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预测区域尺度深层土壤有机碳的方法

晶晶 王、孝荣 魏、小旭 贾、明斌 黄、志鹏 刘、毓菲 姚、明安 邵

2023SCIENTIA SINICA TerraeAgricultural and Biological Sciences被引 1开放获取

摘要

深层土壤有机碳(soil organic carbon, SOC)在陆地生态系统碳循环中发挥着重要作用, 对其准确估算是科学认识土壤碳汇潜力的基础. 然而, 如何准确估算区域尺度深层土壤SOC一直是亟需解决的难题. 文章建立了基于深度分布函数的预测区域深层土壤SOC的经验方法, 利用全球4个不同区域的土壤剖面SOC数据库对该方法的适用性进行评估, 并验证了该方法在中国黄土高原地区的应用. 结果表明, 在本研究所选择的深度分布函数中, 负指数函数对土壤剖面SOC的模拟效果最佳, 其参数<italic>C</italic>_{<italic>e</italic>}和<italic>k</italic>分别与0~20cm土层SOC含量和0~40cm土层SOC变化率呈现显著的线性关系. 基于这些关系, 建立了预测区域尺度负指数函数<italic>C</italic>_{<italic>e</italic>}和<italic>k</italic>的经验方程. 结合负指数函数与经验方程, 形成了预测区域尺度深层土壤SOC的经验模型. 该模型能准确预测黄土高原样点和区域尺度500cm土层土壤SOC. 因此, 本研究提出的方法可简单、快速、准确地预测区域尺度深层土壤SOC.

引用本文（GB/T 7714）

DOI：https://doi.org/10.1360/n072022-0106