宁夏黄土区典型坡面表层土壤有机碳含量的空间变化特征及尺度效应

【目的】定量认识土壤有机碳(SOC)含量在坡面上的空间异质性及尺度效应,探索“由点及面”估算坡面平均SOC含量的精确便捷途径,为细致刻画坡面土壤资源状况、全面理解生态系统碳循环、制定土壤高质量管理方案提供科学基础。【方法】在宁夏半干旱黄土丘陵区,选择3个相邻的由退耕还林工程形成的典型坡面,从坡顶向坡脚设置连续样点,调查各样点的土地利用、植被特征、立地条件及表层(0^20 cm)SOC含量,分析其坡向差异、坡位变化;以“离坡顶的水平距离或相对距离”为自变量,以表层SOC含量的顺坡滑动平均值为因变量,定量描述坡面尺度效应;再以坡面上任一样点表层SOC含量与坡面平均值的比值为因变量,实现由“点”到“面”的尺度上推。【结果】研究区表层SOC含量存在明显的坡向差异、坡位变化、尺度效应。表层SOC含量的坡面平均值在南坡(7.60 g·kg^(-1))最高,东坡(6.42 g·kg^(-1))次之,西坡(5.65 g·kg^(-1))最低,其坡位间变幅在东坡(15.95 g·kg^(-1))最大,其次为西坡(11.34 g·kg^(-1)),最小为南坡(9.72 g·kg^(-1)),说明东坡的坡面效应最强,其次为西坡,南坡最弱。东坡、西坡、南坡表层SOC含量的坡位变化大致相同,均由坡顶向下逐渐减小,至离坡顶水平距离200、150、280 m(相对距离0.73、0.45、0.76)后趋于稳定,主要与坡面“上部为自然状态的坡地+林草植被+恢复年限长、下部为人工梯田+林农植被+扰动频繁”的空间格局有关。在东坡、西坡、南坡上,距坡顶水平距离每增加100 m,SOC含量的滑动平均值分别变化-3.40、-2.50、-1.51 g·kg^(-1);距坡顶相对距离每增加0.1,SOC含量的滑动平均值分别变化-0.96、-0.75、-0.55 g·kg^(-1)。构建3个坡向不同坡位样点表层SOC含量与坡面平均值的比值随离坡顶水平距离或相对距离增加而变化的数量关系(R^(2)>0.7,P<0.001),籍此可由坡面上任一样点表层SOC含量精确便捷地估算坡面平均值。将所有位点数据融合得出,离坡顶相对距离0.4的位点表层SOC含量最接近坡面平均值。【结论】半干旱黄土丘陵区坡面表层SOC含量沿坡从上至下基本呈先减小后稳定的变化,与土地利用类型、植被类型、恢复年限的坡面分布格局有关。以顺坡(相对)水平坡长增加为尺度变量可较好地定量刻画表层SOC含量的坡面变化特征及尺度效应,藉此可实现坡面表层SOC含量平均值的精确便捷推算。

湖滨绿洲土壤有机碳含量的支持向量机估算模型

【目的】利用高光谱数据快速估算土壤有机碳含量,为干旱区湖滨绿洲合理开发土地资源提供科学依据。【方法】以新疆博斯腾湖北岸湖滨绿洲为研究区,将实测的土壤有机碳含量数据与高光谱数据相结合,对原始光谱进行SG平滑(SavitzkyGolay smoothing,SG)、连续统去除(Continuum Removal,CR)、连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)预处理,采用连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)筛选特征波段;应用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型估算土壤有机碳含量。【结果】(1)研究区土壤有机碳含量为0.69~50.32 g/kg,平均值为14.15 g/kg,标准差为9.51 g/kg,呈中等变异性,变异系数为67.20%。(2)土壤原始光谱反射率在350~750 nm,光谱反射率呈上升趋势,在750~2150 nm,光谱反射率呈相对平稳趋势,在2150~2500 nm,光谱反射率逐渐下降;连续小波变换对土壤原始光谱预处理后随着分解尺度的增加,光谱局部特征明显,吸收峰和反射峰越来越平滑;采用连续投影算法筛选的光谱特征波段集中于350~952 nm、1007~1742 nm、2082~2381 nm,且特征波段仅占可见光-近红外光谱波段的0.30%。(3)连续小波变换结合连续投影算法构建的SVM模型,其训练集和验证集分别R^(2)=0.76,RMSE=4.78和R^(2)=0.94,RMSE=3.30,RPD=2.50。【结论】CWT-SPA-SVM可有效估算研究区土壤有机碳含量。

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。

神农架林区天然次生林土壤有机碳分布及影响因素

神农架林区气候、土壤类型和森林具有明显海拔梯度分布特征,且存在大量植被组成丰富、林分结构复杂的天然次生林。以天然次生林为研究对象,通过系统样地调查、逐步回归和结构方程模型(SEM)揭示天然次生林土壤有机碳分布特征,探索土壤有机碳含量与气候、海拔、土壤和林分结构之间的多变量关系。研究结果表明:在1200—2500 m海拔区间,土壤有机碳含量随海拔升高而增加,土壤有机碳平均含量表现为17.45 g/kg(1200—1600 m)<21.56 g/kg(1600—2000 m)<27.37 g/kg(2000—2500 m)。在0—20 cm、20—40 cm和40—60 cm深度土层土壤有机碳随土层加深而逐步降低,平均含量分别为30.5 g/kg、21.7 g/kg和13.73 g/kg,且各土层之间差异显著(P<0.05);海拔、土壤密度、pH和树种多样性(TSD)在各土层与土壤有机碳含量存在显著相关性。海拔梯度变化通过影响土壤密度和pH间接影响土壤有机碳含量,在各土层具有一致性;20—40 cm、40—60 cm土层,树种多样性变化影响土壤密度间提升进土壤有机碳含量。树种多样性对土壤有机碳含量的正向影响强烈依赖于土壤深度,深层(40—60 cm)土壤有机碳含量对树种多样性更为敏感。天然次生林维持较高的树种多样性有助于提升森林土壤碳汇能力,本研究结果为亚热带天然次生林的森林经营与生态管理提供理论依据。

优化施肥促进华北麦玉轮作系统土壤有机碳积累

为揭示不同施肥方式对华北小麦-玉米轮作种植系统土壤有机碳库的影响,本研究将“小麦-玉米”作为一个施肥单元,于2014年10月开展田间定位试验,采用二因素裂区设计,以冬小麦-夏玉米两季作物磷钾肥分配比(A)为主区,设磷钾肥全部施入小麦季(A1)和小麦季∶玉米季为2∶1(A2)两个水平,以两季作物总施氮量(B)为裂区,设施纯氮450 kg·hm^(-2)(B1)和600 kg·hm^(-2)(B2)两个水平,同时以两季作物全生育期不施肥为对照,共5个处理,于2022年10月玉米收获后采集0~20 cm土壤样品,分析研究8 a后不同施肥方式对该种植系统土壤有机碳库的影响。结果表明:除A1B2处理下土壤总有机碳(SOC)和微生物量碳(MBC)含量与CK处理差异不显著外,4种施肥处理下SOC、颗粒态有机碳(POC)、活性有机碳(LOC)、可溶性有机碳(DOC)、MBC含量和SOC储量均显著高于CK,增幅分别达8%~55%、75%~237%、98%~214%、42%~66%、21%~50%和3%~29%。4种施肥处理中A2B1处理下SOC及其活性组分含量和SOC储量均显著高于A1B1和A1B2,而与A2B2处理在LOC、DOC、MBC含量和SOC储量间差异不显著。同时,A2B1处理下土壤碳库管理指数(CPMI)最高。对于SOC矿化指标而言,SOC累积矿化量(C_(m))、潜在可矿化碳(C_(p))和SOC矿化效率(C_(p)/SOC)均表现为A1B1>A1B2>CK>A2B1>A2B2,且除A2B1和A2B2处理间C_(p)/SOC差异不显著,C_(m)和C_(p)在各处理间差异均显著。相关分析研究表明,β-1,4纤维二糖苷酶活性以及土壤全氮、碱解氮、速效磷和速效钾均为提高SOC及其活性组分含量以及CPMI的关键因子,而碳累积输入量可通过增加SOC含量降低C_(p)/SOC。综上,本试验条件下,磷钾肥在小麦季和玉米季2∶1的分配比,配合两季作物450 kg·hm^(-2)的总施氮量,可增加麦玉轮作系统SOC及其活性组分含量,提升土壤养分有效性,降低SOC矿化分解,同时,该施肥方式下较高的碳累积输入量可增加SOC含量,降低C_(p)/SOC,最终实现SOC储量增加。

北京山区针阔混交林地土壤有机碳含量的影响因素研究

探究生物因子和非生物因子与土壤有机碳含量的关系,解析影响土壤有机碳含量变异的主导因素,可为生态系统碳平衡协调发展提供理论依据。以北京山区针阔混交林为研究对象,基于64个样地的实测数据,采用结构方程模型筛选出影响土层(0-10、10-20、20-30 cm)有机碳含量的主导因素,并结合结构方程模型探究了各因子对土壤有机碳含量的直接和间接影响。结果表明,(1)林龄、根系生物量、凋落物质量、土壤全氮和土壤容重对0-10 cm的土壤有机碳含量的影响极显著(P<0.01),植物多样性对0-10 cm的土壤有机碳含量影响显著(P<0.05);直接效应依次为土壤全氮(0.73)>根系生物量(0.59)>凋落物质量(0.56)>林龄(0.47)>土壤容重(-0.44)>物种香农维纳指数(0.21),间接效应依次为林龄(0.31)>根系生物量(0.29)>凋落物质量(0.27)>物种香农维纳指数(0.11)。(2)海拔、土壤全氮和土壤容重对10-20 cm的土壤有机碳含量影响极显著(P<0.01),根系生物量、林龄对10-20 cm的土壤有机碳含量影响显著(P<0.05);直接效应依次为土壤全氮(0.69)>土壤容重(-0.53)>海拔(0.32)>根系生物量(0.27)>林龄(0.24),间接效应依次为海拔(0.23)>林龄(0.14)>根系生物量(0.09)。(3)海拔、土壤全氮和土壤容重对20-30 cm的土壤有机碳含量影响极显著(P<0.01),pH值对20-30 cm的土壤有机碳含量影响显著(P<0.05);直接效应依次为土壤全氮(0.59)>土壤容重(-0.47)>海拔(0.43)>pH值(-0.15),间接效应依次为海拔(0.14)>pH值(-0.04)。综上,土壤全氮和土壤容重主要通过直接作用影响土壤有机碳含量,而根系生物量、凋落物质量、林龄、植物多样性、土壤pH值对土壤有机碳含量不仅存在直接影响,而且还通过其他因子的作用而产生间接影响。

遗传算法和连续投影算法结合的土壤有机碳含量高光谱估算模型

土壤有机碳含量是土壤肥力与土壤质量的主要决定因素,与土壤生产力密切相关。采用高光谱模型估算土壤有机碳含量成为了解土壤肥力的重要方法。利用高光谱分析技术结合机器算法实现快速、高精度的估算土壤有机碳含量,对土壤肥力的可持续利用至关重要。根据实测的土壤有机碳含量及其高光谱反射率数据,运用Savitzky Golay方法对光谱波段进行平滑去噪,采用连续投影算法(SPA)、遗传算法(GA)对原始光谱及其5种不同数学变换光谱分别进行特征波段的筛选,并基于随机森林(RF)方法构建土壤有机碳含量的高光谱估算模型。为进一步降低模型的复杂度,将SPA算法与GA算法相结合,寻找最佳特征参数,以提升土壤有机碳含量特征波段的识别率和可信度。结果表明:(1)在原始光谱中,基于GA算法筛选SOC含量的高光谱响应波段主要集中在350~410、827~928、997~1064、1201~1234、1541~1574、1667~1710、2153~2186和2357~2707 nm;当RMSE为6.09时,SPA算法筛选了11个特征变量。(2)基于GA算法筛选特征波段时,原始光谱R、标准正态变量(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶微分(FD)、对数的倒数(RL)与连续统去除(CR)的维数分别降低到407、697、668、667、493、784维,占全光谱波段的18.93%~36.47%;基于GA-SPA算法筛选后,6种光谱变量的维度介于8~17维,RMSE介于4.53~6.30。(3)在一阶微分光谱形式下,基于GA-SPA算法挑选的12个特征变量所构建的RF模型预测效果最好,模型的建模集R_(c)^(2)为0.78,RMSE c为5.48,验证集R_(p)^(2)为0.82,RMSE_(p)为4.50,RPD为2.18。研究表明,光谱一阶微分可以增强土壤的光谱信息,GA算法结合SPA算法寻找光谱特征变量,既简化了估算模型的复杂度,又提高了估算模型的精度,基于遗传算法-连续投影算法的高光谱模型具有较高的估算能力。

基于连续小波变换的表层土壤有机碳含量的高光谱估算

土壤有机碳含量的高光谱估算,可快速、准确监测土壤肥力,为农业生产进行合理施肥提供科学依据。以博斯腾湖西岸湖滨绿洲为研究区,应用ASD FieldSpec3光谱仪测定表层土壤的高光谱反射率,采用重铬酸钾-外加热法测定表层土壤有机碳(SOC)含量;运用连续小波变换(CWT)分别对土壤高光谱反射率(R)及其一阶微分变换(R′)进行尺度分解,分析不同尺度分解后的数据与表层SOC含量的相关性,筛选敏感波段,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)3种模型估算表层SOC含量。研究结果表明,土壤高光谱反射率与SOC含量呈负相关,经过一阶微分变换后,通过极显著性检验(P<0.01)的波段数由1689个降低为227个,最大相关系数绝对值(|r|)由0.39提高至0.54;土壤高光谱数据CWT处理后,与表层SOC含量的相关性随分解尺度的增加呈现先增后降的趋势。R′-CWT-SVM模型估算效果最优,建模集和验证集R 2分别为0.83和0.80,RMSE分别为5.24和3.56,RPD值为2.12,能够有效估算研究区表层SOC含量。

海南岛东部地区土地利用方式对土壤有机碳含量的影响

研究海南岛东部4种典型土地利用方式,分析不同土地利用方式下土壤有机碳含量的分布特征以及碳密度变化,以期为合理优化海南岛土地利用方式以及促进农业生产的持续发展提供科学依据。以海南岛东部典型的4种土地利用方式(果园地、橡胶林地、水稻田、抛荒地)为研究对象,通过野外调查取样和室内分析测试,对不同土地利用方式土壤有机碳的含量及密度分布特征进行研究。结果表明:在0~30 cm土壤剖面中,4种不同土地利用方式土壤有机碳含量均值为3.73~14.01 g·kg^(-1),平均含量由大到小依次为水稻田、抛荒地、果园地、橡胶林地。0~30 cm土壤有机碳平均密度为1.74~5.86 kg·m^(-2);同种土地利用方式下,土壤有机碳密度在各土层内的变化基本相同,其随土层深度的增加而减少,与土壤有机碳含量变化趋势类似。研究区4种不同土地利用方式中,土壤有机碳密度在0~20 cm土层比重占研究剖面(0~30 cm)的65%以上(69.21%~72.99%)。土地利用方式改变将会导致土壤容重发生变化。研究区4种不同土地利用方式中,水稻田土壤有机碳含量和密度最高,橡胶林地最低;不同土地利用方式下土壤碳源输入存在差异,主要是由于土地利用方式影响土壤碳库的外源输入;同等自然条件下,土地利用方式不同,土壤有机碳含量差异显著。海南应加强东部橡胶林地的管理,尤其要增加有机肥的使用。

基于高光谱小波能量特征向量估算湖滨绿洲表层土壤有机碳含量

高光谱分析能够高效的估算土壤有机碳含量,连续小波变换(CWT),在高光谱数据的噪声去除和有效信息提取方面具有独特优势,但是经过连续小波变换后的光谱数据被分解为多个尺度,单一分解尺度信息不能代表不同分解尺度信息,如何充分利用多分解尺度的小波系数,成为高光谱估算土壤有机碳含量的难题。博斯腾湖是我国最大的内陆淡水湖,湖滨绿洲作为重要的水陆交错带,具有独特的空间结构和时间结构,在维持和恢复湖泊生态系统健康方面发挥着重要作用。以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,于2020年10月采集138份深度为0~20 cm表层土壤样本,剔除3个异常值样品,得到135个有效样品,室外采集土壤样本光谱,并通过重铬酸钾-外加热法测定土壤有机碳含量;将土壤样本的光谱反射率进行Savitzky-Golay平滑滤波处理,以Gaussian4为小波基函数进行连续小波变换,将土壤高光谱数据转换为10个分解尺度的小波系数。利用相关性分析法(CC)、稳定自适应重加权采样(sCARS)、竞争自适应重加权采样(CARS)、连续投影算法(SPA)、遗传算法(GA)等5种特种波段筛选方法进一步降低噪音,消除冗余信息,逐尺度计算小波系数的均方根作为小波能量特征(EF),将10个尺度的小波能量特征组成小波能量特征向量(EFV),基于小波能量特征向量建立BP神经网络模型(BPNN)。结果表明,连续小波变换可以有效提高光谱反射率与土壤有机碳含量间的相关性,1~3分解尺度相关性较差,4~10分解尺度的相关性较好,相关系数平均值提升43.66%,相关系数最大值平均提升67.93%。CC算法筛选的特征波段主要分布于在400~1 500 nm可见光及近红外短波;sCARS、CARS算法筛选的特征波段集中于1 500~2 500 nm近红外长波;SPA算法筛选的特征波段集中于760~2 500 nm近红外波段;GA算法得到的特征波段基本均匀分布于400~2 500 nm。高光谱小波能量特征向量EFV可以较好估算湖滨绿洲表层土壤有机碳含量,6种模型的训练集与验证集R2平均值分别为0.73、0.74, RMSE平均值分别为7.64、7.28, RPD平均值为1.95。模型精度表现为,CC-EFV-BPNN>sCARS-EFV-BPNN>Full-spectrum-EFV-BPNN>CARS-EFV-BPNN>GA-EFV-BPNN>SPA-EFV-BPNN。连续小波变换结合特征变量筛选方法,提取小波能量特征向量EFV,有效降低光谱数据维度与高光谱小波能量特征向量模型复杂度,对于快速估算表层土壤有机碳含量具有重要参考价值。

基于地理加权和随机森林回归的曹妃甸区土壤有机碳含量研究

应用地理加权回归模型(GWR)和随机森林回归模型(RFR)对河北省唐山市曹妃甸区滨海区域的土壤有机碳含量空间分布进行回归分析,并作出精度评价,揭示该地区土壤有机碳含量的空间分布特征及影响因素。研究表明,GWR模型的R2为0.51,通过训练得到的RFR模型的测试集拟合优度为0.64,机器学习得到的回归结果优于传统的数理统计方法,机器学习的方法能够有效解决非线性相关问题。地表湿润程度与土壤有机碳含量存在关系,具体表现在地表水体指数(LSWI)与土壤有机碳呈显著正相关,地表干度指标(NDBSI)与土壤有机碳呈负相关。湿地内部土壤有机碳分布存在明显的异质性,由于人为干扰程度不同,河流湿地等天然湿地土壤有机碳含量高于养殖池、水库等人工湿地。

荒漠草原放牧遗留效应和模拟降水对土壤粒径组成及有机碳的影响

为研究荒漠草原土壤粒径组成及有机碳含量对不同强度放牧遗留效应和降水变化的响应,以内蒙古短花针茅荒漠草原为研究对象,在不放牧、轻度放牧、重度放牧3个不同放牧强度小区设置模拟降水试验平台并开展野外控制试验,4个降水梯度分别为减少50%自然降水、自然降水、增加50%自然降水、增加100%自然降水。于生长季8月进行土壤样品采集,测定了土壤粒径组成及土壤有机碳含量。结果表明:1)放牧遗留效应和降水变化及其交互作用均对土壤有机碳含量有显著影响(P<0.05),放牧遗留效应对土壤有机碳含量呈正向影响,而降水变化对土壤有机碳含量呈负向影响。2)放牧遗留效应和降水变化及其交互作用均对土壤黏粒、粉粒含量有显著影响(P<0.05),轻度放牧遗留效应下土壤黏粒、粉粒含量显著高于重度放牧遗留效应,增加降水和重度放牧遗留效应都会导致土壤中黏粒、粉粒含量减少。重度放牧遗留效应使土壤砂粒含量增加。3)放牧遗留效应和降水变化会直接影响土壤有机碳含量,也会通过影响土壤粒径组成间接对土壤有机碳含量造成影响。综上,轻度放牧遗留效应和适宜的降水量下短花针茅荒漠草原的土壤质地较好,有机碳含量较高,围封六年后留存的放牧效应依然对荒漠草原土壤有机碳含量及粒径组成有影响,放牧遗留效应和极端降水会导致土壤粒径组成发生改变,影响土壤有机碳的积累。

可溶性有机碳的含量动态及其与土壤有机碳矿化的关系

采用我国东部地区的黑土、潮土、黄泥土和红壤水稻土 ,通过室内分析和培育试验 ,研究了不同水分条件下可溶性有机碳含量及土壤有机碳矿化量的动态变化 ,分析了淹水导致可溶性有机碳含量的变化程度及其对土壤有机碳矿化量的可能影响。结果表明 ,可溶性有机碳含量与水土比呈直线相关关系 ,累计提取量随浸提时间增加 ,单次提取量随提取次数降低。在 8周的培养期内 ,淹水处理的可溶性有机碳含量均显著高于好气处理 ,黄泥土一号高 4 6 %～ 117% (p <0 0 5 ) ,黄泥土二号高 112 %～ 2 85 % (p <0 0 0 1) ,潴育黄泥田高 2 1%～ 73% (p <0 0 5 )。在培养的前 3周 (黄泥土一号 )或前 4周 (黄泥土二号 ) ,不同水分处理的日均土壤有机碳矿化量有极显著差异 (p <0 0 1) ,其后 ,差异不显著 ;但在整个培养过程中 ,淹水处理的累计土壤有机碳矿化量均极显著高于好气处理 (p <0 0 1)。培养过程中 ,土壤有机碳的矿化速率动态与可溶性有机碳含量的变化趋势相一致 ,特别是黄泥土二号 ,可溶性有机碳含量与土壤有机碳日均矿化量达到极显著的相关关系 (好气相关系数 0 94 2 ,淹水相关系数 0 975 )。结果还表明 ,两种黄泥土有机碳矿化量 (包括日均矿化量和累计矿化量 )的差异并不与全土有机碳含量相关 ,而主要是其可溶性?

大兴安岭北部试验林火影响下土壤有机碳含量的时空变化

在大兴安岭北部寒温带针叶林地进行严密监控下的秋季野外林火点烧试验。通过样地网格布点和火烧前后对比监测,研究林火影响下土壤(0-10cm)有机碳含量的时空动态。结果显示,林火过后土壤有机碳含量变化的方向和程度因火烧强度和时间阶段而异,各阶段变化的空间格局与林火强度格局相一致。轻、中度火烧对土壤有机碳的即时影响不显著;经过第2年融雪季和雨季后,土壤有机碳含量有显著的小幅递增,平均增幅3.5%～4.2%;至火烧后第3年秋季显著回降。重度火烧后土壤有机碳含量有极显著的即时下降,平均降幅14.6%;经过第2年融雪季和雨季后,变化呈两极分化,大部分点位持续大幅度降低(平均降幅25.4%),个别点位大幅度增高(增幅78.7%);至火烧后第3年秋季,两极分化进一步加剧,降低点位有机碳含量平均降幅39.9%,个别增高点位有机碳含量增幅却高达107.2%。轻、中度火烧土壤有机碳增高的主导因素是植被和枯落物层有机颗粒物、炭化颗粒物以及半腐烂死细根混入等;而其后期回落则主要与表土层塌缩有关。重度火烧土壤有机碳降低的主导因素是表层有机碳燃烧损失和高温挥发损失,以及后期的侵蚀损失等;其后期局部区域大幅增高,主要是洼地有机碳堆积所致。另外,表土塌缩、烧毁、侵蚀均导致采样深度下延,下层土壤对含量指标的"稀释效应"是土壤有机碳含量变化的重要叠加因素。

农艺措施对干旱区棉田土壤有机碳及微生物量碳含量的影响

目的探讨干旱区绿洲棉田农艺措施对土壤有机碳(SOC)及微生物量碳含量(MBC)的影响,揭示农艺措施对农田生态系统土壤碳稳定性的影响机制,为干旱区农业资源高效利用及可持续发展提供理论依据。方法试验采用裂裂区设计,以膜下滴灌和常规漫灌2种灌溉方式为主区,秸秆还田与秸秆不还田2种处理为裂区,4种施肥处理:单施有机肥(为腐熟鸡粪,OM)、单施氮磷钾化肥(NPK)、氮磷钾化肥与有机肥配施(NPK+OM)和不施肥(CK)为裂裂区。于棉花出苗后开始测定土壤异氧呼吸强度,并于每年棉花收获期采集土壤样品,测定和分析不同农艺措施下绿洲棉田土壤有机碳及微生物量碳含量。结果干旱区绿洲棉田不同农艺措施两两交互及3种措施交互作用下土壤有机碳、微生物量碳含量差异均不显著(P>0.05)。土壤有机碳、微生物量碳含量表层0—20 cm含量均最高,其下层随着土壤深度的增加呈逐渐降低的趋势,至40—60 cm土层降至最低。不同农艺措施下,土壤有机碳含量变化表现为,与常规漫灌方式相比,膜下滴灌方式增加了2.5%—3.0%,秸秆还田比秸秆不还田增加了2.3%—6.3%,与CK处理相比,(NPK+OM)处理土壤有机碳含量增加了14.3%—16.8%,且(NPK+OM)/OM处理土壤有机碳含量显著大于CK/NPK处理(P<0.05)。土壤微生物量碳含量为膜下滴灌方式比常规漫灌方式增加了21.9%—34.3%,秸秆还田比秸秆不还田增加了12.1%—29.4%,与CK处理相比,(NPK+OM)处理土壤微生物量碳含量增加了83.9%—151.0%。棉田土壤微生物熵(q MB)的大小变化在灌溉处理间表现为膜下滴灌>常规漫灌方式,秸秆处理间为秸秆还田>秸秆不还田处理,施肥处理间土壤微生物熵在0—40 cm土层显著大于40—60 cm土层,且不同土层间(NPK+OM)处理土壤微生物熵为最大,其次分别为OM、NPK、CK处理。棉田土壤微生物代谢熵(q CO2)大小变化在不同灌溉处理间表现为膜下滴灌低于常规漫灌方式,秸秆处理间为秸秆还田低于秸秆不还田处理,施肥处理间为(NPK+OM)<OM<NPK<CK,且(NPK+OM)处理与其它各施肥处理差异显著(P<0.05)。不同农艺措施间互作,膜下滴灌方式及秸秆还田措施下,(NPK+OM)处理棉田土壤微生物代谢熵最低。结论干旱区棉花生产中,采用膜下滴灌节水技术,氮磷钾化肥和有机肥配施,并实施秸秆还田等农田管理措施,可使土壤质量得到进一步改善,有利于农田土壤的可持续利用。

不同树龄橡胶树林地土壤有机碳含量与储量特征

研究幼林早期(2龄)、幼林晚期(7龄)、开割树(16龄)和老龄即将更新树(30龄)4种不同树龄橡胶树林地的土壤有机碳含量与储量特征。结果表明:(1)不同树龄橡胶树林地各土壤层次土壤有机碳含量变化不大,但普遍表现为表层土壤(0～15cm土层)有机碳含量高于平均值,下层土壤(45～60cm土层)有机碳含量低于平均值,中间两层的(15～30cm土层、30～45cm土层)变化不大,在平均值的上下浮动;(2)不同树龄橡胶树林地土壤有机碳含量介于6.03～7.78g/kg之间,相互间存在显著差异,高低排序为幼林晚期(7龄)>老龄即将更新树(30龄)>幼林早期(2龄)>开割树(16龄);(3)胶林有机碳储量主要决定于其土壤有机碳含量和土壤容重,不同树龄橡胶树林地土壤有机碳储量介于61.33～74.29t/hm2之间,相互间存在差异,高低排序为老龄即将更新树(30龄)>幼林晚期(7龄)>幼林早期(2龄)>开割树(16龄)。

高寒草地土壤有机碳含量同植物功能群数量特征关联度或然性初探

采用逐次回归分析法及主成分分析法,对青藏高原高寒草地不同土地利用方式(草甸、草原、人工草地、农田)的67块样地植物功能群数量特征同土壤有机碳含量的耦合性进行分析,以明晰土地利用格局或植被演替对土壤有机碳同植物群落数量特征的影响。结果表明:青藏高原植物-土壤系统有机碳含量在草地利用模式变化或演替过程中具有较强的解释能力。土壤有机碳含量同植物功能群数量特征关联度的或然性受到草地的利用模式、利用强度和利用历史等因素的影响。人工生态系统土壤有机碳含量同地上植物功能群数量特征之间无明显的耦合关系;健康草地生态系统土壤有机碳含量容易同放牧顶级群落优势种数量特征建立一定的耦合关系。退化草地生态系统土壤有机碳含量容易同提高限制性土壤养分的植物功能群建立耦合关系。

环境因素对密云水库上游流域土壤有机碳和全氮含量影响的通径分析

土壤是全球重要的碳库和氮库,在全球碳氮循环中具有重要地位。密云水库是华北地区最大的水库和北京市最重要的地表水水源地,其上游流域山地广布,地形复杂,气候变化明显,土壤类型和植被类型多样,影响土壤碳氮库的环境因素具有较强的变异性。为揭示环境因素对密云水库上游流域土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)和全氮(total nitrogen,TN)含量的作用效应,采用野外采样、实验室分析与逐步回归分析和通径分析相结合的方法,研究了气候(温度和降水)、地形(海拔和坡度)、土壤理化性质(土壤容重、含水量、pH值和粘粒含量)等环境因素对流域SOC和TN含量的影响。结果表明:温度、土壤容重、含水量、pH值和粘粒含量对SOC含量的影响显著(P<0.001),其中各因子的直接通径系数依次为:土壤含水量(0.439)>土壤容重(-0.324)>pH值(-0.238)>温度(-0.209)>土壤粘粒含量(0.092),间接通径系数依次为:土壤容重(-0.425)>土壤粘粒含量(0.305)>土壤含水量(0.287)>pH值(-0.179)>温度(-0.043),因此,土壤含水量、pH值和温度主要通过直接作用影响SOC含量,而土壤容重和粘粒含量则主要通过其它因子的作用间接影响SOC含量。海拔、土壤容重、含水量、pH值和粘粒含量对TN含量的影响显著(P<0.001),其中各因子的直接通径系数依次为:土壤含水量(0.456)>海拔(0.234)>土壤容重(-0.228)>pH值(-0.190)>土壤粘粒含量(0.094),间接通径系数依次为:土壤容重(-0.484)>土壤粘粒含量(0.301)>海拔(0.247)>土壤含水量(0.257)>pH值(-0.202),因此,土壤含水量主要通过直接作用影响TN含量,而土壤容重和粘粒含量主要通过土壤含水量的作用间接影响TN含量,海拔和土壤pH值的直接作用与间接作用相当。气候、地形、土壤理化性质等环境因子能够联合解释SOC和TN含量变异性的75.0%和71.2%,但其它影响因子的剩余通径系数仍较大,分别为0.50和0.54,说明还有未考虑的其它重要影响因素,如成土母质、土地利用方式、耕作管理等,需要进一步深入分析。

塔里木盆地北缘绿洲不同土地利用方式下土壤有机碳含量及其碳矿化特征

[目的]探讨土地利用方式对土壤有机碳含量及碳矿化的影响,为塔里木盆地北缘绿洲土壤生态系统的保护和恢复建设提供理论依据。[方法]基于野外采样和室内培养试验,分析土壤有机碳含量的基本特征,利用回归分析法拟合出土壤有机碳矿化动态变化过程。[结果]矿化累积释放的CO2含量大小依次为:果园>棉田>人工林>弃耕地>荒草地>盐碱地>沙地。不同土地利用方式土壤有机碳矿化反应趋势相同,1~6d为快速分解阶段,日均矿化量高但反应时间短,6~28d为缓慢分解阶段,动态变化与前者相反。有机碳矿化率大小依次为:沙地>荒草地>盐碱地>弃耕地>人工林>棉田>果园,沙地最高,达(10.36±0.24)%,表明沙地土壤有机碳稳定性最差,而果园具有较强的固定有机碳能力。[结论]土地利用方式对土壤有机碳矿化及其固碳能力均有显著影响。

岷江上游不同森林类型土壤有机碳含量及密度特征

本文研究了岷江上游云杉人工林、紫果冷杉人工林、岷江冷杉人工幼龄林、高山栎天然次生林4种森林类型土壤有机碳含量及密度。结果表明：4种森林类型不同土层有机碳含量和有机碳密度均差异显著，都随土层深度增加而逐渐减小，且土壤有机碳集中分布在表层土（0～20cm）中；4种森林类型土壤有机碳含量从高到低排序为：云杉人工林（5．896g·kg^-1）〉紫果冷杉人工林（5．479g·kg^-1）〉高山栎天然次生林（5．019g·kg^-1）〉岷江冷杉人工幼龄林（2．245g·kg^-1）；土壤有机碳密度从高到低为：云杉人工林（0．03541kg·m^-）〉高山栎天然次生林（0．03134kg·m^-2）〉紫果冷杉人工林（0．02474kg·m^-2）〉岷江冷杉人工幼龄林（0．01573kg·m^-2）。说明林分起源、树种组成、植物根系、地表枯落物和人类活动等因素影响着土壤有机碳含量及碳密度。