities to explore these issues in intact ecosystems for more than a decade. Increased NPP with elevated CO₂ has prompted the hypothesis that SOC may increase at the same time that increased vegetation nitrogen (N) uptake and accumulation indicates probable declines in SON. Varying investigators thus have hypothesized that SOC will increase and SON will decline to explain increased NPP with elevated CO₂; researchers also invoke biogeochemical theory and stoichiometric constraints to argue for strong limitations on the co-occurrence of these phenomena. We call for researchers to investigate two broad research questions to elucidate the drivers of these processes. First, we ask how elevated CO₂ influences compound structure and stoichiometry of that proportion of NPP retained by soil profiles for relatively long time periods. We also call for investigations of the mechanisms underlying the decomposition of mineralizable organic matter with elevated CO₂. Specifically, we need to understand how elevated CO₂ influences microbial priming (driven by enhanced microbial energy needs associated with increases in biomass or activity) and microbial mining of N (driven by enhanced microbial N demand associated with greater vegetative N uptake), two processes that necessarily will be constrained by the stoichiometry of both substrates and microbial demands. Applying technologies such as nuclear magnetic resonance and the detection of biomarkers that reveal organic matter structure and origins, and studying microbial stoichiometric constraints, will dramatically improve our ability to predict future patterns of ecosystem C and N cycling.     

黑土农田土壤有机碳演变研究进展

在我国, 由于国家粮食安全的需要, 关注黑土、研究黑土的人越来越多, 尤其是黑土可持续利用及其与环境的关系已成为当今研究的热点问题。黑土研究领域中最活跃的部分是黑土农田土壤有机质(碳)的研究。基于此, 本文依据有关文献资料, 简述了我国黑土的分布、黑土开垦历史、农田土壤有机碳的演变及其在农业上的贡献, 系统分析了国内外农田土壤碳研究的方法及其进展, 指出了开展我国黑土农田土壤碳演变及其预测研究的现实意义及其潜在价值, 建议未来应侧重黑土农田土壤有机碳的变化与调控方面的研究, 即在黑土农田土壤有机碳的定向培育技术、指标体系和量化表征评估方法、预测模型等方面有所突破, 最终形成黑土农田土壤有机碳保护和利用的理论和方法。     

湖南省典型农田土壤养分现状及近30年变化趋势

通过文献资料分析及实地调查和采样,对比研究了湖南省典型农田土壤的肥力状况及近30年变化趋势.结果表明:湖南省典型农田当前0 ～ 20 cm 和20 ～ 100 cm土壤有机质平均含量为30.43 g/kg和11.91g/kg,全氮平均含量为1.79 g/kg和0.82 g/kg,全磷平均含量为0.56 g/kg和0.44 g/kg,全钾平均含量为17.13 g/kg和17.17 g/kg.与第二次土壤普查结果比较:除20 ～ 100 cm土壤层次有机质和碱解氮含量呈下降趋势外,其他层次有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、速效磷、速效钾等土壤养分指标呈显著增加趋势.0～20 cm土壤有酸化趋势.     

黄淮海农业区旱地土壤有机碳变异性的空间尺度效应

土壤有机碳(SOC)具有空间变异性,其变异程度依赖于空间尺度,多尺度研究SOC变异性特征及其对空间尺度拓展的响应对精确估算土壤碳储量具有重要意义.本研究以黄淮海农业区为研究区域,利用全国第二次土壤普查资料记录的1 875个土壤剖面,设定4级行政区尺度,即大区、省级、市级和县级,研究了不同土壤深度(0～ 20、20 ～ 30、30 ～ 50、50 ～ 70和70 ～ 100 cm)有机碳含量的变异性特征及其对行政区尺度拓展的响应.研究结果表明:黄淮海农业区SOC含量变异系数均值随着行政区尺度的增大和土壤深度的增加而增大,范围为县级尺度0～20 cm表层的33.68％到大区尺度70～ 100 cm底层的81.02％;两行政区尺度间的跨度越大,其变异度越大,尺度间变异度呈明显的阶梯状,表现为3个尺度等级(大区-县级)＞2个尺度等级(省级-县级和大区-市级)＞1个尺度等级(省级-市级,市级-县级和大区-省级);SOC含量变异系数均值与行政区面积为显著对数关系y=a+b×ln(x),随着土壤深度的增加,SOC变异性对尺度的响应也越快.实际采样过程中,研究区域越大,采样深度越深,所需要的采样点数目越多.     

Spatial prediction of soil organic matter in the presence of different external trends with REML-EBLUP

The objective of our study was to compare the performance of the empirical best linear unbiased predictor (E-BLUP) with residual maximum likelihood (REML) with that of regression kriging (RK) for predicting soil organic matter (SOM) with the presence of different external drifts. The study was conducted on a 933 km² area in Pinggu district of Beijing. Terrain attributes (elevation, slope and topographic wetness index) calculated from DEM were used as external drift variable. The root mean squared errors (RMSE) and the mean squared deviation ratio (MSDR) were used to assess the accuracy of prediction and the goodness of fit of the theoretical estimate of error respectively. RK resulted in both the most and least accurate predictions. REML-EBLUP provided more correct residual variogram models than RK for each trend model. Our results have shown that when the value of adjusted R² is greater than 0.45, there is litter difference in the ability to increase the accuracy between REML-EBLUP and RK; and when the value is less than 0.45, the performance of REML-EBLUP is significantly better than RK. It also suggested that topographical data can further improve the accuracy of the spatial predictions of SOM by using RK and REML-EBLUP.